У некоторых специалистов такой бурный рост вызывает беспокойство, и они требуют приостановить разработки в этой области, чтобы договориться о протоколах безопасности. Впрочем, есть немалая вероятность, что это беспокойство отстающих, которые хотят таким способом догнать тех, кто ушел вперед.
Уже понятно, что развитие ИИ прямо сейчас перекраивает рынок труда: профессии бизнес-консультанта, дизайнера, копирайтера, тестировщика и многие другие могут либо уйти в прошлое, либо полностью переосмыслиться. Если раньше речь шла об отдельных отраслях деятельности и сложных разработках, то сейчас появилось такое количество инди-разработчиков, что невозможно уследить за всеми инструментами на базе ИИ, которые ежедневно выпускаются по всему миру и начинают использоваться компаниями в самых разных сферах.
Это подтверждают данные отчета о развитии ИИ за 2023 год от AI Index (исследовательский проект Стэнфордского университета). Согласно отчету, бизнесы все чаще используют искусственный интеллект, чаще всего для оптимизации сервисных операций. При этом те, кто вовремя включился в процесс, находятся впереди и получают значительное снижение затрат и увеличение дохода.
Одной из сфер, которая сейчас цифровизируется, является ландшафтный дизайн. В этой отрасли искусственный интеллект используется для быстрых построений визуальной модели, учитывающей реальные условия объекта: климат и тип почвы, или освещение и другие параметры помещения в случае интерьерного озеленения.
Это может помочь реализаторам проекта выявлять и исправлять проблемы на ранней стадии, сокращая задержки и затраты, связанные с внесением изменений на более поздних этапах процесса проектирования. Такую модель можно протестировать, а потом оптимизировать материалы и методы работы.
С одной стороны, это совершенствует продукт, а с другой — эффективно влияет на операционные процессы: сокращается время на итерации по утверждению и изменению проекта, в работе дизайнеров становится меньше рутины, им проще тестировать идеи, они могут больше сил посвятить творчеству и нестандартным решениям (с которыми также может помочь искусственный интеллект). С этим могут справиться готовые открытые решения, такие как Dall E 2, Midjourney и Stable Diffusion, так и кастомизированные или созданные специально под компанию.
«Мы уже пару лет применяем собственное приложение на основе ИИ для создания концепций озеленения под параметры объекта озеленения и цели заказчика. Это помогает упростить коммуникацию с клиентами и повысить продуктивность дизайнеров. Несколько недель назад у Фикуса появился цифровой ассистент ficus-ai, разработанный специально для нас. Он функционирует на базе gpt-3,5 turbo, но дополнительно был нами обучен на внутренней базе, поэтому гораздо лучше ориентируется в озеленении, чем стандартный gpt-чат. Ассистента уже сейчас можно использовать, как базу знаний компании: для онбординга сотрудников, поиска информации по нашим технологическим решениям, поставщикам, порфтолио и т.п. Сейчас в стадии тестирования находится еще одна его функция: саппорт для клиентов, который готов отвечать на вопросы в любое время, всегда находится в хорошем настроении, и становится образованнее с каждым днем», - сказал Сергей Осотин, директор по развитию и инновациям компании «Фикус».
Сейчас Фикус вместе с командой и партнерами разрабатывает собственные сервисы на базе ИИ и пробует новые способы использования уже существующих инструментов. Интересно, что некоторые сотрудники компании как будто бы сопротивляются этим нововведениям – есть страх конкуренции с ИИ. И здесь важно понять, что речь идет не о замене членов команды этой технологией, а о повышении эффективности сотрудников. Но дальше все будет зависеть от людей: именно те, кто примет новые технологии и придумает, как использовать их для своего развития, и поведут компанию вперед.
«Чтобы обучить ficus-ai мы использовали базу знаний в notion компании и другие внутренние документы. Сначала пробовали fine-tuning — дообучение верхних слоев нейронной сети gpt-3. Оказалось, что fine-tuning на небольших объёмах данных не эффективен, поэтому мы решили использовать embeddings — создание векторов из информации о компании, чтобы ИИ просто обращался к ней для предоставления адекватного ответа. Это сработало, несмотря на то, что общий объем текстовых материалов в базе знаний составлял всего 32 кбайта. Весь процесс от идеи до nvp занял около месяца. Сейчас идет процесс дообучения: если он не знает ответа или путается, мы формируем нужный ответ и добавляем его в индекс. После этого робот готов отвечать корректно. Примерно через месяц ассистент будет готов к полноценной работе, в том числе с клиентами компании. После этого мы планируем научить его как простым действиям: ставить встречу в корпоративный календарь, создавать карточку проекта в kaiten, так и более сложным: например, провести пересчет сметы проекта. Я бы сказал, что сейчас он — такой джинн в возрасте 2-3 лет. Многое умеет, но гораздо большему еще будет учиться», - отметил Кирилл Казаков, создатель ficus-ai, консультант компании «Фикус».
Что же остается делать командам, работу которых «отбирает» искусственный интеллект? ИИ хорошо умеет координировать, может быть медиатором и исполнителем, но пока что не готов заниматься настоящем творчеством (его креатив сейчас — это скорее постмодернизм, а не создание новых смыслов), а самое главное — он не способен объединять людей вокруг общей цели и вести за собой.
