ИИ стал быстрее. А нам стало лучше?

Удивляться искусственному интеллекту мы уже научились. Он пишет, переводит, программирует, рисует. Объясняет сложное простыми словами. А иногда объясняет простое так сложно, что приходится переспрашивать.

Я сам им пользуюсь, в том числе когда работаю над этим блогом. Он помогает искать материалы, спорить с формулировками, смотреть на вопрос с разных сторон. Иногда подсказывает удачно. Иногда ошибается так уверенно, что проверять приходится вдвойне.

Так что вопрос для меня уже не в том, нужен ли ИИ. Вопрос в другом: когда он окупается и кому достаётся выгода?

Полезная технология — ещё не выгодное вложение

На финансовом рынке это различие хорошо знают. Технология может изменить жизнь миллионов людей. Но из этого не следует, что каждый её разработчик заработает, каждая компания сэкономит, а инвестор выиграет при любой цене входа.

Интернет оказался невероятно полезным. Но тех, кто слишком дорого покупал обещания его будущего, это от убытков не спасло.

С ИИ стоит задать себе три разных вопроса:

— Работает ли технология?
— Приносит ли она реальную пользу?
— Стоит ли эта польза тех денег, которые за неё просят?

Можно ответить «да» на первый вопрос и получить неприятный ответ на третий.

Сэкономленный час ещё не стал прибылью

Сотрудник раньше готовил документ три часа, а с ИИ делает черновик за двадцать минут. Отличный результат, но только для одного этапа работы.

А кто проверит факты? Кто исправит ошибки? Сколько займёт согласование? Не прибавилось ли работы у коллеги? Можно ли вообще отдавать системе эти данные?

И главное: на что ушло освободившееся время? Может, человек принял больше клиентов или внимательнее разобрал сложный случай. А может, просто написал больше документов, которые некому читать.

Быстрее не значит лучше. Это не довод против ИИ. Это предложение считать честно: от начала задачи до конца, а не только на самом эффектном участке.

За удобство кто-то платит

Для пользователя всё просто: открыл окно, спросил, получил ответ. Но за этим окном стоят серверы, электричество, связь, инженеры, разработка. А в компании к этому добавляются внедрение, обучение, защита данных и проверка результатов.

Кто-то всегда за это платит. Пользователь платит подпиской. Компания платит из экономии или новой выручки. Рекламодатель платит в надежде повлиять на наш выбор. Инвестор платит в расчёте на будущий доход.

Последний вариант не плох: многие хорошие проекты сначала требуют вложений. Но инвестору важно понимать, когда и за счёт чего он вернёт деньги. А пользователю важно понимать, не поменяются ли условия, когда сервис наберёт аудиторию.

Дешёвый для меня сервис и дешёвый в производстве сервис — разные вещи.

Кому достанется выгода?

Есть конкретный пример — финансовая компания Klarna. В 2024 году она сообщила, что после запуска ИИ-помощника время решения клиентского вопроса сократилось с 11 минут до менее чем двух, а число повторных обращений — на четверть. При этом компания рассчитывала улучшить годовую прибыль на 40 миллионов долларов. Здесь интересна сама попытка посчитать обе стороны: выгоду компании и время клиента. Но важно не перепутать заявленные результаты с независимой проверкой, а прогноз прибыли — с уже заработанными деньгами.

Источник: описание проекта Klarna на сайте OpenAI.

Но клиент оценивает услугу не по числу внедрённых моделей. Быстрее законченный разговор ещё не обязательно означает решённую проблему. Поэтому снижение повторных обращений здесь не менее интересно, чем скорость ответа.

Если человек решил за десять минут то, на что раньше уходило полдня, это тоже экономический результат. Считать стоит не только время компании, но и время её клиентов.

Пять вопросов вместо восторга

Если бы мне принесли проект внедрения ИИ, я бы начал не с вопроса, какая там модель. Я бы спросил:

Какую проблему решаем? Не «внедряем передовую технологию», а сокращаем ожидание, уменьшаем число ошибок, понятнее объясняем или делаем то, что раньше не могли.

С чем сравниваем? Надо знать, как задача решается сейчас. Иначе любую красивую демонстрацию можно объявить прорывом.

Сколько стоит весь процесс? Считать нужно внедрение, проверку, исправление ошибок и работу людей, а не только цену подписки.

Кто отвечает за ошибку? Куда пойдёт клиент? Кто исправит последствия? Где решение без человека принимать нельзя?

При каком результате мы проект остановим? Если остановка не предусмотрена ни при каком исходе, это уже не проверка гипотезы. Это исполнение решения, принятого заранее.

Это не недоверие к прогрессу. Это обычное уважение к деньгам, времени и ответственности.

Польза — не только экономия

И всё же мерить ИИ только тем, скольких сотрудников он заменил, — ошибка.

Он может помочь человеку со слабым зрением прочитать документ, пожилому клиенту разобраться с платежом, врачу быстрее найти нужные данные, а сотруднику не выгорать на рутине. Это тоже ценность. Её труднее измерить, чем стоимость обработки заявки, но она от этого не исчезает.

ИИ не спасение от всех бед и не дорогая игрушка. В одной задаче он полезный помощник, в другой лишняя статья расходов. Поэтому переход от восторга к расчёту меня скорее радует. Пользоваться технологией долго можно, только если понимаешь, на каких условиях она работает.

Будущее ИИ зависит не только от того, чему он научится. Оно зависит и от того, научимся ли мы отличать впечатляющий ответ от полезного результата. Я сам этому учусь, в том числе вместе с помощником, с которым готовлю этот блог.

А вам ИИ уже сэкономил что-то ощутимое: время, деньги, силы? Или пока больше добавил новых возможностей, на которые тоже нужно время?