Как бизнесът всъщност използва генеративен AI
Някои експерименти с чатботове са по-полезни от други
ИИзмина почти година, откакто OpenAI пусна GPT-4, своя найусъвършенстван модел с изкуствен интелект и своеобразен мозък зад ChatGPT, нейния новаторски робот събеседник. През това време пазарната капитализация на американската технологична индустрия (широко дефинирана) е нараснала наполовина, създавайки 6 трлн. долара в стойност за акционерите. За някои технологични компании нарастващите приходи започват да съответстват на главоломно високите цени на акциите. На 21 февруари Nvidia, която проектира чипове, използвани за обучение и управление на модели като GPT-4, отчете страхотни резултати за четвъртото тримесечие, изпращайки пазарната си оценка до 2 трлн. долара. AI манията повдигна и цените на акциите на други технологични гиганти, включително Alphabet (фирмата майка на Google), Amazon и Microsoft, които харчат големи средства за разработването на технологията.
В същото време продажбите на AI софтуер на големите технологии остават малки. През изминалата година изкуственият интелект представлява само около една пета от ръста на приходите на Azure, подразделението за облачни изчисления на Microsoft и свързаните с тях услуги. Alphabet и Amazon не разкриват продажбите си, свързани с AI, но анализаторите подозират, че са по-ниски от тези на Microsoft. За да издържи бума на фондовия пазар на изкуствен интелект, тези фирми в един момент ще трябва да направят сериозни пари от продажбата на своите услуги на клиенти. Бизнесите по целия свят, от банки и консултантски фирми до филмови студиа, трябва да започнат да използват инструменти, подобни на ChatGPT, в голям мащаб. Когато става 160 120 100 80 въпрос за приемане в реалния свят на такъв „генеративен“AI, компаниите стъпват предпазливо. И все пак дори тези бебешки стъпки намекват за променящия се характер на работата на белите якички.
Предишните технологични пробиви революционизираха това, което хората правят в офисите. Разпространението на пишещата машина остави някои работници без работа: „С помощта на тази малка машина един оператор може да извърши повече кореспонденция за един ден, отколкото половин дузина чиновници могат с писалката, и да върши по-добра работа“, казва наблюдател през 1888 г.
Възходът на компютъра около век по-късно елиминира някои административни задачи на ниско ниво, въпреки че направи висококвалифицираните служители по-продуктивни. Според един документ компютърът обяснява повече от половината промяна в търсенето на работна ръка към работници с висше образование от 70-те до 90-те години на миналия век. Съвсем наскоро възходът на работата от вкъщи, подтикнат от пандемията от COVID-19 и активиран от видеоконференции, промени
ежедневния ритъм на хората с бели якички.
Може ли генеративният AI да предизвика подобни дълбоки промени? Урок от предишни технологични пробиви е, че в цялата икономика те отнемат години, за да се изплатят. Средният работник в средната фирма се нуждае от време, за да свикне с новите начини на работа. Повишаването на производителността от персоналния компютър дойде поне десетилетие след като той стана широко достъпен. Засега няма доказателства за скок на производителността в икономиката като цяло, предизвикан от AI. Според скорошно проучване на Boston Consulting Group (BCG) мнозинството от ръководителите казаха, че ще са необходими поне две години, за да се „премине отвъд рекламата“около AI. Скорошно изследване на друга консултантска компания — Oliver Wyman, заключава, че приемането на AI „не е задължително да доведе до по-високи нива на производителност — все още“.
Стъпка по стъпка
Това не е изненадващо. Повечето фирми в момента не използват ChatGPT, Gemini на
Google, Copilot на Microsoft или други подобни инструменти по систематичен начин, дори ако отделни служители си играят с тях. Проучване на всеки две седмици от Бюрото за преброяване на населението на Америка пита десетки хиляди фирми дали използват някаква форма на AI. Това включва новия генеративен вариант и по-стария тип, който компаниите използваха преди 2023 г. за всичко — от подобряване на резултатите от онлайн търсене до прогнозиране на нуждите от инвентар. През февруари само около 5% от американските фирми от всякакъв размер казаха, че използват AI. Други 7% от фирмите планират да го приемат в рамките на шест месеца. А числата прикриват големи разлики между секторите: 17% от фирмите в информационната индустрия, която включва технологии и медии, казват, че я използват, за да произвеждат продукти, в сравнение с 3% от производителите и 5% от компаниите за здравеопазване.
Когато Бюрото за преброяване на населението започна да пита за AI през септември 2023 г., малките фирми бяха посклонни да използват технологията, отколкото големите. Днес AI е най-разпространен в големите компании (с повече от 250 служители), които могат да си позволят да наемат специализирани екипи за AI и да плащат за необходимите инвестиции. Проучване на големи фирми от банката Morgan Stanley установи, че между началото и края на 2023 г. делът с пилотни AI проекти е нараснал от 9% на 23%.
Някои корпоративни гиганти трескаво експериментират, за да видят кое работи и кое не. Те наемат хиляди експерти по изкуствен интелект, сочат данни от платформата за търсене на работа Indeed. Миналата година Джейми Даймън, шефът на
JPMorgan Chase, каза, че банката вече има „повече от 300 случая на използване на AI в производство днес“. Консултантската компания Capgemini казва, че ще „използва генеративния AI на Google Cloud, за да разработи богата библиотека от повече от 500 случая на употреба в индустрията“. Германският химически концерн Bayer твърди, че има повече от 700 случая на използване на генеративен AI.
Три категории приложения
Това „разрастване на случаите на използване“, както го нарича един консултант, може да бъде разделено на три големи категории: декориране на витрини, инструменти за работници с ниски до средни умения и такива за най-ценните служители на фирмата. От тях декорирането на витрини е най-често срещаното. Много фирми ребрандират обичайните усилия за дигитализация като „генерални AI програми“, за да звучат по-сложно, казва Кристина Макелхеран от Университета на Торонто. Presto, доставчик на ресторантьорски технологии, въведе ген-AI асистент, който да приема поръчки на място. Но 70% от подобни поръчки изискват помощ от човек. Стрийминг платформата за музика Spotify пусна AI диджей, който избира песни и предлага безсмислени закачки. Наскоро Instacart, компания за доставка на хранителни стоки, премахна инструмент, който генерира снимки на храната на продавачите, след като AI показа на клиентите неапетитни снимки. Големите технологични фирми също включват свои собствени AI пробиви в предложенията си към потребителите. Amazon пуска Rufus, задвижван от изкуствен интелект асистент за пазаруване, който никой купувач не е поискал. Google добави AI към Maps, правейки продукта „по-потапящ“, каквото и да означава това.
Инструментите за по-нискоквалифицирани работници могат да бъдат по-непосредствено полезни. Някои прости приложения за неща като обслужване на клиенти включват готов AI. Въпросите на повечето клиенти са прости и засягат малък брой теми, което улеснява компаниите да обучават чатботове да се справят с тях. Някои от тези инициативи може би вече се отплащат. Amdocs произвежда софтуер, за да помогне на телекомуникационните компании да управляват своите сметки и обслужване на клиенти. Използването на генериращ AI, казва компанията, е намалило времето за обработка на обажданията на клиентите с почти 50%. Sprinklr, който предлага подобни продукти, казва, че наскоро един от неговите клиенти за луксозни стоки „е видял 25% подобрение“в резултатите за обслужване на клиенти.
Рутинните административни задачи също изглеждат готови за прекъсване от AI. „Най-добрите примери“от 700-те случая на употреба на Bayer включват обикновени задачи като „лесно получаване на данни от Excel файлове“и „създаване на първа чернова в Word“. Някои компании използват генеративен AI като по-умно търсене. В компанията за финансови услуги Nasdaq тя помага на детективите за финансови престъпления
Мнозинството от ръководителите смятат, че ще са необходими поне две години, за да се „премине отвъд рекламата“около AI.
да събират доказателства за оценка на подозрителни банкови транзакции. Според компанията това съкращава процес, който може да отнеме 30-60 минути до три минути.
Предоставянето на AI инструменти на най-ценните служители на фирмата, чиито нужди са сложни, досега е по-малко разпространено. Но и то става все по-видимо. Адвокатите са сред най-ранните осиновители. Голямата правна кантора Allen & Overy се обедини с Harvey, стартъп за AI, за да разработи система, която нейните адвокати използват, за да помогнат с всичко — от надлежна проверка до анализ на договори. Инвестиционните банки използват AI, за да автоматизират част от своя изследователски процес. В Bank of New York Mellon AI система обработва данни за анализаторите на банката за една нощ и им дава груб проект, с който да работят на сутринта. „Така че, вместо да стават в четири сутринта, за да пишат изследвания, те стават в шест“, казват от банката. Малки победи. Френският производител на лекарства Sanofi използва AI приложение, за да предостави на ръководителите информация в реално време за много аспекти от операциите на компанията.
Малки победи
Някои компании използват технологията за изграждане на софтуер. GitHub Copilot на Microsoft, инструмент за писане на код с изкуствен интелект, има 1.3 млн. абонати. Amazon и Google имат конкурентни продукти. Съобщава се, че Apple работи върху такъв. Технологичният конгломерат Fortive казва, че неговите оперативни компании „отбелязват повече от 20% ускорение на времето за разработка на софтуер чрез използването на поколение AI“.
Chirantan Desai, главен оперативен директор на ServiceNow, компания за бизнес софтуер, твърди, че GitHub Copilot произвежда „едноцифрени печалби в производителността“за разработчиците на неговата фирма. С помощта на AI инструменти, индийският стартъп Konnectify премина от пускането на четири приложения на месец до седем. Проучванията на Microsoft показват, че малко хора, които започват да използват Copilot, искат да се откажат от него.
Pinterest, компания за социални медии, казва, че е подобрила уместността на резултатите от търсенето на потребителите с 10 процентни пункта благодарение на AI. При представянето на финансовите резултати шефът ѝ Бил Реди заяви, че новите модели са 100 пъти по-големи от тези, които фирмата му е използвала преди. L’Oréal, една от най-големите козметични фирми в света, привлече вниманието на инвеститорите, тъй като подобрява BetIQ, вътрешен инструмент за измерване и подобряване на рекламата и промоцията на компанията. L’Oréal твърди, че генеративният AI вече генерира „увеличения на производителността с до 10 – 15% за някои от нашите марки, които са го внедрили“.
Това не означава, че тези марки ще имат нужда от 1015% по-малко работници. Както при по-ранните технологични революции, страховете от апокалипсис на работни места с AI изглеждат неуместни. Засега технологията, изглежда, създава повече работни места, отколкото премахва. Проучване, публикувано през ноември от банката Evercore ISI, установи, че само 12% от корпорациите вярват, че генеративният AI е заменил човешкия труд или ще го замени в рамките на 12 месеца. Въпреки че някои технологични 0 2 4 6 8 6 4 2 0 8
фирми твърдят, че замразяват наемането или съкращаването на персонал заради AI, има малко доказателства за нарастващи съкращения в богатия свят.
Generative AI също генерира нови видове работа на белите якички. Компании, включително хранителния гигант Nestlé и консултантската KPMG, наемат експерти по „бързо инженерство“, които да извличат полезни отговори от чатботове с изкуствен интелект. Една застрахователна фирма наема „инженери по обясненията“, за да помогне да се разберат резултатите от системите за изкуствен интелект. Фирма за потребителски стоки, която наскоро въведе генеративен AI в своя екип по продажбите, сега има „мениджър на бот за продажби“, който да следи машините.
Въпреки че подобни развития няма да се превърнат в обща статистика за производителността за известно време, те вече засягат това, което правят работниците с бели якички. Някои ефекти очевидно са добри. AI позволява на фирмите да дигитализират и систематизират вътрешни данни, от прегледи на ефективността до записи от срещи, които преди това са били разпръснати. Респондентите в проучванията, проведени от консултанта Ранди Бийн, съобщават за големи подобрения в установяването на вътрешна „култура на данни и анализи“, която много фирми намират за упорито трудно да поддържат.
Приемането на AI може също да има определени непредвидими последици. Въпреки че инструментите за писане на AI код помагат на софтуерните инженери да вършат работата си, доклад на софтуерната компания GitClear установи, че през последната година или нещо такова качеството на тази работа е спаднало. Програмистите може да използват AI, за да създадат първа чернова само за да открият, че тя е пълна с грешки или липсва лаконичност. В резултат на това те може да прекарват по-малко време в писане на код, но повече време в преглед и редактиране. Ако други компании се сблъскат с нещо подобно, количеството продукция на съвременното работно място може да нарасне — тъй като AI изхвърля повече имейли и бележки — дори когато тази продукция стане помалко полезна за извършване на нещата.
Проучване на IBM предполага, че много компании са склонни да приемат AI, защото им липсва вътрешен опит по темата. Други се притесняват, че техните данни са твърде изолирани и сложни, за да бъдат събрани. Около една четвърт от американските шефове забраняват изцяло използването на генеративен AI на работа. Една възможна причина за тяхното колебание е притеснение за данните на техните компании. В годишните си доклади частната инвестиционна компания Blackstone и фармацевтичният гигант Eli Lilly предупредиха инвеститорите за рискове, свързани с AI, като възможно изтичане на интелектуална собственост към производителите на AI модели. Миналата година Мари-Хелен Брийнс Уеър, изпълнителен директор на телекома Orange, обясни, че фирмата е поставила защити за данни, преди да започне изпитание с Copilot на Microsoft.
В крайна сметка, за да могат повече фирми да го видят като отворен и затворен случай, генеративният AI все още трябва да се подобри. През ноември Microsoft пусна Copilot за своя софтуер за производителност, като Word и Excel. Някои ранни потребители го намират за изненадващо тромав и склонен към сривове. Много шефове остават подозрителни към използването на генериращ AI за почувствителни операции, докато моделите спрат да си измислят нещата. Наскоро Air Canada се озова в затруднено положение, след като неговият AI chatbot даде на пътник невярна информация относно политиката на авиокомпанията за възстановяване на средства. Това беше неудобно за превозвача, но е лесно да си представим нещо много по-лошо. Все пак дори пишещата машина трябваше да започне отнякъде.