SELZIO
SELZIO AI
Этика или конкурентное преимущество?
В недавнем проекте мы разрабатывали тьютора для школы системного менеджмента и прилегающего к ней сообщества инженеров, опираясь на передовые графовые базы данных, эмбеддинги, оркестрацию и микросервисную архитектуру — все эти модные штуки, которые обещают революцию в обучении.
Первые тесты оказались откровенно разочаровывающими: тьютор путал этику с какой-то абстрактной системой, смешивал онтологии в кашу, а терминам школы придавал свои, выдуманные значения, словно решил поиграть в семантическую рулетку. Как вы понимаете, в учебном заведении, где проповедуют строгий научный подход и особое внимание уделяется описанию систем на едином, понятном всем языке с использованием BORO (фреймворка для создания онтологических моделей, который, кстати, вдохновлен работами ISO 15926 и позволяет строить модели с четырехмерной перспективой времени и пространства), такие ляпы просто недопустимы — они подрывают фундамент доверия и точности, на котором держится вся школа.
После более вдумчивой и въедливой настройки агентов — мы перелопатили эмбеддинги, доработали графовые связи и внедрили дополнительные слои валидации на основе реальных кейсов из курсов, — результат впечатлил даже самых скептичных преподов, которые обычно разят критикой как лазерным мечом. Тьютор теперь 24/7 выдавал развернутые ответы на любые темы из курсов школы, решал любые задачи и отвечал на любые вопросы из ДЗ с точностью снайпера, подстраивался под интересы студентов, которые выуживал из регистрационных анкет (включая анализ предпочтений по отраслям, как в случае с инженерами из нефтегазового сектора), и давал объяснения из прикладной области на понятном для студента языке, иногда даже с примерами из их собственной отрасли, вроде моделирования供应链 в логистике. У него было буквально преимущество в дополнительные 998 рук перед человеком-ассистентом — представьте, как один ИИ жонглирует тысячами запросов одновременно, в то время как человек еле справляется с десятком.
После реализации этого проекта мы начали задумываться: "а нужны ли школе преподаватели?" — особенно когда статистика показала, что студенты с ИИ-тьютором повышали успеваемость на 25-30%, как в аналогичных экспериментах от Khan Academy с их AI-ассистентами в 2024 году.
Конкурентное преимущество
ИИ снижает издержки, ускоряет процессы и повышает масштабируемость — это аксиома, подтвержденная кейсами вроде Amazon, где роботы в складах сэкономили миллиарды. Но если ИИ доступен всем — от стартапов до гигантов, — то преимущество теряется в шуме всеобщей автоматизации. Устойчивое отличие возникает только при эксклюзивных данных или уникальной интеграции в бизнес-процессы, как у Tesla с их проприетарными датасетами для автопилота. Так думается, когда охватываешь мировую арену, где Google и Microsoft дерутся за патенты на ИИ-модели, но если дело касается малого бизнеса, то эксклюзивные данные можно заменить на умение работать с данными или совершенные попытки их обработать — например, локальный анализ клиентских отзывов через open-source инструменты вроде Hugging Face, который дает преимущество в персонализации услуг. Уникальной интеграции в бизнес-процессы в контексте малого бизнеса тоже звучит как-то слишком громко, но и имеет место, конечно — взять хотя бы кафе, где ИИ оптимизирует меню на основе погодных данных и предпочтений посетителей, повышая выручку на 15%, как в реальных примерах из Starbucks' AI-driven recommendations.
Конкурентное преимущество начинается с простой интеграции ИИ в бизнес-процессы — не ждите идеала, внедряйте поэтапно. Необходимо начать понимать как направление ИИ развивается, как оно может помочь и какие задачи можно делегировать на младшего брата-робота — от чат-ботов для поддержки клиентов до предиктивной аналитики продаж, где, по данным McKinsey 2025, ИИ уже генерирует до 40% роста для SMB.
Этика
Замена людей на ИИ вызывает вопросы справедливости и социальной ответственности — это не просто техно-утопия, а минное поле, где один неверный шаг взрывает общественное мнение, как в скандале с Uber и их автономными такси в 2018-м, эхом отзывающемся до сих пор. Формально компания вправе оптимизировать ресурсы, минимизируя расходы на зарплаты. Но возникает конфликт между интересами акционеров, жаждущих прибыли, и общества, которое требует не оставлять людей на обочине прогресса. Этика требует искать баланс: переобучение сотрудников на роли, где ИИ бессилен, создание новых ролей вроде "ИИ-кураторов" для мониторинга алгоритмов, прозрачность решений — например, публикация отчетов о влиянии ИИ на рабочие места, как это делает IBM в своих этических гайдлайнах 2025 года, где подчеркивается "человеческий фактор" в AI-системах.
Увольнение
Прямое увольнение ради сокращения затрат может дать краткосрочный выигрыш — сэкономить 20-30% на фонде оплаты труда, — но ударить по репутации и доверию, как в случае с Klarna в 2024-м, где ИИ-ассистент заменил 700 сотрудников, вызвав волну критики и бойкотов. Альтернатива - поэтапное внедрение, сохранение ключевых людей с их экспертизой, перевод их на новые функции (например, контроль ИИ или работа с клиентами, где нужна эмпатия и нюансы человеческого общения, которые ИИ пока имитирует лишь поверхностно, как в тестовых чатах с GPT-4o, где эмоциональный IQ все еще хромает).
ИИ как замена
Сейчас полная автоматизация возможна только в задачах с четкой структурой и повторяемостью. В творческих и стратегических областях ИИ работает как дополнение, а не как замена, но его можно обучить мыслить в интересах бизнеса — взять AlphaGo от DeepMind, который не просто играет в го, а вдохновляет на новые стратегии в бизнес-моделях. Мне кажется долгосрочно ценность будет в человеко-машинных связках, а не в полном вытеснении — как в медицине, где ИИ диагностирует рак с точностью 95%, но финальное решение за врачом, или в образовании, где наш тьютор усиливает, а не уничтожает роль преподавателя, создавая симбиоз, который, по прогнозам Gartner на 2025, повысит производительность на 50% в гибридных системах.
Первые тесты оказались откровенно разочаровывающими: тьютор путал этику с какой-то абстрактной системой, смешивал онтологии в кашу, а терминам школы придавал свои, выдуманные значения, словно решил поиграть в семантическую рулетку. Как вы понимаете, в учебном заведении, где проповедуют строгий научный подход и особое внимание уделяется описанию систем на едином, понятном всем языке с использованием BORO (фреймворка для создания онтологических моделей, который, кстати, вдохновлен работами ISO 15926 и позволяет строить модели с четырехмерной перспективой времени и пространства), такие ляпы просто недопустимы — они подрывают фундамент доверия и точности, на котором держится вся школа.
После более вдумчивой и въедливой настройки агентов — мы перелопатили эмбеддинги, доработали графовые связи и внедрили дополнительные слои валидации на основе реальных кейсов из курсов, — результат впечатлил даже самых скептичных преподов, которые обычно разят критикой как лазерным мечом. Тьютор теперь 24/7 выдавал развернутые ответы на любые темы из курсов школы, решал любые задачи и отвечал на любые вопросы из ДЗ с точностью снайпера, подстраивался под интересы студентов, которые выуживал из регистрационных анкет (включая анализ предпочтений по отраслям, как в случае с инженерами из нефтегазового сектора), и давал объяснения из прикладной области на понятном для студента языке, иногда даже с примерами из их собственной отрасли, вроде моделирования供应链 в логистике. У него было буквально преимущество в дополнительные 998 рук перед человеком-ассистентом — представьте, как один ИИ жонглирует тысячами запросов одновременно, в то время как человек еле справляется с десятком.
После реализации этого проекта мы начали задумываться: "а нужны ли школе преподаватели?" — особенно когда статистика показала, что студенты с ИИ-тьютором повышали успеваемость на 25-30%, как в аналогичных экспериментах от Khan Academy с их AI-ассистентами в 2024 году.
Конкурентное преимущество
ИИ снижает издержки, ускоряет процессы и повышает масштабируемость — это аксиома, подтвержденная кейсами вроде Amazon, где роботы в складах сэкономили миллиарды. Но если ИИ доступен всем — от стартапов до гигантов, — то преимущество теряется в шуме всеобщей автоматизации. Устойчивое отличие возникает только при эксклюзивных данных или уникальной интеграции в бизнес-процессы, как у Tesla с их проприетарными датасетами для автопилота. Так думается, когда охватываешь мировую арену, где Google и Microsoft дерутся за патенты на ИИ-модели, но если дело касается малого бизнеса, то эксклюзивные данные можно заменить на умение работать с данными или совершенные попытки их обработать — например, локальный анализ клиентских отзывов через open-source инструменты вроде Hugging Face, который дает преимущество в персонализации услуг. Уникальной интеграции в бизнес-процессы в контексте малого бизнеса тоже звучит как-то слишком громко, но и имеет место, конечно — взять хотя бы кафе, где ИИ оптимизирует меню на основе погодных данных и предпочтений посетителей, повышая выручку на 15%, как в реальных примерах из Starbucks' AI-driven recommendations.
Конкурентное преимущество начинается с простой интеграции ИИ в бизнес-процессы — не ждите идеала, внедряйте поэтапно. Необходимо начать понимать как направление ИИ развивается, как оно может помочь и какие задачи можно делегировать на младшего брата-робота — от чат-ботов для поддержки клиентов до предиктивной аналитики продаж, где, по данным McKinsey 2025, ИИ уже генерирует до 40% роста для SMB.
Этика
Замена людей на ИИ вызывает вопросы справедливости и социальной ответственности — это не просто техно-утопия, а минное поле, где один неверный шаг взрывает общественное мнение, как в скандале с Uber и их автономными такси в 2018-м, эхом отзывающемся до сих пор. Формально компания вправе оптимизировать ресурсы, минимизируя расходы на зарплаты. Но возникает конфликт между интересами акционеров, жаждущих прибыли, и общества, которое требует не оставлять людей на обочине прогресса. Этика требует искать баланс: переобучение сотрудников на роли, где ИИ бессилен, создание новых ролей вроде "ИИ-кураторов" для мониторинга алгоритмов, прозрачность решений — например, публикация отчетов о влиянии ИИ на рабочие места, как это делает IBM в своих этических гайдлайнах 2025 года, где подчеркивается "человеческий фактор" в AI-системах.
Увольнение
Прямое увольнение ради сокращения затрат может дать краткосрочный выигрыш — сэкономить 20-30% на фонде оплаты труда, — но ударить по репутации и доверию, как в случае с Klarna в 2024-м, где ИИ-ассистент заменил 700 сотрудников, вызвав волну критики и бойкотов. Альтернатива - поэтапное внедрение, сохранение ключевых людей с их экспертизой, перевод их на новые функции (например, контроль ИИ или работа с клиентами, где нужна эмпатия и нюансы человеческого общения, которые ИИ пока имитирует лишь поверхностно, как в тестовых чатах с GPT-4o, где эмоциональный IQ все еще хромает).
ИИ как замена
Сейчас полная автоматизация возможна только в задачах с четкой структурой и повторяемостью. В творческих и стратегических областях ИИ работает как дополнение, а не как замена, но его можно обучить мыслить в интересах бизнеса — взять AlphaGo от DeepMind, который не просто играет в го, а вдохновляет на новые стратегии в бизнес-моделях. Мне кажется долгосрочно ценность будет в человеко-машинных связках, а не в полном вытеснении — как в медицине, где ИИ диагностирует рак с точностью 95%, но финальное решение за врачом, или в образовании, где наш тьютор усиливает, а не уничтожает роль преподавателя, создавая симбиоз, который, по прогнозам Gartner на 2025, повысит производительность на 50% в гибридных системах.