Сергей Кобелев: Генеративный ИИ покроет 80% кадрового дефицита в России к 2030 году

Сергей Кобелев: Я бы чуть иначе поставил вопрос: насколько наш бизнес готов к работе в новой реальности? На Питерском международном экономическом форуме-2024 известный российский нейрофизиолог Татьяна Черниговская сказала об ИИ, цитирую: «У людей появился конкурент как минимум равный по интеллектуальной силе». Это очень точно отражает период времени, который мы сейчас проходим. ИИ невероятно быстро развивается и «умнеет». И те компании, которые сегодня игнорируют потенциал нейросетей, несут, на мой взгляд, огромные риски.

Сергей Кобелев: Скорость развития ИИ-систем опережает даже самые оптимистичные прогнозы. Они очень быстро эволюционируют. Скепсис может сыграть злую шутку. Консалтинговое агентство Boston Consulting Group совместно с университетами MIT и Harvard University в 2023 году провели масштабное исследование. В эксперименте участвовали 758 консультантов BCG со всего мира. Добровольцы были разделены на две группы, каждая из которых работала над реальной консалтинговой задачей. В каждой группе некоторые консультанты использовали ChatGPT после 30-минутного обучения, некоторые использовали его без инструкций, а некоторые не использовали ИИ вовсе.

Эксперимент показал: с помощью ИИ у консультантов на 40% возрастало качество решенных задач, на 25% скорость и на 12% эффективность.

Важно отметить, это исследование проводилось в марте 2023 года, всего через пять месяцев после релиза ChatGPT. С того момента нейросети сделали невероятный рывок в развитии. Сейчас ИИ успешно проходят тесты уровня PhD, дают 100% верных ответов на вступительных экзаменах в университеты, программируют с невероятной скоростью и качеством. Если бы эксперимент проводился сейчас, результаты были бы еще более убедительными.

Это один из самых известных кейсов, но есть и другие. Например, Amazon Web Services с помощью генеративного ИИ сэкономил 4 500 человеко-лет работы программистов в процессе обновления 30 000 приложений с Java 11 до Java 17. Среднее время обновления одного приложения до Java 17 сократилось с 50 дней до нескольких часов. При этом 79% кода, созданного ИИ, разработчики использовали без каких-либо изменений. По словам генерального директора Amazon Web Services Энди Джесси, эти обновления не только повысили безопасность, но и сократили расходы на инфраструктуру — ежегодный прирост эффективности по его оценке составил 260 млн долларов.

Сергей Кобелев: На самом деле их больше, чем кажется. Просто далеко не все афишируют свои разработки. Но из числа тех, о которых я могу говорить — это проект с инвестиционной компанией «Финам». За месяц мы провели обучение 370 сотрудников работе с генеративным ИИ. Стояло две цели: изучить новую технологию и получить идеи для развития бизнеса с помощью ИИ. Сначала планировали обучить 40 человек и сгенерировать 3–4 идеи. В итоге в обучении захотели принять участие практически 10% штатной численности компании и было подготовлено более 70 рабочих идей.

Обучение завершилось 15 декабря 2023 года. Через 2 месяца мы провели опрос, чтобы узнать, как сотрудники оценивают повышение своей эффективности благодаря ИИ. Важная ремарка — это субъективная оценка. На вопрос ответили 157 человек: кто-то сказал, что благодаря Chat GPT экономит 5 минут в день, кто-то 10% в месяц. Средняя оценка — экономия 8% рабочего времени в месяц.

Через полгода, в июне 2024, мы провели повторный опрос. И выяснилось удивительное: мы ожидали привыкания и снижения оценок. Но прошедшие опрос 190 человек заявили, что их эффективность выросла в среднем на 13%. Компания получила 4 000 часов экономии, что фактически год работы. Но дело даже не в статистике, важно совсем другое. После обучения работе с ИИ, его использование встроилось в рабочий процесс сотен сотрудников, и они в постоянном режиме отмечают все возрастающую результативность его использования. Вот это — ключевая ценность, самая главная эффективность от применения ИИ. Ведь любой бизнесмен скажет, что самое дорогое в компании – это рабочее время людей.

Сергей Кобелев: Дело в том, что провожу много лекций по обучению работе с ИИ в различных компаниях. Как правило, в них участвует от 30 до 500 человек. И каждый раз я спрашиваю, какой у вас опыт работы с генеративным ИИ? Стабильный результат — 30–40% имеют мало опыта или не использовали, 20–30% что-то слышали и может быть даже пробовали, но активно не пользуются. Но есть любопытное исследование ВЦИОМ от ноября 2024 года: 63% россиян в течение последнего года использовали технологии искусственного интеллекта. Я был удивлен, когда услышал эту цифру. Еще один пример того, с какой скоростью ИИ интегрируется в нашу повседневную жизнь.

При этом масштабные корпоративные внедрения ИИ в России пока что редки. На днях Сбер проводил конференцию «AI Journey 2024» и рассказывал об этапах работы бизнеса с генеративным ИИ.

Фактически сейчас почти все находятся на 01 или 02 этапе ИИ-трансформации. К 2025 году появятся первые бизнес-эффекты, значит, уже существует небольшое число компаний, которые находятся на входе на 03 этап. Есть даже единичные примеры перехода на 04. Но если смотреть реально на картину, то общая ситуация такова: весь бизнес в начале масштабного перехода к массовому применению генеративного ИИ. Собственно, об этом я говорил в самом начале нашей беседы: вопрос не в плоскости «а точно ли ИИ эффективен, как он нем говорят»? Вопрос в том, насколько каждая компания готова к работе в новой реальности с массовым применением ИИ-инструментов.

Этапы работы бизнеса с генеративным ИИ. Источник: AIJourney

Сергей Кобелев: Вот навскидку несколько крупных направлений. Первое — HR. Создание курсов, анализ резюме, составление карт компетенций – далеко не полный перечень, где генеративный ИИ уже показал свою эффективность за 2 года. Второе — отдел продаж. Формирование коммерческих предложений, составление скриптов диалогов. Третье — отдел поддержки пользователей: голосовые помощники, ассистенты специалистов колл-центров и т.д. Четвертое — IT-блок компании: написание кода, разработка новых продуктов. Пятое — аналитика данных, обработка больших массивов информации, поиск закономерностей. Теперь не нужно искать иголку в стоге сена: анализировать Excel-таблицу на 30 тысяч строк или документ на 500 страниц — все это может сделать генеративный ИИ.

Сергей Кобелев: Совместно с экспертами РАНХиГС мы подготовили обзор генеративного ИИ, который выйдет в следующем году. Коллеги провели довольно крупное научное исследование и выяснили в ходе работы, что генеративный ИИ способен покрыть до 80% кадрового дефицита в России к 2030 году. Учитывая экспоненциальное развитие ИИ, возможно, эти показатели могут быть достигнуты и быстрее.

В исследовании также прогнозируется прирост ВВП на 2,5%, благодаря повышению эффективности бизнеса за счет внедрения генеративного ИИ. Этот прирост обусловлен более эффективным использованием персонала и возросшей производительностью труда. Таким образом, генеративный ИИ не только помогает решить проблему дефицита кадров, его эффект намного значительнее — он серьезно способствует общему экономическому росту в национальном масштабе.

Сергей Кобелев: Опрос 1700 российских организаций, проведенный при поддержке Федеральной службы по труду и занятости, показал, что только 7% организаций применяет генеративный ИИ централизованно, более 50% не планируют внедрять технологию, 35% рассмотрят вопрос внедрения, когда технология станет массовой, и в 15% организациях всевозможные чат-боты используются сотрудниками самостоятельно для решения рабочих задач. Из основных причин, почему генеративный ИИ не применяется российскими организациями, назвали: отсутствие информации о технологии — 35%, отсутствие специалистов, которые могли бы помочь с внедрением – 20%, отсутствие понимания в каких процессах технология может быть полезна — 18%.

Международные опросы показали, что в среднем 11% организаций в мире уже используют технологию и 43% организаций проводят эксперименты по ее применению. По применению лидируют США — 24%, Китай — 19% и Великобритания — 11%. Таким образом, в России сегодня сложились условия для быстрого масштабирования генеративного ИИ в организациях, при условии развития культуры ИИ и популяризации успешных кейсов применения технологии. Поэтому я всегда говорю: начинать ИИ-трансформацию нужно с обучения.

Сергей Кобелев: Согласно результатам проведенного исследования, максимальный эффект (20–40% потенциал трансформации) достигается для таких профессий, как аналитики, программисты, дизайнеры, журналисты, переводчики, а также специалисты в области науки, техники, здравоохранения, образования, бизнеса и администрирования, ИКТ, права и культуры.

Минимальное влияние (0–10% потенциал трансформации) генеративный ИИ оказывает на профессии, связанные с физическим трудом и узкоспециализированными навыками. Например, работники сельского и лесного хозяйства, строительства, горнодобывающей промышленности, неквалифицированные рабочие. Соответственно, в отраслях сельского хозяйства, строительства и добычи полезных ископаемых эффект от внедрения генеративного ИИ будет наименее выраженным.

Сергей Кобелев: Есть несколько путей, но самый главный из них — обучение людей. Именно с него нужно начинать ИИ-трансформацию в компании. Как только сотрудники понимают, что генеративный ИИ ускоряет и упрощает их работу, дальше проекты на базе нейросетей начинают возникать с высокой скоростью. Никто так хорошо не знает, что, где и как необходимо оптимизировать в бизнесе, как сами сотрудники. Поэтому начинать нужно всегда с обучения людей. Показывать кейсы и невероятные возможности, которые открывает генеративный ИИ для любого бизнеса.

Сергей Кобелев: ИИ развивается слишком быстро, чтобы делать долгосрочные прогнозы. Я могу сказать, что будет через неделю. Но я воздержусь от прогнозов даже на месяц. В мире нейросетей сейчас происходит много нового. И подавляющее большинство людей даже не осознают этого в полной мере. Продукт компании Open AI стал сейчас именем нарицательным. Все генеративные нейросети зачастую называют ChatGPT. Так вот GPT в ее названии — это технология, на которой работает большинство моделей генИИ. Generative Pre-trained Transformer. В сентябре у Open AI вышла новая модель под названием о1. Никакого GPT в названии там нет. Для обывателя одну абракадабру просто сменили на другую. Но в действительности, с технологической точки зрения, произошли коренные изменения, нейросеть совершила гигантский эволюционный скачок. Она больше не угадывает, не имитирует мышление, как было в GPT-моделях, а фактически — мыслит. А 20 декабря нам показали модель о3. Она станет доступна пользователям в начале 2025 года. По сообщениям СМИ, она работает на уровне доктора наук и заняла 175-е место в рейтинге Codeforces, т.е. О3 — 175й сильнейший программист в мире на сегодня! Мы порой даже не всегда осознаем, насколько быстро ИИ развивается.

Поэтому я и хочу, чтобы мы все не отставали. Если вы хотите узнать, как генеративный ИИ может помочь именно вашему бизнесу, и как начать этот процесс, на моем сайте kobelev.ai вы найдете контактную информацию и сможете запланировать персональную консультацию.

Лучше не затягивать с нейронками — потом можно просто не догнать.