Один за всех: как цифровые сотрудники изменят работу в командах
Нейросети говорят, рассуждают и пользуются цифровыми сервисами почти как люди. Если Марк Бениофф прав, в ближайшее годы команды могут стать гибридными, а нынешние руководители — действительно последние из тех, кто руководит только живыми людьми. В компаниях будут работать виртуальные специалисты, с которыми можно будет переписываться в мессенджерах, обсуждать задачи и подключать их к созвонам. В этой статье я рассказал о том, чему уже сейчас пора учиться руководителям и что делать специалистам‑людям.
ИИ стремительно проникает в бизнес, в компании, в работу отдельных департаментов и целых корпораций. Во‑первых, с ними просто взаимодействовать — нет никаких сложных интерфейсов, только чат или голосовой ввод. А во‑вторых, ИИ‑модели очень быстро умнеют. Современные нейросети научились думать. Например, у DeepSeek появились специальные режимы, когда нейросеть не выдает то, чему ее научили, а рассуждает, делает предположения и выводы.
ИИ‑модели развиваются, учатся анализировать информацию, исследовать заданные темы. На днях у OpenAI вышло решение, которое умеет собирать нужные сведения и проводить полноценное исследование, например, конкурентный анализ. Эти задачи уже равносильны тем, которые мы ставим обычным сотрудникам, только нейросеть выполняет их в десятки раз быстрее.
Цифровые коллеги уже рядом
Такие темпы развития приближают нас к тому, что очень скоро появятся цифровые сотрудники, с которыми можно будет общаться как с обычными специалистами, голосом или в чате.
Технически цифровой сотрудник — это ИИ‑агент, система, которая может принимать решения и действовать без участия человека. Агенты выполняют задачи разной сложности, цепочки действий, а также работают в режиме многозадачности. Они умеют обучаться и совершенствоваться, могут взаимодействовать с внешним миром: с другими людьми или цифровыми сервисами.
Мы уже можем представлять ИИ‑ассистентов как обычных коллег. Фактически, это сотрудники, которых можно обучить достаточно стандартизированным профессиям, например, маркетолога, юриста, копирайтера. Их можно добавить в структуру компании, завести им профили на внутрикорпоративном портале. Представьте, что у вас может появиться Анастасия, менеджер по маркетингу, или юрист Алексей — полностью цифровые сотрудники. Такие ассистенты будут выдавать результат ничуть не хуже, чем человек, а если мы говорим про исследования и аналитику или скорость в рутинных операциях, то даже лучше.
Например, у нас в компании уже есть такая «коллега» в отделе техподдержки, это цифровой ассистент Марта.
Рассылка: как вести бизнес в России
Пять полезных писем пришлем сразу после подписки. В них — бизнес‑идеи, готовые промпты для нейросетей, советы, как выбрать налоговый режим и получать пассивный доход
ИИ‑агент — тот, кто может все
Следующий шаг в развитии ИИ‑агентов — это личный помощник. Такая модель не просто помогает найти нужную информацию, а выполняет сложные последовательности действий, взаимодействует с другими людьми и системами. Личного ассистента можно попросить, например, купить авиабилеты — он уточнит все вводные, выйдет в интернет, подключится к нужному сервису по API, закажет билеты.
Сервисы, которые откроют такой доступ для цифровых ассистентов, в перспективе окажутся в выигрыше, так как смогут обслуживать заказы в десятки раз быстрее.
Но отсутствие API не ограничивает возможности ИИ‑агентов, они могут использовать разные модели взаимодействия с внешним миром, в том числе и привычные для человека. Такой ИИ‑помощник может, например, набрать номер автосервиса и записать машину на ТО.
Личные цифровые помощники в будущем будут полностью заниматься обеспечением нужд человека, решением его повседневных задач. Они смогут выполнять действительно сложные, многоэтапные действия, а часто и сами инициировать такие задачи. Например, зная о приближающемся дне рождения человека, ИИ может уточнить, планируется ли празднование, спросить о количестве гостей, заказать ресторан, согласовать меню, отправить гостям приглашения и поставить дату в календарь. Как тут не вспомнить Тони Старка и его верного цифрового дворецкого Джарвиса — скоро этот фантастический сюжет станет реальностью.
Точно так же ИИ‑ассистенты будут решать и бизнес‑задачи, например, анализировать информацию, собирать отчеты. Но здесь мы ожидаем определенных технических сложностей. ИИ должен уметь в стандартизованном виде забирать данные из ИТ‑систем компании. И перед создателями как ИИ‑решений, так и всевозможных цифровых сервисов, стоит задача — придумать универсальное API, с помощью которого ИИ будет понимать, что за система перед ним, какие данные нужно у нее запросить и в каком виде их забрать.
Внедрение цифровых сотрудников значительно изменит совместную работу в компаниях, поэтому мы уже сейчас перестраиваем подходы, процессы, вносим изменения в существующие инструменты совместной работы. Но основными проводниками изменений выступают те, кто работает с конечными пользователями, например, Apple или Google. Они уже сейчас дают возможность взаимодействовать с ИИ рядовым пользователям в привычной среде, в смартфоне. Люди быстро привыкнут к общению с цифровыми ассистентами и будет легко воспроизводить это взаимодействие в бизнес‑задачах. Изменения происходят уже сейчас: полноценные ИИ‑ассистенты для по обычных пользователей появятся уже к концу года, а на привыкание и перестроение процессов уйдет 3‑5 лет.
Что тормозит внедрение ИИ
Для ИИ нужны умы и дешевые ресурсы. Первый барьер — объемы данных. ИИ можно обучать на собственных данных конкретного бизнеса, но их всегда мало. Эта проблема решается — в мире достаточно специалистов, которые находят новые методы обучения нейросетей. На этом уровне развернется борьба за умы, за экспертов, которые будут настраивать ИИ‑модели.
Второй барьер — это ресурсы. Рано или поздно мы упремся в ограничения процессорных мощностей. Здесь нужен настоящий технологический прорыв, но пока его не наблюдается. К ресурсным ограничениям можно отнести и возможные проблемы с энергообеспечением серверных мощностей. Не сомневаюсь, что гигантский рост ИИ в скором времени создаст эту проблему. И особо актуальной она будет для стран, продвигающих зеленую повестку — они рискуют остаться в догоняющих в этой сфере. ИИ будет активно развиваться там, где энергия доступнее — в тех странах, которые используют традиционные ресурсы для ее производства и обладают запасами ископаемых.
ИИ — не поисковая система, но не все об этом помнят. Пожалуй, самый неочевидный, но самый серьезный барьер — это частое неумение людей правильно взаимодействовать с ИИ‑ассистентами.
Мы привыкли работать с поисковой системой, задавать вопросы кратко, чтобы получить конкретный ответ и не сбить поисковик с толку лишними деталями. Но ИИ‑ассистент — это не Google. Цифровым сотрудникам нужно задавать вопросы, которые требуют рассуждений. Уже через полгода все существующие модели будут способны размышлять, собирать и анализировать разрозненную информацию, задавать человеку встречные вопросы.
Мы сейчас переживаем переломный момент, который очень похож на начало 20 века, когда конную тягу постепенно вытесняли автомобили. Как и тогда, людям придется переучиться, выстроить новые процессы. Самый простой способ научиться полноценно взаимодействовать с ИИ — забыть о том, что общаешься с неодушевленным объектом и разговаривать с ним, как с человеком. Только так, естественным языком, обычными фразами, можно добиться от ИИ понимания и выполнения задачи. Преодолеть этот барьер поможет более частое, регулярное взаимодействие с теми моделями, которые умеют рассуждать, например, с DeepSeek.
Очень скоро диалог с ИИ мало чем будет отличаться от общения с живым собеседником. Наши разговоры с коллегами или друзьями часто ведутся в определенном контексте. Мы можем использовать намеки, собственные названия для каких‑либо явлений или вещей, иногда понимаем друг друга с полуслова — всегда есть история взаимодействия.
Но и с ИИ‑моделями нового поколения можно будет общаться точно так же — история и контекст будут сохраняться и система будет постоянно сверяться с ними.
Чем рискует бизнес, внедряя цифровых сотрудников
Использование цифровых сотрудников претворит в жизнь все те опасения, которые мы слышим последние десять лет. Сотрудники, чья основная деятельность — рутина и низкоквалифицированный труд, останутся без работы. Их действительно заменит искусственный интеллект — более продуктивный и более дешевый.
Не стоит думать, что офисные сотрудники, попавшие под сокращение, смогут уйти на низкоинтеллектуальные работы, например, в такси. Эта сфера в скором времени также будет роботизирована. Процесс еще не запущен по одной причине: ни у кого нет понимания, что делать с миллионами людей, которые останутся без работы. Однако, рано или поздно, ИИ займет свои позиции везде, где его стоимость ниже себестоимости живых сотрудников. При текущих ценах на специалистов, ИИ для бизнеса обходится в 2‑3 дешевле, даже если мы берем в расчет младших специалистов, чей уровень компетенций сравним с навыками нейросети. При этом, если себестоимость сотрудника‑человека будет расти, как минимум из‑за инфляции, то себестоимость цифрового сотрудника будет падать.
Возьмем для примера креативные индустрии, например, анимацию. В упрощенном виде процесс создания сцен для мультфильма строится следующим образом — ведущий художник‑аниматор создает ключевые кадры сцены и описывает ее содержание и концепцию. Затем остальные художники рисуют огромное количество кадров на каждое движение персонажа. Сейчас всю эту долгую кропотливую работу в разы быстрее делает искусственный интеллект. Но благодаря тому, что руководит всем процессом человек, зрители не видят разницы между мультфильмами, созданными только людьми, и нарисованными при участии «цифровых художников».
Или еще пример: до недавнего времени мы постоянно увеличили штат техподдержки — клиентская база растет, вместе с ней и объем коммуникации. Но в последние полгода мы вообще не нанимаем сотрудников в этот отдел, так как подключили цифрового ассистента. Фактически, мы уже заменили людей на этом участке — количество запросов в техподдержку продолжает расти, но число людей в отделе остается тем же благодаря тому, что растет объем работ, который выполняет ИИ‑ассистент. Сейчас он полностью обслуживает 42% обращений.
В бизнесе постепенно будет происходить вымывание кадров — останутся только опытные сотрудники на руководящих должностях, а работу джунов будет выполнять ИИ. И это уже сейчас создает большую проблему для молодежи без опыта. Учитывая усилия Министерства образования, популяризирующего среднее специальное образование, через несколько лет рынок труда может столкнуться с десятками тысяч специалистов без опыта, чьи места уже заняты цифровыми сотрудниками.
Что же касается высококвалифицированных, компетентных специалистов и тех, кто ведет научную деятельность, то им пока ничего не угрожает. Для них нейросеть станет помощником и повысит их эффективность, поможет быстрее развиваться в профессиональном и карьерном плане.
На самом деле, профессии умирают каждый день, просто мы не осознаем этого, масштаб бедствия пока еще слишком мал. Умирают профессии бухгалтера, юриста, программиста, дизайнера. ИИ ускорит процесс отмирания профессий и за пять‑семь ближайших лет огромное количество людей потеряют работу. Ключевая задача государства сейчас состоит в том, чтобы не допустить всплеска безработицы и придумать, как эффективно переобучить людей новым профессиям.
