ИИ-шиза как суицид для бизнеса: производительность vs PnL

На недавно прошедшей BROCONF 7 ½ среди докладов, помимо всякого прочего разного, был весьма примечательный и даже до некоторой степени забавный момент — когда два главных редактора арбитражных медиа выступали с докладами об одном и том же, но с совершенно разными взглядами на вопрос. В первом случае наш главный редактор Макс Огненный топил против бездумного использования ИИ. Он приводил вполне конкретные внутренние кейсы и подробно аргументировал свою точку зрения. И здесь важно не путать «против использования ИИ» с «против БЕЗДУМНОГО использования» — это две большие разницы.

Во втором же главный редактор ProTraffic Денис Черный начал свой рассказ с того, что он не согласен с Максом, ведь они, цитата: «Ускорили написание статей, снизив при этом расходы, а реклам нужно побыстрее и подешевле». И нет, автор не собирается рассуждать о том, какие плохие ProTraffic и какие хорошие Traffic Cardinal — хотя бы по той причине, что это последняя статья автора в TC. Однако сам прецедент запустил мыслительный процесс, который, вопреки казавшейся автору очевидности, очевидно, очевиден далеко не всем. Если коротко — ИИ действительно может ускорить…

А вот что он ускорит — рост профита или рост расходов, зависит исключительно от того, как будут выстроены процессы. И к сожалению, мы видим, что на волне ИИ-шизы многие игроки в сфере (да и за ее пределами тоже) выстраивают совсем не те процессы, которые могут ускорить профит.

Обо всем этом автор и предлагает вам поразмышлять, в, так сказать, прощальной статье. Погнали!

Рост PnL — не равно рост профита

Как это так, скажете вы, ведь Profit and Loss — это буквально отчет о доходах, расходах и финансовом результате. А вот так! Улучшение показателей на бумаге (ну или на экране) вовсе не означает, что бизнес стал зарабатывать больше в реальности. И в случае с медиа это особенно наглядно:

• Внедрение ИИ ускоряет производство контента.

• Контентмейкеров сокращают.

• Качество контента падает.

• Рекламодатели получают результат еще хуже, чем был до перехода на ИИ-рельсы.

И именно поэтому после слов Дениса Черного о том, что они ускорили производство контента благодаря ИИ, автор с его доклада ушел — ведь стало ясно, какого качества этот контент стал получаться.

И здесь, опять же, кто-то, вероятно, захочет возразить, мол, ну так просто нужно проверять текст после ИИ, и все будет хорошо. Штош… Да, но нет:) Все дело в том, что качественная проверка ИИ-текста, а если быть точнее — его глубокий рерайт, по трудозатратам сопоставим с написанием текста с нуля. Да, для новичков со страхом белого листа ИИ-генерация — это топ. Но для любого опытного автора/редактора — это скорее растягивание времени, нежели его экономия. То есть производительность, внезапно, падает, а не возрастает!

Что при этом мы видим в сфере, да и за ее пределами? Правильно, мы видим то, что подхватившие ИИ-шизу искренне верят, что якобы использование ИИ — это априори ускорение производительности. Хотя на деле это не так! Для понимания: это как если бы на автомобильном заводе поставили конвейер на всех циклах, кроме непосредственно сборки автомобиля. Да, у вас каждый день будет Х10 (условно) деталей. Но какой в этом смысл, если бригада, которая эти детали собирала вместе, осталась в том же составе?

Хотя… В случае с автозаводом смысл есть — запчасти хотя бы можно продать. А вот черновые тексты (А любой ИИ-ген — это априори именно черновой текст. Ведь пока он не проверен — его нельзя считать финальной версией), продать не получится.

Соответственно, варианта всего два, либо:

• переход на ИИ-рельсы лишен всякого смысла;

• качество контента падает, и реклам продают кал.

А ведь даже кал, по-хорошему, нужно хотя бы просто вычитать — чтобы вместо «мы лучшие, лей на нас» там случайно не оказалось что-то вроде «люби детей вместе с нами». И одно дело если количество этих вычиток адекватное. Совсем другое, когда хотят по 300+ ИИ-статей в месяц на редактора. Сами понимаете, какое там будет качество…

Люди — пельмеши на блюде

В торговле да и в жизни есть очень хороший принцип — чтобы преуспеть, нужно понять, чего реально хочет визави. И вот почему-то многие считают, якобы все хотят если не win-win, то хотя бы заработать бабок. И так-то оно так, да только между заработать бабок себе и заработать бабок овнеру есть огромная разница. Более того — даже овнеры, вопреки расхожему мнению, хотят не бабок. Прикиньте, да? Точнее — не просто бабок. Овнер хочет, чтобы бабки «зарабатывались», то есть он хочет минимизировать свое участие в процессе. Для этого он нанимает менеджера-управленца. Но вот незадача — менеджер-управленец хочет ровно того же. При этом, в отличие от овнера, место которого обычно непоколебимо, управленец хочет сохранить еще и свое положение.

И что у нас из этого получается? Правильно — что управленец будет юзать желание овнера минимизировать свое участие ради достижения собственных интересов. Безусловно, это не аксиома — бывают исключения, когда управленец честно отрабатывает свою роль и выводит компанию из кризиса. Но есть нюанс: такое редко происходит на фоне «глубоких оптимизаций». Почему? Да банально потому, что управленец тоже человек, тоже в найме и прекрасно понимает, что завтра точно так же могут оптимизировать уже и его самого. Получается 2 в 1 — страх потерять свое положение и понимание, что овнер не хочет погружаться в дела. А значит что? Правильно — будут рисоваться метрики. И вот здесь ИИ-шиза позволяет прям наворотить делов…

Почему? На этот вопрос уже был дан ответ в прошлом разделе: потому что, в отличие от станка на заводе, станок по производству контента делает хуже, а не лучше человека. Хотя… те же Ламбы собираются преимущественно ручками людей, а вот у АвтоВАЗ степень автоматизации несравнимо выше. Так что даже в случае с машинами все не так однозначно. И все же между хорошей железякой и хорошим контентом есть большая разница. Железяка взаимодействует с физическим миром, а контент — с сердцами и умами… Означает ли это, что невозможно создать ИИ, который делал бы контент лучше, — отнюдь! Потенциал ИИ огромен, и заменить контентщиков он может. Вот только вкладываться в разработку такого ИИ никто не станет, потому что это миллиарды миллиардов, которые отобьются примерно никогда.

И ровно по этой же причине на заводах Lamborghini большую часть работы делают ручками. Не потому, что невозможно создать идеальный станок — его создать возможно. А потому, что этот станок никогда не окупится. Даже ракеты Илона Маска, при всей его искренней страсти, а быть может, и фанатичности к машинами, на наиболее сложных этапах создаются ручками… Просто потому, что даже у Маска математика пока не сходится. Зато она прекрасно сходится у Дениса Черного. Расходы сократили, контента стало больше, и на фоне сокращения расходов PnL вырос — Денис молодец. О том, что фактическая прибыль упала при этом, почему-то не говорят. Возможно, Денис об этом не говорил, потому что она еще не успела упасть. Но в эпоху, когда реклы считают каждую копейку, ее падение неизбежно.

Прочие потери

Впрочем, когда именно это будет — никто не знает. Может, завтра, может, через год, может, через 5–10 лет, а может — еще вчера. И с этой точки зрения в качестве отработки гипотезы оптимизация действительно может казаться здравым решением. Мол, ну мы потестим, а потом, если что, вернем все как было. Но есть нюанс — как было, вернуть не получится. Все дело в том, что есть проблема так называемого ИИ-налога.

А именно:

• Потеря стиля — если мы говорим о медиа, то регулярные читатели неизбежно заметят разницу.

• Техдолг в виде багов — применительно к разработке, чрезмерное использование ИИ часто приводит к тому, что по мере усложнения проекта наступает этап, когда проще сделать все заново, чем пытаться фиксить целые цепочки багов.

• Репутационные потери — репутация создается годами. Нельзя просто взять и сказать реклам «мы все поняли, теперь будет норм, дайте денях».

• Потеря конкурентных преимуществ — подобно репутации, влияние на рынок также выстраивается не за один день.

• Клиентская поддержка — все вы наверняка сталкивались с ИИ-поддержкой в различных сервисах. И как вам оно, посоветуете компанию своим друзьям? :D

• Рекрутинг — отсеивание сотен и тысяч неподходящих кандидатов — это прекрасно. Но вообще, роль рекрутинга в поиске подходящих. От того, что алгоритм слепо всех реджектит, позиция не закроется.

А ведь человек, если он, конечно, вменяемый, а не «проезжий пассажир», подобного просто не допустил бы. И можно было бы написать еще много-много всякого — но не будем уходить далеко от арбитража. Учитывают ли все эти нюансы, когда показывают овнерам очередные метрики? Возможно. Делают ли на этом акцент — автор не знает. Зато знает принцип Гудхарда, согласно которому «метрика, ставшая целью, перестает быть хорошей метрикой»…

ИИ — топчик

Получается, нужно срочно отказываться от ИИ? Отнюдь! ИИ — это действительно крутой помощник. И он действительно может повысить производительность. Но важно понимать разницу между качественной производительностью и количественной. Так, например, применительно к текстам умелый автор с помощью ИИ может создать более качественный контент за единицу времени, чем создавал бы только вручную (а может и не создать — зависит от того, как именно он будет использовать ИИ). Разве плохо сделать более качественный текст? Как будто бы нет.

И совсем другое дело, когда на место одного более качественного текста придет 10 слоп-текстов. Да, какое-то время читатель их почитает. А потом перестает. Причем ему для этого даже не обязательно понимать, человек их пишет или ИИ. И точно так же абсолютно со всем: работодатель, который отдал рекрутинг нейронке, быстро попадет в слуховые каналы, и ему перестанут отправлять резюме. Софт, который будет постоянное баговать, перестанут юзать — ибо это неудобно. От компании, у которой вместо человека отвечает робот, уйдут к конкурентам, где техподдержка живая.

Совсем другое дело, если:

• ИИ помогает — опытный специалист может делать свою работу еще лучше, а не просто быстрее штамповать результат.

• Нейросеть берет на себя рутину — а иногда для этого даже нейросеть не нужна. Достаточно просто уделять адекватное внимание автоматизации (это, кстати, отдельный вид ИИ-шизы, когда задачи «скрипта» зачем-то вешают на нейронку со всеми вытекающими…).

• ИИ дает новый взгляд — не заменяет собой аналитиков, а показывает то, что теряется из поля зрения человека.

• Результат на дистанции — когда эффективность внедрения ИИ проверяется по реальным бизнес-показателям, а не по количеству сгенерированных текстов, строк кода или обработанных заявок.

• Отсутствие спешки — когда все начинается как небольшой эксперимент и постепенно масштабируется, а не когда ставится задача во что бы то ни стало перейти на ИИ-рельсы.

• Экономия экономна — когда оптимизация расходов на одном этапе не превращается в удорожание всех последующих.

• Использование потенциала — высвободившиеся благодаря ИИ ресурсы можно (и нужно!) направить на развитие продукта, новые направления или другие задачи, которые создают дополнительную ценность. Если же речь просто о сокращении ФОТ — тогда не стоит путать сокращение затрат с ростом эффективности.

Короче говоря, ИИ — топчик. А вот бездумная вера в то, что ИИ представляет собой воплощение кнопки «бабло», — путь в никуда. Равно такой же путь в никуда рост производительности или операционной прибыли на фоне снижения фактической прибыли и качества продукта. И если после всех этих оптимизаций компания производит в десять раз больше продукта, но зарабатывает меньше — это не рост производительности. Это просто способ быстрее оказаться в ситуации, оказываться в которой никто изначально и не собирался.

Саммари

ИИ способен существенно ускорить бизнес-процессы и не менее существенно сократить расходы — но это еще не означает, что внедрение ИИ автоматически делает бизнес прибыльнее. Бездумная оптимизация может привести к падению качества продукта, потере клиентов и скрытым издержкам, которые проявляются далеко не сразу — зато очень и очень больно. И если на бумаге бизнес стал эффективнее, а в реальности начал зарабатывать меньше — что-то пошло не так. Проблема не в нейросетях — проблема в тех, кто их использует.