1095
Исследование — заменят ли нейросети профессионалов?
Опыт использования нейросетей, плюсы и минусы
Как оказалось, использовали ИИ в работе 38% респондентов. Что интересно, молодых людей среди пользователей нейросетей не так много, всего четверть: младше 21 года — 10%, 21-24 года — 7% и 25-28 лет — 8%. Больше всего — две трети — среди них тех, кому от 29 до 50 лет (29-33 года — 19%, 34-40 — 25% и 41-50 лет — 22%). Еще 9% — это пользователи, которым больше 50 лет. Почти половина тех, кто использует нейросети, работают в бухгалтерии и финансах (17%), сфере образования (17%) и IT (13%). Также среди них есть представители таких сфер, как маркетинг, коммуникации и digital (8%), юриспруденция (8%), производство и технология (8%), продажи, коммерция, развитие бизнеса (8%), управление персоналом (7%), медицинский отдел (7%), административный отдел (4%) и логистика и цепочки поставок (3%).
Задачи, для которых применялись нейросети, достаточно разнообразны. Среди перечисленных участниками опроса примеров встречаются как типовые — сложные расчеты, создание изображений, подбор изображений для конкретного текста, написание текстов (рекламные слоганы, резюме, новости, статьи, внутренние регламенты, руководства пользователей и т. д.), написание и тестирование кода, обработка и анализ больших массивов данных, разработка рекламных и маркетинговых стратегий, — так и такие, которые можно назвать необычными: создание модели расположения органов новорожденного, описание сварочного аппарата, поиск аномалий и описание МРТ-снимков, разработка рекомендаций для пациентов в зависимости от их диагнозов, поиск студентов с вероятностью отчисления, построение макета здания и т. д.
В топ-5 наиболее часто используемых нейросетей вошли: Chat GPT (телеграм-бот — 53%, веб-версия — 48%), Midjourney (веб-версия — 25%, телеграм-бот — 19%), Jasper (16%), DALL·E 2 (10%), 4-е и 5-е место делят Stable Diffusion и pictory (по 8%). Также респонденты называли: synthesia, uberduck, studio.d-id, mubert, gerwin.io, neural.love, YaGPT, Kandinsky, notionAI, Dreem, Шедеврум, Касперский, Балабола, DeepL, Adobe Podcast AI, Gen-2, Firefly, brandmark.io, socialbee, Zdravcode.
В качестве причин использования нейросетей было названо желание облегчить свою работу, делегировав ИИ рутинные процессы (43%), улучшить точность результатов (35%), повторить успешный опыт других специалистов (35%), попробовать работать с ИИ (26%), облегчить работу, делегировав ИИ творческие задачи (24%), и не отставать от тренда (20%). Еще 14% респондентов признались, что использовали нейросети по настоянию работодателя/руководителя.
Более двух третей из тех, кто использовал нейросети, остались довольны результатами: 5 баллов ИИ поставили 36% опрошенных, 4 — 33%, 3 — 25%, 2 — 4% и 1 — 2%. Тремя основными преимуществами использования нейросетей, по мнению респондентов, является то, что они помогают: сократить время, затрачиваемое на решение задач (59%), автоматизировать процессы (46%) и получить более точные результаты, модели и прогнозы (33%).
Вместе с тем пользователи отметили и некоторые сложности, возникающие при работе с нейросетями: не всегда понятно, как составлять запрос (48%), непонятно, какой тип нейросети лучше выбрать для решения конкретной задачи (45%), большой объем данных, требующих проверки, т. к. ИИ может выдать неправильную информацию (32%), затраты большого количества времени на тестирование и получение нужного результата (27%), поверхностный характер получаемой от нейросети информации (20%). Еще 5% респондентов отметили все пять перечисленных сложностей.
Несмотря на то что нейросети могут выдать ложную информацию, 75% склонны им доверять. У тех 25%, кто не доверяет, следующие аргументы: это поверхностная информация (36%), она недостоверна (30%) и плохо структурирована (16%). Все три довода привели 18% опрошенных пользователей.
Те, кто не использовал нейросети: аргументы и ожидания
Те, кто не использует нейросети, рассказали, что не делают это по следующим причинам: не знают, как их использовать (45%), не хватает времени разобраться (31%), нет нужных условий — зарубежной карточки, VPN и т. п. (23%), нет необходимости (7%), не верят, что использование ИИ поможет им в работе (6%), и считают это напрасной тратой времени (4%).
При этом 67% из тех, кто пока не использует нейросети, планируют это делать для того, чтобы писать тексты (32%), генерировать идеи (29%), создавать изображения (18%), составлять резюме (10%), монтировать видео (9%), писать код (8%) и музыку (3%). Они надеются, что нейросети будут помогать им в работе (43%) или личных целях (30%). 23% пока не знают, как будут применять ИИ, и хотят просто научиться работе с ним. Еще 4% не возлагают на нейросети особых надежд, рассматривая их как очередную игрушку.
Будущее ИИ: заменят ли нейросети человека?
По мнению респондентов, наибольшее применение нейросети могут получить в таких сферах, как IT (57%), маркетинг/коммуникации/digital (52%), образование (39%), продажи, коммерция, развитие бизнеса (27%), логистика (25%), бухгалтерия и финансы (23%), аналитика, ценообразование, бизнес-эффективность (23%), сервисная поддержка (20%), производство и технологии (19%) и управление персоналом (18%).
Мнения по поводу того, сможет ли ИИ в будущем заменить представителей каких-либо профессий, разделились почти поровну: 52% участников опроса говорят, что это возможно, 48% — что невозможно. К специалистам, которые со временем могут быть «замещены» нейросетями, респонденты отнесли программистов (некоторые виды), конструкторов, архитекторов, художников, копирайтеров, SMM-менеджеров, маркетологов, бухгалтеров, продавцов и представителей еще целого ряда профессий.
«Прогнозы части респондентов о том, что в ближайшем будущем ИИ сможет заменить представителей многих профессий, кажутся мне чересчур оптимистичными, — говорит директор по маркетингу, коммуникациям и партнер рекрутинговой компании Get experts Анна Спирина. — Нейросети уже сейчас помогают специалистам во многих направлениях, выполняя как творческие задачи, так и трудоемкие, требующие большой точности процессы, такие как, например, анализ больших массивов данных, научные и медицинские исследования, проектирование и т. д., однако на данном этапе своего развития они являются лишь инструментом, алгоритм действий для которого разрабатывается человеком и встраивается в операционный процесс. Даже сами разработчики нейросетей признают, что говорить о достижении ими полной самостоятельности еще очень и очень рано. Кроме того, не стоит забывать, что развитие технологий в нашем мире осуществляется именно благодаря открытиям и инновациям, совершаемым человеком. Так что я не стала бы ожидать исчезновения каких-либо «человеческих» профессий. А вот потребность в появлении новых специальностей — например, таких как архитектор, конструктор или оператор нейросетей — кажется мне очевидной уже сейчас. И те компании и вузы, которые поймут это раньше других, могут стать флагманами очередного этапа технологического развития».
«Итоги исследования меня несколько удивили, — признается генеральный директор коммуникационного агентства Comunica Михаил Умаров. — Я предполагал, что молодежь будет более активна в использовании нейросетей, чем представители среднего и старшего возраста. Но в целом такое распределение объяснимо: мало кто сталкивается на заре карьеры с действительно трудоемкими, масштабными задачами, для решения которых требуется использование ИИ, это скорее удел уже опытных специалистов, способных грамотно составить исходный запрос и адекватно оценить полученные результаты. Что же касается вытеснения людей нейросетями из некоторых профессий — не думаю, что это возможно. В лучшем случае они могут заменить специалистов низшего уровня, занятых на максимально стандартизированных, рутинных процессах. А там, где требуются принятие нестандартных решений и творческий подход к решению задач, впереди по-прежнему будет человек».
