Служба исследований hh.ru продолжает рассказывать о том, как бизнес использует искусственный интеллект (ИИ) в своих целях.
Кто использует ИИ
В ходе опроса hh.ru представители бизнеса рассказали, какие именно сотрудники в их компаниях уже работают или планируют использовать нейросети. Так, чаще всего к помощи ИИ прибегают креативщики из маркетинга и дизайна – 33%. Используют для решения бизнес-задач нейросеть каждый десятый опрошенный бизнес-аналитик и менеджер по продукту (по 14% для каждой профессии). Работают часто с ИИ 10% программистов. Также в рамках опроса представители компаний отмечали: «ИИ достаточно часто используют в работе HR-специалисты и ещё очень хотят работать с ИИ технологи и инженеры, но уровень самих специалистов и уровень нейросетей не дорос до этого».
Creative specialist (сотрудники креативных отделов: дизайн, маркетинг) | 33% |
Business Analyst (бизнес-аналитик) | 14% |
Product Manager (менеджер по продукту) | 14% |
Software Engineer (программист) | 10% |
Data Scientist (специалист по анализу данных) | 6% |
Machine Learning Engineer (инженер по машинному обучению) | 5% |
AI Research Scientist (исследователь-искусственный интеллект) | 4,6% |
Data Engineer (инженер данных) | 4% |
Domain Expert (специалист по отраслевой области) | 4% |
Deep Learning Engineer (инженер по глубокому обучению) | 3% |
Какие задачи решают
Нейросеть всё еще остаётся инструментом для генерации креативного контента: тексты, изображения – так её используют в работе 2\3 опрошенных. Еще 47% респондентов добавили, что ИИ помогает им в обработке и анализе данных. Треть (33%) опрощенных плюсом к предыдущим вариантам также добавляют возможность делать прогнозы и аналитику с помощью ИИ.
Интересно, что в редких случаях специалисты используют нейросеть для распознавания звуков и образов, еще 4% для медицинской диагностики.
Генерация креативного контента: тексты, изображения | 70% |
Обработка и анализ данных | 47% |
Прогнозирование и аналитика | 33% |
Управление клиентским опытом и персонализация | 27% |
Обработка естественного языка | 15% |
Управление ресурсами и снабжение | 13% |
Финансовое моделирование и прогнозирование | 11% |
Распознавание образов и звука | 4% |
Автономные системы и робототехника | 4% |
Медицинская диагностика и обработка изображений | 4% |
Преимущества и риски нейросети
Среди основных преимуществ ИИ, опрошенные представители бизнеса отмечают, что нейросеть помогает автоматизировать рутинную работу. Так ответили сразу 75% респондентов. Еще 63% отмечают, что благодаря ИИ у них в компании есть рост производительности и эффективности. 44% компаний заявили, что видят расширение аналитических возможностей. Каждая третья компания отмечает, что ее бизнес-прогнозы стали более точными, а также улучшилось понимание клиентов. Кроме того, у трети компаний (31%) благодаря внедрению ИИ в работу повысилось качество продукции.
Между тем есть и риски, которые компании, использующие нейросеть в работе, уже отмечают и готовы озвучить. Среди основных препятствий использовать ИИ бизнес называет непонимание принципов работы ИИ, возможные юридические и этические вопросы, связанные с использованием данных и необходимость адаптации бизнес-процессов для интеграции нейросетей.
Близко к ним стоит проблема обучения персонала для работы с ИИ – 28% видят в этом серьёзное препятствие. Еще 24% не доверяют результатам ответов нейросетей. Еще каждая пятая (22%) компания видит сопротивление со стороны сотрудников по отношению к ИИ. Не видят никаких рисков и проблем в работе ИИ пока только 25% компаний.
Непонимание принципов работы нейросетей и их потенциальных применений | 34% |
Возможные этические и юридические вопросы, связанные с использованием данных | 34% |
Необходимость адаптации бизнес-процессов для интеграции нейросетей | 34% |
Высокие затраты на обучение и внедрение нейросетей | 28% |
Недостаточная поддержка и экспертиза в компании по работе с нейросетями | 25% |
Недостаток квалифицированных специалистов в области работы с нейросетями | 24% |
Низкая надежность и объяснимость результатов работы нейросетей | 24% |
Не вижу рисков или препятствий | 25% |
Сопротивление со стороны сотрудников или руководства компании | 22% |
Отсутствие доступных данных для обучения нейросетей | 19% |
Необходимость переобучать сотрудников, находить им новые задачи | 18% |