Кто использует ИИ
В ходе опроса hh.ru представители бизнеса рассказали, какие именно сотрудники в их компаниях уже работают или планируют использовать нейросети. Так, чаще всего к помощи ИИ прибегают креативщики из маркетинга и дизайна – 39%, то есть более трети представителей этих профессий в рамках опроса. Используют для решения бизнес-задач нейросеть каждый десятый опрошенный бизнес-аналитики и менеджер по продукту (по 13% для каждой профессии). Работают часто с ИИ 10% программистов. Также в рамках опроса представители компаний отмечали: «ИИ достаточно часто используют в работе HR-специалисты и ещё очень хотят работать с ИИ технологи и инженеры, но уровень самих специалистов и уровень нейросетей не дорос до этого».
| Creative specialist (сотрудники креативных отделов: дизайн, маркетинг) | 39% |
| Business Analyst (бизнес-аналитик) | 13% |
| Product Manager (менеджер по продукту) | 13% |
| Software Engineer (программист) | 10% |
| Data Scientist (специалист по анализу данных) | 7% |
| Machine Learning Engineer (инженер по машинному обучению) | 5,7% |
| AI Research Scientist (исследователь-искусственный интеллект) | 4% |
| Data Engineer (инженер данных) | 4% |
| Domain Expert (специалист по отраслевой области) | 4% |
| Deep Learning Engineer (инженер по глубокому обучению) | 2% |
Какие задачи решают
Нейросеть всё еще остаётся инструментом для генерации креативного контента: тексты, изображения – так её используют в работе 2\3 опрошенных. Еще 45% респондентов добавили, что ИИ помогает им в обработке и анализе данных. Треть (30%) опрощенных плюсом к предыдущим вариантам также добавляют возможность делать прогнозы и аналитику с помощью ИИ.
Интересно, что в редких случаях специалисты используют нейросеть для распознавания звуков и образов, еще 5% для медицинской диагностики.
| Генерация креативного контента: тексты, изображения | 71% |
| Обработка и анализ данных | 45% |
| Прогнозирование и аналитика | 30% |
| Управление клиентским опытом и персонализация | 27% |
| Обработка естественного языка | 15% |
| Управление ресурсами и снабжение | 13% |
| Финансовое моделирование и прогнозирование | 11% |
| Распознавание образов и звука | 5% |
| Автономные системы и робототехника | 5% |
| Медицинская диагностика и обработка изображений | 5% |
Преимущества и риски нейросети
Среди основных преимуществ ИИ, опрошенные представители бизнеса отмечают, что нейросеть помогает автоматизировать рутинную работу. Так ответили сразу 70% респондентов. Еще 60% отмечают, что благодаря ИИ у них в компании есть рост производительности и эффективности. 44% компаний заявили, что видят расширение аналитических возможностей. Каждая третья компания отмечает, что ее бизнес-прогнозы стали более точными, а также улучшилось понимание клиентов. Кроме того, у трети компаний (36%) благодаря внедрению ИИ в работу повысилось качество продукции.
Между тем есть и риски, которые компании, использующие нейросеть в работе, уже отмечают и готовы озвучить. Среди основных препятствий использовать ИИ бизнес называет непонимание принципов работы ИИ, возможные юридические и этические вопросы, связанные с использованием данных и необходимость адаптации бизнес-процессов для интеграции нейросетей.
Близко к ним стоит проблема обучения персонала для работы с ИИ – 29% видят в этом серьёзное препятствие. Еще 24% не доверяют результатам ответов нейросетей. Еще каждая пятая (22%) компания видит сопротивление со стороны сотрудников по отношению к ИИ. Не видят никаких рисков и проблем в работе ИИ пока только 25% компаний.
| Непонимание принципов работы нейросетей и их потенциальных применений | 39% |
| Возможные этические и юридические вопросы, связанные с использованием данных | 38% |
| Необходимость адаптации бизнес-процессов для интеграции нейросетей | 38% |
| Высокие затраты на обучение и внедрение нейросетей | 29% |
| Недостаточная поддержка и экспертиза в компании по работе с нейросетями | 25% |
| Недостаток квалифицированных специалистов в области работы с нейросетями | 24% |
| Низкая надежность и объяснимость результатов работы нейросетей | 23% |
| Не вижу рисков или препятствий | 25% |
| Сопротивление со стороны сотрудников или руководства компании | 22% |
| Отсутствие доступных данных для обучения нейросетей | 16% |
| Необходимость переобучать сотрудников, находить им новые задачи | 15% |
