Согласование графиков и найма сотрудников. Вице-президент «Ростелекома» признался, какие из своих задач он доверил бы искусственному интеллекту

Искусственный интеллект уже перешел со страниц фантастики в нашу реальность. Сегодня его используют наука, бизнес, государство и каждый владелец смартфона. Что нужно, чтобы обучить ИИ? В каких сферах он эффективен, где его можно и нужно использовать? Какие задачи мы сможем делегировать искусственному интеллекту в ближайшем будущем?

Об этом Юга.ру рассказал вице-президент, директор по искусственному интеллекту и управлению данными «Ростелекома» Сергей Носов.

Сколько человек в «Ростелекоме» занимаются развитием искусственного интеллекта?

— У нас децентрализованная структура. В IT-блоке «Ростелекома» находятся и команда по работе с данными и искусственным интеллектом, и несколько дочерних предприятий, которые развивают эти направления для внешнего рынка. Это 500−550 человек. Еще около ста человек так или иначе работают с данными и аналитикой в других сегментах.

За кадром работы с искусственным интеллектом стоит целый оркестр специалистов. Теоретически, Data Science специалисты — это те, кто ближе всего к «сердцу» искусственного интеллекта. У нас в «Ростелекоме» их около тридцати человек. Но чтобы AI мог обучиться, сперва в дело вступают дата-инженеры, которые собирают огромные объемы данных в единое хранилище. Затем они обеспечивают бесперебойную поставку этой информации.

За кулисами работают команды по эксплуатации инфраструктуры и DevOps, которые следят за бесперебойной работой всего процесса. Бизнес- и системные аналитики определяют задачи и «переводят» их на язык, понятный Data Science специалистам. И вот тогда дата-сайентисты начинают разрабатывать и настраивать модель ИИ. Аналитики верифицируют полученные результаты, бизнес принимает решения, а специальная команда запускает модели в промышленную эксплуатацию.

Какими вычислительными мощностями вы располагаете?

— У нас их ровно столько, чтобы хватало, ни больше, ни меньше. Имеющиеся мощности позволяют нам решать довольно широкий объём задач по искусственному интеллекту. Но при этом мы всегда смотрим на шаг вперёд и постоянно эти мощности закупаем, как раз в ближайшее время мы расширим мощности инфраструктуры под развитие ИИ с заделом на год.

Кроме того, у нас есть дочерние общества «РТК-ЦОД» [ЦОД — центр обработки данных, — Юга.ру], которые в своей стратегии имеют отдельный пункт по развитию ИИ-мощностей непосредственно для рынка, то есть для коммерческого предоставления ИИ-инфраструктуры на стороне ЦОДов.

Все зависит от потребностей конкретной компании. И мериться количеством карточек или мощностями абсолютно бессмысленное занятие. Есть Яндекс, он сейчас номер один по инфраструктурным мощностям. Нужны ли «Ростелекому» даже теоретически такие мощности для внутреннего использования? Ответ очевидный и простой — нет, не нужны. Почему? Потому что мы не строим свои большие языковые модели типа ChatGPT, GigaChat, YandexGPT, которые потребляют подобные мощности.

Мы используем модели искусственного интеллекта в первую очередь для систем поддержки принятия решений, которые преимущественно имеют потребность в GPU-картах, обучаем NLP-модели для работы чат-ботов и так далее. Решение этих задач не требует большого количества мощностей.

Как работает система поддержки принятия решений?

— Система поддержки принятия решений — это попытка предсказать поведение клиента, его путь, проанализировать клиентский опыт и своевременно сделать подходящее предложение. Например, на базе уже накопившихся знаний мы понимаем по профилю клиента, что ему интересна такая-то услуга или у него есть некоторое недовольство услугами «Ростелекома».

Возможных причин много, и чтобы их выявить, необязательно спамить клиента и задавать ему много вопросов. Можно эту информацию получить из определенного набора данных и с помощью ИИ понять, в чем причина недовольства, поработать с этой причиной самостоятельно и, в общем, сделать клиента счастливым.

Насколько это сложная задача в реализации?

— Создать такие модели, в общем-то, несложно. Сложно из тысячи систем собрать сотни терабайт данных, правильным образом их разметить и подготовить, чтобы можно было обучить модель искусственного интеллекта. Если у вас нет данных, то никакой системы поддержки принятия решений вы не сделаете.

Сейчас мы храним 600−700 терабайт данных только в аналитическом слое, а в более низких слоях это петабайты информации, с которой мы работаем. То есть, огромные массивы по огромной аудитории, и они действительно позволяют нам выстраивать правильную аналитику и правильные модели.

С чем еще работает ИИ в «Ростелекоме»?

— Онлайн-кинотеатр Wink нафарширован моделями искусственного интеллекта. Все рекомендации в онлайн-кинотеатре не просто так появляются у вас в профиле. Это сделано на базе ваших предпочтений и интересов.

У каждого человека эта онлайн-витрина абсолютно индивидуальная. Что-то вам больше подходит, что-то нет, но, тем не менее, если вы поставите оценки тем фильмам, которые вам понравились, рекомендации станут более релевантными.

Из того, что еще реализовано в Wink, функция пропустить титры — это тоже ИИ. Представьте, какой объем видеоконтента в онлайн-кинотеатре, и на каждом вручную размечать, где заканчиваются титры, слишком трудозатратно. Опции «за кадром», когда вы можете остановить фильм и посмотреть, что за актёр и в каких фильмах он снимался, — тоже делает искусственный интеллект.

Есть история с чат-ботами, которые сейчас приняли на себя около 30% всех обращений в колл-центр. То есть почти треть обращений обрабатываются без участия человека. При этом уровень удовлетворённости клиента от общения с чат-ботом не ниже, чем от общения с человеком. Если вспоминать, мы достаточно легко дошли до 20% автоматизации, а потом каждый следующий процент стал даваться всё сложнее, потому что он требует больших данных, больших сценариев и прочее. И вот сейчас мы работаем над каждым следующим процентом, чтобы этот показатель увеличить. Но 30% от объёма обращений, представьте, это уже действительно огромный объём трудозатрат, которые нам удалось сократить.

В целом ИИ затрагивает огромное количество внутренних процессов.

Над какими задачами для ИИ вы сейчас работаете?

— Над тремя сотнями инициатив от разных сегментов и блоков, которым нужна оптимизация бизнес-процессов.

Скажем, руководитель говорит аналитику: дайте мне некие цифры, чтобы я принял верное управленческое решение. При этом у большинства компаний есть хранилища данных, в которых и содержится вся эта информация. Вопрос: зачем нам, например, аналитики, задача которых вытащить нужные данные, положить их на бумагу и написать вывод из трёх цифр. Это может сделать искусственный интеллект.

Мы пытаемся полностью автоматизировать процесс, где руководитель голосом или текстом ставит задачу «покажи мне такой-то срез в динамике и напиши базовые выводы» и формулирует вопрос или гипотезу.

Работаем над кейсами, в рамках которых наш HR-блок хочет делегировать ИИ процесс подбора кандидатов с учётом информации в резюме. Еще пример: наши коллеги, опять же HR, не могут каждый раз перезаписывать новые обучающие курсы, когда чуть-чуть поменялась специфика технологии. Цифровой аватар с озвучкой может за час сгенерировать новый ролик для обучения, не придется тратить неделю на новую запись, монтаж и все остальное.

Вот примеры совершенно из разных сфер — рекрутмент, обучение и аналитика внутри компании. И таких кейсов у нас сотни.

Какие рутинные обязанности непосредственно в своей работе вы хотели бы делегировать ИИ?

— Есть бизнес-процессы, в которых участие руководителя во многом формально и здесь ИИ мог бы помочь. Начиная от заявок «можно ли мне расширить почтовый ящик с 20 до 30 ГБ» и продолжая согласованиями командировок, отпусков или каких-то других вещей, где не всегда требуется глубокое погружение. У меня есть прямые подчинённые, по которым я должен согласовывать такие заявки. Процесс выстроен так, потому что в компании есть стандартный трек. Скажем, найм сотрудника. Если я знаю, что все необходимые люди согласовали кандидата, пришли к каким-то финансовым условиям, они не выбиваются из рыночных, что я, как руководитель, могу привнести в этот процесс? Скорее всего, ничего, но формально от меня требуется согласование. Должен я на это тратить время или могу делегировать условному цифровому помощнику?

Насколько финансово оправдано привлечение ИИ к выполнению рабочих функций?

— Возьмем статистику по компании за июнь всего по трём сервисам — написание программного кода, аннотирование видеоконференций и перевод текста с одного языка на другой. Для меня эти задачи по профилю примерно как разбор почты. Не с точки зрения интеллектуальных затрат, а с точки зрения доли оптимизируемого времени.

Мы посмотрели статистику решения этих задач в нашем нейрошлюзе [онлайн-платформа «Ростелекома», в которой пользователь работает со множеством средств и сервисов искусственного интеллекта в едином рабочем пространстве, — Юга.ру]— в каждом процессе разные уровни оптимизации. Наши разработчики говорят про 40% сэкономленного времени. Это применимо не ко всем задачам, а только к тем, где они понимают, что можно делегировать искусственному интеллекту, как правильно писать промпт, и способны его написать. Ключевая оговорка — если человек не умеет писать промпты, не знает, что такое искусственный интеллект, на выходе ничего не получится, trash in — trash out. А если человек научился работать с этим инструментом, эффект заметен.

В итоге по июню только по этим трем сервисам мы получили экономию в несколько тысяч человекодней. За один месяц. При этом не сказать, что эти сервисы сейчас идеально работают, и мы не оценивали все сервисы, которые у нас есть.

Приведите, пожалуйста, пример использования искусственного интеллекта для разработки.

— Был эксперимент с использованием Microsoft Copilot [Microsoft 365 Copilot — чат-бот с искусственным интеллектом на основе языковой модели OpenAI, — Юга.ру]. Взяли две группы разработчиков, по-моему, по 50 человек в каждой, и дали одну и ту же задачу, написать веб-сервер. Первая группа не знала, что такое Copilot и как им пользоваться, а вторую научили с ним работать, объяснили, как промпты писать, и так далее. Смотрели две метрики: сколько людей решили задачу и сколько они потратили на это времени. В первой группе что-то около 85% участников дошли до конца, во второй — около 95%. А кроме того, в первой группе потратили в среднем в два раза больше времени, чем во второй. То есть наши 40% оптимизации — это самое начало. Думаю, 60-70% экономии времени можно получить.

Какие компетенции наиболее важны, чтобы человек мог работать с искусственным интеллектом? Профессиональные компетенции и личные качества.

— Очень сложный вопрос. Какие компетенции нужны, чтобы человек водил машину? Чтобы умел пользоваться калькулятором, компьютером? Желание учиться, наверное. Для меня искусственный интеллект ничем не отличается от любой другой технологии. Если ты хочешь в чем-то разобраться, берёшь и разбираешься. Научились же люди смартфонами пользоваться, какие навыки для этого были нужны? В общем-то, любопытство и ничего больше. Желание понять, где и как тебе это может быть полезно. Я не верю, что есть какие-то супернавыки или блок-факторы.

С точки зрения разработки эта история ближе к математике. Базовые, фундаментальные знания в ИТ и математике позволят проще стартовать. Хотя я знаю филолога, который стал блестящим разработчиком и идеально писал код, лучше многих технарей. Или вообще человек без высшего образования — научился писать код, потому что его это вдохновляло, ему было интересно, и делал он это не хуже любого другого. Конечно, не только математики и айтишники способны в этом разобраться, нет. Это может сделать любой человек, если у него есть усидчивость, желание и, условно, понимание логики. Но при этом знание математики сильно упростит задачу.

Сотрудники, которые будут в дальнейшем пользоваться ИИ, должны быть достаточно высококвалифицированными. Будет ли потребность в кадрах выше или ниже, чем сейчас?

— Мы в целом движемся к тому, чтобы люди как минимум научились правильно писать, чтобы получать правильный ответ от искусственного интеллекта. Это во многом как работа руководителя — дай правильный промпт сотруднику, чтобы он правильно понял задачу и выполнил ее, а потом проверь и верифицируй. Руководитель с людьми работает так же, как человек с искусственным интеллектом. Если ты правильно сформулируешь задачу, условно, по SMART — для подчиненного, — ты получишь достойный результат. Должны ли быть такие навыки у людей — конечно.

К 2030 году наше государство ставит цель добиться того, чтобы 80% взрослого населения понимало, что такое искусственный интеллект, как с ним взаимодействовать, какие риски он несёт и так далее. Сложная задача, не знаю, насколько она достижима, но мы для себя должны примерно такие же метрики ставить.

В моём представлении как минимум 80% компаний должно понимать, что такое искусственный интеллект и как с ним работать. Мы очень много инвестируем в это: рассказываем, что такое нейрошлюз, как им пользоваться, пишем программы обучения. Я верю, что без этих навыков сложно будет дальше двигаться.

Скажем, все овладели этими навыками и умеют работать с ИИ. Нужно ли будет больше таких кадров или штат сотрудников-людей в перспективе сократится?

— В каждой такой революции — промышленной, технологической, — все боялись, что сейчас мы всё автоматизируем, заменим станками и люди будут не нужны. В крупных компаниях есть множество программ повышения операционной эффективности и на выходе далеко не 100% таких процессов приводит к сокращению штата. Количество людей, как правило, сохраняется, но они начинают выполнять больший объём задач или другого рода работу. В случае с ИИ мы придём ровно к тому же.

Безработица в России сейчас на самом низком уровне за последние лет 20, и любой компании достаточно сложно нанимать людей. Люди стоят дорого и рабочих рук не хватает во многих сферах. Поэтому работа с ИИ прежде всего позволит решить проблему недостатка людей на рынке труда. Конечно, какие-то истории могут оптимизироваться, но я думаю, что это не основной вектор. Основной — это повышение эффективности и возможность решать большее количество задач.

Как вы считаете, какую функцию мог бы в перспективе целиком выполнять искусственный интеллект, условный цифровой помощник, о котором вы говорите. Выполнять целиком, без непрерывной постановки задач, то есть не одну рутинную операцию, а целую рабочую/профессиональную функцию.

— Сложно сказать, что какую-то профессию или направление можно целиком делегировать ИИ. Всё равно это должен быть человек с опытом, экспертизой и софт историей [soft skills], которыми искусственный интеллект пока не обладает. На горизонте нескольких лет не думаю, что есть профессия, которая может быть полностью заменена ИИ. Около 15 лет назад все пытались автоматизировать бухгалтерию, потому что это самые рутинные задачи. И, по-моему, ни один банк не пришёл к стопроцентной автоматизации скоринга, хотя что может быть более регламентированным. Тем не менее стопроцентного замещения не произошло, по-прежнему есть процессы, где нужно участие человека — индивидуальные условия и ситуации, которые искусственный интеллект еще не научился отрабатывать. С учётом нашего текущего уровня развития я не вижу, какой процесс мог бы целиком взять на себя ИИ.

Сейчас искусственный интеллект выполняет задачи, которые ему ставит человек. Дальше вопрос, удастся ли кому-то создать [независимую] систему мотивации к действию для искусственного интеллекта. Это станет переломным моментом, когда можно будет говорить о новой технологической эре.

«Ростелеком» подписал этический кодекс, подготовленный российским Альянсом в сфере искусственного интеллекта. Он сформулирован в целом достаточно общо. Есть ли в вашей команде те, кто занимается вопросами этики, и нужно ли вам это?

— Это очень важный момент, но надо сохранять баланс между этикой и возможностями, которые дает искусственный интеллект. Если мы будем строго соблюдать этические принципы и сами этические принципы будут крайне строгими, а рядом будут команды, которые их не соблюдают, мы в какой-то момент проиграем эту гонку. Мы можем себя хвалить и быть бесконечно этичными, но в какой-то момент нас может не стать на рынке. Важно, чтобы этические формулировки давали возможность для развития. Если мы сейчас выставим жёсткие границы, то либо никто такого кодекса придерживаться не будет, либо компании подпишут формально, а дальше всё равно будут делать что хотят.

Пока в мире нет какого-то четкого алгоритма действий и понимания, что можно, а чего нельзя в применении ИИ. Идёт осмысление, и силами одной-двух компаний правильные формулировки не появятся. Думаю, большинство компаний в России и мире находятся на ранней стадии в этом вопросе. Но над этическими вопросами обязательно надо думать.