Директор Яндекса: технический прогресс споткнулся о кайф работать по 12 часов без результата
Заменит ли в будущем работу людей искусственный интеллект, какое в принципе нас ждет будущее, что бизнесу принесут новые технологии, сколько можно сэкономить на внедрении новых алгоритмов, и что сегодня сдерживает технический прогресс, megapolis-real.by в рамках конференции «Деловой интернет 2017» узнал у директора по маркетингу компании «Яндекс» Андрея Себранта.
СПРАВОЧНО:
Андрей Себрант специализируется в области IT-маркетинга с 1995 года. Бессменный главный редактор журнала «Интернет-маркетинг» с момента его создания в 2001 году. Член Совета Фонда развития Политехнического музея, член Попечительского Совета федерального акселератора GenerationS, организатор и ведущий крупной ежегодной конференции Яндекса Yet Another Conference on Marketing.
Ранее занимал пост директора по маркетингу одной из первых российских интернет-компаний «Гласнет», являлся редактором российского отделения американского мультимедийного интернет-портала About, был генеральным продюсером и директором по стратегии российского отделения Lycos Europe (крупнейшего на тот момент интернет-портала в Европе).
В Яндексе занимается вопросами маркетинговой стратегии и тактики компании, аналитикой российского интернет-рынка и конкурентным анализом, координирует деятельность по внедрению технологий в маркетинг компании, отвечает за представление Яндекса на крупнейших мероприятиях общероссийского и международного масштаба.
«Будущее – это не улучшенное прошлое. Будущее – это что-то принципиально новое, другое. Люди, например, сегодня хотят взаимодействовать с бизнесом через мобильные устройства, мессенджеры, они неохотно используют большой веб. Поэтому сегодня мало иметь только почту для поддержки клиентов, нужно внедрять сопровождение через мессенджеры.
И чтобы внедрять эти технологии, собственнику нужно делать дополнительные финансовые вливания, а это нагрузка. Тем не менее, нравится это бизнесу или нет, клиентам всегда будут нравиться новинки, которые предлагает будущее, а идти в ногу со временем или нет – дело каждого», - говорит Андрей Себрант.
По его словам, разработчики Яндекса, Google, Uber и других больших технологических компаний не предсказывают будущее, а строят его на основании внешних сигналов, которые посылает мир. Именно при помощи этих сигналов можно распознать, в каких изменениях сегодня больше всего нуждается человечество. «Лучший способ предсказывать будущее, если есть ресурсы – просто его построить.
С ресурсами у нас все хорошо, поэтому сегодня, сейчас мы пытаемся активно его строить. Тем не менее, развитие интернета – это сверхскоростная езда по незнакомой трассе в густом тумане при полном отсутствии карты. И за 18 лет, которые я занимаюсь интернетом, могу сказать, что с каждым годом этот туман становится только гуще, а скорость выше, - сказал Андрей Себрант.
– Поэтому долгосрочные предсказания бессмысленны, они не имеют под собой никакого основания, каким бы авторитетным голосом они не произносились. Будущее будет просто принципиально новым, а не чем-то усовершенствованным старым. Это все, что можно сказать точно».
Информационное общество
Идеальная картина информационного общества выглядит следующим образом: внешний мир генерирует огромный поток данных, которые поступает в компанию. Алгоритмы в режиме реального времени превращают эту информацию в человекочитаемый вид. Далее эту информацию обрабатывают программисты, дизайнеры, психологи, чтобы мы, прочитав ее, сгенерировали новые идеи. Эти идеи можно воплотить опять в некий код, который изменит, например, производственные процессы и тем самым повлияет на окружающий мир.
По словам Андрея Себранта, такая модель давно устарела, так как мы живем не в информационном, а уже в постинформационном обществе. И в момент, когда на потоке данных мы можем включить некий алгоритм, он сам уже в состоянии вмешиваться в операционный процесс. И сегодня такой подход уже активно внедряется во многих сферах, в том числе в молокоперерабатывающей, химической, перерабатывающей промышленности и т.д.
Рассмотрим реальный кейс оптимизации расходов на сталеплавильном производстве.
«Если обобщить многолетний опыт, например, какие материалы и ингредиенты использовались на производстве, технологию загрузки материалов в печь, режимы плавки и т.д., то можно выработать некий автоматический алгоритм, который позволит добиваться выплавки стали высокого качества из любого лома, а также попутно сократит расходы на производство. Экономия составит порядка нескольких миллионов долларов», - говорит Андрей Себрант.
Почему роботы до сих пор не заменили нас полностью?»
По словам Андрея Себранта, еще год назад полная автоматизация маркетинговых кампаний казалась сказкой. Сегодня – это реальность. «Маркетинг основывается на психологии, анализе поведения пользователей, чтобы специалисты могли осознать какие-то инсайты, поэтому мне часто говорили, что искусственный интеллект не может здесь ничего дать. Но нет – появился «Альберт» - машинный разум, который смог анализировать и генерировать инсайты за людей, - сказал Андрей Себрант.
По словам Андрея Себранта, искусственный интеллект до сих пор полностью не заменил человека ТОЛЬКО из-за психологических причин.
«Мы, как часть общества, часто хотим работать, даже если наш труд, по большому счету, никому не нужен. Сегодня многие мерилом работы считают усталость, а не результат. Поэтому с автоматизацией что в России, что в Беларуси сложно.
6 актуальных предложений по продаже: помещения под услуги, торговлю, общепит
Ведь если стоит задача, чтобы люди бессмысленно вкалывали по 10-12 часов в сутки, их точно нельзя заменять машинами. При этом конкурентоспособность такого труда отходит на второй план. На первом - кайф от того, что я же творю по 12 часов, хоть и нет результата. И именно этот фактор сильно сдерживает развитие технического прогресса», - говорит эксперт.
Общение человека и машины навсегда изменилось
Умные машины в последние годы производят медленную, но мощную революцию. Обучаемый искусственный интеллект навсегда изменил общение человека с машиной, так как появилось распознавание изображений и речи. «Если раньше интерфейс ограничивался тем, что умеет машина, и мы вынуждены были подстраиваться под эти ограничения, чтобы задать вопрос, то сегодня речь не только переводится в текст, но и может распознаваться машиной. Стиль и способ общения стал подчинен человеку, а не машине», - сказал Андрей Себрант.
«Раньше, если ты не программист, шанса на общение с машиной у тебя не было – нужно было объяснять программисту, чего ты хочешь, чтобы он, в свою очередь, написал код, посредством которого строилось бы общение. Потом появились более дружелюбные системы, но все равно, даже если это была командная строка, нужно было перед началом ее использования пообщаться с программистом. Потом была революция графических интерфейсов….
Хотите купить готовый бизнес в Минске? Топ актуальных предложений
Только вспомните, какое было количество курсов по обучению пользования системой Windows и вообще ПК. И все это уже стухло…. К слову, сегодня я не встречал еще курсов, например, по обучению андроидами. Люди стали как-то сами обучаться без дорогих многомесячных курсов, как пользоваться смартфонами методом обычного тыка.
Я даже знаю детишек, которые научились пользоваться скайпом раньше, чем говорить: звонили родственникам, улыбались и агукали, так как сказать еще ничего не могли", - говорит директор по маркетингу компании «Яндекс».
Что нас ждет?
- Все, что у роботов получается лучше, быстрее и дешевле в итоге начнут делать роботы. И сотрудники, которые сегодня хотят, чтобы им предоставили некий алгоритм действий, в первую очередь завтра будут сами заменены алгоритмами. Правда, большинство компаний не доживут до этого момента, если не будут идти в ногу с развитием технологий.
- Машинное обучение изменит бизнес-процессы, рынок труда и интерфейсы. Все большая часть работ будет автоматизироваться с использованием обучающихся алгоритмов и технологий на их основе: от колл-центров до металлургических производств. Как следствие, часть профессий начнет вымирать, а многие изменятся так, что потребуют принципиально иных компетенций.
- Интерфейсы позволят сделать массовое общение персональным (но не требующим найма персонала!) и неформальным: естественный язык вместо меню и форм.
- Людям нужно будет учиться работать в одной команде с умными машинами, так как учиться быстрее машин не получится. Гибкость мышления и умение переучиваться окажутся в некоторых местах более важными компетенциями, чем быстро устаревающие профессиональные знания.
Мария Мелёхина
Читайте также:
