Как слова «искусственный интеллект» вредят продвижению продукта и почему технологии не меняют мир: мнение Себранта

«Мы не пугаем обычных пользователей тем, что ответы в браузере выдаёт алгоритм», — рассказал глава маркетинга «Яндекса» Андрей Себрант.

В начале декабря команда онлайн-магистратуры AI Talent Hub пригласила в гости директора по стратегическому маркетингу «Яндекса» и автора блога TechSparks Андрея Себранта. В течение двух часов он отвечал на вопросы аудитории.

Приводим самые интересные ответы Себранта:

Роботы уже заменяют рабочие места и человека в целом. Как вы видите замену рабочих мест в ИТ?

Я очень верю в коллаборацию. Мы все материалисты и понимаем, что у машины не может быть души. Но иногда интуиция подсказывает, что она «не в духе». Поэтому сотрудничество машины и человека оказывается плодотворным, когда мы видим устройства или алгоритмы как соавторов, а не как инструменты.

Многие сейчас меняют свою профессию. И это уже не кажется чем-то необычным. Как думаете, человек в будущем действительно будет менять за свою жизнь около пяти профессий?

Нет универсальных ответов. Это не обязательно касается всех.

Кому-то нравится быть лесником, и он не будет это менять — кедры будут расти и через 100 лет. Учёные и медики только учатся профессии почти 10 лет и остаются в ней надолго.

В то же время я знаю врачей, у которых появилось желание сменить специальность. Сейчас менять профессию нормально, а раньше было немыслимо. Люди все фантастически разные, и это прекрасно.

Как долго зарплаты в ИТ будут сохраняться высокими, если сравнивать их со средними по стране? Грозит ли айтишникам низведение зарплат до уровня среднестатистического рабочего?

Скорее всего не грозит.

ИТ — более мобильная сфера деятельности, чем другие. Зарплата московского рабочего отличается от зарплаты работника маленького регионального завода. Айтишник же, даже сидя в небольшом городе, может выходить на новых заказчиков по всей России, ведь рабочая мобильность для человека из ИТ не требует мобильности физической.

Можно ли привлечь сильных разработчиков, создав хайп вокруг продукта?

Если продукт непривлекательный, то айтишники не станут им заниматься. Идея, что можно платить много денег, чтобы разрабатывать плохой продукт, не живёт. По-настоящему талантливые люди не будут в этом копаться даже за большие зарплаты. У них есть возможность хорошо зарабатывать, занимаясь тем, что они считают важным.

Поделитесь советом для стартаперов и начинающих предпринимателей.

Творчески перерабатывайте результаты других предпринимателей. Со временем вы заметите, что мир меняют не технологии. Мир меняют продукты. Люди ошибочно называют их технологиями.

Если вы собираетесь что-то создать, то придумайте продукт — это приносит деньги, остаётся в памяти людей и способно изменить мир.

Как инженерам развить продуктовую эмпатию?

В современном мире важна коллаборация. Если ты сильный инженер, то не надо пересиливать себя и становиться продактом, дизайнером или копирайтером. Так можно только выработать комплекс неполноценности и потратить деньги на психолога.

Если вы сильный инженер, то вам нужна команда: классный продакт, дизайнер и копирайтер. В современной жизни всё очень специализируется, поэтому нужно работать в коллаборации, где каждый хорошо разбирается в своей области. При этом продукт с душой могут создать только художники, а ими редко становятся технари.

Поделитесь с нами размышлениями о метавселенных.

Нужно разбираться в определениях: если мы воспринимаем метавселенную как иммерсивные ощущения в виртуальных мирах, то до этого ещё очень далеко.

Смартфоны производят миллиардами, а виртуальные очки — миллионами. Потребуется много времени, чтобы выход очков в масштабы смартфонов стал реальностью.

Я понимаю метавселенную как интересную суперпозицию цифрового и физического мира.

Порталы, которые работают в реальном и цифровом мире, — банкоматы. Они удовлетворяют потребность и на цифровой стороне, и на материальной.

Как предотвратить скепсис пользователей и донести ценность и преимущество тех продуктов, которые мы сейчас все создаём?

Не употребляйте сложных слов типа «искусственный интеллект».

Если бы мы в Яндексе кричали: «Вам сейчас искусственный интеллект посоветует, какие треки слушать», то никто бы не запускал «Мою волну». Поэтому мы говорим: «Мы сделали подборку, какие треки тебе понравятся».

Поделитесь с нами, какой горизонт планирования в Яндексе? Как далеко вы планируете маркетинговую стратегию?

Маркетинг бывает разный. Стратегию можно планировать и на пять, и на десять лет вперед, если это будет определять то, чем мы будем заниматься.

Если говорить про конкретные инструменты, то это более оперативная история. Тут нет единого горизонта планирования, потому что хороший маркетинг ситуативен.

Наша стратегия выглядит так, что люди не должны бояться алгоритмов. Мы показываем, что наша компания находится на острие технологического прогресса, но при этом не пугаем обычных пользователей тем, что ответы в браузере выдаёт искусственный интеллект.

Влияет ли маркетинг на культуру? Может ли бренд стать «культурным» и влиять на общество, к примеру, как искусство?

Влияние разнообразно. Например, безвременно покинувший нас McDonald’s. Когда он только открылся, то его просветительская миссия была в том, чтобы изменить мнение об общественном питании — это меняло культуру потребления. Вспомните, как IKEA повлияла на культуру жилища. Маркетинг в этом смысле прекрасно работает.

Как брендам создавать комьюнити и насколько это важно?

Очень важно. Особенно для кризисной ситуации. Хорошее комьюнити — гарантия того, что тебя не потопят по непреднамеренной ошибке. Это страховой полис для бренда. Если нет людей, которые придут тебя защищать, то, впервые столкнувшись с трудностями, можно забыть о компании.

При этом сообщество не сформировать искусственно. Если у компании есть фанаты, которые любят этот бренд, то их нужно вылавливать, давать им что-то взамен и помогать естественному росту комьюнити.

Какие области машинного обучения вам кажутся перспективными в ближайшем будущем?

Сейчас машинное обучение интегрируется в промышленные задачи. Также будет развиваться всё, что связано с урбанистикой и «умными» городами.

Глобализация на наших глазах развалилась и пошла назад, а вот урбанизация никуда не делась. Рост больших городов не остановится, а из малых поселений люди всё также будут уезжать в большие. Не видно ни одной причины, чтобы этот тренд свернулся.

На мой взгляд, задачу урбанизации — как жить и работать большим конгломерациям — без машинного обучения не решить. Это слишком сложная система, и в ней много взаимосвязанных элементов в современном городе. При этом мы не представляем, какие через 5-10 лет будут алгоритмы и типы задач в машинном обучении.

Например, оптимизация транспорта: управление им централизованное или же нецентрализованное, будет управление роем дронов или роем светофоров. Возможно, инструментов сегодня таких и нет, но задача одна — как внести элементы максимальной умности в старую систему. Город — очень тяжелый алгоритм и до конца понять его без машинного обучения не получится.

Как вы считаете, замедляется ли бум ИИ у нас в стране? И можно ли что-то с этим сделать?

Думаю, что да. Это касается не ИИ, а автоматизации в целом. У нас очень сильная социальная роль государства, которое стремится держать высокую занятость населения. Отсюда вытекает некий консерватизм промышленных руководителей. Это приводит к тому, что у нас происходит традиционная автоматизация.

Нет ли у вас ощущения, что некоторые компании внедряют ИИ и машинное обучение только ради маркетинга и пиара своих проектов?

Да, конечно. Это пример того, что компании не нужно бороться за производительность труда, так как она не конкурирует с другими.

Как вы видите будущее генеративных сетей?

Не торопитесь превозносить успехи генеративных сетей. Есть очевидная проблема: фантастические иллюстрации они рисуют очень хорошо, но если попросить их нарисовать что-то реалистичное — придётся самому описывать все детали.

Все привыкли к онлайн-обучению, и у многих снижается фокус. Куда пойдёт образование дальше? Как будут развиваться курсы?

Курс — это мёртвая концепция прошлого века. Все современные продукты сильны удивительным сплавом тяжёлых технологий, которые недоступны стартапам.

Машинное обучение тут решает задачу эффективности человеческих ресурсов. Если человек разочаровался — машина об этом уже знает и предлагает ему ментора, который будет и преподавателем, и психотерапевтом, и менеджером по удержанию.

Успешный образовательный продукт сочетает в себе технологии и людей, которые идут на человеческий контакт. Современное образование — это удивительная включённость технологий в персонализацию образовательного и глубоко интегративного процесса для конкретного участника, в котором одновременно есть и взаимодействие с людьми, и с интерактивной средой.

Как скоро образование сможет стать по-настоящему индивидуальным? Например, как человеку, который пришёл в Яндекс.Практикум, получить индивидуальный эффективный трек и не дойти до стадии, когда он готов бросить обучение?

Одно другое не исключает. Сложности могут быть вызваны внешними обстоятельствами, которые заранее предусмотреть невозможно. Курс должен отслеживать жизнь человека и подстраиваться, создавать адаптивную систему. Только так можно создать по-настоящему индивидуальное обучение.

Беседу модерировали сооснователь Napoleon IT и AI Talent Hub Павел Подкорытов и магистрантка ИТМО Дарья Воронкина.

#ии #машинноеобучение #себрант