Рэйчел Вудс, основательница The AI Exchange и бывший дата-сайентист Meta, обсуждает с Нейтаном Лабенцем практическое применение ИИ в современном бизнесе. В центре внимания — переход от хайпа к реальным стратегиям внедрения, риски публичных запусков и методы автоматизации рабочих процессов, которые позволяют компаниям адаптироваться к стремительно меняющемуся технологическому ландшафту.
🚀 Путь от дата-сайентиста Meta до ИИ-инфлюенсера 1:19
Рэйчел Вудс обладает уникальным бэкграундом: она работала специалистом по анализу данных в Meta, где занималась системами ИИ для рекламных платформ малого бизнеса. Позже она основала Vinebase — платформу электронной коммерции для небольших виноделен, которую успешно продала компании Quirksey в 2022 году.
Свой нынешний проект, The AI Exchange, Вудс начала с запуска аккаунта в TikTok 1 ноября 2022 года — за месяц до того, как релиз ChatGPT вызвал глобальный интерес к языковым моделям. На текущий момент её контент ежедневно охватывает около 100 000 человек.
Статистика её аудитории в TikTok опровергает стереотипы о платформе:
- 90% зрителей старше 25 лет.
- 50% зрителей старше 35 лет.
- Основную часть составляют лидеры бизнеса, основатели стартапов и инженеры из США, которые делятся её видео в корпоративных Slack-каналах.
💼 Консалтинг для корпораций: запросы реального сектора 7:48
Вудс отмечает, что спрос на профессиональную экспертизу возник мгновенно. После размещения ссылки в описании профиля 1 января 2023 года, уже через 24 часа она получила шесть заказов на платные консультации. С начала года она провела более 100 звонков с представителями бизнеса.
Одним из самых необычных кейсов в её практике стало приглашение на двухчасовое заседание совета директоров публичной фармацевтической компании. По словам Вудс, топ-менеджмент использовал её в качестве «резонатора» для формирования ИИ-стратегии в условиях, когда технологии меняются быстрее, чем циклы планирования.
По наблюдениям гостьи, большинство компаний (включая представителей списка Fortune 500) не закладывали ИИ в свои дорожные карты или бюджеты на 2023 год, и сейчас они вынуждены экстренно адаптироваться к ситуации.
🛠 Стратегия внедрения: внутренние операции против внешних продуктов 10:56
Вудс разделяет использование ИИ в бизнесе на две ключевые категории:
- Улучшение внутренних операций (оптимизация рабочих процессов сотрудников).
- Предложение новых услуг/продуктов клиентам.
Она настоятельно рекомендует компаниям начинать с первого пункта. По мнению Вудс, риск при запуске внешнего ИИ-продукта сегодня крайне высок из-за непредсказуемости технологии. Внутреннее использование позволяет создать петлю обратной связи, обучить команду (повысить «ИИ-грамотность») и понять ограничения моделей, прежде чем предлагать их клиентам.
В качестве практического шага она предлагает проводить внутренние хакатоны. Это дает сотрудникам пространство для экспериментов с задачами, которые они обычно считают рутинными и скучными.
📈 Эволюция моделей: почему GPT-4 меняет правила игры 25:34
Нейтан Лабенц и Рэйчел Вудс сошлись во мнении, что переход от GPT-3.5 к GPT-4 стал критическим качественным скачком. Лабенц утверждает, что GPT-3.5 требовала сложного «промпт-инжиниринга» и постоянных правок, тогда как GPT-4 демонстрирует «профессиональный уровень рассуждений» и гораздо лучше справляется с контекстом.
Основные преимущества GPT-4, отмеченные в дискуссии:
- Способность понимать сложную разметку (например, четко различать документ А и документ Б при синтезе данных).
- Возможность работать без большого количества примеров (zero-shot).
- Надежность выполнения инструкций, связанных с ролью эксперта (например, «действуй как опытный рекрутер»).
Тем не менее, Вудс считает, что мы находимся лишь на уровне 2–5% от потенциала использования этих технологий обществом. По её мнению, многие до сих пор используют бесплатные версии моделей или не понимают аспектов конфиденциальности данных, что тормозит массовое внедрение.
🤖 Автоматизация по методу Рэйчел Вудс 36:54
В рамках The AI Exchange Вудс использует ИИ для микро-задач, которые раньше было слишком сложно или дорого автоматизировать. Вместо использования классических NLP-методов она применяет скрипты на Python, которые обращаются напрямую к API GPT.
Примеры автоматизации в её бизнесе:
- Анализ обратной связи: Скрипты обрабатывают данные из форм регистрации, выявляя общие темы и боли клиентов для формирования контент-плана.
- Реперпозинг контента: Текст из видео в TikTok автоматически перерабатывается в черновик поста для LinkedIn.
- Персонализация рассылок: Система сопоставляет прошлые проблемы бизнеса пользователя с новым контентом и предлагает его в письмах.
«Иногда кажется, что ты потратил 100 часов на задачу, хотя на самом деле это заняло 15 минут благодаря ИИ», — отмечает Вудс.
⚖️ Риски, безопасность и Open Source 49:43
Обсуждая запуск Bing AI (Сидни) от Microsoft, Вудс рассказала, что была в числе приглашенных инфлюенсеров на закрытое мероприятие компании. Несмотря на первоначальную нестабильность и «агрессивность» бота, она считает, что ранние запуски полезны: они дают компаниям бесценный опыт и фидбек, который невозможно получить в лаборатории.
Относительно открытых моделей (таких как Llama от Meta или Alpaca), Вудс дает осторожный совет: компаниям не следует внедрять решения без коммерческой лицензии в свои основные продукты. Она полагает, что использование таких моделей внутри компании для тестов допустимо, но публичный запуск недоработанного чат-бота на базе Llama может привести к репутационным потерям.
🔮 Будущее: работа как отпуск? 1:07:52
Главная надежда Рэйчел Вудс связана с изменением самой концепции труда. Она мечтает о мире, где люди будут работать меньше (ближе к честным 40 часам в неделю или даже меньше), а сама работа станет похожа на творческое вдохновение, которое мы испытываем на отдыхе.
Главный страх гостьи — централизация технологий. По мнению Вудс, будущее, в котором только 1% компаний контролирует и использует ИИ, будет гораздо хуже, чем будущее с широким доступом к технологиям и здоровой конкуренцией. Она видит свою миссию в демократизации доступа к этим знаниям.
