Искусственный интеллект учится профессиям: что это значит для бизнеса
Еще недавно ИИ был «умным калькулятором» для программистов — полезным, но ограниченным инструментом. Сегодня он способен брать на себя отдельные задачи и работать по заданным правилам. Руководитель платформы для командной разработки SourceCraft Дмитрий Иванов объясняет, почему эта эволюция важна не только для IT, но и для всей экономики. Речь идет о кардинальном изменении парадигмы, когда ИИ переходит от роли вспомогательного инструмента к полноценному участнику рабочих процессов, способному автономно выполнять задачи. Это открывает невиданные ранее возможности для повышения эффективности, снижения затрат и ускорения инноваций.
Цифры действительно впечатляют: ИИ-агенты сокращают время вывода продукта на рынок на 30-40%. Один только OpenAI Codex за два месяца создал 400 тыс. запросов на изменение кода. Но есть нюанс. Эти показатели – лишь вершина айсберга. Эффективность ИИ напрямую зависит от качества и релевантности данных, на которых он обучается, а также от точности поставленных задач. Например, в сфере разработки программного обеспечения ИИ может быстро генерировать базовый код, но для создания сложного и оптимизированного решения требуется участие человека, который будет контролировать и корректировать работу ИИ. Кроме того, автоматизация рутинных задач позволяет освободить время специалистов для решения более сложных и креативных задач, что в конечном итоге повышает общую производительность.
Однако в реальных проектах коллеги принимают лишь 35-65% изменений от ИИ против 77% от человека. Потому что ИИ не знает внутренних правил компании — как новый сотрудник без контекста. Эта разница в восприятии и принятии результатов работы ИИ обусловлена отсутствием у него понимания специфики конкретной компании, ее корпоративной культуры, внутренних стандартов и лучших практик. ИИ, как и любой новичок, нуждается в обучении и адаптации к новым условиям. Например, если компания использует определенные методологии разработки, ИИ должен быть обучен понимать и применять эти методологии, чтобы его результаты были релевантными и соответствовали ожиданиям.
Ключевое решение — «навыки» для ИИ. Это специализированные компетенции под задачи вашей компании: стандарты, регламенты, лучшие практики. С ними тот же агент выдает код, который принимается с первого раза. Внедрение «навыков» для ИИ – это не просто обучение, а создание системы, которая позволяет ИИ адаптироваться к конкретным потребностям бизнеса. Это включает в себя разработку специализированных алгоритмов, обучение ИИ на основе внутренних данных компании, а также интеграцию ИИ с существующими системами и процессами. Например, можно обучить ИИ распознавать и применять специфические термины, используемые в компании, или интегрировать его с системой управления проектами, чтобы он мог автоматически генерировать отчеты о ходе выполнения задач.
Эксперты прогнозируют: к 2027 году «навыки» станут стандартом. Конкурентное преимущество сместится к вопросу «насколько ваш ИИ понимает вашу специфику». Компании, которые смогут эффективно обучать и адаптировать ИИ к своим потребностям, получат значительное преимущество на рынке. Это потребует инвестиций в разработку и внедрение специализированных решений, а также в обучение персонала работе с ИИ. Примером может служить использование ИИ в сфере маркетинга, когда ИИ анализирует данные о клиентах, предсказывает их потребности и создает персонализированные рекламные кампании, адаптированные к конкретной целевой аудитории. Другой пример – использование ИИ в финансовом секторе для автоматизации анализа рисков, выявления мошенничества и обработки больших объемов данных.
Детальный разбор исследований, кейсов и практических шагов — в статье «Российской газеты».
Подписаться на https://lenta-novosti-rossii.ru/ в 📱| Читать нас в MAX 🤔
About the Author
