«Наняли» нейросети вместо людей и кое-что поняли

На волне хайпа нейросетей мы отказали в найме дизайнеру и уволили подрядчика, у которого на нас работало 7 человек. Доверили GPT общаться с клиентами. «Ну и что, успешно внедрили ИИ?» — и да, и нет:) Мы успели преисполниться ИИ, но одновременно и почувствовали его ограничения.

«Наняли» нейросети вместо людей и кое-что поняли

Кажется, что все ремонтники — это суровые, большие дядьки в касках, таскают мешки с цементом и разговаривают исключительно матом. А технологии — это что-то из другой вселенной. Несколько месяцев назад мы в Interion решили свести этих два параллельных мира воедино.

Несколько месяцев назад мы в Interion решили свести этих два параллельных мира воедино. Ожиданий никаких не было, но решили идти по этому пути до последнего — пока не добьемся результата.

В планах было внедрить ИИ во все отделы, мы даже придумали кодовое название «проект AI». Но чтобы бытие не схлопнулось от такого столкновения, начали вводить ИИ с отдела маркетинга.

Можно поиграться, но не более

Это была первая мысль. Потом копнули глубже и поняли, что с помощью ИИ закроем ряд проблем. У бизнеса есть задачи, которые искусственный интеллект может решить. Самая актуальная — снизить издержки, особенно в кризисные времена, когда это вопрос выживания.

После сентябрьских событий нам пришлось уволить часть штата, а теперь, когда рынок ремонтов пришел в себя, задались вопросом — кого нанимать обратно, а без кого можно обойтись.

Поступили так: никого не наняли обратно, наоборот — уволили еще больше людей. Да, уволили, потому что нейросети справились с их задачами так же, а может даже и лучше.

Поручили нейросетям простые задачи

Нам всегда нужен был дизайнер на парт-тайм. В основном для того, чтобы создавать креативы для контекста и таргета. Искать людей под разовые задачи надоело, поэтому встал вопрос о найме. Но сперва мы решили поиграться с Midjourney и запустили в тест креативы.

Сравним:

Возможно, это магия котиков, но креативы отработали так же, как и те, которые нам делали фрилансеры. Не лучше, не хуже — показатели были +- такими же. Поэтому мы решили, что нет смысла нанимать дизайнера на эти задачи, раз их может выполнять нейросеть с той же эффективностью.

Для SEO-продвижения у нас был подрядчик, на которого трудилось 7 человек — уволили. Да, писать тексты с ключами может и GPT. Копирайтеров/рерайтеров с бирж, которые пишут статьи с ключами и отзывы, можно вполне заменить.

По тошноте и водянистости они почти одинаковые, а вот качество текста по закону Ципфа у GPT выше в 2 раза.

Внедрили нейросети, как помощников

Например, наш копирайтер использует GPT, как помощника, когда нет возможности пообщаться с экспертом. Так было со статьей для Дзена «Как делать ремонт квартиры, если ограничен бюджет» — фактуру собирали с помощью GTP.

Статью можно сравнить с предыдущими, которые не собрали и 2 к показов. А этой алгоритмы дали аж 10 к. Да, раньше статьи тоже набирали по 15-20 к, но и времени на написание и сбор информации уходило больше.

Речь идет про органическое продвижение в Дзене — чем лучше люди реагируют на статью, (ставят лайки, дочитывают до конца), тем охотнее алгоритмы дают показы.
Речь идет про органическое продвижение в Дзене — чем лучше люди реагируют на статью, (ставят лайки, дочитывают до конца), тем охотнее алгоритмы дают показы.

В аналитике нам помогает ML-модель для прогнозатора — пользуемся библиотекой XBoost в Python. Она упрощает работу по предсказанию значений и учитывает тенденции в зависимости от даты. Мы пробовали вводить нашу минималку и поисковые запросы — это делало модель точнее. Тем самым мы избегали ручного подсчета «пальцем в небо».

Пока сложно сказать, насколько модель достоверна и хорошие ли у нее предсказания. К примеру, она хорошо угадывает значение на месяц вперед, дальше точность снижается. Но выводы делать рано, будем смотреть еще.

Автоматизировали коммуникацию с клиентами

Привязали к нашему онлайн-прорабу GPT и теперь он отвечает на вопросы по ремонту. Конечно, полноценные консультации проводят замерщики и дизайнеры на первых встречах, но предварительно поспрашивать и узнать для себя что-то полезное о ремонте можно.

Например, можно использовать робота, как поисковик, только вместо кучи статей, он выдаст емкий ответ в одном сообщении. Иногда это то, что надо.
Например, можно использовать робота, как поисковик, только вместо кучи статей, он выдаст емкий ответ в одном сообщении. Иногда это то, что надо.

После нескольких месяцев теста мы ответили себе на основные вопросы про ИИ

Каких сотрудников заменит ИИ?

ИИ справляется с простыми и шаблонными обязанностями, которыми занимаются младшие сотрудники. Если у бизнеса есть нужда, то нейросети смогут выполнять их работу почти бесплатно. В итоге одни специалисты улучшат навыки и останутся полезными для компании, другие — потеряют работу.

Например, в сфере ремонтов очень сильно хромает автоматический расчет сметы. Нет такого ИИ, который мог бы заменить сметчиков. Но мы создали программу-помощника, который автоматизирует расчет.

Насколько можно доверять ИИ?

Для своих задач мы просмотрели около 500 нейросетей и начали использовать те, которые дают больше пользы и допускают минимум ошибок.

Наши выводы:

  • есть ошибки, поэтому результат работы ИИ лучше все же проверять.

Перед тем, как что-то внедрять, нужно разобраться в механизмах и алгоритмах работы ИИ хотя бы поверхностно. Например, chatGPT не генерирует текст сразу на русском языке, а переводит с английского. Поэтому если вам нужен текст про российские реалии, где могут встретиться названия государственных программ, достопримечательностей и т.д., есть риск, что что-то пойдет не так:

Например, в таком виде, как написал GPT, эти программы не гуглятся. Тут или ошибка перевода, или это все выдумка/додумка GPT
Например, в таком виде, как написал GPT, эти программы не гуглятся. Тут или ошибка перевода, или это все выдумка/додумка GPT
  • нейросети не дают нужный результат с первого раза. Например, обложка этой статьи прошла аж 23 итерации.
  • нужно учиться с ними работать.

Но все это рабочие моменты, которые можно исправить.

Какое будущее нас ждет?

Уже сейчас понятно, что ИИ дает много возможностей, но нужно научиться ими пользоваться. Вот что мы смогли сделать с помощью ИИ:

  • автоматизировать процессы;
  • отслеживать эффективность работы сотрудников;
  • улучшить качество контента и ускорить его выход;
  • прогнозировать тренды;
  • делегировать общение с клиентами;
  • создавать свои продукты без штата разработчиков.

С каждой новой версией нейросети расширяют, а баги исправляют. Поэтому есть предпосылки, что получится добиться полной автоматизации и не контролировать ИИ вообще. Уже сейчас ИИ можно обучить, чтобы они «работали» под ваши задачи.

Тут есть прямая выгода для малого бизнеса и стартапов: с помощью ИИ можно автоматизировать бизнес-процессы, не платить за это кучу денег и конкурировать с теми, у кого есть бюджеты на развитие и большой штат. Но понятное дело, что это не волшебная палочка, и придется адаптировать и перенастраивать нейросети под себя.

22
4 комментария

появятся младшие сотрудники,которые будут вводить запрос для решения простых задач

Ответить

В каких-то областях да, но зачастую самая большая сложность в этих вещах как раз правильно сформулировать запрос и младший сотрудник может просто не понять как это сделать, а обучить его этому не всегда будет простой задачей

Ответить

Появится большой разрыв между теми, кто в теме и способен сформулировать запрос к ИИ, и теми, кто только ещё хочет быть в теме. Как это у нас называется - "порог входа в профессию"?

Ответить

Да, это факт. Скорее всего разрыв будет в определенных компаниях, а большинство будут долго идти к тому чтобы внедрить подобные вещи или к способности оценить как сотрудник обращается с сервисами, но даже там они будут входить в конкуренцию с теми кто уже обладает дополнительным инструментарием, что усложнить вход. Хотя сейчас тех кто это активно использует крайне мало.

Ответить