Генеративный ИИ в компаниях

2023: год восторга, «игрушечного» отношения и инноваторов

В 2023 году мир впервые увидел «фокусы», которые показал ChatGPT. Технология GPT-3.5 стремительно эволюционировала в GPT-4, демонстрируя способности, которые еще вчера казались невозможными. Первые программисты начали осторожно пробовать первые «копилоты» для написания кода.

Яркие события 2023 года:

1. Выпуск модели GPT-4: поворотный момент, когда ИИ перестал просто подражать человеческой речи и начал демонстрировать сложную логику и способность решать сложные задачи.
   
2. Анонс Microsoft 365 Copilot: сигнал, что ИИ станет частью стандартного офисного пакета, изменив работу в Word и Excel.
   
3. Взлет Midjourney v5: генерация изображений достигла уровня фотореализма, поставив под вопрос традиционные процессы в маркетинге и дизайне.

Общее отношение к генеративному ИИ: интересная игрушка. Для основной массы людей 2023-й стал годом восторга и ИИ-развлечений. Топ-менеджеры смотрели на генеративный ИИ как на любопытную новинку, не имеющую отношения к реальной прибыли. Интерес начинал формироваться, однако, большинство руководителей воспринимали ИИ как «малополезный личный инструмент», пригодный разве что для того, чтобы «поболтать».

Они не ждали инструкций сверху, а начали изучать ограничения и возможности технологии на практике. Именно тогда родился промптинг, как форма ИИ-магии − чтобы получить от модели вменяемый результат, нужно знать секретные «заклинания». Инноваторы начали собирать первые библиотеки промптов, понимая, что это их будущий интеллектуальный капитал. Однако за пределами этих инновационных команд царило благодушное пренебрежение.

Проникновение в команды. По итогу 2023 года цифры были скромными: лишь около 5% сотрудников пробовали ИИ в работе, причем делали это в частном порядке. У команд не было корпоративных доступов, они были фактически «отрезаны» от передовых мощностей. У инновационных команд начали появляться первые «ИИ-евангелисты». Это были люди, которые первыми поняли, как, например, ускорить копирайтинг или дизайн, и начали проталкивать ИИ в свои команды. Компании-лидеры уже тогда начали оплачивать сотрудникам личные подписки на ChatGPT, рассматривая это не как расход, а как инвестицию в обучение.

Внедрение в компании. До широкого внедрения в компаниях было еще далеко. И очень мало кто тогда понимал, что ИИ-технологии требуют другого подхода − непрерывных экспериментов.

В 2023 году, мы могли написать письмо и сэкономить примерно 10 минут, тогда как сейчас ИИ может, например, делать исследования, которые могут занять у профессионала несколько дней. С 2023 года, с каждой новой моделью, радикально растет длительность задачи, которую можно поручить. Компании, где сотрудники сами ищут способы работать эффективнее, а инновации могут идти снизу вверх, к концу 2023 или началу 2024 года вышли в лидеры в области использования ИИ.

2024: год хайпа и вопросов «мы понимаем, что ИИ нужен, но как?»

Если 2023 год был годом восторга, то 2024 стал годом быстрого развития. На сцене появились более сильные модели: GPT-4o, а также Claude и Gemini, сравнимые с по качеству GPT-4, установившие новые стандарты производительности. поддержкой ИИ Cursor. Появляются ИИ-агенты, которые могут брать на себя выполнение задач. Но бизнес столкнулся с «теневым ИИ» и вопросами корпоративной защиты.

Яркие события 2024 года:

1. Выпуск GPT-4o: появление мультимодальности и первых агентов.
   
2. Выпуск Llama 3 от Meta с открытым исходным кодом: компании получили мощный инструмент, который можно запустить на своих серверах, сняв вопросы безопасности данных.
   
3. Взлет Sora – модели, предназначенной для генерации видео по короткому текстовому описанию: появилась генерация видео качества Full HD, заставившая пересмотреть подходы к видеопроизводству и рекламе.
   
4. Взрывной рост Cursor: эта ИИ-среда разработки, вышла еще в 2023 году, но «выстрелила» в 2024. Cursor стал популярен благодаря глубокой интеграции больших языковых моделей непосредственно в процесс разработки, обеспечивая vibe coding – создание рабочих приложений по текстовому описанию.

Общее отношение: хайп. В 2024 году большинство компаний и руководителей заметили хайп и осознали, что ИИ − это всерьез и надолго. Они начали проводить стратегические сессии в попытке разобраться, что он значит для их компании. Однако на практике все часто упиралось в вопрос:

Проникновение в команды. Доля сотрудников, использующих генеративный ИИ выросла до 10%. Но сотрудники по-прежнему использовали ИИ «под столом», потому что официальной политики использования или разрешенных инструментов в компаниях еще просто не было. Однако, начался диалог с бизнес-руководством и первые попытки массового обучения.

У инноваторов и ранних последователей, проникновение генеративного ИИ в команды достигло 30%. Они начали создавать собственные корпоративные или покупать готовые решения на базе ИИ-моделей, чтобы сотрудники могли работать легально и безопасно.

Внедрение в компании. Большинство компаний проводят разовые эксперименты и локальные пилоты, пока нет никакого массового внедрения в процессы. Во весь рост встали вопросы безопасности: жесткие корпоративные правила часто запрещают использование облачных нейросетей, а развертывание собственного «контура» казалось слишком дорогим. Активно обсуждаются страхи «ИИ нас заменит».

В то же время инновационные команды, к которым присоединились и ранние последователи, перешли от экспериментов к более широкому встраиванию ИИ в бизнес-процессы. В некоторых компаниях стали появляться новые роли (Head of AI), которые курируют внедрение ИИ как сквозной технологии. В них ИИ-стратегия начала обретать форму в виде четких дорожных карт. Формировались кросс-функциональные команды, где ИИ-инженер работает бок о бок с бизнес-экспертом, так как без такого тандема ИИ-инструменты получались оторванными от реальности.

Причина в том, что столь инновационные инструменты, как генеративный ИИ, требуют культуры экспериментов и быстрых итераций, к которым далеко не все компании и команды готовы.

2025: год китайских моделей, агентов и системного внедрения ИИ

В 2025 году гонка моделей еще больше ускоряется и интерес к генеративному ИИ еще больше усиливается. Появились модели нового типа − «рассуждающие» (reasoning), способные решать сложнейшие логические задачи и планировать действия. Появляются более дешевые модели. Рынок открытых моделей захватывает Китай: первые 15 позиций в мировых рейтингах мощности моделей теперь занимают китайские разработки.

Яркие события 2025 года:

1. Выход reasoning-моделей (семейство OpenAI o1/o3): ИИ начал «думать перед тем, как ответить», что позволило автоматизировать сложные исследовательские и инженерные задачи.
   
2. Триумф китайских моделей: открытые модели вроде DeepSeek стали стандартом для корпоративного сектора благодаря своей мощности и доступности для локального развертывания.
   
3. Взлет ИИ-агентов: переход от чатов и ИИ-ассистентов к автономным ИИ-агентам, которые самостоятельно выполняют цепочки задач в разных приложениях без участия человека.

Общее отношение: время внедрять генеративный ИИ системно. Эпоха «давайте попробуем ИИ, потому что это круто» закончилась.

Компании начинают массово обучать своих сотрудников и проводят тренинги. Инноваторы и ранние последователи уже вступили в фазу прагматизации: каждый ИИ-проект оценивается через призму ROI. Если мы внедряем ИИ, например в HR, мы должны четко видеть, как сократилось время найма и сколько денег это сэкономило компании.

Проникновение в команды. ИИ-компетенции становятся новой нормой, уже 20% сотрудников регулярно используют ИИ в своей работе.

Ярким примером стал стартап Zapier, внедривший четыре уровня ИИ-грамотности:

• недопустимый уровень – ИИ не используется;
  
• базовый уровень – ИИ используется для небольших локальных задач, связанных с написанием текстов и резюме;
  
• адаптивный уровень – ИИ используется на некоторых участках деятельности, выполняя задачи сложного поиска и сбора данных, оценки и коммуникации; • трансформирующий уровень – менеджер полностью перестраивает целый процесс с помощью генеративного ИИ, сокращая показатели времени и стоимости.

Однако, у большинства команд до сих пор нет удобных и согласованных ИИ-инструментов, инициативы сотрудников остаются разрозненными. У инноваторов и ранних последователей генеративный ИИ стал повсеместным: большинство сотрудников используют его везде, где это возможно. Исчезли страхи и барьеры «нас заменят», им на смену пришла четкая политика использования ИИ. В компаниях начинают создаваться «Центры ИИ», которые аккумулируют экспертизу, лучшие практики и готовых ассистентов и агентов.

Внедрение в компании. Большинство компаний все еще делает первые пилоты и пытается понять, как правильно построить дорожную карту внедрения ИИ. Однако, уже заметная часть компаний перешла от пилотных проектов к системному внедрению ИИ-инструментов, но она столкнулась сильным дефицитом кадров. Выяснилось, что аутсорсинг в ИИ использовать сложно: внедрение требует глубокого погружения в бизнес-контекст и доверительного взаимодействия между бизнес-командой и ИТ-командой.

Инноваторы и ранние последователи уже отладили связи между ИИ-командами и бизнесом и их проекты − это уже не разовые улучшения, а системная реализация ИИ-стратегии.

***

Анализируя эволюцию отношения и применения генеративного ИИ с 2023 по 2025 годы, мы видим, что главная битва развернулась не в серверных комнатах, а в головах руководителей. Технологии стали дешевле и мощнее, но пропасть между компаниями-инноваторами и основным рынком все это время только росла. В 2025 году эпоха «давайте попробуем ИИ, потому что это круто» закончилась. Генеративный ИИ стал одним из важнейших ключей повышения эффективности компании. О том, как реально использовался генеративный ИИ в 2025 и 2026 годах мы расскажем в следующей части цикла.

Комментарии 0