Крутой подкаст про нейросети | Дмитрий Трофимов («СБЕР»), Михаил Петухов («BlackMesa IT»)

Нейросети проникают в нашу жизнь всё больше и больше: кто-то охотно пользуется новой технологией, чтобы избавиться от рутинной работы и повысить эффективность, другие к ИИ относятся настороженно. Пригласил на интервью Дмитрия Трофимова (управляющий директор департамента развития корпоративного бизнеса, «СБЕР») и Михаила Петухова (учёный, предприниматель, генеральный директор «BlackMesa IT», автор канала «КиберМиша | Нейросети»), чтобы обсудить, что из себя представляет ИИ сегодня? Где можно использовать нейросети уже сейчас? Как внедрить ИИ в действующий бизнес?

— В каких областях искусственный интеллект уже активно используется?

Дмитрий Трофимов: Например, кто-то возит рулоны от одного станка к другому станку. Если ты обучишь человека, он быстрей возить будет? Нет. Поэтому это первый кандидат на замену его роботом. Чтобы эти рулоны возились к станку безопасно, четко к конкретному времени, когда нужно. А есть инженер-оператор, который тонко этот станок может настроить, понять, где там краску добавить, или пришла такая краска, у нее чуть-чуть другие характеристики. Он этой системой управляет, знает четко, как эти все алгоритмы должны взаимодействовать. И чем больше ты будешь его учить, тем меньше у тебя будет разных потерь, непредвиденных ситуаций и больше отдачи. Поэтому он будет последним кандидатом на замену искусственным интеллектом.

Михаил Петухов: Если мы говорим про критерии автоматизации, я люблю малый и средний бизнес, я сам представитель этих категорий. Соответственно, примерно понимаю в чем ценность как и для руководителя, так и для команды. Возьмем HR-службу. Например, собственник, 10 HR-ов, они себе спокойно на рынке работают, ищут и подбирают людей. Они скачивают с HH резюме с отклика, открывают, начинают листать, смотрят, закрывают, делают какой-то вывод, пометку, еще что-то. Открывают следующее, сотое-двухсотое. Это делает один человек. Что может нейронка? Она может оценить относительно ваших критериев, подходит человек или нет. На сколько процентов подходит? Стоит ли из этой выборки тысячи людей кого-то выбрать и опросить.

— Можешь пояснить этот процесс на примере HR?

Михаил Петухов: Я как HR, открываю чат-GPT или GIGA-chat, без разницы в принципе что, тут кому как, что удобно. Беру резюме, просто скидываю пачками, пишу промт “Представь, что ты HR (я сразу ограничиваю его область знаний, а она бесконечно огромна, весь интернет там уже есть)”. Дальше я начинаю накачивать информацией об организации, где он сейчас выполняет трудовую функцию, указываю вакансию и описание вакансии. Я скидываю ему пачку резюме, он оценивает, составляет мне табличку (если я попросил сделать табличку) и он мне пишет, что вот эти десять человек от 100 до 90% мне точно подходят. Могу спросить, почему и он прекрасно на это ответит, даже лучше человека. А этих он отмел и там есть причины. Соответственно, из 100 резюме у меня есть десять кандидатов, которых я обзвоню и приглашу на собеседование.

Начинается второй этап. Чат-GPT можно подключить на транскрибацию звонков, поговорить с кандидатом, сделать выжимку из звонка и принять решение, либо сделать протокол и в итоге у меня есть десять протоколов, я не трачу время на прослушивание разговоров. Из этих десяти протоколов я могу выбрать один, могу выбрать сам как специалист, могу попросить чат-GPT.

Мы себе так набирали программистов — из четырехсот резюме на одну вакансию за два дня мы нашли трех спецов. Они у нас уже девять месяцев работают, я счастлив.

— Расскажите про бизнес-кейсы, где применяется ИИ?

Михаил Петухов: Крупная инженерная компания, два HR-а, они очень много набирают людей, потому что компания растет. Соответственно, они нанимают людей, они приходят: “А чем я должен заниматься?”. Вот орда — 20 человек, два HR-а. Проблема. Люди не проходят этап онбординга. Они сидят, пальцем в носу ковыряются, не знают, что им делать. Даже ценности компании они не понимают, они это понимают к концу срока адаптации или испытательного срока.

Что мы сделали? Есть регламенты компании. Их много, но благо у них это все оформлено более-менее в таких страничках в Битриксе, это очень классно и эту информацию можно содрать и спарсить в базу знаний (спарсить — это значит выкачать и что-то сформировать). Мы сделали модель, она внутри, не внешняя, чат-GPT там не участвует, там несколько нейронных сетей, в том числе там поисковичок умный. Приходит человек, садиться, открывает окно, пишет:

— Привет, где я?

Ты в компании такой-то.

— Чем я занимаюсь?

Профиль подключен, информация выдралась. Ты инженер.

— Для чего я это делаю?

Наша компания занимается вот этим. Наша миссия, наша цель...

— Как мне в отпуск уйти?

Вот заявление, вот твой руководитель. Тебе заполнить?

— Да!

Держи. Кидает документ, говорит кому написать, что написать.

— А как мне продавать?

Вот регламент по продажам.

— То есть это такая база знаний, которая может вытягивать информацию из разных источников и давать человеку под конкретный запрос?

Михаил Петухов: Да. Мы это у себя внедрили изначально. У меня есть технический директор Александр Голков и когда приходят новенькие, начинают его долбить. И это неприятно ему, то, что он отвлекается на них. Мы сделали такую мини-штуку, где мы загнали все проекты, все стейки, что у нас происходило и кто в каких проектах занимался. И у нас новенький пишет: “Мне вот с этим помочь надо”. Ему приходит ответ: “Этим занимался вот он, скоро в проекте он заканчивает работу, обратись к нему”. И такую же логику перенесли в эту компанию. Работает неплохо.

— Давайте поговорим про будущее. Как ИИ поменяет нашу жизнь к 2030 году?

Дмитрий Трофимов: Глобально наша жизнь не изменится, я считаю. Изменится её содержание, потому что технологии делают сложное — простым. То, что тебе раньше было сложно реализовать, станет проще. Ты будешь тем же Иваном и сам не заметишь изменений. Просто будешь ставить каждый год задачи, будешь достигать этих целей, реализовывать амбиции. Это выльется в то, что мир вокруг тебя станет гораздо частотным: ты будешь расти, твои показатели будут расти, у тебя будет больше взаимодействий, коммуникаций и эти самые технологии тебе позволят с этим справиться. Но ты не заметишь, как это поменялось.

Михаил Петухов: Я согласен с предыдущим оратором. Это один из частых вопросов, на которые мне также приходится отвечать. Я начинаю приводить в пример автомобиль. Автомобиль поубивал людей (не считая аварий)? Наоборот, он изменил инфраструктуру. Начали жить по-другому города. Начали строиться дороги, появились новые профессии (дорожники, инженеры, инспекторы ДД и т.д.). Этот революционный переход и появление конвейера создали совершенно новые рынки, новые профессии, но по сути жизнь идет дальше. Она просто стала новая, но при этом она течет и, как говорилось ранее, становится частотнее. Также было с появлением электричества, интернета и компьютера.

Дмитрий Трофимов: На самом деле мы в очень крутое время живем. Есть такое понятие “технологическая сингулярность”. Сейчас некий слом сознания идет, потому что еще в 20 веке люди, которые школу закончили и знакомы с математикой, физикой, химии, понимали суть технологий. Например, суть жидких кристаллов, как телевизор работает. Более-менее тебе отец мог объяснить, как это все работает. Сейчас технологии всё сложнее и сложнее, многие люди не понимают как и что работает. Именно эту точку временную называют временем технологической сингулярности — когда люди, даже ученые, перестают понимать, как реально технология работает.

Наступит время, когда искусственный интеллект начнут применять в исследованиях и в науке. И результат не всегда будет очевиден. Как получилось, допустим, что он какой-то материал нашел или еще что-то. Я уверен, что через 10-20 лет наступит время, когда люди попросту перестанут понимать, как работает технология и откуда она берется. И тогда любая развитая технология будет неотличима от волшебства и через 20-30 лет будут учить в каком-нибудь “Хогвартсе” использовать это правильно.

Смотрите полную версию интервью с Дмитрием Трофимовым и Михаилом Петуховым, в беседе много реальных кейсов, пользы и юмора. Приятного просмотра!

Подписывайтесь на мой канал, оставляйте комментарии. Впереди много интересных интервью 🔥

Делюсь ссылками на каналы моих собеседников:

Про работающие нейросети и современные технологии в канале Михаила Петухова «КиберМиша | Нейросети»

Канал Дмитрия Трофимова