«Промпт-грамотность и навык использования ИИ стали ключевыми преимуществами»

Сегодня стремительно растет разрыв между компаниями, которые внедряют искусственный интеллект, и теми, которые его игнорируют. О том, как выживать в новой цифровой реальности, каких ошибок избегать и почему промпт-грамотность скоро может стать важнее диплома, – в интервью «ПН» расскажет практикующий диджитал-маркетолог, преподаватель Поволжского государственного университета сервиса и очень эффектная женщина Анна Никанова.

– Анна, ваша профессиональная деятельность сочетает в себе практику в диджитал-маркетинге, преподавательскую деятельность в университете и научные исследования в сфере искусственного интеллекта. Такая комбинация представляется исключительно современной и перспективной. Расскажите, как формировался ваш профессиональный выбор?

– Мой карьерный путь развивался параллельно с трансформацией рекламного рынка. Я начинала менеджером по рекламе в период, когда основными инструментами для рекламы были наружные носители, печатные СМИ и радио. Потом появился интернет, социальные сети – пришлось буквально учиться на ходу. Сегодня фокус сместился на алгоритмы, нейросети и искусственный интеллект. Работа с диджитал-инструментами стала объективной необходимостью: профессионал либо интегрирует в свою деятельность новые технологии, либо теряет конкурентное преимущество.

Что касается преподавания, это реализация потребности, сформированной в студенческие годы. В период моего обучения не хватало преподавателей-практиков, способных дополнить теоретические знания прикладными решениями. Сейчас, будучи практикующим специалистом, я ценю возможность делиться со студентами актуальным отраслевым опытом.

– Часть бизнес-сообщества до сих пор воспринимает продвижение через цифровые каналы и ИИ как временный тренд. С какими основными заблуждениями вы сталкиваетесь и как демонстрируете эффективность этих инструментов на практике?

– Компании, недооценивавшие ранее потенциал интернета и социальных сетей, ограничили свои возможности масштабирования. Сегодня аналогичные риски возникают у тех, кто игнорирует нейросети, что непременно приведет к снижению операционной эффективности и потере конкурентных позиций. Между тем эффективность диджитал-инструментов и ИИ подтверждается измеримыми бизнес-показателями.

Важно учитывать, что внедрение и обучение ИИ под конкретные бизнес-задачи – процесс, требующий времени. Разработка персонализированной нейросети занимает от двух до шести месяцев при условии активного участия собственников и наличии релевантных данных для обучения.

– Приведите, пожалуйста, примеры из практики, где внедрение AI-инструментов дало измеримый результат в маркетинге или автоматизации продаж.

– Пример моих коллег из Тольятти – проект компании R&D под руководством Эдуарда Панкратова в сотрудничестве с медицинским центром. Была внедрена система анализа звонков на основе нейросети. Решение обрабатывает до 400 звонков ежедневно, формируя статистику по каждому менеджеру с оценкой эффективности и персональными рекомендациями. Данный инструмент позволил выявить зоны роста в работе менеджеров, оптимизировать их нагрузку и повысить эффективность. Результат – рост конверсии с 41 % до 68 %.

Параллельно ведется разработка ИИ-консультанта для медицинского центра во Владивостоке. Решение работает в режиме 24/7, обрабатывает обращения в нерабочее время, осуществляет запись пациентов и передачу заявок. Это обеспечивает мгновенное обслуживание клиентов, сокращает расходы на персонал и автоматизирует до 70 % типовых задач административного штата. Система масштабируется без дополнительных затрат на наем, обрабатывая десятки обращений одновременно.

– С чего вы порекомендуете начать внедрение ИИ владельцу небольшого провинциального бизнеса, у которого нет многомиллионных бюджетов? На что обратить внимание на старте?

– Основой обучения нейросетей являются цифровые данные. Первый шаг – систематизация информации. Наведите у себя цифровой порядок. Продажи, клиентская база, маркетинг, кадровые ресурсы – все, что поддается цифровизации и формализации в виде регламентов и инструкций.

Дальше нужно дать команде доступ к нужным нейросетям. Тут важно все: и стоимость инструментов, и технические требования. Сделайте так, чтобы сотрудникам было легко и удобно ими пользоваться.

И, наконец, третий ключевой момент — обучение команды. Нельзя просто сказать «пользуйтесь ИИ». Нужно объяснить азы, как он работает, как правильно формулировать запросы, показать, какие инструменты для чего нужны. Без этого никак.

– Вы исследуете ИИ в аспирантуре. Какие тренды в развитии искусственного интеллекта вы считаете наиболее перспективными для бизнеса в ближайшие год-два?

– Скорость решения аналитических задач с помощью ИИ-агентов возрастает кратно. Соответственно цифровой разрыв между компаниями будет усиливаться. Организации, оперативно внедряющие ИИ, получат преимущество в качестве трафика, скорости обработки заявок и объемах продаж.

Ожидается массовая цифровизация бизнес-процессов. Автоматизация рутинных операций и повышение производительности персонала за счет создания персонализированных нейросетей под конкретные задачи компании.

Специалистов с низкой квалификацией станут заменять ИИ-агентами. Промпт-грамотность и навык использования ИИ в работе будут преимуществом, в некоторых профессиях работодатели отдадут предпочтение именно таким специалистам.

– Преподавая в университете, вы наверняка видите, как меняется новое поколение маркетологов. Как вы считаете, изменятся ли роли маркетолога и предпринимателя из-за повсеместного внедрения искусственного интеллекта? Не получится ли так, что решения за нас будут принимать алгоритмы?

– Пока человек обучает нейросети, задает им правила и контекст, мы в безопасности. Ближайшее будущее – это симбиоз естественного мозга с искусственным. Мы будем действовать в очень жесткой сцепке, но многое глобально изменится во всех сферах. Очевидно, что рынок труда отреагирует одним из первых. Маркетологи, чьи функции включают сбор и анализ данных, особенно уязвимы. Любопытно, что часть наших рабочих процессов строится как раз на сборе и аналитике данных, и надо признать, что искусственный интеллект справляется с этой задачей в разы быстрее.

Ну о чем мы говорим, если маркетологи сами себе готовят AI-маркетологов! Такое количество специалистов в этой сфере, которое есть сейчас, не понадобится, но, безусловно, нужен будет человек, который станет направлять нейросеть, ставить ей правильные задачи, проверять корректность выполненной работы, в конце концов, нести ответственность и управлять рисками. Рынок труда будет перекраиваться в очередной раз, некоторые профессии будут вытеснены, но появятся новые. Например, AI-тренер – новая профессия, суть которой заключается в последовательном обучении нейросети под конкретный фронт работ на основе определенных знаний.

Многое изменится и для предпринимателей. Мы встречаем новую технологическую революцию, только в более глобальных масштабах и на реактивных скоростях. В идеале: меньше сотрудников, меньше ФОТ, больше производительность, больше прибыль. Крупные компании пойдут по такому сценарию. Мелкий и средний бизнес станут трансформироваться исходя из личных амбиций, убеждений, готовности к изменениям руководителя и сферы деятельности компании. Не все разберутся, не все захотят что-то менять. Произойдет естественный техноотбор, если можно так сказать.

– Многие боятся, что ИИ требует больших ресурсов на внедрение. Насколько высок порог входа м внедрение ИИ для не-IT компаний нашего региона?

– Невольно вспоминается старая шутка – смотря какой фабрик, смотря сколько дитейлс. На самом деле все зависит от конкретной задачи и наличия исходных данных. Если, например, просто оптимизировать работу с соцсетями, то есть готовые решения. Что вы можете прямо сейчас – подключить чат-бот, настроить его на свои соцсети, надиктовывать ему свои мысли, он будет их оформлять в текст поста и сразу публиковать во все сетки. Вам нужно пару часов личного времени на настройку.

Если идти в более сложные задачи, например, автоматизировать работу по аналитике отдела продаж, в этой сфере тоже есть готовые решения, которые могут обходиться компании в 50–100 тыс. рублей в месяц. А можно пойти дальше и сделать собственный инструмент с персонализированным обучением под свою компанию, чтобы получать более релевантную информацию. Тут точка входа – от двух до шести месяцев, в деньгах это уже могут быть сотни тысяч рублей.

Главный совет – начинайте с малого. Не надо пытаться автоматизировать все и сразу. Найдите один самый болезненный участок, попробуйте его «прокачать» с помощью ИИ, получите результат – и тогда двигайтесь дальше.

К слову, 2 декабря мы планируем провести в «Жигулевской долине» встречу с предпринимателями Тольятти, где поможем разобраться с вопросами внедрения ИИ в бизнес-процессы, расскажем просто о сложном, направим, подскажем первые шаги.