BigData и AI в бизнесе

В ВШМ СПбГУ прошла конференция «Менеджмент будущего». Фото: ВШМ СПбГУ.

На конференции «Менеджмент будущего» ключевой темой дискуссии стал вопрос навигации бизнеса в мире перемен. На экспертной сессии с представителями крупнейших корпораций «Будущее отраслей в эпоху цифровой трансформации» разгорелись споры по самой востребованной сейчас теме про искусственный интеллект.

Данные ценный актив

Артемий Янкин, руководитель направления стратегических проектов и M&A Tele2, отметил, что задачи перед бизнесом стоят прежние, но в принятии стратегических решений крупные компании опираются на большие данные с использованием ИИ. Телеком активно растет в сегменте BigData, обладая наибольшим объемом обезличенных данных. Действительно, 90% дата-трафика в Рунете сегодня идет через мобильные устройства, так что операторы обладают широким спектром информации.

Артемий Янкин. Фото: ВШМ СПбГУ.

Артемий отметил, что оператор использует данные как для внутренних бизнес-процессов, так и для внешних клиентов. Например, с помощью туристической платформы клиенты оператора могут сами формировать необходимую аналитику по маршрутам передвижения населения и сотне других метрик, чтобы стратегически и тактически более взвешенно управлять своим бизнесом.

Если говорить об использовании BigData и ИИ для внутренних целей, то, безусловно ,у оператора есть и чат-боты, и голосовые помощники, которые уже давно стали необъемлемой частью сервиса большинства крупных компаний.

Здесь интересным примером выступает ритейл. Так, в розничной сети, благодаря внедрению речевой аналитики и видеомониторинга на основе искусственного интеллекта, продажи выросли на пять процентов. Это отличный результат в масштабах страны.

В ходе дискуссии Артемий отметил важность развития аналитики больших данных для формирования стратегии любой компании, а также умения обращаться с этими данными, где ИИ перспективный инструмент. Так, например, знание стратегом Python в десятки раз ускоряет обработку аналитической задачи с нескольких недель до минут.

Аугментация с ИИ

Стратег@Sber.AI Татьяна Александрина провела экскурс в отрасль искусственного интеллекта (ИИ). Оказывается, мировой рынок ИИ это десятки триллионов долларов. А благодаря появлению генеративного искусственного интеллекта происходит удешевление многих сфер, например, создания контента. Если вы думали, что ИИ –научная фантастика, то, по мнению Татьяны, эти технологии критическая необходимость, а не вопрос выбора. Эксперт отметила, что есть слабый ИИ (рекомендательные системы, такси) и сильный ИИ (AGI практически на уровне мышления человека). И ключевая задача всех его видов это автоматизация труда и аугментация ИИ, т.е. работа не вместо, а вместе с человеком. В результате ИИ становитсяco-pilot, умным помощником, который убирает рутину и больше времени остается на творчество.

Татьяна Александрина. Фото: ВШМ СПбГУ.

Галлюцинации и этика ИИ

Вадим Сабашный, генеральный директор ЛАНИТ-Терком считает, что ИИ не так уж и совершенен. Какие проблемы есть у этой технологии? Большие публичные языковые модели, а не модели риск-менеджмента, учатся в интернете. Они заблуждаются. Например, если спросить у ChatGPT, за сколько дней был создан мир? Ответ будет 7, а на самом деле 6. Ответ будет таким, потому что интернет изобилует подобными высказываниями. А если задать вопросы, на которые ИИ не знает ответа, часто он может дать несуществующий ответ и даже приаттачить несуществующую ссылку на первоисточник. И сейчас самая актуальная проблема это альянс этики и ИИ. Удивительно, но факт: все ошибки, которое совершает человечество в интернете, повторяет нейросеть. Эксперт видит ключевой задачей создание экосистемы выверенных моделей, которым можно будет доверять. Заберет ли у нас работу генеративная модель?

Вадим Сабашный. Фото: ВШМ СПбГУ.

Иван Иванов, начальник управления цифровизации внутренних процессов Альфа-Банка отметил, что первая статья про вычисления с помощью нейрофизики была опубликована в 1945 году, но до недавних пор такие модели могли выполнять только конкретные узкие задачи. Прорыв случился в 2017 году, когда инженер Google написал статью про генеративную модель. Модель-трансформер, которая может учиться на большом объеме данных и большому диапазону задач уже начала менять экономику и социальную жизнь.

Иван Иванов. Фото: ВШМ СПбГУ.

В этом году Yandex GPT сдал ЕГЭ на 300 баллов, ChatGPT спокойно проходит адвокатский и медицинский тесты. Их магия в том, что они могут выполнять широкий спектр задач. И теперь люди разных профессий должны идти к генеративному интеллекту и пользоваться его возможностями.

Останемся ли мы без работы? Нет. Потому что хорошо поставить задачу написания программного кода ИИ сможет только тот, кто хорошо пишет код. Поэтому быть профессионалом все равно остается ценным. Максим Арзуманян, старший преподаватель Кафедры информационных технологий в менеджменте, ВШМ СПбГУ отметил, что ответов на все вопросы, безусловно, сейчас никто не знает, но совершено точно сегодня время экспериментов. И компании, и люди находятся в поиске своего места и пытаются ответить на новые вызовы. ИИ становится базовой грамотностью для широкого ряда профессионалов, а навыки prompt-инжинирга появляются в запросах работодателей.