Кадры на слайдах
Как бы ни пытались технологические евангелисты и венчурные фонды убедить бизнес, что пора уволить весь персонал и заменить его виртуальными агентами и AutoGPT — идти на это компании не спешат. Те, кто поспешил, уже жалеют и просят вернуть всё взад, скучая по «человеческому теплу» и отзывчивости живых сотрудников. Starbucks, Klarna и McDonald’s уже признали, что заменять людей машинами не стоило: сэкономленные на найме деньги трансформировались в ухудшение клиентского опыта. Duolingo за свою «прогрессивность» платят ошибками в сгенерированных курсах и, как следствие, недовольством клиентов. Хотя компания и пытается убедить общественность, что всё идёт по плану, общественность голосует ногами. Как бы красиво ни рассказывали о новинках, будь то агентские системы или «AI-first» экономика, реальность не соответствует ожиданиям.
«Протрезветь» бизнесу помогли астрономические затраты на первые эксперименты по масштабному внедрению ИИ. McKinsey вот выяснили, что лишь 1% компаний называют свои ИИ-инициативы зрелыми, а большая часть застряли в «пилотном чистилище». Кто-то начал искать спасение в переоценке ИИ-стратегии, кто-то — в заключении партнерств по совместному использованию данных и инфраструктуры. Почему же так вышло?
Во-первых, ИИ — не волшебная пилюля, и в большинстве задач разница между работой человека и чат-бота если и ощущается, то в худшую сторону, но никак не в лучшую. Чтобы было иначе, нужны большие инвестиции в создание или дообучение профильных узконаправленных моделей, не говоря уже об интеграции с корпоративными системами и базами данных, без которой ИИ сразу начнёт галлюцинировать и рассказывать сказки дедушки Панаса. В итоге по данным Gartner сегодня треть GenAI проектов становятся финансово несостоятельными ещё до появления MVP.
Во-вторых, фантастические сценарии на тему того, как ИИ кардинально изменит рынок труда, не сбылись. ИИ-сервисы запускаются по всему миру, в США уже миллионы сотрудников используют генеративные системы. Глобально ничего не изменилось, мир остался прежним. Опыт Дании и Австралии говорит о том, что после внедрения ИИ продуктивность сотрудников или их заработные платы не меняются, в лучшем случае освобождается немного дополнительного времени на отдых. IBM и CrowdStrike действительно сократили HR- и SOC-команды, но сразу набрали дорогих ML-инженеров и продавцов: экономия на ФОТе растворилась в воздухе.
GPT-ассистенты поднимают продуктивность джунов на 37 %, почти не влияя на сеньоров — то есть боты не выбрасывают людей за борт, а меняют конфигурацию палубы. В эксперименте с виртуальной компанией лучший ИИ-работник справился лишь с четвертью задач, а худший — с жалкими 1,7%. Какие уж тут массовые сокращения. Это совсем не то, что рассказывают футуристы из Anthropic и OpenAI, которые любят презентации о скором нашествии автономных ИИ-агентов, управляющих целыми департаментами, ведущими переговоры и принимающими решения — ведь эти презентации приносят им новые раунды инвестиций и сделки.