Искусственный интеллект (ИИ) уже несколько лет помогает людям решать повседневные задачи, выстраивать операционные процессы и даже может воплотить в жизнь мечту о бизнесе, который приносит деньги без участия и предпринимателя, и работников. Новой реальностью становятся цифровые двойники, ИИ-медсестры и искусство, создаваемое за считаные секунды. Футуролог, исследователь и управляющий партнер MINDSMITH Руслан Юсуфов рассказал «Деловой газете.Юг» о трендах использования ИИ-технологий в малом и среднем бизнесе, внедрении ИИ-агентов, стоит ли ожидать появления цифровых коллег и как виртуальные работники изменят общество.
— Какие новые тренды в использовании нейросетей и ИИ наблюдаются среди малого и среднего бизнеса в 2025 году? Какие задачи бизнеса они решают?
— Я бы выделил несколько трендов, которые имеют разный потенциал. В первую очередь это автономные ИИ-агенты, т. е. самостоятельные агенты, которые могут принимать решения, выполнять задачи без постоянного контроля. Это может касаться, например, обработки заказов или автоматизации цепочек поставок. Более того, как только бизнес начинает заниматься внедрением автономных ИИ-агентов, неизбежно возникает вопрос их взаимодействия друг с другом. Здесь могут выстраиваться довольно длинные автономные цепочки. Например, один агент пишет текст, другой его проверяет, третий критикует, четвертый формирует на базе этого текста видеоконтент, пятый публикует его в соцсети. В контексте автономных ИИ-агентов мы можем говорить о значительном упрощении и повышении эффективности в таких областях, как актуализация контента, делегирование задач, поиск и анализ информации, а также в процессах, связанных с креативом и коммуникациями.
Второй тренд — это использование генеративного ИИ для создания видеоконтента. Современные модели значительно улучшили качество генерации видео. Более того, они сохраняют память о персонажах и окружении, благодаря чему видеоконтент остается последовательным и связным на протяжении множества сцен. Уже нет ситуаций, когда персонаж выглядит по-разному в разных сценах. Существует множество примеров, когда за несколько часов и 200-300 долларов люди создают продолжительные, качественные и, что самое примечательное, практически неотличимые от настоящих видеоролики.
Третий тренд, который пока находится в стадии роста и развития, заключается в появлении, как мы это называем, non-human resources как альтернативы человеческим ресурсам. Этот тренд мы предсказывали уже довольно давно и теперь наблюдаем его первые проявления. В ближайшие годы ИИ-агенты станут нашими полноценными коллегами, с высокой степенью вероятности в ближайшие годы мы будем наблюдать формирование гибридной рабочей среды. В одной команде будут работать как люди, так и различные ИИ-системы. Команды будут собираться иначе, и отделы HR начнут активно привлекать технических специалистов. Примерно два года назад мы выдвинули предположение, что при наличии достаточного объема данных ИИ сможет воспроизводить навыки сотрудников. В результате мы можем столкнуться с ситуацией, когда после увольнения сотрудника его «цифровой двойник», обученный на основе его работы, останется в компании и продолжит выполнять задачи, словно настоящий человек.
Буквально несколько недель назад один предприниматель из Далласа опубликовал интересную инструкцию по созданию цифровых клонов сотрудников. Эти ИИ-копии пока работают лишь над отдельными, конкретными задачами, однако создаются они довольно быстро. Суть метода заключается в следующем: владелец бизнеса записывает видео с монитора сотрудника длиной во весь рабочий день, а затем использует системы Manus и Replit для создания веб-приложений, которые автоматизируют выполнение определенных обязанностей. Таким образом, даже однодневная запись позволяет симулировать определенную активность. Представьте же, какие возможности открываются, если вести такую запись не один день, а целый месяц или даже год. Здесь, конечно, большой потенциал, как позитивный, так и негативный.
Четвертый тренд — создание приложений без написания кода человеком. В западной практике этот подход получил название вайб-кодинга, то есть кодинг по настроению. Теперь необязательно быть профессиональным разработчиком — достаточно сформулировать запрос, а большие языковые модели сами напишут код. Так, даже простая игра может быть создана с помощью единственного запроса. Есть уже примеры успешного применения такой методики для разработки комплексных корпоративных систем. Конечно, для сложных проектов все еще требуются глубокие знания в области IT, поэтому это неполная замена программистам. Однако данная тенденция представляет собой значительный вызов для разработчиков, особенно на перспективу. Мы очень быстро придем в мир, где абсолютное большинство программ будет создаваться при помощи ИИ: на первом этапе человек будет заказывать функционал, а на следующем этапе автономные ИИ-агенты будут сами друг с другом взаимодействовать, чтобы этот функционал выработать.
— Вы говорили про ИИ-агентов. Это то же самое, что и ИИ?
— Нет. Для лучшего понимания их можно представить как надстройку над большими языковыми моделями. Сейчас мы работаем с окном, куда вводим запросы и получаем ответы. Запросы могут касаться генерации текста, видео, распознавания изображений и так далее. Эти действия могут выполняться без участия человека. Агенты обладают заранее запрограммированной логикой, и их может быть задействовано одновременно несколько для решения одной задачи. Условно, если возникает необходимость обработки критической информации, могут использоваться сразу пять агентов, которые будут выполнять задачи и взаимно проверять результаты своей работы. И в случае если обнаружили ошибку, решение направляется человеку для оценки.
— Это различные нейросети-агенты, которые формируют полный цикл деятельности?
— Речь идет не обязательно о множестве различных нейросетей. Это может быть одна нейросеть. Важно то, что над ней есть надстройка в виде автономного ИИ-агента. Этот агент функционирует согласно определенной логике и использует возможности большой языковой модели для выполнения действий.
Таким образом, мы приближаемся к ситуации, когда любой бизнес-процесс можно разделить на отдельные этапы и передать их с высокой степенью уверенности искусственному интеллекту. Сегодня замещаются лишь некоторые части процесса, тогда как человек по-прежнему участвует во вводе информации, получении промежуточных результатов и их доработке. В перспективе при должном подходе все компоненты бизнес-процессов смогут выполняться исключительно силами ИИ. И в ближайшем будущем бизнес-процессы будут изначально проектироваться с учетом интеграции ИИ, поскольку это обеспечивает значительно более высокую эффективность работы во многих случаях.
Сейчас в социальных сетях вирусятся видео из разряда «глазами Клеопатры» или «глазами древнеримского жителя». Весь цикл их производства автоматизирован. Это десятки этапов и элементов, которые настраиваются за 2—3 часа при помощи нескольких систем. Одна система формирует по запросу сцены в сценарии. Дальше каждая сцена описывается как короткий ролик длительностью 2—5 секунд. Затем на базе описания этого ролика прописываются соответствующие городские звуки, субтитры и собирается итоговая видеосклейка с титрами и звуком. После этого пишется текстовое описание, и готовый материал автоматически публикуется в социальной сети по расписанию. Запустив этот процесс, можно ежедневно пополнять канал высококачественным контентом с высоким вирусным потенциалом практически без участия человека.
Я видел примеры, когда за 2—3 месяца подобные аккаунты раскачивались до 100—300 тыс. подписчиков, после чего их можно либо продавать, либо использовать для размещения рекламы и заработка. Эта система работает как комбайн, производящий контент, от которого пользователи не могут оторваться. Это создает серьезные вызовы не только для рынка труда, но и для самой природы контента. Мы живем в мире, где контент все еще потребляется человеком, но создается он уже не человеком. И каждый следующий виток новых систем, способных производить контент, целит в виральность, в удержание внимания, и следующие примеры еще больше подсаживают нас на бесконечный скроллинг ленты. Мы можем подумать про косвенный вызов для бизнеса: если вы с точки зрения маркетинга не готовитесь к такому изменению контента и цепочек его производства, будут ли ваши механики работать, останутся ли они конкурентоспособными? Я не призываю к таким практикам производства контента, я призываю рассмотреть последствия изменений, которые мы наблюдаем.
— Выходит, что это новые модели ведения бизнеса с минимальным участием человека?
— Да, безусловно, но возникает вопрос, насколько долговечны такие схемы. Скорее всего, они будут эффективны лишь несколько месяцев, а затем уступят место новым решениям. За последние годы появились и исчезли десятки подобных ниш. С моей точки зрения, это не самая устойчивая стратегия.
В целом, развитие искусственного интеллекта поднимает множество вопросов, в том числе этических. Сегодня легко запустить блог и наполнять его заимствованными идеями. Но приносит ли это реальную ценность? Имеет ли это положительное воздействие? Вы делаете мир лучше этим или хуже? Это серьезный вопрос.
Сейчас наблюдается массовое увлечение генеративным ИИ для создания контента от имени людей. Но, когда эти тексты перестают отражать наши собственные мысли, они начинают действовать как своеобразный фильтр для интеллекта. В прошлом у нас были фильтры для улучшения внешности в социальных сетях, теперь мы вступаем в эпоху, когда ИИ становится фильтром для интеллекта. Мы можем казаться умнее, чем есть на самом деле.
— Можно ли предположить, что интеграция ИИ существенно изменит подходы к управлению персоналом в будущем?
— Абсолютно точно. Мы наблюдаем эту тенденцию в США последние года три-четыре. Крупнейшие компании, особенно в сфере IT и банковском секторе, ежегодно сокращают персонал на 7—8%, а иногда и до 15%. Вероятно, они могли бы сократить еще больше, но стремятся сделать этот процесс постепенным, опасаясь социальной напряженности и судебных разбирательств.
Давление на работников будет возрастать: в эффективности, умении пользоваться ИИ. Какое-то время ИИ продержится в парадигме «инструмент в руках человека», но дальше возникнет серьезный вопрос: сколько людей действительно необходимо для выполнения тех же задач? Это создаст серьезный вызов не только для кадровых служб, но и для перестройки структуры общества в целом.
— А если брать традиционные сферы, например, образование, ритейл, логистику, медицину и др., то может ли там ИИ кардинально что-то менять?
— Искусственный интеллект находит применение повсеместно, трансформируя бизнес-процессы и улучшая результаты. Есть пример клиники из Огайо (США), внедрившей ИИ-системы, направленные на распределение ресурсов, консультации пациентов. Несмотря на первоначальные затраты, клиника перешла от убытков к положительному операционному показателю — по крайней мере, согласно свидетельствам со стороны самой клиники.
Но я не думаю, что правильный путь — это пытаться «натягивать» ИИ на все процессы только потому, что он модный.
— Как определить, когда бизнесу стоит прибегать к использованию таких технологий?
— Нужно искать в бизнесе трудоемкие или сложные процессы, те, в которых возникает много ошибок,— и вот здесь ИИ становится ценным помощником и оптимизатором.
Противоположный подход — попытки полной замены человека, например, внедрение ИИ-медсестры. Такие кейсы тоже есть. И стоимость услуг такой медсестры составляет те же 8 долларов в час, что и у настоящей. Однако остаются вопросы: готовы ли пациенты доверять таким технологиям? И сколько реальных медсестер могут потерять работу в результате столь радикальных изменений? Это хрупкая история.
Например, человек не способен создавать тексты или изображения с той же скоростью, как ИИ, или обрабатывать огромное количество контента одновременно. Но разве это повод списывать человека со счетов? Вместо этого следовало бы задуматься о переподготовке, разъяснении новых возможностей или создании процессов, где человек сохраняет свою роль.
Будущее может развиваться по разным сценариям, влияющим не только на бизнес, но и на отдельные индустрии и целые сообщества людей. Примером служит использование ИИ для создания изображений в стиле студии «Гибли», известной своими ручными техниками анимации. Однако возникает вопрос: стремимся ли мы к максимальной эффективности или же считаем, что истинная ценность человеческой работы заключается в создании объектов искусства, а не в количестве и скорости производства?
В любом случае ИИ внедряется на всех уровнях и показывает хорошие результаты. Это наша новая реальность.
— Какие барьеры сегодня мешают бизнесу внедрять и развивать ИИ? Что в целом затрудняет развитие этой сферы?
— Первым препятствием является высокая стоимость оборудования, особенно в российских реалиях, учитывая параллельный импорт и наценки. Необходимое железо зачастую оказывается дорогим и труднодоступным.
Второе препятствие связано с нехваткой квалифицированных специалистов, способных разрабатывать, внедрять и поддерживать такие решения. Малому бизнесу такие специалисты часто просто недоступны.
Третьей проблемой является скептицизм. Многие предприниматели и сотрудники не доверяют новым технологиям, часто это происходит из-за мифов и недостатка знаний. Возможно, некоторые опасаются, что инновации приведут к замене работников ИИ, другие сомневаются в полезности технологий. Такое предвзятое отношение затрудняет внедрение новых решений.
Четвертая преграда — это недоверие к государственному регулированию. Сегодня нормы и правила в разных странах противоречивы и непоследовательны, что создает риск: можно вложиться в технологии, а завтра их использование окажется под запретом. Причины запретов могут быть разными, в том числе осознание потенциальных рисков. Все эти факторы тормозят внедрение ИИ.
— По вашему мнению, как ИИ трансформирует привычные сферы бизнеса в ближайшие 5—10 лет?
— Есть пример про перестройку направления, который я часто использую в публичных выступлениях, чтобы проиллюстрировать разницу между старым и новым подходом к бизнесу с использованием ИИ. Представим владельца коровника. Традиционный подход с применением ИИ будет в том, чтобы получить от коровы больше молока. Следить за ней, наблюдать за ее состоянием, строить прогнозы, подбирать оптимальный доильный аппарат. Можно оптимизировать процессы, но корова физически не даст больше молока, чем ей положено природой.
Оптимизация подходов к корове — это про старые бизнес-процессы. Новый подход предлагает пересмотреть саму концепцию бизнеса. Помимо молока, ценным ресурсом могут стать данные, полученные от коров. Обвешав животное датчиками, можно собирать информацию о его состоянии и поведении, используя ее для тренировки моделей ухода за животными. Эти данные впоследствии можно продавать другим компаниям, создавая новый источник дохода. Я бы призвал думать в этом направлении, потому что это гораздо интереснее и ценнее, чем создавать видеоролики, который вряд ли принесут ощутимую пользу.
Беседовала Дарья Коробская