ФОТО: FreepikСкупой платит дважды: компании, заменившие людей на нейросети ради экономии, теперь несут убытки
После стремительного внедрения искусственного интеллекта в повседневную жизнь, многие фирмы, вдохновленные возможностью сократить затраты, начали широко заменять работников. В последние годы часто вместо копирайтеров, программистов и маркетологов “выполняли” задачи нейросети. Тем не менее, практика показала, что такая стратегия привела к значительным финансовым потерям. Бизнес столкнулся с неприятной истиной: исправление ошибок, допущенных искусственным интеллектом, порой обходится дороже, чем весь объем работы, который изначально выполнил человек.
Экономия, обернувшаяся провалом
Концепция использования нейросетей, таких как популярный ChatGPT для выполнения задач, которые ранее доверяли людям, казалась привлекательной. Действительно, искусственный интеллект способен создавать тексты, разрабатывать программный код и формировать маркетинговые стратегии за считанные минуты. При этом, стоимость этих услуг значительно ниже, чем расценки профессиональных специалистов. Однако, как показали события, за этой экономией скрываются серьезные сложности.
Вот пример из реальной практики. Один американский маркетолог рассказал, как ему пришлось полностью переписывать рекламные тексты, созданные нейросетью. На исправление ошибок и доработку ушло около суток, а для заказчика это обошлось в 2000 долларов. Для сравнения, если бы эту работу изначально выполнил профессиональный копирайтер, стоимость была бы вдвое ниже, а качество — значительно выше. И это не единичный случай. Все больше компаний сталкиваются с тем, что исправление ошибок ИИ требует привлечения опытных специалистов, зачастую за более высокую оплату.
Почему нейросети ошибаются
Искусственный интеллект, каким бы продвинутым он ни казался, все еще остается инструментом, лишенным человеческой логики, опыта и понимания контекста. Поэтому нейросеть может генерировать текст или код, но не осознает, что именно делает. Ее работа основывается на анализе колоссального объема данных и шаблонов, но без понимания целей и задач. Более того, даже самые современные нейросети обучаются на уже имеющейся информации. Они не способны предвидеть или учитывать нюансы, возникающие в реальной практике.
Кроме того, искусственный интеллект может допускать серьезные логические ошибки, которые на первый взгляд могут оставаться незамеченными. Например, текст может выглядеть привлекательно, но совершенно не соответствовать целевой аудитории или не передавать намеренные смыслы. Не следует забывать и тот факт, что нейросеть не несет ответственности за итоговый результат. Если ее работа окажется неудачной, исправлять последствия придется людям. Следовательно, у нее изначально нет никакой мотивации.
Урок для бизнеса
Эксперименты с заменой людей нейросетями показали, что искусственный интеллект пока не в состоянии полностью заменить специалистов. Он может быть полезным инструментом, но только в руках профессионалов, которые знают, как правильно его использовать. Компании, которые стремятся сэкономить, заменяя людей ИИ, рискуют столкнуться с серьезными убытками и потерей времени. Чтобы избежать подобных проблем, бизнесу следует рассматривать нейросети как вспомогательный инструмент, а не как полноценную замену. Например, ИИ может помочь в рутинных задачах, таких как сбор данных или генерация идей, однако окончательный анализ и выводы должны осуществляться человеком.
Источник: russian7.ru
