Ожидания vs реальность AI‑агентов: взгляд изнутри
Кто из нас не видел голливудские фильмы, где ИИ оживает и начинает творить чудеса? Но как это обычно бывает, реальность слегка отличается от фантазий. Давайте разберёмся, что же обещали, а что случилось на самом деле, и что за роль в этом сыграл IBM.
Вот представьте себе 2010 год. Все рассказывали, что ИИ вот-вот захватит мир и будет стирать вам носки самостоятельно. Мне даже соседка по даче сказала: "Сергей, скоро у каждого будет свой ИИ-робот!" Признаюсь, я уже начал думать о новой дачной лужайке, которую будет косить маленький искусственный друг.
Иллюзии и обещания
Итак, начало XXI века. Невероятные расчёты, фантастические системы распознавания образов и голосовые помощники, которые понимают вас лучше, чем ваша вторая половина. Чего только не обещали! Но все эти прелести не всегда оправдывают ожидания. С другой стороны, в кино всё часто красиво. Помните тот фильм со Шварцем? Или… как его там… робот-пёс, который спасал мир? Были серьёзные надежды, что к 2020 году нейросети, как минимум, будут успешнее в принятии решений, чем человек.
Но реальность, друзья, она, как водится, сурова. Точнее сказать, куда менее драматична. Многие ИИ-проекты столкнулись с банальными проблемами – ограниченность данных, низкая производительность, трудности с обучением и так далее. Бытовая мудрость: теория на бумаге сочная — на деле сухарь.
Как же дела обстоят на самом деле?
Вот, например, в нашем замечательном отечестве, была компания "Умный Разум" (имя изменено, конечно же, по понятным причинам, чтобы не корить невинных), из Калуги. Эта небольшая инновационная фабрика решила применить ИИ для улучшения производительности за счёт автоматизации управления производственными процессами. Надеясь на то, что это позволит сократить время на простои до 30%. Но по факту они сэкономили лишь 10%, да и то временные затраты на запуск системы эту выгоду свели практически на нет. Правда, хороший кейс? Мне кажется, он многое говорит о том, с чем сталкивались многие в начале пути.
IBM и настоящий анализ: что они говорят?
IBM, гигант индустрии, тоже не остался в стороне. Их аналитические исследования не раз вскрывали проблемы наладка ИИ в реальные рабочие процессы. Исследование показало, что лишь около 20% компаний смогли интегрировать ИИ и получить от него реальную выгоду. Напоминает поговорку: "У семи нянек дитя без глаза". Звучит жестко, но по факту началу эпохи AI, по всей видимости, не хватало комплексного подхода.
IBM также развенчали многие мифы, активно распиаренные технологическими энтузиастами. Один из них – возможность нейросетей принимать независимые решения. Вывод? Они могут заменить рутину, но ключевые решения всё же лучше доверять человеку — этому живому и несовершенному, но всё ещё надежному существу.
На чем стояли и стоять будут?
Ну и конечно, нельзя не упомянуть про непростую любовь компании к Watson. Для IBM это был проект в стиле "всё или ничего". Их системы заняли свою нишу, но уже не без огрехов. Поначалу, интеграция Watson сулила блага для всех отраслей — от медицины до финансов. Но столкнулись с суровой реальностью: без тонны данных и тщательной модерации никуда не продвинуться.
Разве это делает ИИ бесполезным? Ни в коем разе. Просто — ожидания и реальность часто идут параллельно.
Так что же дальше? Это история требует дальнейшего исследования и ответа на вопрос: как можно добиться успеха в реальном мире AI-агентов?
Хотите больше о внедрении нейросетей в бизнес и маркетинг? Подпишитесь на наш Telegram-канал: https://t.me/jopotology
Хотите генерить идеи контента для соцсетей, сайта и блоге? Забирайте решение тут: https://clck.ru/3G3asi
Телеграм-бот с 40+ нейроинструментами тут: https://t.me/syntxaibot?start=aff_327084702
Что же дальше? Путь к успеху с AI
Уже стало очевидным, что внедрение ИИ — это не битва с приличными результатами за один вечер. Это больше похоже на марафон, где важна не только скорость, но и стратегия. Так как выстраивать взаимосвязь между оценкой реальности и оптимизацией ожиданий?
1. Понимание собственных целей
Первый, да не самый легкий пункт. Пенсионные фонды хотят одни результаты, маркетологи — другие, а производственники, как правило, просто хотят, чтобы ничего не ломалось. И в этом разнобое вы должны сконцентрироваться на четких, измеримых целях. Если хотите, можете провести ликбез по каждому направлению, а можете не тратить время на анализ, как это делал я в свои молодые годы. Узнать, что именно стоит на повестке дня, — уже полдела.
2. Оптимизация данных
Следующий шаг — это сбор и обработка данных. Как вы понимаете, без качественных данных ИИ будет такой же бесполезным, как подводная лодка у нас в стране. Надо понимать, откуда и какие данные вы берёте. Если нет информации, это как пытаться ответить на вопрос без «вопроса». Помните: чем больше данных, тем больше шансов на успех. Например, все эти замечательные нейросети — вроде ChatGPT — показывают отличные результаты именно благодаря объёмам данных, которые они обрабатывают.
3. Партнёрство с экспертами
Хотите верить или нет, но сейчас очень важно объединяться с так называемыми AI-экспертами. Это не только сократит время на решение проблем, но и позволит избежать множества подводных камней. Представьте, что вы спасаетесь от удара молнии, а этот эксперт, как тот знаменитый профессор в универе, знает, в каком месте стоять, чтобы остаться целым. Да, это важно!
4. Применение инструментов
Не забывайте про инструменты, которые могут помочь в работе с нейросетями. Я тут в одном из своих своих онлайн-коучингов общался с ребятами, которые свято верят в пользу СберАлиса или Яндекс.Алисы для автоматизации и упрощения рутинной работы. Могу сказать одно — они не просто тренды. Эти AI-агенты реально могут упростить жизнь и накидать неплохих идей, если только вы их правильно используете.
5. Тестирование и итерации
Нельзя обойтись без тестирования. Постоянно, как в химической лаборатории, пробуйте и смотрите, что выходит. Не верьте слепо в те же предсказания, которые генерируются вашей суперинтеллектом, протестируйте их несколько раз. Помните, что ИИ — это инструмент. И как любой инструмент, он должен быть отточен. Сначала пробуйте, а потом собирайте свою команду и убеждайте их, что это именно то, что нужно.
6. Обратная связь и обучение
И наконец, ну как же без обратной связи? Надо постоянно общаться с пользователями, потому как даже лучший ИИ в мире не воспринимает ваши ощущения о том, как он работает. Для этого есть специальные инструменты, которые помогают опрашивать пользователей, анализировать опыт. И опять же, вернитесь к первым пунктам: чёткая цель и реальное понимание проблем. Окружение влияет на результаты, как никогда.
Итог
Вот такие нехитрые шаги могут провести нас по пути от фантазий к реальным результатам. Так что, когда будете в следующий раз заказывать "умные" технологии, подумайте: действительно ли это приведёт к большому успеху, как на картинке? А может, лучше пойти по более приземлённому пути, учитывая реальные потребности бизнеса?
Ну что, как вам такие идеи? Хватит мечтать, пора действовать!
А ты отличишь ИИ-контент от живого?
Пусть Илон Маск и другие звезды работают на вас!
Список нейросетей для каждодневной работы
Как Сбер и Яндекс подрались за право работать со мной
Нейросети и стратегический маркетинг, распаковка бизнеса
Как заставить нейросеть давать узкоспециализированные ответы
