Добрый день! Возник спор. Надеюсь, что вы поможете его разрешить. А также интересно с точки зрения эксперимента, насколько хорошо умеет определять материал по фото Искусственный интеллект.
Материал на фото - натуральная кожа, спилок, байкаст или кожзам?
ИИ анализ говорит:
Анализ материала: Спилок с полиуретановым покрытием (байкаст)
Аргументы в пользу этой теории (по силе убывания):
1. Ворсистая изнанка — главное отличие от кожзама
На фото, где отгибается край, видна ворсистая, волокнистая структура, похожая на замшу. Это бахтарма — изнаночная сторона спилка. У обычного кожзама на изнанке всегда тканевая сетка, трикотаж или флизелин, а не кожаные волокна.
2. Отслаивание покрытия плёнкой — главное отличие от натуральной кожи
Верхний слой сходит лоскутами, как краска или плёнка, обнажая тёмную шершавую основу. Натуральная лицевая кожа никогда так не облезает — она единый монолит, который может истираться или трескаться, но не отслаиваться. Это классическая деградация клеевого соединения между PU-плёнкой и спилком.
3. Тёмный пористый слой под отслоившимся покрытием
В местах повреждений виден не тканевый, а именно кожаный шершавый слой — сам спилок. На него заводским способом была наклеена полимерная плёнка с тиснением под натуральную кожу.
4. Мелкая сетка трещин («паутинка») на поверхности
На глянцевых участках видны характерные мелкие трещинки. Натуральная кожа стареет иначе — образует глубокие складки и заломы. Такая мелкая паутинка — признак растрескивания именно полиуретанового слоя, потерявшего эластичность.
5. «Пластиковый» глянцевый блеск поверхности
Рисунок пор и текстура выглядят слегка искусственно — характерный признак тиснённой PU-плёнки, а не естественного лицевого слоя шкуры.
6. Слишком тонкий верхний слой
На фото, где оттягивается край, видно, насколько тонок «кожаный» слой. У натуральной кожи толщина заметно больше.
Вердикт
Основа: натуральная (спилок — нижний слой шкуры)
Верх: искусственный (полиуретановая плёнка с тиснением)
Коммерческое название: байкаст (bycast leather)
Насколько верны аргументы и вердикт искусственного интеллекта?
«Лопнет-лопнет! Обязательно лопнет!» – радостно потирают ладошки скептики, азартно считают потраченные миллиарды, тычут пальцем в убытки, в отчёты с минусами. Всё сходится: расходы есть, отдачи нет – крах неизбежен. Это же очевидно!».
Слышатся уже привычные разговоры: технологическая мода, займёт свою нишу, лопнет, доткомы, уже проходили, блокчейн, не взлетит, крипта, NFT ...
ИИ пытаются ставить в один ряд с предыдущими технологическими революциями: паровой двигатель, автомобиль, электричество, компьютер, интернет, смартфон. Всё это действительно меняло мир — усиливало человека, расширяло его возможности, ускоряло передвижение, расчёты и коммуникации.
Но на этот раз аналогия не работает, меняется не инструмент - меняется сама суть труда.
Разговор не о хайпе, технологиях или прибыли. Вопрос про будущее: кто окажется лишним.
Пусть и дальше "эксперты" с умным видом рассуждают про переоценку инвестиций, коррекцию ожиданий, волатильность рынков - разговор ради разговора, когда сказать по существу нечего, выясняют, что же такое ИИ: Продукт? Улучшенный офисный инструмент? Продвинутый автокомплит, Т9 на максималках? Рынок? Новая отрасль?
А мы давайте оторвемся от созерцания нарисованных ими инвестиционных графиков, от бесполезных пресс-релизов с процентами по шкале очередного ничего не говорящего теста и заглянем в будущее, тогда нам станет заметен масштаб происходящего.
Мир вот-вот изменится необратимо.
Аннушка уже разлила масло.
Акт I. Когда робот «поумнеет»
Часто спрашивают: когда робот станет умнее человека?
Полноте, в узких, формализуемых задачах робот давно обогнал среднего обывателя, идущего с горшка на работу и до самой пенсии на всю катушку использующего свой IQ≤100, что бы ни значил этот странный показатель.
Тогда возникает другой вопрос: если ИИ уже так умен, почему он до сих пор не вытеснил людей?
На это есть причины.
Нынешний ИИ – это не законченный продукт, а демонстратор технологий.
Мы живём в фазе взрывного роста. Прогресс несётся семимильными шагами, на бегу теряя тапки. Пока ты дообучаешь под себя вчерашнюю модель, сегодняшняя уже делает нужное бесплатно, «из коробки». В таких условиях доводить что‑то до коммерческого применения бессмысленно.
Но это временно.
Рост замедлится, модели доведут до кондиции, нарежут ломтиками и дольками ИИ‑агентов, оптимизируют, заточат под узкопрофильные задачи, снабдят заводскими настройками, прооркестрируют.
Подписка, которую сегодня платят пользователи – не ради прибыли. Это настроечный параметр, регулятор очереди желающих. Монетизация отложена на потом: даже рекламные бюджеты, которые ИИ-сервисы начинают перетягивать у поисковиков, сейчас – не цель бизнеса, а побочный заработок. Пока основная цель – приучить потребителя к бренду, занять позиции.
Для того, чтобы развернуть масштабный бизнес, кое-чего не хватает, но скоро всё кардинально изменится.
Аннушка уже разлила масло.
Акт II. Чего не хватает
Не хватает мощностей.
Во внезапно открывшейся эволюционной гонке вычислительных ресурсов катастрофически мало даже для обучения моделей, отсюда взлёт цен на память и чипы.
Кто-то полагает, будто все это затеяно, чтобы жонглировать словами, пилить мемасики про котиков, решать философские шарады, школьные олимпиады или потеснить британских ученых?
Нет. Цель бизнеса – получить прибыль. Ему не требуются говорящие головы, нужны железные рабы.
Мозгов у ИИ достаточно. На очереди – глаза.
По всему миру строятся гигантские вычислительные центры, способные в реальном времени переваривать миллионы видеопотоков.
Строящийся Дата-центр
Именно под это вливаются миллиарды. И именно здесь лежит источник будущей прибыли.
Следите за руками, я покажу, откуда готовится обогащение.
Акт III. Камеры как универсальный инструмент монетизации
Пожарная сигнализация
Классическая пожарная безопасность – это километры проводов, сертифицированные проектировщики, монтажники, обслуживание, регламенты и проверки. Дорого, долго и сложно, посмотрите, на это.
Обычная "несложная" пожарной сигнализации. Датчики, линии, монтаж "собери паззл"
А теперь – новая схема:
Камеры. Интернет. Подписка.
Вот как это работает уже сейчас.
1/2
ИИ видит дым, искры, пламя. Определяет тип возгорания, очаг, площадь, интенсивность. Сам вызывает пожарную охрану, передаёт координаты и описание.
Датчики, кабели, ручная настройка, штат обученных специалистов становятся избыточными – в утиль.
Рынок не потерпит компромиссов, будет не «частичное внедрение», а полный передел. Winner takes all.
Охрана
Тот же набор камер заменяет сторожей и вахтеров. Вот как это работает.
1/2
Кто пришёл, куда пошёл, где задержался, что взял и с чем вышел. Фиксируются вторжения, попытки кражи, подозрительное поведение.
Человек устаёт, отвлекается, зевает и ходит курить. Камера следит неусыпно.
Цена вопроса? Камеры у вас уже есть. Старым клиентам на подписку скидка.
Человек для контроля принятых решений, олицетворения ответственности останется, но как массовый исполнитель – он лишний.
Торговля, склады, пункты выдачи
Камера стережёт товар, знает, где лежит, сколько осталось, кто и что взял. Ошибки учёта, пересортица, «не сошлось по базе», пропало – прошлое.
Магазин самообслуживания больше не нуждается в продавце. Покупатель зашел, выбрал товар, оплатил на выходе.
Пункты выдачи заказов (Озон, ВБ). Показал код – дверь открылась, пройдите к стеллажу № …, ваша доставка – место №… Выдача состоялась.
Камера видит. Камера проверяет. Камера пишет. Человек лишний.
Дороги
Умная дорожная камера зафиксирует: превышение скорости, поворотники, неправильные обгоны, стоянку, парковку, разметку, создание помех, «зебру», ремень безопасности, езду по обочине, опасное вождение, телефон за рулем. И без устали штрафует.
ГИБДД подпишется. На всю страну сразу.
Камера как универсальный сенсор
Камера с ИИ – это не просто «глаз». Это универсальный сенсор.
Под удар попадают: обходчики, обследователи, контролёры, дежурные, операторы, инспекторы, сортировщики, приёмщики …
Не одномоментно и не везде, но без альтернативы в долгой перспективе.
Профессии, где человек смотрит глазами и принимает простое решение, оказываются избыточными.
Робот не устаёт. Робот не отвлекается. Робот бдит круглосуточно.
Война – двигатель прогресса
На военные технологии человечество потратит любые деньги, цена значения не имеет. Поинтересуйтесь бюджетом Пентагона. Тот, на чьих серверах будет столоваться армия дронов, в накладе не останется.
Лучше один раз увидеть …
Вычислительная мощность дата‑центров нужна не для текстов и размышлений. Она требуется для распознавания образов и потокового видео.
Этот рынок огромен, не монетизирован и будет расти лавинообразно.
Кто контролирует серверы – контролирует бизнес и станет жеребцом, который покроет весь мир.
Вы по-прежнему думаете ИИ–пузырь вот-вот лопнет? Повторяйте чаще.
Акт IV. Роботизация без фантастики
На что годен слепой раб? Играть в слова, сочинить сказку, задушевно чесать язык, калякать бумажки, рассуждать о вечном, решать господину загадки на тему: два отца и два сына нашли три апельсина ...
Ничего не напоминает?
Да что может этот ваш чат? Болтовня о том-сём, красиво сверстанные отчёты, яркие презентации, сводки, таблицы, инструкции, языковые конструкции, резюме, маркетинговые мантры, брифы, дайджесты ...
Полагаете бизнесу нужны бесконечные вереницы токенов пустопорожнего трёпа и Эвересты из макулатуры, а чтобы подсобить манагерам перерабатывать слова в слова и надувают ИИ-пузырь?
Нет.
Взращённый и выпестованный зверь прихлопнет офисный планктон походя в погоне за своей настоящей добычей.
Так кто же цель?
– Поднимите мне веки! Вижу! Человек-работник! ВОТ ОН! – и уставит на него железный палец.
Если полноценный антропоморф окажется дорогим и сложным, рынок поступит просто: камера – глаза. ИИ – мозг. Остальное изобретено и отработано до нас: дешёвые исполнительные механизмы – толкатели, захваты, прижимы, кантователи, доводчики. Пластик, металл, электрика, пневматика, гидравлика. Никакой фантастики.
Устанавливается камера. С ленты конвейера толкатели и захваты разделяют с нечеловеческой точностью и скоростью: чермет, цветмет, ткань, бытовую технику, древесину, органику, бумагу, стекло по цветам, пластик по сортам.
1/5
Свалка превращается из головной боли в источник сырья.
Удобрения – адресно. Химикаты – дозированно. Сбор урожая – индивидуально. Продукция проверяются на форму, цвет, повреждения, комплектацию. Брак – в сторону. Годное – дальше. Упаковка, маркировка, укладка – всё автоматизировано.
Вы тоже видите на этих картинках толпы безработных?
1/2
Сложные действия на деле – цепочка простых операций.
Многое можно заменить камерой и набором дешевых манипуляторов.
Не нужны ни терминатор, ни шагающее шасси, ни аккумуляторы, ни пятипалый манипулятор с десятками степеней свободы.
Не для всего, но для большей части повторяющихся работ достаточно камеры и набора дешёвых исполнительных механизмов.
Раньше для автоматизации требовались: редкие специалисты, управляющие программы, калибровка датчиков, настройка, отладка, перенастройка и снова отладка.
Теперь будет так:
«На транспортере появится деталь, сбросишь толкателем. Захватом подцепишь на крюк, макнешь на пять минут в кислоту, сполоснешь из форсунки, сбросишь на покрасочный стол, покрасишь, перевернешь кантователем, красишь еще раз и манипулятором на запекание в печь. Что не ясно – Инструкция на стенде. Телефоны – ниже».
ИИ видит, понимает, корректирует. Программирование – устно, обучение – показом.
Роботизировать рабочее место полностью не удастся, скажете вы? В таком случае уволят половину персонала, оставшиеся счастливцы из последних сил будут конкурировать с железякой за киловатт-час риса и, в конечном итоге, все равно вылетят за ворота.
Акт V. Антропоморф
А что, если …?
Посмотрите видео.
Десять метров в секунду! Вы можете бежать со скоростью олимпийского чемпиона?
Так обстояли дела год-два назад.
Медали по бегу на Олимпиаде 2028 для всех дистанций можно выдавать заранее.
Вы умеете крутануть сальто?
Хорошо ли вы держите удар, равновесие?
Вопрос передвижения антропоморфа закрыт, работает, проверено практикой.
Ноги есть, а что с руками?
Вы видели это?
А это?
Как вам студенческая поделка из говна и палок пластмассы и ардуино?
Человеческая кисть – сложно?
Этому видео десять лет.
Этому – одиннадцать.
Механика давно не проблема, затык в управлении. Вам подсказать на каких серверах захостятся командные центры?
Может быть изделие «Антропоморфный робот» окажется запредельно дорогим?
А давайте посчитаем, уважаемые кроты.
Когда продукт выходит в серию, его цена определяется стоимостью материалов и сборки. Первые Segway стоили около 5000 долларов. Аналогичный по функционалу девайс сегодня – в пять-десять раз дешевле. Сколько стоили первые 3Д-принтеры? Почём они сейчас?
То, чего еще нет, оценим по аналогии, без претензии на точность, порядок цифр, два пальца плюс-минус.
Возьмём автомобиль среднего класса. В нём несколько десятков исполнительных механизмов: (стеклоподъемники, регулировки сидений, зеркала, климат-контроль, дворники, омыватели, ABS, ESP, помпы, вентиляторы, соленоиды, актуаторы, шаговые двигатели, микроприводы). И при этом нет мифрила, анаптаниума, экзотических сплавов или секретных ингредиентов. Металл, пластик, электроника, медь. Редкозёмы, драгметаллы? В следовых количествах. Неодим? Бросьте, постоянные магниты – массовое, серийное, давно освоенное изделие.
Считаем: стоимость – 5 000 000 рублей, вес – 1250 килограммов. Получаем 4000 рублей за килограмм при продаже «вразвес».
Введём поправочный коэффициент, как-никак высокотехнологичное изделие, не мелочимся, умножим на пять!
Итого 20 000 рублей за килограмм.
При серийном изготовлении слуга-карлик (50 кг убойного веса) обойдется примерно в миллион рублей.
Где применять и какова выгода?
Торговля: собирать грязные разносы, катать с парковки тележки, расставлять товары на полки. Агрокомплекс: шпалеры виноградников до горизонта, теплицы с бесконечными рядами огуречных грядок, прополка, сбор, сортировка …
Человек просит заработную плату от 25 000 рублей «на руки» => ФОТ 40 000 => годовой – полмиллиона.
Замена двух работников одним роботом окупится за год, дальше – чистая прибыль. Робот может работать круглосуточно, вы же помните, на непрерывном производстве четыре смены?
Под раздачу попадают профессии с простой моторикой: монотонные, цикличные, малоответственные операции, где требуется повторять одни и те же движения снова и снова, не ошибаясь, не уставая, не отвлекаясь.
Про вредные и опасные условия даже говорить неловко: каски, маски, противогазы, краги, наколенники, беруши, медосмотры, инструкции по ТБ, страховки, тёплая одежда, кондиционер, комнаты отдыха и приёма пищи …
Роботу всё это не нужно.
Военное применение. Всего за миллион вы получите идеального солдата, беспрекословно идущего на смерть. Ранен? В ремонт. Убит? В переработку.
Акт VI. Почему новые рабочие места не появятся
« – Падаждити! – закричит скептик. – Освободившиеся рабочие сменят профессию, появятся новые рынки труда, такое уже было раньше … индийские ткачи … водители кобыл … землекопы …».
Вы кого хотите надуть? Потерявшую работу пятидесятилетнюю продавщицу, обладательницу варикоза, невроза и врожденной тяги к обжуливанию покупателей? Каким новым фокусам вы планируете её выучить старую собаку: системному проектированию, UX-дизайну, Big Data аналитике, DevOps-инженерии? С полпинка - немного поработать над личными скиллами, подтянуть алгебру за восьмой класс, прокачать ability лаять на посетителей и дело в шляпе. Или может быть ей попробовать себя в балете?
А давайте выдрессируем замшелого, вечно поддатого мужичка, асфальтоукладчик которого теперь водит робот (драйвера прилагаются), чему-нибудь эдакому, например езде не цирковом велосипеде? Пусть попотеет! HR утверждает, ради upskilling каждый может проявить personal agility и время от времени совершать career pivot, как раз случай представился.
Зачем предпринимателю неудачник, только что вышвырнутый с работы роботом? Забудьте. На новых производствах, сразу спроектированных под ИИ, человеку делать будет нечего.
Раньше машины заменяли мускулы, теперь под замену попадает мозг.
Это не переход от лошади к автомобилю или от лопаты к экскаватору. На свалку отправляется человек.
Исторически ценность работника определялась полезностью его труда. ИИ эту связку рвёт.
В пределе стоимость любой работы равна цене электричества и амортизации железа. Всё, что работник может создать руками, ногами, глазами, языком и головой, робот сделает дешевле и лучше.
Смирись, ты устарел.
Ты больше не актив и даже не ресурс.
Ты – накладные расходы.
Неужели всё так ужасно, почему об этом не кричат на каждом углу?
Одним положено в пастельно-карамельных тонах оптимистично расписывать прекрасное будущее, завлекая инвесторов.
Другим – не пугать избирателей.
Третьи выражают мягкую озабоченность: «Мы допускаем локальное сокращение занятости в отдельных секторах экономики на 30–50%, но рынок в среднесрочной перспективе компенсирует эти изменения за счёт создания новых рабочих мест».
Всё важное стоит до слова «но».
Акт VII. AGI, творчество. Цой жив!
Что такое AGI?
Мы не знаем, как устроен наш собственный мозг и понемногу перестаём понимать как работают нейросети. Каким мерилом определять интеллект, координатой на протарированной шкале IQ, у нас правее, значит труба повыше, а ваш дым пожиже? IQ=100 – очень условная граница. Достиг её робот или еще нет? Каков ваш Intellect Quality? 120? 150? Говорите громче, я плохо слышу! Ого! Что, в самом деле? Целая докторская диссертация? Добавьте пять серверных стоек к эмулятору этого господина!
Извиняйте за многословие и резкую смену стиля. Акт писан на эмоциях не совсем в трезвом, а скорее в совсем не трезвом виде и особо не вычитыван. Зато не будет обвинений в соавторстве, повадились тут некоторые, одни еще статью не выкатили как другие не читая уже орут "нейрослоп", хотя сами годны только срать в комментах. Кому не нравится, можете не читать, мне всё равно, как хочу, так и излагаю, а почему "бомбануло" - узнаете ниже.
Фантасты прошлого любили попрожектёрствовать: как наши космические корабли бороздят просторы вселенной, по титанической насыпи Спиральной Дороги несутся исполинские атомные поезда, весь тяжелый труд выполняют могучие машины. Рай на земле.
Вопрос, чем же в этом прекрасном будущем займется человечество, освещался туманно.
Идеологически прошаренные требовали: сливайтесь с нами в Великом Кольце, чтобы нести во все концы необъятной Вселенной могучую силу разума, побеждая косную неживую материю!
Менее озабоченные переделом миропорядка предлагали погрузиться в искусство, культуру, науку.
Отлично! Допустим, кто-то большой и добрый станет кормить нас задаром, а мы и погрузимся! Все погрузились? Прям по списку и пойдем, но хаотично, чай не робот какой, человек, звучу гордо, значит право имею.
Об искусстве, культуре и поговорим, науке тоже достанется!
– Так-так-так, - обрадуется кто-то. – Сейчас заведёт шарманку про шестипалые картинки. Как же мне надоело это однотипное "искусство".
Каждый видит то, что хочет увидеть. Среди океана нагенерированных изображений не сплошь анатомические уродцы, есть разные стили, техники, качество, в конце концов людям нравится!
Оцените иронию, даже у нейро-хейтеров КДПВ сгенерированы! Им можно, а я что, рыжий? Выдавил из робота изображение робота, грешен, кнопку тыкал, матерился промптами и даже немного пофотошопил.
Картинки, говорите, однотипные, души не видно? Да что вы знаете о ремесленничестве!?
Пикассо создал около 50 000 работ, в каждую вложил кусочек себя, муза лиру в клочки растеребонькала. Ага-ага. Типичный хуякс-хуякс и в продакшн, вайбкодеры обзавидуются.
Робот рисует с ошибками? Не так ложатся тени, тошнит от нарушенной перспективы? Где? Вот тут, обведено кружочком?
Айвазовский - "наше всё" в маринистике, шесть тысяч картин, Карл! Череда волн до горизонта, поищем "Девятый вал", пересмотрим все? Укачает любого, с непривычки и блевануть недолго. Вы знали, что мастера критиковали еще при жизни: волны театральны, свет не ложится и слишком декоративен, такой пены не бывает, струйки и брызги не по фэншую? Ну и что, художник так видит, людям нравится!
"Куда люди, туда и Марья слепая", слыхали поговорочку? Айвазовскому шельмовать можно, а робот, значит, пальцем деланый, тени у него не той системы.
Пройдемся по кичу. Валеджио. Вы сможете отличить в сонме забивших инет озброенных полуголых девок руку Бориса от выдачи генератора? Как? По фасону бронелифчика? Хотите я сгенерирую еще трэша? Четыре за раз. Мне не трудно!
С художниками всё ясно, вжик-вжик-вжик, уноси готовенького. Остальным тоже достанется на орехи. Они еще тёпленькие, но зима близко.
Посмотрите это видео.
Острое чувство кринжа прилагается, но алгоритмы улучшатся и на экраны выкатится армия нестареющих, согласных на все цифровых клонов. Кто это будет смотреть, спросите вы?
Оскароносненько
Будут. Вкусы у людей разные, кто-то же смотрит это, говорит понравилось, по мне так за подобное надо отбирать "Оскара" или я нихрена не понимаю в искусстве. Не вредничайте, хуже не будет. Голливуд уже не торт.
Каждый сам себе режиссёр!
Кадр из мультфильма "Фильм, фильм, фильм"
Пара строк, жамк: корова рогатая одна, лев в запасе имеется, засадный полк готов - блестят бердыши, дождик в наличии и мелкая кретина-бамбина с бантиком скачет по цветочному лугу до посинения.
Творчество в массы! Дружно выпиливаем негров, индусов и повесточку, даешь юного Шварца и чтобы Шэрон Стоун ножками фиу-фиу! А давайте спасём Педро Паскаля от «крокодилицы»? Ограничимся добавлением сцен из игры или пойдем во все тяжкие, эх раззудись плечо в разудалую, устанет правая, готовь левую? Кого на главную роль? Рост, вес, цвет глаз, объем груди, талии, бёдер, список поз? Мне не трудно, хотите я сгенерирую в таблицу?
Вы можете написать симфонию?
А робот может.
Я не умею рисовать и, вероятно, лишен сценического дара, бренчал на гитаре, подушечки пальцев в мозолях, барре, аккорды, знакомо и да это трудно, надо учиться. Вот тут-то меня и бомбануло, возможно сработал личный триггер. Прослушайте это!
До слёз обидно.
Люди консерваторию заканчивали, целый музыкальный коллектив, каждого Боженька в лобик поцеловал, настоящего ангела лично в штат зачислил, целый дирижер, хор, оркестр, ведущие солисты; оглушительный успех, художественный руководитель трижды выходил на бис, рыдал в экстазе, весь фрак соплями измарал, адский труд, нулевка, прогоны, ночные репетиции ...
А оно, сука, в одну каску по нажатию кнопки эвоно какие рулады выводит.
Скажете попутал божий дар с яичницей?
Скажете попутал божий дар с яичницей?
Ладно-ладно, будем честны, я тоже вижу огромную разницу. Она есть. Пока. Но сам факт возможности сравнивать плод столетий развития искусства, воплощённый мастерством одного из лучших мировых коллективов, с халтуркой безымянного ноунейма, сбацанной на дешманском, а то и бесплатном тарифе технологией, которой от роду без году неделя, — уже сам по себе ужасает.
Хорошо, это не Кобзон и не Всесоюзный симфонический оркестр, факт, но на шепелявую звездульку и бэнд "Три аккорда" тянет? Или надо еще поднажать? Ждём год, покупаем подписку, вручную подрихтуем результат и что тогда? Ваш прогресс - 0,43_Кобзона. Упс. Петька, тащи свою жопу сюда, ты же на пианине немного лабаешь, шаришь в нотах, тут нужно чё-то вписать, чувак на ютубе заяснял ... Ваш прогресс - 0,62_Кобзона. Можно улучшить, оплатите расширенную подписку и мне не трудно.
Пикассо, к слову, сам любил подделывать чужие стили. Друзья, ученики, копировали его в его же присутствии - развлечение богемы. Тысячи подделок гуляют по миру, многие без шанса на идентификацию. Как вообще подтвердить идентичность? Отложи микроскоп, рентген, химанализ, хронологические раскопки, показания свидетелей, что останется? "Экспертное мнение", но эксперт случается, меняет его и не соглашается даже с самим собой.
Как долго вы способны конкурировать с роботом? Какие курсы "Создайте лучшую версию себя" надо посетить, чтобы продержаться в гонке? И фокус в том, что человек смертен, иногда внезапно. Когда-нибудь все мы добежим до персональной ямки и что же делать нашим потомкам, смотреть как вдали исчезают мелькающие железные пятки?
Вчера, с десятой попытки, оно срабатывало на уровне "джуна" и то проверять и проверять. Сегодня с первого тычка уделывает новобранца одной левой, иногда даже проверки не требуется. На "миддла" пока не тянет? Вам виднее. Если только с двадцатого раза и то проверять и проверять. А если тариф Pro+ в режиме "глубокого рассуждения" и нет лимита попыток? Ты же умеешь в тренды, синьор-помидор?
Ремесло, профессию, талант, искусство, оказывается, можно разложить на мимику, ритм, тембр, микродвижения, токены, промикшировать и поставить на индустриальный поток. Какая же это подделка - выбраны лучшие паттерны и сэмплы, вычищено, усилено, исправлено, статистически откорректировано, выкручено на максимум.
Вы же знаете хохму про конкурс двойников Чарли Чаплина, на котором сам комик не занял первого места? Так есть ли разница, кто перед нами: художник, музыкант, актер, загримированный живой дублер или улучшенная до идеала цифровая версия оригинала? Кто вы такой? Я не узнаю вас в гриме. Сергей Бондарчук? Юрий Никулин? Боже мой! Компиляции паттернов Джека Николсона, со Смоктуновским и Станиславским? ... Хочу ли я знать процентные соотношения и по какому алгоритму? Нет-нет-нет! Не верю!
Когда всё решают весовые коэффициенты, количество попыток, критерии отбора и цена киловатт-часа, остаётся последний вопрос.
Зачем вообще нужен оригинал?
Вы - музыкальный критик и слышите подрезанные басы, фальшивую нотку, хромающий вокал или просто выискиваете "шестой палец"? Нашли? Делов-то, перегенерируем, вам чьим голосом: Толкунова, Шаляпин, Боярский? Могу пофепеляфить как Шура или пустить петуха а-ля Витас. Только скажите. Это не долго. Я мигом!
Хорошо, а как такое? Лично я разницы не слышу вообще, безо всяких шуток, а если не видно разницы, то где же тогда Высоцкий?
Цой жив!
Сбылась мечта идиота фаната, но, боюсь, его это не обрадует: Цой даёт интервью, Цой в каждом утюге, однажды Цой Толкунова и Дэцл ... чем не начало анекдота, Цой в политике, Цой на ток-шоку, Цой в рекламе кастрюль в обнимку с Пореченковым и вы ни за что не отличите где же оригинал, а где "подделка". Ожившие кумиры прошлого, растиражированные звезды настоящего, любой начинающий талант едва заколосится, будет тут же оцифрован, просемплирован, разложен на части и пущен в тираж.
Всегда существовали люди, которые пели, плясали, вышивали крестиком лучше тебя. Но, во-первых они были штучным "товаром" и, в качестве самоутешения всегда можно было сказать, мол лично ты в чем-то хорош, чертяка. А что теперь? Безлимитный лимит на гениев и ты худший во всём настолько, что и нечего начинать. Это деморализует.
Высокое искусство сведено до промптов, стихи печатным текстом, нотная грамота россыпью в ассортименте. Партитуру не осилили, скрипичный ключ не отличаете от разводного? Не беда, мелодию через дырку в зубах насвистите. Так чего ж сыграть-то? Мурку? Мне не трудно! Хотите, чтобы я это сделал? Здрррр-аааааавствуй мая Муррркааа-а, здравствуй дарагааа-яяя ....
Скажете за всем этим по-прежнему видится человек? Ой-ли. "Робот, нарисуй мне стоящего на трамвайных путях робота, который разлил масло". Так кто же я, нажиматель кнопки или творец? Человеческий труд должен пахнуть потом, искусство - муками и страстью. Роботы не потеют. Отличия между выстраданным людьми и нейро-эрзацем все неуловимее, а если не видно разницы, то что тогда есть творчество?
Может быть нас спасут люди в белых халатах, психиатры британские ученые?
Наука - удел немногих, бессонные ночи, метания, терзания, вереница неудачных опытов, сомнения, акт творения и вот оно, озарение! Эврика! Seed #4577883456336, ваша генерация будет готова через полчаса.
Талант vs брутфорс
На ринге в красных трусах юноша бледный со взором горящим, в синем углу – "чёрный ящик". Бой начался! Гонг! Seed #356748063567, seed #7456867890-4, seed #..., seed #... Чего ты застыл как лох? Втащи ему в табло! Оно не умеет определять время по циферблату! Да что вы говорите? Обучающий датасет уже подвезли. В чью пользу счет, какой там у вас IQ? Милорд, нам нужно больше серверов.
Прекрасное будущее, говорите вы? Вкалывают роботы, а не человек. Чудненько. Как жить дальше, когда "Железный дровосек" быстрее бегает, выше прыгает, кидает копье дальше, чем видит, водит все виды транспорта, работает за пятерых, пляшет, танцует, играет на сцене, поёт хором и йодлем и сам себе режиссёр+оркестр.
Чем займется венец творения?
Игрой в науку, культурой, искусством, низведенными до дерганья за рычаг "однорукого бандита", в ожидании, когда выпадет волшебная семечка?
О, времена!
Графа Монте-Кристо Ничего полезного из меня не вышло. Придётся переквалифицироваться в управдомы бездельники.
Сидела женщина, скучала / Андрей Репников / Сергей Владиславович Рязанцевъ
Акт последний. Будущее цивилизации
Роботы делают роботов. Это конец. Катастрофа. Человек больше не нужен даже как сборщик собственного заменителя.
Цена работы перестает зависеть от места и равна стоимости эксплуатации машины, одинаковой что в пригороде мегаполиса, что за семью морями. Начнется глобальная локализация производства с целью контроля и экономии на перевозках, как результат, в первую очередь пострадают «где-то там». Во всеобщей эйфории странам первого мира нет дела до безымянных чужих рабочих и несчастных китайских ткачей, чьи кости будут белеть вдоль индийских дорог.
Однако законы рынка неумолимы, тревожные вести «там» быстро перерастут в серьезнейшие проблемы «тут», правительства ринутся снимать налоговые сливки со стремительно жиреющего бизнеса в отчаянной попытке сгладить углубляющееся социальное неравенство. Производство ответит миграцией в экономические оффшоры, чем добавит всеобщего хаоса.
Если это не сделаем мы, то это сделают солдаты НАТО конкуренты! Барьеры сняты, бой без правил под девизом «умри ты сегодня, а я завтра», все против всех в беспощадной борьбе за отощавшие кошельки безработных потребителей.
Что останется человеку? Понятие «работа» исчезает как цель существования. Раньше человек измерял себя делом, умением, вкладом – теперь эти метрики утратили смысл.
Homo creativus и Homo laborans превращаются в Homo spectator, Homo ballastus.
Человек больше не создаёт ценность; образование, амбиции, карьера, самореализация – бессмыслица.
Чем займется дезориентированный плебс?
Он озаботится извечным: «Кто виноват и что делать».
С первым вопросом разберутся быстро, виноватыми назначат: политиков, корпорации, машины, всяких умников, чужаков, соседей, рептилоидов, евреев.
За «Что делать» тоже не заржавеет. Толпа займется тем, что умеет лучше всего: громить, мстить, воевать друг с другом.
Хаос и насилие – единственная форма деятельности.
***
Когда ИИ пришел за художниками, я промолчал – ведь я не художник.
Когда ИИ пришел за переводчиками, я промолчал – я-то не переводчик.
Когда ИИ пришел за курьерами, дворниками, грузчиками меня это не касалось – какой из меня разнорабочий.
Когда ИИ пришел за офисным планктоном …
***
Неужели ничего нельзя сделать, спросишь ты?
Да, наступают интересные времена и сделать ничего нельзя.
Алгоритмы будут доработаны.
Дата-центры будут достроены.
Антропоморф будет изготовлен.
Аннушка уже разлила масло.
Вы же, пока еще есть лет десять, край двадцать, можете купить скрипку и разучить вальс «Осень».
Последние пару лет ИИ на производстве стал чем‑то вроде обязательного пункта повестки. Про него говорят собственники, его ждут от команд, его упоминают в стратегиях «на будущее». Часто – с молчаливым ожиданием, что ИИ сам по себе наведет порядок: ускорит процессы, сократит ручной труд, сделает бизнес более управляемым.
На практике этого почти никогда не происходит. ИИ не является универсальным решением и уж точно не становится точкой входа в изменения. Более того, если внедрять его без понимания, какие именно проблемы он должен решать, он лишь добавляет новый слой сложности.
Эта статья – о том, как на самом деле выглядит работа с ИИ на производстве. Не как модный эксперимент, а как управленческий подход. Мы разберем один реальный производственный кейс и покажем, почему ИИ начинает работать только тогда, когда перестает быть самоцелью.
Как выглядел запрос клиента
Ко мне в телеграм-канал пришел собственник крупного мебельного производства. Бизнес уже зрелый: серийный выпуск, несколько цехов, собственное конструкторское бюро, финансовый и коммерческий блоки, активные продажи через разные каналы. Производство загружено, заказов хватает, компания продолжает расти.
Разговор начался с осторожным интересом и сомнением:
«Давайте подумаем, где мы можем внедрить ИИ, чтобы он дал результат».
За этой формулировкой стояло вполне понятное состояние. С одной стороны – ощущение, что бизнес упирается в потолок эффективности. С другой – непонимание, за что именно хвататься.
На старте ни собственник, ни команда не могли четко сформулировать:
– какие конкретные проблемы должен решить ИИ; – где компания реально теряет деньги или время; – какие решения сейчас принимаются скорее «по опыту», чем на основе системы.
При этом внутреннее напряжение уже накапливалось. Много ручных операций. Сильная зависимость от отдельных людей и их экспертизы. Разные подразделения опираются на разные цифры. Эффект от изменений часто становится понятен слишком поздно – когда что-то исправлять уже дорого или сложно.
В такой точке ИИ выглядит почти спасением. «Он же должен уметь считать, подсказывать, автоматизировать». Именно с этим ощущением клиент и пришел.
Тогда мы предложили начать не с поиска ИИ‑инструментов, а с более приземленного вопроса: какая цифровая стратегия вообще имеет смысл для этого бизнеса, исходя из его реальных процессов и целей.
Почему нельзя начинать с ИИ
На старте кажется, что все и так понятно: где‑то много ручного труда, где‑то не хватает прозрачности, где‑то люди перегружены. Хочется сразу идти в решения.
Но в реальности у каждого блока своя картина происходящего. Производство видит одни узкие места. Финансы – другие. Коммерция – третьи. Если в этот момент начинать внедрять ИИ точечно, под запрос одного отдела, результат почти всегда получается локальным и плохо масштабируемым.
Поэтому в этом проекте мы принципиально не начинали с технологий.
Что мы сделали вместо этого
По сути, именно на этом этапе и начинает складываться цифровая стратегия – не как документ и не как план внедрения технологий, а как общее понимание того, какие изменения действительно нужны бизнесу и в каком порядке.
Первым шагом стали разговоры с руководителями всех ключевых блоков: производства, финансов, КБ, коммерции, логистики. Не презентации и не сбор идей «что можно автоматизировать», а подробный разбор реальной управленческой рутины.
Мы спрашивали:
– какие решения вы принимаете регулярно; – где уходит больше всего ручного времени; – в каких местах вы понимаете результат слишком поздно; – где бизнес держится не на системе, а на конкретных людях.
Эти разговоры быстро показали: запрос на ИИ – это следствие, а не причина. Основные проблемы лежат в несогласованных данных, ручных пересчетах, разрывах между подразделениями.
После интервью мы поехали на производство. Это был важный этап: часть проблем, которые в разговорах звучали абстрактно, в цехах и на складе оказывались вполне осязаемыми узкими местами.
Дальше мы собрали собственника и всю управленческую команду на стратегическую сессию. Цель была не в том, чтобы придумать решения, а в том, чтобы впервые посмотреть на проблемное поле целиком – одной командой. Проговорить, подтвердить, приоритизировать и соотнести с тем, каким бизнес должен стать через несколько лет.
Именно здесь обычно и становится понятно, зачем вообще нужны такие сессии, если «и так все ясно». Пока проблемы не названы и не согласованы вместе, любые технологии лечат симптомы, а не причины.
По итогам сессии команда неожиданно поймала себя на странном ощущении. Они шли на встречу с ожиданием, что два часа будут говорить про ИИ – возможности, инструменты, «фокусы». А вместо этого почти все время ушло на спокойный и местами даже нудный разбор узких мест компании: где решения принимаются вручную, где данные не сходятся, где бизнес держится на людях, а не на системе. В этот момент стало особенно ясно, что проблема была не в отсутствии ИИ, а в отсутствии общей картины.
Где ИИ действительно дал эффект (а где – нет)
Когда проблемное поле было согласовано, а приоритеты расставлены, разговор про ИИ резко изменился. Он перестал быть абстрактным и стал прикладным.
Выяснилось, что значительная часть проблем вообще не требует ИИ. Где-то достаточно упростить процесс. Где-то – договориться о единых правилах расчета. Где-то – убрать ручные исключения.
ИИ появился только в тех точках, где:
– есть повторяющаяся операция; – задействовано несколько человек; – цена ошибки ощутима; – автоматизация дает понятный экономический эффект.
Один из таких примеров – склад.
На складе несколько сотрудников занимались исключительно ручной проверкой отгрузок. Погрузчик подъезжает, человек сканирует каждую упаковку, сверяет позиции с отгрузочным заданием и только после этого дает разрешение на загрузку. Процесс рабочий, но полностью завязанный на внимательность людей и плохо масштабируемый.
В этом месте мы предложили использование компьютерного зрения: камера фиксирует зону отгрузки, система автоматически считывает штрихкоды с упаковок, сопоставляет их с заданием в учетной системе и дает сигнал – можно грузить или нет. Человеку не нужно ходить и проверять каждую позицию вручную.
Эффект здесь легко считается: меньше ручного труда, меньше ошибок, высвобождение людей под другие задачи. Именно в таких местах ИИ начинает работать как инструмент эффективности, а не как модная надстройка.
Важно, что в других блоках ИИ сознательно не внедряли. Потому что сначала нужно было привести в порядок данные, логику расчетов и саму управленческую модель. Без этого любые «умные» инструменты не дали бы устойчивого результата.
Почему так сработает не у всех
После подобных историй часто возникает желание повторить: «значит, нам тоже нужен ИИ».
Но здесь важно быть честными. ИИ не станет волшебной палочкой, если:
– процессы нестабильны; – данные противоречат друг другу; – решения все равно принимаются по ощущениям; – бизнес не понимает, какие проблемы для него критичны.
В такой ситуации ИИ либо не даст эффекта, либо создаст новые точки сложности.
Как работать с ИИ, чтобы он действительно давал эффект
Рабочий подход почти всегда начинается не с технологий, а с управления:
Понять, какие решения в бизнесе реально влияют на деньги.
Разобраться, где эти решения принимаются вслепую или с запозданием.
Навести порядок в процессах и данных.
И только потом использовать ИИ – там, где он дает измеримый результат.
Именно такой подход мы и называем цифровой стратегией.
ИИ не делает бизнес управляемым сам по себе. Он лишь усиливает то, что в компании уже есть – процессы, данные, логику принятия решений.
Поэтому цифровая стратегия – это не просто выбор технологий. Это честный разговор о том, как компания принимает решения и где она теряет эффективность. Иногда в этом разговоре ИИ оказывается полезным инструментом. Иногда – нет. И это нормально.
Мы регулярно видим, что самый большой эффект дает не сам ИИ, а работа, которая ему предшествует: разбор управленческих узких мест, согласование приоритетов, наведение порядка в данных и процессах.
Если вам сейчас тоже кажется, что «ИИ вроде бы нужен, но непонятно зачем и куда», возможно, стоит начать не с технологий, а с этого разговора.
Система Co-Captain позволяет судам обмениваться данными в режиме реального времени и оповещениями о спуфинге GPS, заторах и угрозах безопасности, помогая им безопасно проходить через опасные проливы.
Вид с воздуха на грузовые суда и буксиры в порту Циндао, провинция Шаньдун на востоке Китая, октябряь 2025 года. (AFP)
Большую часть своего детства Дор Равив провел на яхтах, плавая под парусом и путешествуя по всему миру со своей семьей. Ярден Гросс родился в семье, которая занималась перевозкой туристов на туристических лодках по Галилейскому морю на севере Израиля. Два основателя познакомились и подружились во время военной службы в ВМС Израиля. Равив служил инструктором по морской навигации и работал над проектом беспилотных судов, а Гросс был инструктором курсов. Потом их пути разошлись. В возрасте 30 лет Равив, инженер-электрик, и Гросс, предприниматель, случайно встретились снова и решили воплотить свои глубокие знания о море и технологический опыт в осуществление мечты: разработку автономной системы для навигации коммерческих судов и военно-морских судов в перегруженных водах, аналогичной системам предотвращения аварий, которые были впервые разработаны для водителей автотранспорта.
Waze (Вейз) — это бесплатное социальное GPS-навигационное приложение для смартфонов, которое использует краудсорсинг (данные от самих водителей) для предоставления самой актуальной информации о дорожной ситуации: пробках, авариях, камерах, постах полиции, о:пасностях и даже о низких ценах на бензин, предлагая оптимальные маршруты в реальном времени, а карты создаются и редактируются пользователями.
СПРАВКА:
Ключевые особенности Waze:
Социальные данные: Водители делятся информацией, помогая другим объезжать препятствия и пробки.
Актуальность: Информация обновляется в режиме реального времени, делая маршруты более точными, чем в традиционных навигаторах.
Краудсорсинг карт: Пользователи сами редактируют карты, добавляя новые дороги, POI (точки интереса) и исправляя ошибки.
Сообщество: Возможность попросить помощи у других водителей (например, "прикурить", "долить бензина").
Персонализация: Приложение запоминает ваши маршруты и предлагает улучшения.
Интеграция: Работает на iOS и Android, совместим с Android Auto.
Как это работает:
Сбор данных: Когда вы едете с открытым Waze, приложение собирает данные о скорости и трафике.
Обмен информацией: Вы и другие пользователи сообщаете о событиях: ДТП, полицейских, камерах, плохой погоде, дорожных работах.
Анализ и маршрутизация: Алгоритмы Waze анализируют эти данные и строят маршрут, чтобы избежать затруднений и быстрее добраться до цели.
В целом, Waze — это "навигатор, управляемый сообществом", который делает каждую поездку более информированной и удобной.
Разработчиком приложения Waze является израильская компания Waze Ltd. (или Waze Mobile), основанная Ури Левином, Эхудом Шабтаем и Амиром Шинар в 2008 году. В 2013 году Google приобрела Waze за $1.1 миллиарда.
Текущее состояние: Принадлежит Google, но продолжает развиваться как отдельный продукт с фокусом на автомобилистов.
Два эксперта в области военно-морских технологий основали Orca AI в 2018 году с целью использования искусственного интеллекта для повышения безопасности в открытом море. Их автономная морская навигационная платформа направлена на то, чтобы уберечь суда от различных угроз, от коллег-моряков до ракет или мостов, обеспечивая безопасность все более переполненного и всегда опасного канала для мировой торговли.
«Поскольку более 90% всех грузов перевозится на борту крупных коммерческих судов, мы стремимся сделать морскую торговлю более безопасной, устойчивой и надёжной для всей цепочки поставок», — заявил Равив газете The Times of Israel. «Мы недавно убедились в хрупкости морских торговых путей на примере йеменских повстанцев-хуситов, нападавших на суда в Красном море, и блокады Суэцкого канала несколько лет назад».
Ранее в этом месяце стартап запустил новую бортовую систему под названием Co-Captain, которую компания называет «Waze of the Seas». Система позволяет судам в режиме реального времени обмениваться данными о состоянии моря, включая трафик, погодные условия и другие нарушения, чтобы помочь экипажам заблаговременно предвидеть опасности и управлять рисками в сложных акваториях.
Соучредители израильского стартапа Orca AI Дор Равив (слева) и Ярден Гросс. (Предоставлено)
«Мы черпали вдохновение в нашей повседневной жизни, используя Google Maps и Waze, хотя в морской отрасли существуют различные типы событий и маршрутов, о которых, имея предварительные знания, например, в условиях плохой видимости, можно быстро скорректировать маршрут», — сказал Равив, технический директор Orca. «В морском мире суда не взаимодействуют друг с другом и в основном полагаются на традиционные навигационные инструменты, такие как радиолокационные системы, которые имеют свои недостатки».
Популярное краудсорсинговое приложение для навигации Waze, разработанное в Израиле и теперь принадлежащее Google, рекомендует водителям наиболее выгодные маршруты, по возможности объезжая крупные транспортные заторы и предупреждая об опасностях на маршруте. Orca заявляет, что, опираясь на концепцию навигации водителей, обменивающихся информацией о дорожной обстановке, авариях и опасностях в режиме реального времени, разработала аналогичную краудсорсинговую систему для морских судов.
Навигационная платформа израильского стартапа Orca AI, созданная на основе краудсорсинга, позволяет судам по всему миру обмениваться информацией и оповещениями об экстремальных погодных явлениях в режиме реального времени. (Предоставлено)
«Совместная навигация в море больше не является чем-то факультативным — это императив безопасности, охраны окружающей среды и защиты», — сказал Гросс, генеральный директор Orca AI. «Мы создаём живую, развивающуюся экосистему, в которой каждое судно становится ключевым звеном в цепочке безопасности, которая обеспечивает связь экипажей и предупреждает риски».
Co-Captain разработан для интеграции с системой морских операций Orca на базе искусственного интеллекта для коммерческих судов. Система собирает данные и обрабатывает визуальную информацию из множества источников, поступающую с бортовых датчиков и тепловизионных камер, используя технологии компьютерного зрения. Система отслеживает погодные условия, а также автономно идентифицирует и классифицирует опасности и объекты во время навигации судов. Платформа способна обнаруживать плавающие контейнеры, рыболовные суда, причалы и парусные суда, моторные лодки, паромы, навигационные опасности, буи и китов.
Интеллектуальная навигационная система Orca AI в действии
Равив пояснил, что каждое судно, оснащенное платформой Orca, представляет собой узел сбора данных, который автоматически загружает информацию в облако, непрерывно выявляя объекты риска, включая рыболовные суда, малые суда и навигационные опасности, такие как рыболовные сети.
Суда становятся частью более крупной доверенной сети, которая в режиме реального времени передает друг другу информацию об угрозах безопасности, таких как пиратские атаки, спуфинг GPS и глушение, а также отправляет оповещения о событиях, включая неблагоприятные погодные условия или интенсивное движение. Подтверждённые оповещения отправляются судам на пересекающихся маршрутах, что позволяет своевременно корректировать скорость, курс или контролировать вахту.
«Мы загружаем все эти данные в единое унифицированное облако, где проводим различные виды обработки, внедряем алгоритмы ИИ, анализируем тенденции в судоходстве, понимаем зоны с высокой интенсивностью движения и аномалии, а также проводим сравнительный анализ безопасности навигации», — сказал Равив.
После анализа данных платформа выдает персонализированные оповещения и рекомендации, помогающие экипажам судов принимать обоснованные и своевременные навигационные решения.
Равив заявил, что навигационная платформа на основе искусственного интеллекта призвана реагировать на рост числа событий, связанных с безопасностью на море, аварий и инцидентов из-за растущих заторов и угроз безопасности на морских маршрутах.
По данным отчета Allianz по безопасности и судоходству, в 2024 году число зарегистрированных аварий и инцидентов на судах по всему миру выросло примерно на 10% по сравнению с предыдущим годом, хотя количество случаев полной гибели судов за последние годы резко сократилось.
Часть стального каркаса моста Фрэнсиса Скотта Ки установлена на контейнеровозе Dali после обрушения моста в Балтиморе, штат Мэриленд, 26 марта 2024 года. (Кент Нисимура / AFP)
Один из громких инцидентов произошел 26 марта 2024 года, когда контейнеровоз, курсировавший в водах Балтимора, штат Мэриленд, потерял управление и врезался в опору моста Фрэнсиса Скотта Ки, в результате чего большой пролет моста обрушился в гавань и погибли шесть рабочих, занимавшихся его обслуживанием.
Равив, опытный шкипер, сказал, что платформа Orca сокращает количество неизбежных случаев сближения или опасных ситуаций в открытых водах примерно на 50–60%.
Нападения йеменских повстанцев-хуситов на суда, курсирующие по Красному морю и Индийскому океану, в последние годы также выдвинули на первый план проблемы безопасности на море: несколько судов получили серьезные повреждения от ракет и беспилотников, выпущенных поддерживаемой Ираном группировкой в поддержку ХАМАС.
Многие грузоотправители вообще стали избегать маршрута, соединяющего Азию и Европу через Суэцкий канал, предпочитая длинный путь вокруг Африканского Рога. По словам экспертов, более длительные рейсы приводят к повышенному износу судов, что приводит к увеличению числа проблем с техническим обслуживанием и усугубляет существующие факторы стресса в отрасли.
Атаки хуситов прекратились после того, как в октябре Израиль и ХАМАС договорились о прекращении огня.
Orca утверждает, что ее автономная морская навигационная система установлена более чем на 1000 судах, в том числе в крупнейших судоходных компаниях и флотах мира, таких как MSC, Maersk, Seaspan и NYK.
Иллюстрация: контейнеровоз Gunde Maersk пришвартован в порту Окленда, штат Калифорния, 24 июня 2024 года. (Джастин Салливан/Getty Images/AFP)
«Мы собрали данные и "прошлись" по маршрутам более 100 миллионов морских миль для обучения нашей модели ИИ, и она постоянно усложняется, добавляется больше центриолей, больше условий видимости и больше уникальных характеристик морских операций, обучаемых на 1000 судах, совершающих ежедневные рейсы», — сказал Равив.
Равив добавил, что все данные полностью анонимны, сообщается только местоположение и наблюдаемые условия, что обеспечивает полную конфиденциальность.
Стартап является одной из нескольких компаний, внедряющих решения на основе ИИ в судоходную отрасль или морскую деятельность, включая израильскую Windward, которая использует машинное обучение для анализа отрасли грузоперевозок, и SeaEra, которая разрабатывает системы для выявления подводных опасностей.
По данным Международного института морских исследований , в 2024 году около 420 морских компаний и организаций внедрили решения на основе ИИ, тогда как в 2023 году их было 276. В настоящее время мировая стоимость этой отрасли превышает 5,5 млрд долларов США.
Две традиционные лодки доу проплывают мимо большого контейнеровоза в Ормузском проливе, 19 мая 2023 года. (AP Photo/Jon Gambrell)
Компания Orca, в которой работает 110 человек в судоходных узлах Лондона, Афин и Сингапура, а также Тель-Авива, на сегодняшний день привлекла 111 миллионов долларов.
Подобно автомобилям, которые Orca позаимствовала для своей морской версии Waze, Равив видит в беспилотном вождении следующую перспективу, в рамках которой морская индустрия может фактически обогнать автомобили, передвигающиеся по хаотичным улицам.
«Мы считаем, что одной из первых отраслей, которая действительно перейдёт на полную автономность, станет судоходство, поскольку всё движется медленнее, расстояния немного увеличиваются, и дети больше не бегают и не играют в мяч на улицах», — сказал Равив. «Это немного более простая задача, которая имеет свои сложности, но инвестиции в автономное судоходство приносят огромную пользу для ускорения роста всех нас, поскольку мы все находимся под влиянием глобальной торговли».
Сегодня камеры стоят почти везде. В торговом центре они считают посетителей, на заводе следят за безопасностью, в логистике помогают оптимизировать процессы, а в офисе фиксируют, кто зашёл и кто вышел. Камера сама по себе — это просто глаз. Настоящая магия начинается тогда, когда поверх видео накладывается аналитика: нейросети, которые в реальном времени ищут людей, считают объекты, оценивают движение.
Но у этой магии есть обратная сторона — она очень прожорливая. Видеопотоки нужно прогонять через нейросети, и на больших данных даже мощные сервера начинают задыхаться. Особенно если система собрана «из коробки» и не оптимизирована.
Проблема клиента
С такой ситуацией к нам и пришёл клиент. У него уже стояла система видеоаналитики: несколько десятков камер, подключённых к серверу с GPU. Всё вроде бы работало, но слишком медленно. За тридцать секунд система успевала обработать всего четыре видеопотока.
Для живого бизнеса это означало одно: бизнес не получит информацию в моменте. Ведь, к моменту когда видео будет обработано, оно станет уже неактуальным. А теперь представьте, что речь идёт не об офисе, а о заводе или складе, где важна каждая секунда и где от скорости зависит безопасность людей.
Первое решение, которое обсуждали у клиента, было максимально простое: «давайте купим ещё одну видеокарту». Казалось бы, логично: больше железа — больше мощности. Но стоимость оборудования в такой конфигурации была бы сравнима с ценой небольшой машины, и это только начало расходов. К железу пришлось бы докупать софт, поддерживать инфраструктуру, а эффект при этом не гарантирован.
Мы предложили другой путь: оптимизировать систему так, чтобы она работала быстрее на том, что уже есть.
С чего начали
Мы всегда начинаем с диагностики. Сели и посмотрели, как именно устроен процесс. Выяснилось, что система работала «по накатанной»:
каждый видеопоток подавался в нейросеть отдельно,
обработка шла строго по очереди,
процессор и видеокарта работали не синхронно и большую часть времени простаивали.
Отдельная история была с разрешением входных кадров. В сеть загонялись изображения 640×480. Для бытовой камеры это кажется скромным размером, но для нейросети это лишние пиксели. Сеть честно пыталась их проглотить, только толку от этого не было. Людей в кадре это не делало «более узнаваемыми», зато ресурсы уходили в никуда.
Почему уменьшение разрешения — не страшно
Один из мифов видеоаналитики: «чем выше качество изображения, тем лучше результат». На самом деле это не всегда так. В задачах распознавания людей важны крупные контуры, движения, ключевые признаки. Увеличение разрешения до абсурда лишь добавляет лишние детали — плитка на полу, трещины на стенах, мелкие артефакты, которые для задачи не имеют никакого значения.
Мы начали постепенно уменьшать размер входных кадров. Эксперименты показали, что оптимальная точка — примерно 416×256. Это почти в полтора раза меньше исходного, но качество распознавания людей сохранилось. Зато скорость обработки резко выросла.
Параллельная обработка и балансировка
Следующим шагом было изменение самой логики работы. Если раньше система напоминала кассу в магазине, где очередь из десяти человек обслуживает один кассир, то мы сделали так, чтобы работало сразу несколько касс. Видео стали обрабатываться параллельно, и сразу загрузка ресурсов выросла в разы.
Здесь важно было грамотно распределить задачи между CPU и GPU. До оптимизации они работали несогласованно: GPU простаивал, пока процессор готовил данные, а процессор ждал, пока GPU «пережёвывает» ролик. Мы сделали так, чтобы GPU занимался инференсом, пока новые фреймы готовятся на CPU. Теперь оба ресурса загружены равномерно.
Результат
Когда мы закончили оптимизацию и запустили систему в работу, цифры приятно удивили даже нас. Вместо четырёх видеопотоков за 30 секунд система теперь обрабатывала 22. Почти шестикратное ускорение — без покупки нового оборудования.
Для клиента это означало экономию бюджета, отказ от дорогостоящего расширения инфраструктуры и при этом полноценное выполнение задач. Люди в кадре распознавались так же корректно, система перестала «задыхаться», и бизнес наконец получил инструмент, на который можно было опереться.
Что это показало
Опыт с этим проектом стал для нас хорошей иллюстрацией нескольких важных принципов.
Во-первых, в работе с нейросетями не всегда выигрывает максимальное разрешение. Иногда лишние пиксели только мешают.
Во-вторых, оптимизация алгоритмов и архитектуры часто даёт больший эффект, чем покупка нового «железа».
И в-третьих, тюнинг моделей — это отдельная инженерная задача, которая требует экспериментов, тестов и внимательного анализа. Но результат того стоит.
Итог
Сегодня эта система работает у клиента без перебоев и обрабатывает почти в шесть раз больше видеопотоков, чем раньше. Это не просто цифры в отчёте — это реальная разница между системой, которая еле справляется, и системой, которая помогает бизнесу работать эффективнее и безопаснее.
Для нас этот проект стал напоминанием о том, что оптимизация — это тоже искусство. Где-то оно заключается в архитектуре, где-то в правильной балансировке ресурсов, где-то в настройке самой модели. Но результат всегда один: система работает быстрее, а клиент получает больше пользы.
Он лучше выполнял задания, был более точным. И он любил видеоигры. И, по его словам, он изучил влияние игр на зрение и пришел к выводу, что геймеры лучше практически во всем, что можно измерить», – объяснял Леви.
Специалист решил использовать полученные результаты. В 2011 году в лаборатории калифорнийского университета он вместе с Ричардом Ли собрал 20 пациентов от 15 до 61 года с диагнозом амблиопия. Участников разделили на три группы: одним предстояло играть в экшен-игры, другим – в более спокойный вариант. Задачей контрольной группы было заниматься привычными делами вроде просмотра телевизора или чтения. Все это участники проделывали с закрытым здоровым глазом.
«Мы выдвинули гипотезу о том, что интенсивные сенсорно-моторные взаимодействия при погружении в игру могут довести функции мозга до предела. Это позволит амблиопической зрительной системе на лету учиться, перекалибровываться и приспосабливаться, обеспечивая пластичность», – говорится в их исследовании.
эксперимент успешно провели с пилотами вертолетов в США. И тоже задумались о том, чтобы использовать игру на тренировочных базах.
Впрочем, это было далеко не первое заигрывание американской армии с компьютерными играми. По словам Кристофера Герра из Университета Карнеги-Меллона, в 1962 году Пентагон заказал создание простейшего симулятора под названием Spacewar – игры с двумя корабликами, которые стреляли друг в друга. А в 70-х военные обратили внимание на серию Atari, в особенности Battlezone. Это была одна из первых игр, использовавших трехмерное пространство, и по счастливой случайности она представляла собой стрельбу из танка от первого лица.
Насмотревшись и наигравшись в Atari, Вооруженные силы США пригласили разработчиков компании, чтобы те создали специальную военную версию. В итоге было создано всего две машины, которые использовались для тренировок стрелков боевой машины пехоты M2 «Брэдли». Даже этого хватило, чтобы Министерство обороны США всерьез взялось за компьютерные игры в качестве тренажера.
играть в него нужно было в особых очках, благодаря которым картинка для «ленивого глаза» выходит более контрастной. Такая терапия оказалась в 4 раза эффективней, чем обычное ношение повязки.
В 2014-2015 годах пациенты глазной клиники Калифорнийского университета Беркли стали участниками еще одной экспериментальной терапии. Группа исследователей во главе с Мором Нахумом и Инду Ведамурти решила не просто использовать существующую игру, а создать подходящую модификацию. Теперь участникам было предложено играть в особую дихтопическую версию версию Unreal Tournament 2004, разработкой которой ученые занимались в течение нескольких лет. Игра настроена так, что цель появляется только на картинке для слабого глаза; в зависимости от его положения нужно выстрелить или дождаться ее исчезновения. Неправильный выбор превратит в цель с мощного босса – неплохая мотивация для тренировки «ленивого глаза». 40 часов игры в течение пяти недель на таком тренажере улучшили зрение пациентов в среднем на 27%.
Сейчас с особыми играми для коррекции амблиопии работают многие зарубежные клиники. К их созданию подключились даже ведущий разработчики: в 2016 году исследователи из фонда Retina Foundation в Техасе совместно с Ubisoft выпустили игру Dig Rush для iPad. Как и в случае с кастомным Тетрисом, для ее использования понадобятся 3D-очки и правильная настройка контрастности. Глаза будут получать разную информацию с экрана, что заставит мозг обрабатывать картинку с обоих каналов и делать это сообща – именно то, что необходимо для лечения.
офицер управления. Он также указал, что у любителей видеоигр лучше развита кратковременная память и они легче фокусируются на задачах. Может, американская армия и не начала охоту на геймеров, но точно всерьез взялась за игры как инструмент для тренировок.
Хоть американская армия и начинала с коммерческих игр от сторонних разработчиков, в конце концов она также пришла к собственным тренажерам. В 2002 году появилась знаменитая America’s Army – целый комплекс игр для PC, а затем и XBOX и мобильных платформ. Она даже получала премии от GameSpy и была названа лучшим шутером от первого лица по мнению Wargamer. Другие тренажеры на основе существующих игр имитируют спасение раненых, управление военным лагерем или разминирование территории – меньше затрат по времени и ресурсам, чем в обычных учениях. А Tactical Iraqi обучала не военным действиям, а культурным особенностям, жестам и языку жителей Ирака.
Однако со всем многообразием специальных видеоигр служащие и их командиры так и не отказались от классических коммерческих франшиз. В 2017 году The Conversation пообщался с 15 служащими американской армии, чтобы обсудить влияние шутеров на процесс обучения и тренировки.
«Большинство из них заявили, что важно продолжать думать как солдат, даже если ты не на службе. И для них шутеры от первого лица были идеальным инструментом, – говорится в статье. – Солдаты предпочитают разные игры, но самыми популярными стали Ghost Recon Advanced Warfighter 2 и ARMA 2».
Производители лакокрасочных покрытий всё чаще используют технологии искусственного интеллекта (ИИ), чтобы повысить свою конкурентоспособность, сократить издержки, ускорить производство и улучшить качество продукции. ИИ помогает с подбором цветов, оптимизацией формул, контролем качества и предиктивным обслуживанием оборудования. В этом материале мы подробно рассмотрим роль ИИ в лакокрасочной промышленности.
Индустрия лакокрасочных покрытий охватывает множество сегментов: от строительства и автопрома до мебели, медицинских изделий и специального оборудования. Сегодня краски применяются не только для эстетики, но и для функциональных целей — например, для антимикробных покрытий, самоочищающихся красок и покрытий для солнечных панелей.
Пандемия COVID-19 негативно повлияла на промышленный сегмент в 2020 году, вызвав падение глобального рынка на 4,2%. Однако индустрия восстанавливается и стремительно возвращается к докризисным показателям. По данным Statista, к 2029 году мировой рынок красок достигнет 235 млрд долларов США.
Цифровизация и устойчивое развитие — ключевые тренды, которые сегодня движут отрасль вперёд. Производители и ритейлеры активно внедряют ИИ и машинное обучение, чтобы оптимизировать производство, контроль качества, логистику и продажи.
ИИ позволяет прогнозировать поведение покрытий, повышать производственную эффективность, совершенствовать рецептуры, улучшать клиентский опыт и значительно экономить ресурсы.
Почему ИИ важен для производителей красок и покрытий
ИИ играет важную роль во многих аспектах производства — от создания износостойких покрытий до разработки новых химических формул с повышенной адгезией или самосмазывающими свойствами. Алгоритмы машинного обучения моделируют свойства материалов, предсказывают результаты, анализируют составы и помогают создавать инновационные рецептуры.
С помощью ИИ можно анализировать токсичность продуктов, отслеживать рыночные колебания цен, оценивать экологичность формул и подбирать альтернативные материалы. Компьютерное зрение используется для анализа изображений микроструктур, что позволяет разрабатывать «умные» покрытия с улучшенными характеристиками.
В статье Американской ассоциации покрытий описывается, как ИИ помогает подбирать рецептуры смол с помощью сложных алгоритмов. А Эрик Саппер, профессор химии и технологии покрытий, подчёркивает: «Вам не нужно выбрасывать наработанные годами знания при внедрении ИИ. Напротив, ИИ легко интегрируется в существующие научные подходы и бизнес-процессы.»
Это значит, что переход к цифровым технологиям будет не разрушительным, а наоборот — плавным и естественным. Рассмотрим подробнее, как ИИ экономит ресурсы и улучшает работу предприятий.
Где применяется ИИ в лакокрасочной отрасли
ИИ и машинное обучение применяются не только в R&D (исследованиях и разработке), но и в подборе цветов, маркетинге, логистике и обслуживании клиентов.
Подбор цветов
Южнокорейская компания KCC Corporation разработала систему K-Smart, которая использует ИИ для подбора и смешивания цветов за 5 минут. Модель обучалась на данных, собранных за 50 лет. Схожие решения предлагают такие компании, как Sherwin-Williams (ColorSnap Match), X-Rite (Color-Eye), Datacolor и другие.
Преимущества ИИ в подборе цвета:
Скорость: автоматический подбор занимает минуты вместо часов.
Точность: исключаются ошибки и субъективность человеческого фактора.
Экологичность: уменьшается перерасход и отходы краски.
Клиентоориентированность: пользователи получают нужный оттенок без компромиссов.
Инновации: появляются новые цвета и комбинации, ранее недоступные.
Оптимизация формул
Раньше создание новой рецептуры происходило через утомительный метод проб и ошибок. ИИ позволяет моделировать поведение компонентов заранее и предсказывать свойства конечного продукта.
Как ИИ помогает оптимизировать формулы:
Прогнозирование: симулирует поведение ингредиентов и их взаимодействие.
Аналитика: выявляет закономерности в больших массивах данных.
Оптимизация процессов: снижает отходы и энергопотребление.
Гибкость: позволяет быстро адаптироваться под запросы рынка.
Контроль качества
ИИ помогает вовремя обнаружить дефекты и ошибки ещё на этапе производства, не допуская брака в финальный продукт.
Преимущества ИИ в контроле качества:
Точность: выявляет дефекты быстрее и надёжнее, чем человек.
Эффективность: сокращает время на проверку и снижает затраты.
Стабильность: обеспечивает единое качество независимо от партии.
Предиктивное обслуживание
ИИ анализирует данные о работе оборудования (вибрации, температура, энергопотребление) и предсказывает возможные поломки.
Почему стоит внедрить предиктивный сервис:
Надёжность: снижает риск аварий и простоев.
Экономия: уходит необходимость в срочном ремонте.
Производительность: всё оборудование работает стабильно и на максимум.
Безопасность: предотвращаются аварии и повышается защита персонала.
Как внедрить ИИ в лакокрасочное производство
Переход к цифровым технологиям требует стратегии и грамотного подхода. Вот пошаговый план:
Оцените текущие процессы и цели. Поймите, чего вы хотите достичь с помощью ИИ.
Разработайте стратегию внедрения. Учитывайте мнения сотрудников и их опыт.
Выберите AI-подрядчика. Лучше всего сотрудничать с независмой компанией, которая предоставит широкий спектр услуг.
Решите, разрабатывать модель с нуля или адаптировать готовую. Это зависит от бюджета и ваших задач.
Интегрируйте ИИ во все отделы. Создайте единое хранилище данных и используйте дашборды.
Обучите команду. Люди должны понимать, как использовать аналитику для принятия решений.
Настройте поддержку и сопровождение. Консалтинговая компания обеспечит стабильную работу ИИ-инструментов.
А используют ли ИИ реальные компании?
ИИ уже меняет индустрию красок и покрытий. Но готовы ли все компании к этим изменениям? Мировой рынок растёт с прогнозируемым среднегодовым темпом роста (Compound Annual Growth Rate, CAGR) в 7,6% до 2027 года — однако внедрение ИИ требует осознанных инвестиций.
Как сказала Ребекка Либерт, исполнительный вице-президент PPG ещё в 2020 году: «Цифра — это будущее, а данные — наш путь к нему. Чем быстрее компании это поймут, тем успешнее они будут.»
Её слова актуальны и сегодня. Чем раньше производители начнут цифровую трансформацию, тем легче им будет сохранить и усилить позиции на рынке.
Заключение
ИИ, машинное обучение и большие данные продолжат оказывать колоссальное влияние на лакокрасочную отрасль. С развитием концепции Индустрии 4.0, производителям нужно адаптироваться к новым условиям, внедряя цифровые решения и подключённые устройства (IoT).
Искусственный интеллект давно перестал быть просто инструментом для автоматизации — теперь он превращается в настоящую основу клиентского сервиса. Способен ли он уловить эмоции человека или предложить что-то, исходя из его образа жизни?
Почему 2025 — переломный год для ИИ в клиентском сервисе
По прогнозам Gartner, за 2025 году внедрение ИИ в клиентский сервис вырастет на 300%. Это не просто статистика — это сигнал.
Во-первых, клиенты устали от холодных скриптов и бесконечного ожидания на линии. Исследование ВЦИОМ показывает, что 62% россиян готовы отказаться от бренда после одного неудачного опыта. Им нужно не просто обслуживание — им нужно понимание. И вот тут ИИ становится тем самым незаметным помощником, который предугадывает желания раньше, чем вы успеваете их высказать.
Во-вторых, технологии тоже не стоят на месте. Сегодня ИИ умеет подстраиваться под эмоции, создавать ощущение заботы и помогать клиенту так, как раньше могли только люди. Чем совершеннее становится ИИ, тем быстрее растет бизнес компаний, которые его используют.
2025 год — это момент, когда компании либо прыгнут в поезд ИИ, либо останутся на перроне.
Гиперперсонализация через ИИ
В 2025 году ИИ выходит далеко за рамки простых рекомендаций. Он собирает данные из самых разных источников — посты в соцсетях, история покупок, даже тон голоса в разговоре — и создает полный портрет клиента.
Динамические скрипты поддержки
Компании внедряют динамические скрипты в колл-центрах, где ИИ подсказывает оператору, как адаптировать ответы под настроение клиента.
AI-рекомендации «стиля жизни»
Например, Amazon может предложить кофеварку, если вы часто ищете рецепты кофе. А Netflix подбирает фильмы, анализируя ваши просмотры и предпочтения.
Умные уведомления
Push-уведомления на телефон помогают бизнесу кратно увеличить доход. К примеру, сервис Flowwow отправит за пару дней уведомление, если вы заказывали цветы в подарок близкому человеку на день рождения год назад.
Представьте себе пазл: кусочки — это данные и эмоции, а ИИ ловко складывает их в цельную картину. Благодаря этому взаимодействие с брендом становится естественным и ненавязчивым.
Эмоциональный ИИ
Эмоции — это то, что привязывает клиентов к бренду, и ИИ учится их распознавать. Алгоритмы анализируют голос, мимику в видеочатах или даже текст сообщений, чтобы подстроить свои ответы.
Call-центры с эмпатичным ИИ
В колл-центрах эмпатичный ИИ становится настоящим спасением. Если клиент кричит или явно раздражен, алгоритм не просто фиксирует это, а реагирует: снижает тон, делает паузу в разговоре или предлагает скидку, чтобы разрядить обстановку. Некоторые компании, вроде американского оператора Verizon, уже тестируют системы, где ИИ в реальном времени анализирует интонацию и подсказывает оператору, как лучше успокоить клиента. А в перспективе такие алгоритмы смогут полностью взять на себя сложные звонки, оставляя людям только самые нестандартные случаи.
Виртуальные ассистенты с юмором
Виртуальные помощники тоже обретают характер. Например, «Алиса» от Яндекса может пошутить или предложить сыграть в игру, если разговор затягивается. Это не просто развлечение — юмор помогает снять напряжение и сделать общение живым.
Персональный подход
ИИ подстраивает стиль общения под каждого клиента, и это уже не фантастика. Он может выбрать деловой тон для занятого профессионала, который ценит краткость, или дружеский — для молодежи, которая ждет неформальности. Британский оператор Vodafone использует ИИ, чтобы адаптировать тон разговора: пожилому клиенту бот говорит спокойно и уважительно, а подростку — энергично и с модными словечками.
Predictive Service — сервис до проблемы
Зачем ждать жалобы, если проблему можно решить заранее? Анализ поведения, данных от устройств и истории взаимодействий помогает предугадать, что понадобится клиенту, и действовать на опережение.
Проактивные уведомления
Например, Tesla сама присылает сообщение о необходимости обслуживания, опираясь на данные автомобиля — скажем, когда тормозные колодки уже изношены и пора их менять. Это удобно: не нужно следить за машиной, она сама подскажет, что делать.
Прогноз оттока
Система также замечает, если клиент стал реже заходить на сайт или часто бросает корзину. В таких случаях ему могут предложить персональную скидку или бонус, чтобы вернуть интерес и не потерять его совсем.
Упреждающая логистика
А если клиент регулярно покупает один и тот же товар, ему предложат оформить подписку с автоматической доставкой в удобное время. Так не придется каждый раз тратить время на заказы — все придет само, когда нужно.
Голосовые и визуальные интерфейсы вместо чатов
Клиенты все меньше хотят печатать — им проще говорить или смотреть. В 2025 году голосовые ассистенты и дополненная реальность становятся нормой.
Виртуальный помощник в AR может показать, как собрать шкаф или починить принтер. Голосовые боты обретают характер: представьте «доброго робота-дедушку» для аптеки или «энергичного хипстера» для фитнес-приложения. А мультимодальные интерфейсы позволяют говорить с ботом и одновременно видеть инструкции на экране.
Текстовая поддержка постепенно уходит в прошлое — и это заметно по статистике.
ИИ + блокчейн = доверие
Доверие — основа клиентского сервиса, и связка технологий его укрепляет. Блокчейн сохраняет историю взаимодействий в неизменяемом виде, чтобы никто не мог ее подправить, а данные оставались защищенными и прозрачными.
Децентрализованные отзывы
Клиенты могут спокойно полагаться на отзывы — они хранятся децентрализованно, их нельзя подделать или удалить, так что оценки всегда честные. Если что-то идет не так, например, доставка опаздывает, система автоматически запускает компенсацию через умные контракты в блокчейне — все быстро и без лишних споров.
Прозрачность данных
При этом клиент в любой момент может запросить, какие данные о нем собираются и как они используются. Ему сразу придет понятный отчет, чтобы все было максимально открыто и ясно.
Этичный ИИ и право на «человеческое»
Клиенты все чаще требуют прозрачности: как ИИ принимает решения? В 2025 году этика становится не просто модным словом, а обязательным стандартом:
Прогнозы говорят, что в 65% стран она станет законодательно обязательной.
Компании начинают показывать клиентам, почему им предложили тот или иной продукт.
В России закон № 152-ФЗ «О персональных данных» требует согласия на обработку биометрии и запрещает компаниям хранить эти данные у себя на сервере
Но у ИИ есть и темная сторона: 2022 году американский сервис Zelle обвинили в дискриминации — алгоритм блокировал счета афроамериканцев из-за предвзятости данных. Решение — регулярный аудит ИИ.
Как подготовиться к 2025?
ИИ в клиентском сервисе 2025 года — это не просто технология, а новый способ строить отношения с клиентами. Чтобы быть готовыми, компаниям стоит:
Интегрировать ИИ постепенно: Начните с простых чат-ботов для базовых запросов, затем добавьте предиктивную аналитику для проактивного сервиса.
Инвестировать в эмоциональный интеллект: Роботы не заменят эмпатию менеджеров — обучайте команды работать в тандеме с ИИ, усиливая человеческий фактор.
Экспериментируйте с интерфейсами: протестируйте голосовых ботов или AR-помощников на небольшой группе клиентов.
2025 год станет годом, когда ИИ окончательно докажет: лучший сервис — это тот, который чувствует, предугадывает и удивляет. Компании, освоившие эти тренды, не просто выживут, а станут лидерами в глазах своих клиентов.
