Про практическое применение ИИ в бизнесе, ч.1

По итогам недавнего исследования McKinsey выявился любопытный факт — сотрудники младшего и среднего звеньев используют ИИ в 3 раза чаще, чем C-level лидеры. Подытоживают исследование весьма радикально — топ-менеджмент сегодня является главным барьером для внедрения ИИ в бизнес.

Руководителей высшего звена тоже можно понять — вокруг ИИ много хайпа. Предлагаемые им большие проекты по внедрению ИИ стоят дорого, а кратный рост КПД организации не всегда достижим => их рентабельность под вопросом.

Не говоря уже про качество данных, критичное для моделей. Уровень data governance в бизнесах зачастую хромает — привести данные в порядок стоит денег и времени.

Что делать в этой ситуации? Каковы могут быть первые реальные шаги для внедрения ИИ в day-to-day бизнес?

На днях OpenAI опубликовали статью Identifying and scaling AI use cases. Ниже — пара тезисов из нее, от которых можно оттолкнуться, если перед вами стоит вопрос, как бизнесу жить в эпоху ИИ.

Тезис 1. ИИ — это не про хайп и не про стартапы внутри корпораций. Это про то, как обычные сотрудники решают обычные задачи быстрее и лучше. Проблема в том, что часто компании начинают с дорогих, сложных инициатив — вместо того чтобы дать людям инструмент в руки и разрешить им экспериментировать.

Тезис 2. Сложные кейсы — тормозят. Простые — работают. Создание внутренних GPT-ассистентов звучит красиво, но внедряется долго и требует ресурсов. Куда практичнее — начать с инициатив снизу: когда сотрудники сами находят, где AI снимает рутину и помогает в принятии решений.

В каких типах задач, по мнению OpenAI, ИИ уже сегодня дает реальную ценность?

1. Рутина:

• делать суммари встреч;
• искать паттерны в Excel;
• помогать готовить сложные документы;
• автоматизировать ответы на частые вопросы. Это «невидимые» задачи, на которые уходит до 30% времени в офисе. ИИ экономит время сотрудников и помогает фокусироваться на более важном.

2. Расширение спектра навыков: ИИ помогает выйти за пределы своей роли:

• руководителю — сделать подготовить аналитику рынка для бизнес-кейса;
• продакт-менеджеру — сделать дизайн-прототип новой фичи;
• маркетологу — проанализировать данные и построить нужные графики из таблиц данных. Это снижает зависимость между командами и ускоряет time-to-market.

3**. Работа в условиях неопределенности**: Бывает проекты буксуют, потому что «непонятно, с чего начать». ИИ помогает разложить проблему на составные части, накидать идеи или побрэйнштормить, предложить альтернативные варианты. «Подумать об ChatGPT» (не скопипастить первый ответ) особенно полезно, когда выработать бизнес-решение надо оперативно.

Напоследок — самый простой промт для любого сотрудника, чтобы начать применять ChatGPT или его аналоги в работе: Я работаю [роль] в [компания]. Недавно мы начали внедрять [название ИИ инструмента] в работу. Какие задачи ИИ может помочь решать для моей роли?

А какими еще юзкейсами из повседневной рабочей практики вы можете поделиться?

PS: ссылка на исследование McKinsey - в первом комметарии.