Получится ли мелким предпринимателям использовать технологии ИИ?

Обсуждение темы искусственного интеллекта (ИИ) происходит повсюду — в СМИ, среди широкой общественности, в университетах, правительстве и т. д. В ходе этих обсуждений царит общее мнение, что ИИ служит плацдармом для множества прорывных инноваций, и что исследование этого нового рубежа часто напоминает путешествие по «Дикому Западу» — то есть, безграничные горизонты, огромный приток людей, идей и ресурсов, а также сравнительно небольшое количество устоявшихся норм и надёжная инфраструктура. Таким образом, остаётся во многом неясным, как именно ИИ преобразует мир и как мир должен реагировать на эту трансформацию, руководствуясь научной строгостью и обоснованными рекомендациями. Особенно непонятно это малым (а зачастую и средним) предприятиям, которые профильно не заняты в IT-сфере, не имеют команд своих разработчиков, серверов в дата-центрах, нейросетей и, самое главное, необходимых знаний.

Это ощущение подавляющих и безграничных возможностей, в совокупности с практическим бессилием, уже вызвало ожесточённые дебаты в сфере предпринимательства. На данный момент наблюдается нехватка теорий, которые могли бы направлять исследования и практику в отношении важности ИИ для малого предпринимательства. А также существует неопределённость вокруг соответствующих практических методов использования этих технологий. Мнения варьируются от «ИИ заменит предпринимателей-людей!» до «Нет, ИИ просто резко повысит производительность предпринимателей!» или «Нет, ИИ — это просто шумиха». Все эти факторы в совокупности создают инерционные силы, которые углубляют трясину, в которой находятся сами предприниматели.

В настоящее время широко принятая система классификации различает предиктивный и генеративный ИИ, которые по сути своей разные. Каждая форма выполняет уникальные функции и задачи. Понимание различий между ними крайне важно для эффективного использования возможностей. Генеративный ИИ может предложить предпринимателям набор инструментов для:

1) генерации идей для новых предприятий или концепций продуктов;

2) быстрой разработки прототипов с использованием определенных алгоритмов проектирования, которые создают инновационные образцы продуктов;

3) создания контента для маркетинговых мероприятий, описаний продуктов и бизнес-планов (что экономит время и ресурсы, сохраняя при этом креативность);

4) инноваций в бизнес-моделях, путём создания сценариев и оценки их потенциального воздействия на целевую аудиторию и осуществимости;

5) создание персонализированных ответов для потенциальных потребителей услуги;

6) разрабатывать убедительные презентации;

7) переводить естественный язык в код;

8) выступать в роли коммерческого консьержа;

9) помогать с кодированием через интерфейсы чата;

10) выполнять ещё множество других задач, присущих разработке нового бизнес-предприятия.

Предиктивный ИИ — это неиспользованный потенциал «моря данных». Объем разносторонней информации, которую мобильные телефоны, социальные сети и другие сетевые инфраструктуры могут производить каждый день для целей аналитики в сфере малого бизнеса (конечно, при этичном использовании), ошеломляет. В настоящее время, например, цифровые устройства собирают поразительно большой объем данных, которые специалисты теперь могут использовать для различных исследовательских целей, включая данные о благополучии, физиологические и поведенческие настроения, которые влияют на намерение о покупке. Чрезмерная опора на исторические данные может не отражать быстро меняющиеся сегодняшние условия, не говоря уже о трудностях, связанных с преодолением высокого уровня радикальной неопределённости, с которой многие предпринимательские проекты сталкиваются по своей природе. Следовательно, надо всегда «держать руку на пульсе», актуализируя информацию из внешних источников в режиме реального времени. Используя разнообразные источники данных, предиктивные модели могут обеспечить более глубокое понимание общей и частной ситуации, позволяя лучше понимать тенденции, взаимодействия и факторы, которые формируют предпринимательство.

Как и предиктивный ИИ, генеративный ИИ имеет свои ограничения. Одна из проблем — качество и оригинальность генерируемого контента, который иногда может быть типовым или не обладать той креативностью и разнообразием, которые присущи человеческим идеям. Существуют также этические опасения относительно потенциального злоупотребления генеративным ИИ для создания дипфейков или другого обманного контента, не говоря уже о том, что генеративный ИИ может создавать практически скопированные модели, очень похожие на уже существующие — воспользовавшись ими, не проверив, чревато судебными разбирательствами, потерей денег и репутации. Кроме того, модели генеративного ИИ требуют больших объемов данных и вычислительных ресурсов, что может стать препятствием для небольших компаний. Еще одной проблемой является обеспечение соответствия создаваемого контента голосу и стилю бренда, что может быть сложно без существенной настройки, и уже ведутся активные обсуждения потенциально очень дорогостоящих проблем качества, таких как галлюцинации и предвзятость ИИ.

Таким образом, возникает интересный вопрос: может ли ИИ помочь предпринимателям управлять своей подверженностью потенциальным рискам и убыткам, не говоря уже о том, чтобы помочь им преодолеть «туман неопределённости» (или, по крайней мере, смягчить некоторую двусмысленность)? Процесс предпринимательства включает в себя несколько этапов: от зарождения идеи (предзапуск), её изучения и реализации (запуск), развития предприятия и масштабирование. Посредством применения новых инновационных инструментов можно преобразовать каждый этап предпринимательского процесса. На этапе предстарта генеративный ИИ в частности, может помочь с генерацией или проверкой идей. На втором этапе он может обеспечить более простой доступ к информационным ресурсам и операционную эффективность — ускорение и автоматизация процесса вывода продукта на рынок, от маркетинговых исследований до запуска продаж. Эти меры подразумевают беспрецедентный рост эффективности. Если задаться целью и вооружиться некоторыми дополнительными знаниями, то искусственный интеллект сможет стать помощником в бухгалтерском и финансовом учёте, упрощая такие задачи, как подготовка финансовой отчётности и анализ финансовых рисков, тем самым способствуя более быстрому анализу и принятию более эффективных решений.

Многие действия после запуска могут быть выполнены с помощью ИИ, например, анализ рыночных тенденций и поведения потребителей, использование систем на основе ИИ для персонализации взаимодействия с клиентами и автоматизации процессов продаж, а также проведение финансового анализа и прогнозирования. Однако некоторые могут утверждать, что, даже если эти функции критически важны для успеха и устойчивости бизнеса, они в меньшей степени соответствуют основным темам, представляющим интерес в области малого бизнеса. Благодаря уже созданным инструментам, снижающим барьеры для входа, возникают новые возможности по созданию бизнеса для начинающих предпринимателей из разных слоёв общества. Однако эта же революция может также усугубить существующее неравенство, сосредоточив ресурсы и власть в руках нескольких организаций, способных разрабатывать передовые технологии. Генеративный ИИ может повысить производительность, но ресурсоёмкость крупных языковых моделей может привести к концентрации власти в руках тех, кто способен их разрабатывать, что подорвёт потенциал ИИ в выравнивании условий игры.