Весной прошлого года CellarTracker, приложение для коллекционеров вина, создало сомелье на базе искусственного интеллекта, который давал объективные рекомендации по винам, основываясь на вкусовых предпочтениях человека. Проблема заключалась в том, что чат-бот был слишком любезен.
«Он просто очень вежливый, вместо того, чтобы сказать: «Вряд ли вам понравится это вино», — сказал генеральный директор CellarTracker Эрик ЛеВайн. Потребовалось шесть недель проб и ошибок, чтобы научить чат-бота давать честные оценки, прежде чем эта функция была запущена.
С момента взрывного роста популярности ChatGPT, три года назад, крупные и мелкие компании бросились использовать генеративный искусственный интеллект и внедрять его в как можно большее количество продуктов. Но пока что, по словам руководителей компаний, консультантов и результатам семи недавних опросов руководителей и работников, подавляющее большинство предприятий с трудом добиваются значимой отдачи от своих инвестиций в ИИ.
Опрос 1576 руководителей, проведенный во втором квартале исследовательской и консалтинговой компанией Forrester Research, показал, что только 15% респондентов отметили улучшение рентабельности благодаря ИИ за последний год. Консалтинговая компания BCG обнаружила, что только 5% из 1250 руководителей, опрошенных в период с мая по середину июля, увидели значительную ценность ИИ.
Руководители компаний по-прежнему верят, что генеративный ИИ в конечном итоге преобразит их бизнес, но они пересматривают свои прогнозы относительно того, как быстро это произойдет в их организациях. Forrester прогнозирует, что в 2026 году компании отложат примерно 25 % своих запланированных расходов на ИИ на год.
«Технологические компании, которые создали эту технологию, рассказывают сказки о том, что все изменится очень быстро», — сказал аналитик Forrester, Брайан Хопкинс. «Но мы, люди, не меняемся так быстро».
Компании, занимающиеся ИИ, включая OpenAI, Anthropic и Google, в следующем году удвоят свои усилия по привлечению бизнес-клиентов. Во время недавнего обеда, с редакторами СМИ в Нью-Йорке ,генеральный директор OpenAI, Сэм Альтман, сказал, что разработка систем ИИ для компаний может стать рынком объемом 100 миллиардов долларов.
Оправданы ли эти инвестиции, будет зависеть от способности компаний понять, как использовать ИИ для увеличения доходов, повышения рентабельности или ускорения инноваций. Некоторые эксперты считают, что в противном случае развитие инфраструктуры может вызвать крах, напоминающий крах доткомов в начале 2000-х годов.
«ЛЕГКИЙ» ПУТЬ.
Вскоре, после запуска ChatGPT, компании по всему миру создали рабочие группы, занимающиеся поиском способов использования генеративного ИИ — типа ИИ, который может создавать оригинальный контент, такой как эссе, программный код и изображения, на основе текстовых подсказок.
Одной из хорошо известных проблем моделей ИИ является их склонность угодить пользователю. Этот уклон, называемый «лизоблюдством», побуждает пользователей больше общаться в чате, но может ухудшить способность модели давать лучшие советы.
CellarTracker столкнулся с этой проблемой в своей функции рекомендаций по винам, построенной на основе технологии OpenAI, сказал генеральный директор, ЛеВайн. Чат-бот работал достаточно хорошо, когда его просили дать общие рекомендации. Но когда его спрашивали о конкретных сортах, чат-бот оставался позитивным — даже если все признаки указывали на то, что человеку вряд ли понравится этот сорт.
«Нам пришлось приложить все усилия, чтобы модели (любые модели) были критичными и предлагали вина, которые мне могут не понравиться», — сказал ЛеВайн.
Частью решения было создание подсказок, которые давали модели разрешение говорить «нет».
Компании также столкнулись с проблемой непоследовательности ИИ.
Джереми Нильсен, генеральный директор североамериканского поставщика железнодорожных услуг Cando Rail and Terminals, сказал, что компания недавно протестировала чат-бота с ИИ для сотрудников, чтобы они могли изучать внутренние отчеты по безопасности и учебные материалы.
Но Cando столкнулся с неожиданным препятствием: модели не могли последовательно и правильно обобщить Канадские правила эксплуатации железных дорог, документ объемом около 100 страниц, в котором изложены стандарты безопасности для отрасли.
Иногда модели забывали или неправильно интерпретировали правила, а иногда придумывали их с нуля. Исследователи в области искусственного интеллекта говорят, что модели часто испытывают трудности с запоминанием того, что находится в середине длинного документа.
Cando пока что отказался от этого проекта, но тестирует другие идеи. На данный момент компания потратила 300 000 долларов на разработку продуктов искусственного интеллекта.
«Мы все думали, что это будет легко, — сказал Нильсен. — Но все оказалось не так».
ВОЗВРАЩЕНИЕ ЛЮДЕЙ.
Предполагалось, что искусственный интеллект сильно повлияет на работу колл-центров и служб поддержки клиентов, укомплектованных людьми, но компании быстро поняли, что есть пределы количества человеческого общения, которое можно делегировать чат-ботам.
В начале 2024 года шведская платежная компания Klarna запустила агента службы поддержки клиентов на базе OpenAI, который, по ее утверждению, мог выполнять работу 700 штатных специалистов службы поддержки.
Однако в 2025 году генеральный директор, Себастьян Сиемятковски, был вынужден отказаться от этой идеи и признать, что некоторые клиенты предпочитают общаться с людьми.
Сиемятковски сказал, что ИИ надежен в выполнении простых задач и теперь может выполнять работу примерно 850 агентов, но более сложные вопросы быстро передаются в службу поддержки с участием людей.
В 2026 году Klarna сосредоточится на создании чат-бота второго поколения на базе искусственного интеллекта, который, как она надеется, скоро будет готов к запуску, но люди по-прежнему будут играть важную роль в этом процессе.
«Если вы хотите оставаться ориентированными на клиента, вы не можете полагаться (полностью) на искусственный интеллект», — сказал он.
Аналогичным образом, американский телекоммуникационный гигант Verizon в 2026 году возвращается к использованию операторов-людей после попыток перевести обслуживание звонков на искусственный интеллект.
«Я думаю, что 40 % потребителей по-прежнему предпочитают общаться с людьми и разочарованы тем, что не могут дозвониться до оператора-человека», — сказал Иван Берг, руководитель отдела Verizon, занимающегося улучшением обслуживания бизнес-клиентов с помощью искусственного интеллекта, в интервью Reuters, этой осенью.
Компания, в которой работает около 2000 операторов службы поддержки клиентов, по-прежнему использует ИИ для отбора звонков, получения информации о клиентах и направления их либо в системы самообслуживания, либо к операторам-людям.
Использование ИИ для обработки рутинных вопросов освобождает работников службы поддержки для решения сложных проблем и пробования новых вещей, таких как исходящие звонки и продажи.
«Эмпатия, вероятно, является ключевым фактором, который в настоящее время мешает нам использовать ИИ-агентов для комплексного общения с клиентами», — сказал Берг.
Шаши Упадхьяй, президент по продуктам, инженерии и ИИ в платформе обслуживания клиентов Zendesk, говорит, что ИИ превосходит человека в трех областях: написании текстов, программировании и общении в чатах. Клиенты Zendesk полагаются на генеративный ИИ для обработки от 50% до 80% запросов в службу поддержки. Однако, по его словам, идея о том, что генеративный ИИ может делать все, «переоценена».
«ШИПОВАННЫЙ РУБЕЖ».
Крупные языковые модели быстро справляются со сложными задачами в математике и программировании, но всё ещё могут давать сбои в сравнительно тривиальных задачах. Исследователи называют это противоречие в возможностях «шипованным рубежем» ИИ.
«В математике он может быть Ferrari, но в планировании дел — осёл», — сказал Анастасиос Ангелопулос, генеральный директор и соучредитель LMArena, популярного инструмента для бенчмаркинга.
Кажущиеся незначительными проблемы могут неожиданно сбить с толку системы ИИ.
Многие финансовые компании полагаются на данные, собранные из широкого спектра источников, которые могут иметь очень разные форматы. Эти различия могут побудить инструмент ИИ «читать несуществующие паттерны», — сказал Кларк Шефер, директор консалтинговой компании Alpha Financial Markets Consulting.
Многие компании сейчас изучают потенциально дорогой, длительный и сложный процесс переформатирования своих данных, чтобы воспользоваться преимуществами ИИ, сказал Шефер.
Голландская технологическая инвестиционная группа Prosus заявляет, что один из ее внутренних ИИ-агентов предназначен для ответов на вопросы о ее портфеле, аналогично тому, что уже делают штатные аналитики данных группы.
Теоретически, сотрудник может спросить, как часто компания по доставке еды, поддерживаемая Prosus, опаздывала с доставкой заказов суши в Берлине на прошлой неделе.
Но пока что инструмент не всегда понимает, какие районы входят в состав Берлина или что означает «на прошлой неделе», сказал Евро Бейнат, руководитель отдела ИИ в Prosus.
«Мы видим неудачи у тех, кто берется за слишком большие задачи, сталкивается с проблемами, требующими миллиардных вложений, — на это уйдут несколько лет», — сказала Эшли Крамер, руководитель отдела доходов OpenAI, во время интервью на сцене конференции Reuters Momentum AI, в ноябре.
В частности, OpenAI сотрудничает с компаниями, чтобы найти области, в которых ИИ может иметь «большое влияние, но, возможно, сначала с небольшим эффектом», — сказала Крамер.
Конкурирующая лаборатория искусственного интеллекта Anthropic, 80 % доходов которой приходится на бизнес-клиентов, нанимает экспертов по «прикладной искусственной интеллектуальной технологии», которые будут работать в компаниях.
Чтобы компании, занимающиеся искусственным интеллектом, добились успеха, они должны рассматривать себя как «партнеров и преподавателей, а не просто поставщиков технологий», — сказал Майк Кригер, руководитель отдела продуктов Anthropic, в интервью в начале этого года.
Все больше стартапов, многие из которых основаны бывшими сотрудниками OpenAI, разрабатывают инструменты ИИ для конкретных секторов, таких как финансовые услуги или юриспруденция. Эти основатели утверждают, что компании получат больше пользы от специализированных моделей, чем от универсальных или потребительских инструментов, таких как ChatGPT.
Именно такой подход использует Writer, стартап из Сан-Франциско, занимающийся разработкой приложений искусственного интеллекта. Компания, которая в настоящее время создает агентов искусственного интеллекта для финансовых и маркетинговых команд крупных фирм, таких как Vanguard и Prudential, направляет своих инженеров на прямые переговоры с клиентами, чтобы понять их рабочие процессы и совместно создать агентов.
Добавить комментарий