Мы тут давно урывками по мелочи писали про то, кого, как и за что заменит этот ваш ИИ, а также кому и на что учить детей. Но тема очевидно заслуживает здоровенного цельного лонгрида, за который мы наконец решили взяться и вот он, вашему вниманию, в виде цикла постов, которому мы посвятим всю эту неделю. Наслаждайтесь!

Часть первая. Как сейчас используется ИИ
Андрей Карпатый, бывший начальник всего машинного обучения в Тесле и не дурак поговорить, сравнил текущее состояние ИИ с 60-ми годами в компьютерной индустрии. Тогда персональных компьютеров не просто не было, а даже и не предполагалось, и разные гуру индустрии в них категорически не верили, потому что не понимали зачем.

А компьютеры представляли собой огромные мейнфреймы размером со спортивный зал, которые могли себе позволить только большие корпорации и правительства, и задачи у них были соответствующие – большие статистические упражнения, макроэкономический анализ, или, например, расчет траектории баллистических ракет.

Сейчас все примерно так же, только с точностью до наоборот. Последняя версия ИИ – генеративные модели и их производные – используется в основном индивидуальными людьми для их индивидуальных задач. И даже когда эти люди работают в корпорациях, они используют ИИ не как часть большой корпоративной системы, а в основном для выполнения сравнительно простых однократных задач типа «создай мне веб-страничку».

Как к этой штуке подступиться корпорациям и правительствам так, чтобы это стало революцией и дало им такой же рывок в автоматизации, как, например, ERP-системы, пока не на 100% очевидно.
Большинство корпораций (например, Гугл, Майкрософт и продуктовые компании поменьше, типа разработчиков Notion, Slack или SalesForce) пытаются просто запихнуть LLM во свои продукты, чтобы создать дополнительный интерфейс взаимодействия с системой на естественном языке и сэкономить пользователю время. Обобщение цепочек писем и больших текстов, автоматическое создание стенограмм встреч, умный поиск внутри большого массива переписок и т.д.

Но это тоже не что-то, что вытесняет целые профессии. Стенографисток и прочих работников протокола за стенами межправительственных переговоров последний раз видели лет двадцать назад, а профессия бизнес-ассистента высшего руководителя или руководителя аппарата (Chief of Staff), который занимается протоколом, просто стала несколько менее муторной, но по своей сути не изменилась.

Ситуация, когда на уровне корпораций ИИ не приносит серьезной автоматизации – не навсегда. Человеки – существа сообразительные, и через какое-то время найдут, как решать большие коллективные задачки (вплоть до угрозы уничтожения себя как вида) и с помощью этой технологии.
Например, считается, что ИИ-агенты, вскормленные и обученные на виртуальных «тренажерах», собранных по образу и подобию реальных корпоративных систем, смогут автоматизировать большие сложные процессы, которые сейчас ворочают люди своими руками.

Но пока весь B2B-бизнес вокруг генеративного ИИ – это по большому счету тот же B2C, только в корпоративной среде. Если ты умеешь правильно пользоваться ИИ, то ты будешь иногда чуть эффективнее, чем твой коллега (а в редких случаях – сильно эффективнее). Впрочем, как обычно, есть нюансы, о которых завтра.