Развитие искусственного интеллекта уже повлияло не только на работу дизайнеров, специалистов по спецэффектам или коммерческих писателей, но и на людей, которые пару лет назад практически ничего не знали об этой технологии. Сегодня решения на базе ИИ активно применяются в промышленности, торговле и финансовом секторе.

10 декабря
Андрей Бурсак

По данным исследования компании PWC, к 2030 году вклад искусственного интеллекта в мировую экономику составит $15,7 трлн — это больше, чем текущий совокупный вклад Индии и Китая. Среди наиболее продвинутых  стран PWC выделяет Китай, где использование ИИ, по прогнозам, достигнет 26,1% от ВВП, и Северную Америку с вкладом 14,5% от ВВП. По оценкам Accenture, дополнительный экономический эффект от внедрения ИИ на производстве к 2035 году составит $3,78 трлн.

В России, согласно исследованию компании «Яков и партнеры», вклад генеративного искусственного интеллекта в экономику к 2028 году составит до 1,3 трлн рублей, что эквивалентно почти 1% ВВП. Однако потенциал технологии пока далек от полного раскрытия: лишь 12% компаний определили приоритетные функции и сценарии для ее внедрения. При этом эффект от ИИ оценивается в диапазоне 1–5% EBITDA.

В 2023 году американский Forbes опросил более 600 компаний, и результаты показали, что более половины владельцев бизнеса используют нейросети для обеспечения кибербезопасности и борьбы с мошенничеством. Почти все (97%) предприниматели считают генеративный ИИ эффективным. Каждая третья компания планирует использовать ChatGPT для создания контента на своих сайтах, а 44% — внедрить чат-бот для генерации текстов на других языках.

Почти половина (46%) владельцев бизнеса применяют искусственный интеллект для создания внутренних коммуникаций. Более 40% опрошенных обеспокоены чрезмерной зависимостью от технологий, но почти две трети (64%) уверены, что ИИ улучшит отношения с клиентами.

По данным Forbes Advisor, самыми популярными нейросетевыми приложениями стали те, что применяются для работы с клиентами, — ими пользуются 56% респондентов. Также востребованы ИИ-программы для кибербезопасности и борьбы с мошенничеством — их внедрили 51% компаний. Другими областями применения искусственного интеллекта являются управление взаимоотношениями с клиентами (46%), цифровые персональные помощники (47%), управление запасами (40%) и создание контента (35%). Компании также используют искусственный интеллект для разработки рекомендаций по продуктам (33%), ведения бухгалтерского учета (30%), управления цепочками поставок (30%), подбора персонала и поиска талантов (26%) и сегментации аудитории (24%).

Какие профессии уже освоил ИИ

Автоматизация отношений с клиентами. По данным Market.us, объем мирового рынка чат-ботов с искусственным интеллектом вырастет с $6,4 млрд в 2023 году до $66,6 млрд к 2033 году при среднем темпе роста 26,4% в год. Например, использование речевой аналитики в контактных центрах «Сбера» в 2023 году позволило сэкономить более 190 млн рублей — на 38% больше, чем в 2022 году. Речевая аналитика уже охватывает 100% консультаций в голосовом канале, обрабатывая около 5 млн обращений в квартал.

Контроль качества продукции. Это один из самых распространенных сценариев использования ИИ. Компьютерные алгоритмы обладают рядом преимуществ перед человеком: они способны одновременно видеть в температурном, инфракрасном и обычном спектре, не устают, работают круглосуточно и могут функционировать в условиях, опасных для человека. По данным Market Research Future, объем рынка автоматизированного промышленного контроля качества в 2022 году оценивался в $16,93 млрд. Ожидается, что он вырастет с $18,3 млрд в 2023 году до $36,9 млрд к 2032 году. Среднегодовой темп роста  составит около 8,1% в период с 2024 по 2032 год .

Создание и обработка контента. Генеративный ИИ активно используется для широкого спектра задач, связанных с созданием и обработкой контента: от автоматизированных переводчиков, которые «на лету» меняют язык любого видео, до идей о производстве сериалов, полностью адаптированных под запросы конкретного зрителя. Ритейлер «Лемана ПРО» (ранее «Леруа Мерлен») запустил пилотный проект по генерации описаний товаров с помощью нейросети YandexGPT. По сравнению с человеком нейросети позволяют значительно быстрее обогащать карточки товаров уникальными описаниями, существенно снижая трудозатраты и экономя денежные ресурсы. Фактически создание описаний стало в 95 раз дешевле.

Программирование. По данным Fortune Business Insights, объем глобального рынка генеративного искусственного интеллекта для разработки программного обеспечения вырастет с $341,3 млн в 2023 году до $2,83 млрд к 2030 году, что соответствует среднегодовому росту 35,3%.

Автоматизация закупок. Металлургическая компания «Северсталь» разработала решение на базе ИИ для подбора аналогов закупаемых материалов, что особенно важно для решения задач импортозамещения. По данным компании, использование нейросети позволяет экономить до 18% от суммы закупок в год. СИБУР тестирует ИИ-помощника для специалистов по закупкам, обученного на технической документации и ГОСТах. В формате диалога помощник может определять технические параметры оборудования, проверять его наличие и предлагать альтернативы при необходимости.

Ассистент технического специалиста. В мае 2024 года компания СИБУР сообщила о планах создать ИИ-ассистента инженера-диагноста. С его помощью инженер сможет вести диалог о причинах неисправности оборудования. Сотрудник описывает аномалии в работе оборудования в текстовом виде, а обученный виртуальный помощник дает релевантный ответ или формулирует гипотезы о причинах нехарактерного поведения агрегатов, а также предлагает возможные варианты устранения неисправности.

Промышленный дизайнер. Генеративный ИИ, по мнению некоторых экспертов, способен произвести в промышленном дизайне революцию, аналогичную той, что уже произошла в обычном дизайне. С развитием технологий трехмерной печати использование ИИ позволяет находить более эффективные решения. Например, компания General Motors в 2019 году использовала ИИ и 3D-печать для создания нового функционально оптимизированного кронштейна для сидений. Изготовленный из одной детали из нержавеющей стали вместо восьми, этот дизайн оказался на 40% легче и на 20% прочнее своего предшественника.

Сотрудник службы контроля качества. Компания Bridgestone внедрила систему на базе компьютерного зрения для контроля однородности выпускаемых шин, что, по ее утверждению, позволило улучшить качество продукции на 15%. Производитель электроники Flex использует систему обнаружения дефектов, основанную на ИИ и машинном обучении, для выявления недостатков, которые остаются незамеченными обычными  системами визуального контроля или человеком. Эта технология значительно упрощает проверки, повышает эффективность более чем на 30% и увеличивает выход продукции на 97%. Flex также оптимизировала  использование производственных площадей, отказавшись от устаревших систем контроля.

Специалист по производственной безопасности. Одной из ключевых областей применения ИИ является компьютерное зрение, которое успешно используется для анализа информации с камер наблюдения. Такие системы моментально идентифицируют людей и объекты, которые должны или не должны находиться на производстве, — например, средства индивидуальной защиты или сигареты. Подобные решения уже использует «Новокуйбышевский НПЗ» (входит в Самарскую группу предприятий «Роснефти») и Быстринский комбинат «Норникеля».

Как ИИ изменит работу и бизнес в будущем

Компания Gartner в начале 2024 года высказала несколько предположений о том, как дальнейшее развитие нейросетей изменит жизнь сотрудников и их работодателей. В частности, исследователи считают, что широкое внедрение генеративного ИИ не только создаст новые рабочие места, но и позволит сократить время на освоение технологий и специализаций, избавив работодателей от необходимости нанимать специалистов с уже имеющимся опытом работы в этих областях.

Набор требований к сотрудникам также претерпит значительные изменения. Навыки взаимодействия с решениями на базе ИИ станут одним из основных требований для большинства офисных сотрудников. Речь идет не только о способности составлять промпты, но и о понимании принципов работы нейросетей, их возможностей и ограничений, а также соблюдении норм безопасности.

Кроме того, компании станут более лояльны к сотрудникам с нетрадиционным карьерным путем. Например, если человек работал в консалтинге, а затем сделал большой перерыв, во время которого трудился барменом. В современных условиях гибкость, способность адаптироваться и находить нестандартные решения ценятся выше, чем амбиции и готовность строго следовать единожды выбранному плану.

теги:
Поделиться:
Напишите что-нибудь и нажмите Enter