Алексей Колоколов – Синергия интеллектов. Как внедрить ИИ в бизнес-процессы (страница 1)
Алексей Колоколов, Алиса Бышовец
Синергия интеллектов. Как внедрить ИИ в бизнес-процессы
Введение
История с искусственным интеллектом (ИИ) сегодня похожа на Вавилонскую башню. Согласно библейской истории, люди тогда замахнулись на амбициозный проект – построить башню до небес, чтобы показать свои возможности. Но они были наказаны небесами: их языки смешались, и они перестали понимать друг друга. В итоге бросили строительство и расселились по всей земле.
Когда заходит речь про ИИ, то одни руководители говорят про инвестиции и ROI, другие – про штрафы за передачу персональных данных, нарушения конфиденциальности. Технические специалисты сыплют терминами про токены и миллиардные параметры моделей. Пока энтузиасты обсуждают сингулярность и приближение сверхинтеллекта, у «простых смертных» нейросеть галлюцинирует при выполнении задач, требующих хоть немного здравого смысла.
Рынок переполнен ИИ-сервисами и компаниями, которые обещают «нейросотрудников», экономию затрат и рост продаж. Но пока что многие ИИ-проекты показывают эффективность лишь в пилоте, а при масштабировании приводят к финансовым убыткам и репутационным издержкам. При этом стратегически очевидно – без инвестиций в ИИ нельзя, иначе рискуем отстать от конкурентов.
Этой книгой я хочу наладить общий язык между всеми заинтересованными, синхронизировать ожидания людей. Показать, как руководителю и специалисту договориться о целях, чтобы ИИ перестал быть черным ящиком. Смысл не в том, чтобы заменить человека машиной, а в том, чтобы объединить их сильные стороны. Человеческий интеллект остается во главе: именно он задаёт направление, принимает решения, управляет рисками. Машинный интеллект усиливает – автоматизирует рутину, ускоряет расчеты, расширяет горизонты. И когда эти два уровня работают вместе, возникает синергия, которая и дает бизнесу реальную отдачу.
Для кого эта книга
Эта книга написана для тех, кто работает с информацией и с людьми и принимает решения. Для тех, кто уже слышал о нейросетях, возможно, что-то пробовал, но не получил понятного, предсказуемого результата. Для тех, кто хочет разобраться, как встроить искусственный интеллект в текущие бизнес-процессы, и как подготовиться к будущим измерениям технологий и рынка.
Руководитель среднего звена. От вас ждут, что вы сделаете прорыв с ИИ: увеличите эффективность, сократите издержки, ускорите процессы. Но у вас нет отдельного бюджета на эксперименты, нет команды разработчиков и ИТ-поддержки, и вы понимаете: если не разобраться самому, ничего не сдвинется.
Собственник малого или среднего бизнеса. Вы привыкли считать деньги и смотреть на результат. Вам предлагают десятки решений, обещают «цифровых сотрудников» и «полный переход на ИИ». Но вы хотите понять принципы, увидеть реальные примеры и разобраться, где вложения оправданы, а где – пустая трата времени и денег.
Специалист, который хочет расти. Вы уже что-то пробовали: задавали бытовые вопросы нейросетям, искали идеи или тексты. Но как использовать ИИ в работе, чтобы получить точный и повторяемый результат – пока непонятно. Вам важно разобраться, потому что впереди карьера, повышение, новые задачи. Ведь те, кто умеет грамотно работать с ИИ, уже получают преимущество.
Узнаёте себя?
С первого раза не получилось. Вы пробовали применить ИИ в работе, но результат оказался бесполезным или не оправдал приложенных усилий. И пока что продолжаете работать прежними инструментами.
Вам важна точность. Вы уже сталкивались с тем, что нейросети фантазируют и галлюцинируют. Но если речь идёт о документах, отчетах или технических заданиях – это недопустимо.
Вы цените своё время. У вас нет возможности следить за обновлениями, смотреть вебинары, экспериментировать. Ведь ваше рабочее время уходит на продажи, производство, логистику, управление людьми и финансами.
При всем этом вы понимаете: важно организовать работу человека и машины, чтобы результат был стабильным, без финансовых и репутационных рисков.
Кому книга НЕ нужна
Если вы технический эксперт, уже разбираетесь в разных моделях, работаете с API, пишете ботов – вам эта книга вряд ли откроет Америку.
Единственный момент, на который хочу обратить ваше внимание – это окружение. Если ваши заказчики, руководители или коллеги хотят от ИИ невозможного или до сих пор не поддерживают ваши проекты – дайте им эту книгу. Она поможет вам найти общий язык.
В чем уникальность книги
Я начинал читать много зарубежных книг про ИИ, но они оказывались написаны в «американском» стиле: результаты исследований, опросов руководителей, подтверждающие идею – «ИИ нужен всем, он скоро все изменит». Много мотивации, общие слова, но непонятно что делать с этой информацией, как внедрять, с чего начать.
Либо за броским названием скрывались сугубо технические книги про машинное обучение, ориентированные на программистов, работу с алгоритмами, а не бизнес-задачами.
На русском языке я даже находил книги, ориентированные на руководителей. Но, к сожалению, это были тексты, явно написанные с нейросетями, содержащие все тот же пересказ американских мотивационных книг с выдержками из исследований «британских ученых».
Поэтому гордо заявляю – книга «Синергия интеллектов»написана человеком!
В ней я опираюсь на 15 лет опыта внедрения проектов корпоративной отчетности. Почему он релевантен теме ИИ? – да потому что все эти годы мне приходилось быть переводчиком с бизнес-языка на технический, работать с заказчиками, ожидавшими чуда от аналитики и прогнозирования. Что BI-система проанализирует данные, и скажет, какие решения принимать. В общем, то же самое, что и с ИИ.
Если вы читали мои предыдущие книги («Дашборд для директора», «Заставьте данные говорить» и «Азбука визуализации Power BI»), то знаете мой авторский стиль. Вместо толерантных обобщений, которыми грешат сейчас нейросети, я высказываю личное мнение, привожу конкретные примеры из практики.
Что вы получите в результате
В книге будет много кейсов, примеров успехов и провалов ИИ-проектов, которые дадут вам насмотренность и возможность научиться на чужих ошибках. Вы получите понятную терминологию, с помощью которой сможете на одном языке договориться с коллегами, получить поддержку ваших инициатив. В итоге вы разберетесь:
- Какие бизнес-задачи можно решать с нейросетями.
- В чем специфика работы с разными типами документов и процессов.
- Как использовать связки из нескольких инструментов.
- Как строится итерационный подход в работе с ИИ.
- Как исправить ошибки и галлюцинации и обучить своего ИИ-ассистента.
Вместо слепого энтузиазма или консервативного недоверия вы сформируетесобственное мнение. Как в вашей организации использовать нейросети, как их контролировать и встраивать в работу людей.
Чего вы НЕ получите
Здесь вы не найдете волшебного промпта «получить прибыль без рисков и затрат». И даже если вы будете использовать подходы, описанные в книге, я не могу вам гарантировать, что именно в вашем проекте они сработают.
Вариативность – свойство нейросетей, с которым важно научиться иметь дело. Но в этом и заключается перспектива, синергетический эффект, которого вы можете достичь после прочтения книги и дальнейшего внедрения искусственного интеллекта в работу.
Желаю вам успехов на этом увлекательном пути!
От автора. Ретроспектива
Нейросети грешат обобщениями. За ними теряются важные детали, а потом их место в документах заполняют усредненные по рынку данные, общие тренды, среди которых не уловить суть. Поэтому я искренне считаю, что в наши дни возрастает ценность субъективного взгляда, авторской позиции. А для формирования собственного мнения по любому вопросу нужно опираться на несколько точек зрения, а не на саммари от ChatGPT.
С 2009 года я занимаюсь проектами по аналитике данных. Сначала – как наемный специалист, затем как директор компании, лично отвечающий за результат перед клиентом. Ключевые проекты были в реальном секторе экономики: металлургия, нефтегаз, железнодорожный транспорт. И мне хорошо знакома разница между тем, что рассказывают про цифровизацию и инновации в головных офисах в Москва-Сити, и тем, как это происходит на земле.
В этой вступительной главе я расскажу вам о том, как я наблюдал развитие машинного обучения и искусственного интеллекта через призму собственного опыта. Даже сам удивился, что это охватывает аж три десятилетия:
«нулевые» – я называю это эпохой информатизации, внедрения ИТ, автоматизации бизнес-процессов
«десятые»годы – эпоха больших данных и расцвета аналитики
«двадцатые»– эпоха повсеместного внедрения искусственного интеллекта
Повторюсь, я не претендую на объективность, это частный взгляд участника событий.
2000-е годы
Вспоминаю 2005 год: на третьем курсе университета у нас был предмет «Интеллектуальные информационные системы», которые вел профессор Гольдштейн. Тогда меня впечатлила идея, что можно не программировать жесткие алгоритмы, а построить систему, которая сама выстраивает связи, как нейроны в мозгу, и находит оптимальный путь решения задачи.