Революція у консалтингу: ШІ створює синтетичні аудиторії
На арені бізнес-аналітики назріває трансформація, що нагадує повільний, але невідворотний наступ на давні фортеці. Нова технологія, відома як “синтетичні аудиторії”, загрожує змінити усталені практики консалтингових гігантів, таких як McKinsey, Nielsen, Gartner, Publicis та інших. Особливо це стосується галузей, що передбачають аналіз людської поведінки: маркетингу, досліджень ринку, соціологічних опитувань.
Синтетичні аудиторії – це, по суті, цифрові двійники реальних людей, створені за допомогою штучного інтелекту. Вони дозволяють миттєво й економно отримувати зворотний зв’язок, імітуючи реакції, думки та рішення людей. Можна сказати, це як Tamagotchi, але з цифровими персонажами, що відображають людські аспекти. Шляхом надання ШІ детальної інформації про конкретну особу або створення узагальнених персонажів, системи можуть симулювати їхню поведінку та потреби. Вже існують компанії, що активно розвивають цей напрямок, зокрема стартапи Electric Twin, Artificial Societies, Aaru, а також давній гравець ринку Dentsu.
Те, що раніше вимагало чотирьох місяців на проведення опитування, ще два на підготовку детального звіту у форматі PowerPoint та коштувало десятки тисяч доларів, тепер може бути реалізовано за лічені хвилини з витратами, що вимірюються лише кількома доларами. Здавалося б, переможець очевидний. Однак, картина значно складніша.
На шляху до синергії: Гібридний підхід у дії
Як посередник у цьому потенційному конфлікті, я бачу необхідність у співпраці. Працюючи з 2023 по 2025 рік у лондонському офісі WPP, я розробляв подібні інструменти для компаній зі списку Fortune 500 та консультував дослідників з Нью-Йоркського університету. Великі конгломерати, як WPP, з ресурсами, що зрівнюються з ВВП малих країн, потребують швидкості та гнучкості стартапів, тоді як молоді компанії прагнуть доступу до широкої дистрибуції та клієнтської бази. Тому, замість війни, логічнішою виглядає модель об’єднання. Партнерства WPP з численними стартапами, власні розробки та тісна співпраця з провідними технологічними провайдерами свідчать про це.
Наступні кілька років будуть визначальними. Ключову роль відіграватимуть покупці цих досліджень. Великі корпорації, що традиційно є основними замовниками, часто ставлять під сумнів доцільність використання синтетичних аудиторій. Найпоширеніше запитання: “Чи вкраде ШІ мої дані?”. На мою думку, це радше емоційна реакція, що сягає корінням до застарілих побоювань, поширених у 2022 році.
На це запитання я часто відповідаю іншим: “Чи користуєтеся ви Microsoft Teams?”. Більшість підприємств зберігають конфіденційну інформацію на хмарних платформах від Google, Amazon або Microsoft. Саме ці компанії надають корпоративні ШІ-сервіси, які за умовами використання гарантують, що дані клієнтів не будуть використані для навчання моделей. Звісно, віра в ці заяви залишається на розсуд користувача.
Точність та етика: Виклики синтетичного аналізу
Виклики, пов’язані з точністю, є більш обґрунтованими. Венчурна фірма Andreessen-Horowitz (a16z) охарактеризувала цю галузь як “швидшу, розумнішу, дешевшу”. Я погоджуюся, що синтетичні дослідження є швидшими та дешевшими, але чи є вони “розумнішими”?
Фундаментальне дослідження команди Park et al. зі Стенфорду (2024) встановило бенчмарк, який показав, що ШІ може симулювати відповіді на опитування з середньою точністю 85%. Зокрема, у певних категоріях соціальних опитувань точність сягала понад 90%. Це досягається, коли модель отримує достатньо контексту, наприклад, детальну біографію особи.
Важливо розуміти, що 100% точність неможлива. Хоча майбутнє, де людські схильності моделюються краще, ніж люди можуть висловити власні бажання, видається реальним, воно, ймовірно, ще далеко. Проте, навіть менш точні результати вже є надзвичайно цінними.
У моїх тестах, навіть з мінімальною інформацією (вік, місце проживання, стать), я спостерігав точність моделювання певних видів поведінки на рівні 72%. Безумовно, це стосується відносно простих прогнозів. Прогнозувати, чи одружиться людина, чи матиме дітей – це низькоризикована задача, яка не може повністю замінити унікальне розуміння досвідченого стратега.
Проте, враховуючи складність розуміння та моделювання людської поведінки, будь-яке рішення, що перевершує випадковість і є легкодоступним, має потенціал справити значний вплив. Особливо, коли йдеться про масштабування. Людський розум оперує обмеженими масштабами. Ми можемо усвідомити, що щось стало вдвічі швидшим, але нам важко осягнути 175 200-кратне прискорення. Коли покращення є експоненційним, а не маргінальним, це породжує непередбачувані позитивні наслідки.
Прогноз ІТ-Блогу: Найближчими роками спостерігатиметься стрімке зростання гібридних моделей, що поєднують синтетичні дані з реальними дослідженнями для підвищення точності та етичної достовірності. Поява нових бенчмарків та галузевих стандартів допоможе подолати скептицизм щодо “розумності” ШІ-рішень.
За даними порталу: venturebeat.com