luckyea77 (luckyea77) wrote,
luckyea77
luckyea77

Category:

Машина лучше: 11 профессий, в которых ИИ уже работает лучше человека



Использование ИИ уже обеспечивает компаниям свыше 5% прибыли, сообщается в исследовании McKinsey. Его применяют в колл-центрах, на складах, в аналитике и обслуживании клиентов. При помощи умных алгоритмов бизнес оптимизирует расходы и повышает свою эффективность. В обозримом будущем ИИ еще глубже проникнет в профессиональную деятельность человека, показывают исследования Массачусетского технологического института. Он не заменит живых людей, но сможет освободить их от рутинной работы, снизить нагрузку и число ошибок, связанных с человеческим фактором. О том, в каких профессиях уже применяется искусственный интеллект и насколько эффективно, рассказал основатель Zenia Yoga Алексей Куров.

Мировой рынок ИИ до 2024 года будет показывать ежегодный прирост на 17,5% и превысит $500 млрд по выручке, как считает IDC (International Data Corporation). Во многом это будет происходит за счет программных платформ и в том числе за счет решений, призванных разгрузить человека от однотипной работы, взять на себя сложные задачи с аналитикой больших массивов данных.

Врач-диагност

В сфере здравоохранения заменить людей роботами сложно, но часть своих задач врач-диагност все же может переложить на машину. При постановке диагноза врач основывается на своем опыте и знаниях, но всегда есть риск, что он упустит что-то из внимания просто в силу человеческого фактора. ИИ проще оперировать крупными массивами данных и работать с деталями, что снижает процент ошибок при анализе.

Например, помощь может оказать стартап Zeba Medical Vision: сервис предназначен для рентгенологов и при помощи ИИ изучает рентгеновские снимки, дает описание и анализирует отклонения. У сервиса своя база данных из нескольких миллионов изображений, высокая скорость обработки и точность. В первую очередь он позволяет снизить нагрузку на врача и ускорить процесс анализа снимков.



Чем больше база данных и примеров, которые выучила машина, тем ниже риски, что она пропустит какой-то случай. И хотя ИИ не может быть абсолютно точен, он ошибается с меньшей вероятностью, чем человек. При этом финальное решение все равно останется за живым врачом.

Машинист железнодорожного транспорта

Поезда дальнего следования без машиниста вряд ли появятся в ближайшее время, но ИИ уже начинают внедрять в метрополитене. В отличие от живого человека, управляющего железнодорожным транспортом, компьютер застрахован от ошибок, связанных с невнимательностью и усталостью. Тем самым повышается безопасность пассажиров и сохранность грузов. ИИ уже управляет поездом в метро Дубая, и в «кабине машиниста» могут находиться пассажиры, которые любуются видом на город. В Нью-Дели реализовали идею для одной из веток, метро в Копенгагене давно работает за счет автоматизированной системы контроля, а в Праге намерены запустить поезда без машиниста в 2027 году.

В России тоже разрабатывают умные системы управления поездами: в частности РЖД тестирует 10 локомотивов с ИИ, которые призваны уменьшить число железнодорожных катастроф, связанных с человеческим фактором. В основе технологии — нейросети и компьютерное зрение. В московском метро поезда без машинистов ожидали еще в 2017 году (разрабатывались «Ласточки» для МЦК), но для этого требовалось вносить изменения в законодательство. В 2020 году начали говорить о тестировании элементов автоматического ведения поездов на Некрасовской линии, но результаты пока неизвестны.

Банковский аналитик

Ключевые требования к такому специалисту — глубокие знания в области экономики и финансов, компетентность в принятии различного рода решений: от участия в инвестиционных проектах банка до подбора кредитных продуктов физическим лицам. Работа преимущественно ведется по шаблону, поэтому ее можно доверять компьютеру.

В большинстве крупных российских банков уже происходит роботизация ряда задач — в «Газпромбанке» ИИ занимается выпуском карт и розничным кредитованием, в «Росбанке» он обрабатывает документы для клиентского досье, а в банке «Хоум Кредит» готовит персональные предложения по продуктам. Но самое активное использование ИИ у «Сбера»: все розничные кредитные решения принимает компьютер, 95% из них формируются автоматически, без живого специалиста.

Продавец-консультант

Работа продавца-консультанта достаточно рутинная: он предоставляет клиентам информацию о товарах и услугах компании, помогает в выборе и отвечает на возникающие вопросы о качестве, характеристиках товара и даже более субъективные: «Мне это подходит или нет?». Подобные действия выполняют и алгоритмы ИИ, которые учитывают индивидуальные потребности, предлагают замену товара, отсутствующего в наличии.

Идею реализовали многие магазины одежды и парфюмерно-косметические бренды. Например, в сети Sephora сервис Color IQ помогает подобрать консилер и тональный крем, а Lip IQ — помаду. В Uniqlo еще в 2015 году появились стойки UMood, демонстрирующие покупателю несколько продуктов. Из них нужно выбрать понравившиеся, чтобы ИИ и нейропередатчики определили, что порекомендовать клиенту. Не требуется даже прямого контакта с устройством — оно ориентируется на настроение человека. Не менее интересна и идея, реализованная в универмаге Neiman Marcus: приложение Snap. Find. Shop. (от стартапа Slyce) по фотографии предмета, загруженной клиентом, ищет похожие или те самые товары в каталоге магазина.



Но ИИ может выбрать не только одежду, обувь или помаду — в интернет-магазине Instamart (сегодня — «Сбермаркет»), который занимается доставкой продуктов из гипермаркетов, консультантов тоже заменили машинные алгоритмы. Они предлагают замену отсутствующим позициям, анализируют предпочтения покупателя по предыдущим чекам, помогая сборщику заказа ускорить процесс наполнения корзины.

Кассир в магазине

Действия кассира однотипны — он пробивает товар из корзины покупателя, отменяет не подошедшие позиции, оформляет чек, принимает оплату. Все то же самое с легкостью могут делать и алгоритмы ИИ. Сначала то, что машина способна заменить живого человека, продемонстрировали кассы самообслуживания, появившиеся в России в 2012 году, а за рубежом и вовсе в 90-х. Но сегодня история зашла намного дальше и ИИ заменяет кассиров целиком и полностью в магазинах без продавцов.

Первым идею продвинул Amazon со своим Amazon Go — умные алгоритмы видят, что покупатель положил в корзину (и что вернул на полку), с чем в итоге вышел из магазина, и списывают сумму по чеку со счета Amazon или привязанной банковской карты. Даже сканировать на кассе ничего не надо. Это не только экономия на ФОТ (фонде оплаты труда), но и повышение трафика в магазине — 90% американцев при долгом ожидании своей очереди оставят корзину и уйдут. В России идею реализовали Сбербанк с «Азбукой вкуса» (правда, пока это не полноценный магазин, а только отдел), а также X5-Group.

Тренер

В пандемию фитнес-индустрия, наконец, увидела востребованность онлайн-технологий и убедилась, что проводить занятия можно и дистанционно: при правильной настройке оборудования тренер вполне может работать удаленно, контролируя действия подопечных. Вместе с этим выяснилось, что компьютер способен во многих вопросах заменять живого инструктора: разъяснять технику упражнений, контролировать их выполнение и правильность действий, давать рекомендации по темпу, напоминать о дыхании, считать количество подходов. Это достигается за счет использования технологии компьютерного зрения, которая собирает информацию с камеры и передает для анализа машине.



Идею реализовали уже несколько стартапов — в частности Aaptiv: компания выпустила приложение для смартфона с «умным» тренером, который создает персонализированные тренировки и дает рекомендации по образу жизни. Чем чаще человек пользуется сервисом, тем более индивидуальными становятся его занятия. А у Zenia Yoga создано первое приложение для йоги с виртуальным ИИ-ассистентом. Оно контролирует работу тела через анализ движения 16 суставов, помогая тренеру заметить ошибки во время онлайн-уроков или выступая в роли тренера при самостоятельных занятиях.

Рекрутер

HR-специалист осуществляет поиск и подбор подходящих сотрудников на вакантные должности (фактически сортирует по заданным критериям). А в случае, когда предложение превышает спрос, рекрутер при отборе может руководствоваться личными симпатиями или антипатиями, и на качество отбора начинает влиять человеческий фактор. Машина, способная проводить те же самые операции, что и HR, лишена эмоционального аспекта, а значит, беспристрастна и оценивает кандидатов более объективно.

Пробы пера в этом направлении проводятся давно: в 2016 году FirstJob разработал бота Мию, который предлагал соискателям на сайте подходящие вакансии, связывал потенциальных работников и работодателей. А компания HeadHunter решила переводить свою поисковую систему на машинное обучение, чтобы сделать более точным сервис компьютерных рекомендаций. Но всех обгоняет нейронная сеть Facebook, которая способна анализировать профили зарегистрированных в соцсети специалистов, сравнивать кандидатов, отсеивать неподходящие варианты. Не исключено, что позже она будет предлагать компаниям потенциальных сотрудников.

В России технологии тоже развиваются: робот-рекрутер Вера (стартап Stafory) научился подбирать резюме и обзванивать сотрудников для проведения первичного собеседования. За девять часов он может отработать 1,5 тыс. кандидатов (в интервью). А в «Альфа-банке» некоторые функции HR-специалиста заменил компьютер: теперь ИИ отвечает уже устроенным сотрудникам на типовые вопросы — от «как заказать пропуск» до «что сделать с документами». Для этого разработана платформа AutoFAQ на базе обученной нейронной сети. В компании намерены автоматизировать 30% запросов от сотрудников, чтобы разгрузить HR-специалистов.

Оператор колл-центра

Этот человек принимает звонки от клиентов, рассказывает о продукте компании, оказывает техническую поддержку или консультацию. В зависимости от размера организации в колл-центре может быть как 200 операторов, так и свыше 2 000 (столько у Tele2). Но даже этого штата не всегда хватает. Как показывает исследование Oracle, каждый второй клиент сегодня ожидает, что компания будет доступна 24/7. Обеспечить это при помощи штата живых сотрудников для крупной организации более затратно, чем с помощью ИИ. Поэтому решением становятся роботы, отвечающие на звонок и помогающие решить как минимум типовые вопросы — например, узнать статус заказа. При сложных случаях они уже переадресуют звонок на живого оператора. Но идея пока на стадии развития: в российских банках вместо живых коллекторов долги пробуют взыскивать роботы (о результатах эксперимента ничего неизвестно), а в остальных отраслях всего 10% операторов заменяет ИИ. Хотя больше половины специалистов колл-центров считают, что машинные алгоритмы смогут их заменить как минимум частично.

Похожие функции выполняют и чат-боты, заменяющие живого человека в чат-поддержке. В России они набирают обороты: в 2017 году их внедряли только 16% компаний, как показало исследование Sherlock.im, а в 2019 они были уже у 60% (исследование Accenture). Предполагалось, что в 2020-м чат-боты уже будут использоваться в 80% компаний. Неизвестно, насколько сбылись прогнозы, но по итогам года эксперты и игроки рынка указывали, что спрос на такие ИИ-решения (классические и голосовые помощники) в пандемию действительно вырос и кроме традиционного банковского сектора и ритейла подключились образовательные учреждения, медицинские, e-commerce, госструктуры.

Музыкант и диджей

Трудно представить, чтобы машина могла выполнять творческие задачи, однако и это будущее, возможно, не за горами. Как минимум в музыкальной индустрии умные алгоритмы уже начинают создавать конкуренцию живым специалистам или приходить им на помощь. В 2017 году Яндекс создал нейронную сеть, способную сочинять музыку (и позже написавшую пьесу, но вместе с человеком). Для этого алгоритмам пришлось провести анализ огромных массивов данных (около 600 часов музыки), выявить закономерности и правила в музыкальных произведениях известных композиторов и понять, что влияет на положительное восприятие мелодии у человека.

Отдельные стартапы уже пытаются разрабатывать решения в этом направлении: например, китайский Jukedeck создает генерируемые ИИ мелодии. В июле 2019 года Jukedeck купила ByteDance — с высокой вероятностью для развития TikTok. Похожие идеи продвигает Amper Music, приобретенный азиатским гигантом Tencent. А компания Mubert собрала обширную базу сэмплов и звуков и научила ИИ собирать из них уникальные музыкальные композиции.



Всю работу за композиторов машина пока не сделает, но она уже способна создавать фоновые треки для общественных мест, видеороликов и прочего, где из-за авторских прав нельзя просто использовать уже существующие — нужно заплатить лейблу. Кроме того, нейросети могут генерировать музыку для игр, как это делает стартап Melodrive и группа 65daysofstatic (написали саундтрек для игры No Man’s Sky).

Программист

В самой цифровой из отраслей внедрение ИИ как помощника человеку ожидают во многих специальностях, но в первую очередь это будет актуально для программистов. Они занимаются разработкой алгоритмов и написанием программного кода для реализации определенной задачи: действия типовые, но требующие переработки больших массивов данных. И сам объем программного кода может быть огромным. Облегчить эти задачи может ИИ, который будет подключаться на этапе анализа и тестирования кода для поиска ошибок и вариантов их исправления.

В перспективе это ускорит процессы разработки. Не исключено, что компьютер со временем возьмет на себя и задачу написания кода, если накопит «в памяти» достаточно подходящих примеров. Как считают эксперты, программисты низкой квалификации могут исчезнуть — их обязанности возьмет на себя ИИ.

Таксист

Идею автоматизированных автомобилей продвигают давно. Tesla с ее умной «начинкой» дает надежду, что эра роботов-таксистов настанет, но пока мир идет к ней очень медленными шагами. В 2015 году в Японии компания Robot Taxi Inc совместно с руководством префектуры Канагава анонсировала пилотный проект такси-роботов (автоматизированных автомобилей) на городских улицах — ранее эксперименты проводились на скоростных магистралях. В 2016 году Uber собирался запускать аналогичный проект, но все же с живым человеком (инженером) за рулем — этого требуют законы США. В 2018 беспилотную машину представил и Яндекс (эксперимент будет длиться до 2022 года). Но до сих пор идея нигде не получила массового применения. Слишком сложная задача и слишком непредсказуемо поведение ИИ в сложных ситуациях на дороге, чтобы отдать ему управление машиной с живыми людьми внутри. Пока без инженера, который в критический момент возьмется за руль, не обойтись. О полном исчезновении таксистов речи сейчас точно не идет.

Машина не вытеснит человека полностью, потому что способна работать только по стандартным шаблонам, но ее связь с живыми специалистами в различных профессиях будет усиливаться.

Tags: искусственный интеллект, профессии
Subscribe

Posts from This Journal “профессии” Tag

promo nemihail 16:00, saturday 45
Buy for 20 tokens
Удивительно, но порой даже коренные москвичи этого не знают, да чего греха таить, даже я до этого года об этом не знал. (фото: Яндекс Картинки, кадр из к/ф Во все тяжкие) С начала года я нашел инвестиционную нишу, в которую залез с головой. Это не системная история, это просто ниша на…
  • Post a new comment

    Error

    default userpic

    Your IP address will be recorded 

    When you submit the form an invisible reCAPTCHA check will be performed.
    You must follow the Privacy Policy and Google Terms of use.
  • 3 comments