Скупой платит дважды: компании, заменившие людей на нейросети ради экономии, теперь несут убытки 

После того, как искусственный интеллект стремительно вошел в нашу жизнь, многие компании, вдохновленные возможностью снизить расходы, начали массово заменять специалистов. В последние годы все чаще вместо копирайтеров программистов и маркетологов “работали” нейросети. Однако, как показала практика, эта стратегия обернулась большими финансовыми потерями. Бизнес столкнулся с неприятной реальностью: исправление ошибок искусственного интеллекта зачастую стоит дороже, чем весь объем работы, изначально выполненный специалистом-человеком. 

Экономия, обернувшаяся провалом

Идея использовать нейросети, например, знаменитый ChatGPT для выполнения задач, которые раньше доверяли людям, выглядела заманчиво. Действительно, искусственный интеллект вполне способен писать тексты, создавать программный код и генерировать маркетинговые стратегии за считаные минуты. Причем, все это — за гораздо меньшие деньги, чем запросил бы специалист-человек. Однако, как выяснилось, за этой экономией скрываются серьезные проблемы. 

Вот наглядный пример из реальной жизни. Один американский маркетолог рассказал, как ему пришлось полностью переделывать рекламные тексты, созданные нейросетью. На исправление ошибок и доработку ушло около суток, а заказчику это обошлось в 2000 долларов. Для сравнения, если бы изначально эту работу поручили профессиональному копирайтеру, стоимость была бы в два раза ниже, а результат — качественнее. И это далеко не единичный случай. Все больше компаний сталкиваются с тем, что исправление ошибок ИИ требует привлечения опытных специалистов, часто за более высокую оплату. 

Почему нейросети ошибаются

Искусственный интеллект, каким бы умным он ни казался, все еще остается инструментом, лишенным человеческой логики, опыта и понимания контекста. Поэтому нейросеть может генерировать текст или код, но она не понимает, что именно она делает. Ее работа основывается на анализе огромного объема данных и шаблонов, но без осознания целей и задач. Причем, даже самые продвинутые нейросети обучаются на основе уже существующей информации. Они не могут предвидеть или учитывать нюансы, которые возникают в реальной работе. 

Кроме того, искусственный интеллект может допускать серьезные логические ошибки, которые на первый взгляд не заметны. Например, текст может выглядеть красиво, но совершенно не соответствовать целевой аудитории или не передавать смыслы, которые в него планировалось вложить. Не стоит скидывать со счетов и тот факт, что нейросеть не несет ответственности за результат. Если ее работа окажется провальной, исправлять последствия придется людям. Так что у нее изначально нет никакой мотивации. 

Урок для бизнеса

Эксперименты с заменой людей на нейросети показали, что искусственный интеллект пока не готов полностью заменить специалистов. Он может быть полезным инструментом, но только в руках профессионалов, которые понимают, как правильно его использовать. Компании, которые пытаются сэкономить, заменяя людей ИИ, рискуют столкнуться с большими убытками и потерей времени. Чтобы избежать подобных проблем, бизнесу стоит рассматривать нейросети как вспомогательный инструмент, а не как полноценную замену. Например, ИИ может помочь с рутинными задачами, такими как сбор данных или генерация идей, но итоговый анализ и выводы должен делать человек.