В каких профессиях технология генеративного ИИ используется сегодня, способна ли она сократить проблему кадрового голода в России, как организациям ее внедрить, чему она может научить сотрудников и какие риски несет? Эти и другие вопросы обсудили эксперты в сфере ИИ из Президентской академии, Яндекса, МГУ и Координационного центра Правительства РФ.
Докладчики Петр Отоцкий, Катерина Поспелова и Евгения Горлачева – сотрудники отдела изучения и развития ИИ в сфере госуправления Президентской академии рассказали, что в настоящий момент только 7,5% российских организаций внедрили генеративный ИИ. Около 15% из них используют всевозможные чат-боты стихийно, для решения рабочих задач, что является относительно невысоким уровнем проникновения технологии по сравнению с зарубежными странами. Например, доля компаний, внедривших и использующих генеративный ИИ составляет 24% в США, 19% в Китае, 11% в Великобритании и т.д.
При этом технология повышает на 15-25% производительность труда представителей многих профессий – программистов, аналитиков, маркетологов, кадровиков, продавцов, преподавателей и других, работа которых связана с обработкой документов и текстовой информации. Массовое применение генеративного ИИ в экономике может существенно сократить потребность в кадрах во многих отраслях экономики России.
Обучение и популяризация успешных кейсов применения генеративного ИИ как на уровне организаций, так и на уровне страны – ключ для массового развития и применения генеративного ИИ в экономике России. Причем обучение должно сводиться к снижению шумихи и хайпа вокруг технологии, которая не является «искусственным интеллектом» в прямом смысле этого слова – это инструмент и имеет ограниченную область применения. Важно очертить четкие границы, где она полезна сегодня, а где нет, а также показать, как использовать технологию максимально эффективно.
Директор развития технологий искусственного интеллекта ООО «Яндекс» Александр Крайнов отметил, что главная задача – сделать технологию такой, чтобы было очевидно, как ее использовать и ничему не нужно было учить.
