🔒Открыть пост
и посмотреть медиа
и посмотреть медиа
Часть вторая. Где есть заметный бизнес-эффект от генеративного ИИ
На данный момент есть две признанные функции, в которых есть внятный и очевидный бизнес-результат от GenAI: это колл-центры и разработка. Разберем их по отдельности.
Можно сказать, что колл-центры (а также базовые холодные продажи и прочее подобное, где делать особо ничего не нужно, а нужно только предоставлять информацию по понятному сценарию) – это единственные пока организации, работу которых чат-боты на основе GenAI действительно «задизраптили».
Теперь люди, которые отвечают на вопросы по скриптам, больше не нужны. Но есть одна важная штука – нейросетка может хорошо ответить вам на вопрос, если ничего не нужно делать. А вот там, где нужно и правда решать проблемы, ИИ пока не особо хорош. Нейросетка может выдать вам инструкцию, как поменять настройки в вашем телефоне или отправить платеж за услуги. Но если платеж застрял из-за неуказанных реквизитов и нужно поговорить с бухгалтером, чтобы тот перенаправил его в системе компании на правильный счет, нейросетка унизительным образом провалится. Собственно, даже операция под названием «посмотри на состояние моего счета и расскажи, прошел ли платеж от такого-то числа» нейросетке далеко не всегда под силу.
Поэтому на второй и третьей линии поддержки без людей пока не обойтись. Но самые бешеные тыщи людей в поддержке всегда сидели именно на первой линии, поэтому экономия для компаний тут будет и ощутимая.
Теперь к разработке.
Исследования, которые изучали влияние ИИ на продуктивность разработчиков, в основном сходятся на том, что умеренное использование ИИ может обеспечить рост производительности до 30%. То есть в лучшем случае разработчики будут на треть эффективнее – не в три раза, не «сейчас мы всех заменим», а просто делать чуть больше чем за день то, что раньше делалось за полтора. Неплохо, можно уволить треть разработчиков? Нет.
Проблема в том, что 30% ИИ показывает на простых отдельных задачах без особого контекста и на распространенных языках программирования – то есть ровно там, где опытные разработчики и так не особо нужны. Часть джунов будет уволена, да, но только часть и только джунов.
Самый интересный эффект GenAI-технологий на данный момент – это не радикальное повышение эффективности работы профессионалов в своих областях (его не наблюдается), а демократизация ранее сакральных знаний и навыков.
Хорошего фулстек-программиста на большом проекте со сложной архитектурой нейросетка даже близко не заменит еще очень долго. Но он может отдать Cursor простую часть своей работы, особенно там, где речь идет об экспериментировании.
Без контекста и понимания архитектуры продукта генеративный ИИ скорее всего напишет что-то такое, что придется отлаживать больше, чем нужно, чтобы написать все с нуля, а вот маленькую отдельно стоящую функцию он написать может легко.
При этом для человека с хорошим пониманием задачи, но без навыков программирования (например, продакт-менеджера с техническим прошлым, который может читать код, но не умеет его нормально писать) тот же самый инструмент совершит революцию – то, для чего он раньше днями ждал, пока освободятся коллеги-разработчики (например, сделать дэшборд с данными из базы данных), он сейчас сможет сделать сам за час, используя естественный язык.
Та же самая история с дизайнерами, верстальщиками, иллюстраторами, копирайтерами, и всеми прочими специалистами, которых раньше нужно было для маленькой задачи искать или ждать. Теперь на мелких простых задачах они не нужны – их отлично сделает ИИ. Эти спецы теперь нужны на задачах сложных, требующих контекста и минимального количества ошибок, в том числе как «вторая линия» после работы AI.
Поэтому в ближайшее время, если вы где-то около этих профессий, ваша задача – просто научиться хорошо пользоваться самым продвинутым в вашей сфере GenAI, чтобы освободить себе время и делать задачки быстрее. И тогда вам c очень большой вероятностью не грозит вытеснение с рынка.
Но почему же тогда людей массово увольняют из крупных корпораций? Об этом завтра.
