Мені регулярно ставлять те саме запитання, тільки в різних костюмах. Іноді воно звучить як «нам потрібен штучний інтелект», іноді як «конкуренти вже впровадили нейромережі, а ми відстаємо», а іноді зовсім чесно: «я не розумію, що це, але мені страшно не встигнути». Я розумію цей страх. Останні роки штучний інтелект продають як філософський камінь, що перетворює будь-яку компанію на золото. А потім компанія купує підписку, працівники тиждень розважаються, генеруючи котиків у стилі Ренесансу, і все повертається на свої кола. Тому подивімося спокійно, без шаманства, що ШІ насправді робить для компаній, а чого не робить.
ШІ не мозок, а дуже швидкий стажер
Найкорисніша метафора, яку я знайшов за роки роботи з цими системами: сучасна мовна модель схожа на дуже начитаного, дуже швидкого й дуже впевненого в собі стажера. Він прочитав більше книжок, ніж уся Ваша компанія разом узята. Він ніколи не втомлюється. Він може за хвилину розібрати сотню листів. Але він нічого не знає про Ваш бізнес, якщо Ви йому не розповіли, і іноді з цілком серйозним обличчям вигадує факти, яких не було.
З цієї метафори одразу випливають правила роботи. Стажерові не можна давати підписувати договори й переказувати гроші без перевірки. Стажерові треба дати інструкцію, приклади й доступ до правильних документів. І стажер приносить найбільше користі там, де робота масова, одноманітна і де помилку легко помітити й виправити. Саме там ШІ сьогодні заробляє компаніям реальні гроші.
Де ШІ вже приносить користь
Якщо відкинути рекламні обіцянки, лишається цілком конкретний і вже перевірений перелік завдань:
- розбір вхідного потоку: листи, заявки, звернення до підтримки автоматично класифікуються, отримують пріоритет і потрапляють до потрібної людини;
- перша лінія підтримки: відповіді на типові запитання за Вашою базою знань, а складні випадки передаються живому працівникові разом зі стислим переказом;
- робота з документами: витягування даних із рахунків, договорів, накладних та анкет, які раніше передруковували руками;
- аналітика: пошук аномалій у фінансах, сегментація клієнтської бази, прогноз попиту на основі накопиченої історії;
- підготовка контенту: описи товарів, чернетки листів, комерційних пропозицій і статей, які потім доводить людина.
Зверніть увагу, що майже скрізь ШІ не замінює процес повністю, а забирає з нього найнудніший і найобʼємніший шматок. Це не революція в дусі фантастичних фільмів, це радше поява конвеєра на мануфактурі. Майстер лишається майстром, але перестає вручну точити кожен цвях.
Чому в багатьох не виходить
Я бачив десятки спроб «впровадити ШІ», і провали майже завжди влаштовані однаково. Компанія починає з інструмента, а не з процесу. Купується підписка, влаштовується презентація для працівників, усі погоджуються, що це дуже круто, і за місяць цим користуються двоє людей із пʼятдесяти. Бо ніхто не відповів на просте запитання: яку саме операцію, скільки разів на день і з яким результатом ми хочемо віддати машині?
Друга часта причина провалу це відсутність даних. ШІ, який має відповідати клієнтам про Ваші товари, марний, якщо інформація про товари живе в голові старшого менеджера й у трьох неузгоджених таблицях. Модель не може знати того, чого Ви самі не записали. Тому проєкт впровадження ШІ дуже часто перетворюється на проєкт наведення ладу в даних, і це, чесно кажучи, найкраще, що з компанією може статися.
Штучний інтелект не наводить лад у хаосі. Він масштабує те, що у Вас уже є: і лад, і хаос.
Третя причина: очікування дива без контролю. Модель помиляється, і це нормально, люди теж помиляються. Ненормально будувати процес так, ніби вона не помиляється. Добра архітектура ШІ-рішення завжди передбачає, де людина перевіряє результат, як помилки виловлюються і як система вчиться на виправленнях.
Агенти: наступний щабель
Окремо скажу про те, чим ми в Ingello займаємося особливо щільно: ШІ-агенти. Якщо звичайна модель це стажер, який відповідає на запитання, то агент це стажер, якому дали доступ до інструментів. Він може сам зайти в облікову систему, знайти замовлення, перевірити залишок на складі, написати клієнтові чернетку відповіді й поставити завдання менеджерові. Це вже не чат, а працівник із руками.
Тут можливості величезні, але й ціна помилки вища. Тому агентів ми проєктуємо як будь-яку серйозну систему: з чіткими правами доступу, журналом дій, обмеженнями на небезпечні операції і точками, де рішення підтверджує людина. Агент, якому дозволено все, не автоматизація, а лотерея, де ставкою є Ваші гроші.
З чого почати
Візьміть аркуш паперу й випишіть операції, які Ваші працівники повторюють десятки разів на день і які повʼязані з текстом: прочитати, розібрати, перекласти з місця на місце, відповісти, стисло переказати. Оберіть одну, наймасовішу й найбезпечнішу, де помилка не коштує грошей. Опишіть, який вигляд має добрий результат, зберіть пів сотні реальних прикладів і перевірте на них модель. Якщо вийшло, вбудовуйте в процес із контролем людини. Якщо ні, Ви витратили тиждень, а не бюджет року.
У Systems ми будуємо такі рішення від даних і процесу, а не від моди: спершу розбираємося, де в компанії вузьке місце, потім вирішуємо, чи потрібен там ШІ взагалі. Іноді чесна відповідь звучить як «Вам потрібна не нейромережа, а нормальна таблиця й одна кнопка», і я вважаю це теж добрим результатом консультації. А коли ШІ справді потрібен, він має працювати всередині Вашої системи, поруч із Вашими даними, а не в окремій вкладці браузера, куди працівники копіюють тексти руками. Тоді стажер стає повноцінним членом команди. Дуже швидким, іноді схильним фантазувати, але дуже корисним.
