Искусственный интеллект и будущее консалтинга: синтетические аудитории наступают

На горизонте индустрии консалтинга назревает масштабное противостояние между традиционными подходами и инновациями в области искусственного интеллекта. Подобно медленному продвижению армии к крепости, новая технология готовится свергнуть с трона таких гигантов, как McKinsey, Nielsen, Gartner и Publicis, чья деятельность основана на экспертных оценках. Любые консультационные услуги, связанные с анализом поведения людей – будь то маркетинг, исследования или опросы – неизбежно столкнутся с вызовом "синтетических аудиторий".

Что такое синтетические аудитории?

Синтетические аудитории — это цифровые версии людей, генерируемые искусственным интеллектом, которые затем можно почти мгновенно и экономично опрашивать. Это похоже на развитие концепции "Тамагочи", но применительно к цифровым моделям человеческого поведения. Задавая ИИ информацию о конкретном человеке, можно побудить его смоделировать мысли, поведение, приоритеты и решения реальных людей. Также возможно создание неспецифичных персон-заполнителей и их опрос, как если бы они были настоящими. Ряд компаний уже представил продукты в этой области, включая стартапы.

То, что раньше занимало до четырех месяцев на опрос людей и еще два месяца на подготовку презентации с выводами, обходясь в тысячи или даже десятки тысяч долларов, теперь занимает две минуты и стоит всего несколько долларов.

Дилемма и перспективы отрасли

Ситуация, однако, видится более сложной, чем простое противостояние. Обозреватель, работающий в крупной компании-лидере рынка, ранее в период с 2023 по 2025 год, находясь в лондонской штаб-квартире одной из организаций, занимался разработкой аналогичных инструментов для многочисленных компаний из списка Fortune 500 и консультировал исследователей Нью-Йоркского университета по этой теме. Его рекомендации всегда сводились к поиску сотрудничества между крупными игроками и стартапами. Компании, как, например, WPP, штат и доходы которых сопоставимы с населением и ВВП небольших европейских стран, нуждаются в скорости и высокой маржинальности стартапов. В свою очередь, стартапы нуждаются в их дистрибуции и масштабе.

По мнению обозревателя, аналогия с "войной" может быть обманчивой, и, возможно, речь идет скорее о "истории сотрудничества". Тем не менее, ближайшие несколько лет станут определяющими для будущего отрасли.

Вопросы конфиденциальности и точности данных

Будущее технологии будет зависеть от покупателей этих исследований. Компании из списка Fortune 500, имеющие наибольшую потребность в исследованиях рынка, часто с опаской относятся к включению синтетических аудиторий в свою "диету". Один из частых вопросов, возникающих при презентациях, касается возможной кражи данных искусственным интеллектом. Этот вопрос часто рассматривается как эмоциональная реакция, вызванная опасениями, укоренившимися в коллективном сознании, возможно, после публикаций 2022 года.

На этот вопрос часто отвечают встречным: "Вы используете Microsoft Teams?". Ответ, как правило, утвердительный. Почти каждое крупное предприятие хранит конфиденциальные данные в облачных сервисах, предоставляемых Google, Amazon или Microsoft. Эти же компании предлагают корпоративные услуги ИИ, и в их условиях использования прописано, что они не будут использовать данные клиентов для обучения своих моделей. Верить этому заявлению или нет – дело добровольное, но это относится ко всем аспектам доверия.

Критические замечания относительно точности, напротив, оспаривать сложнее. Известная венчурная компания Andreessen-Horowitz (a16z) озаглавила свой анализ этой зарождающейся технологической отрасли как "ИИ – не люди". Выступая в роли посредника в этом "противостоянии", обозреватель согласен, что синтетические исследования быстрее и дешевле, но не уверен в их "интеллектуальности".

Фундаментальная работа ученых Стэнфордского университета под руководством Парка и соавторов, опубликованная в 2024 году, установила эталон, доказав, что ИИ может имитировать человеческие ответы на опросы со средней точностью в 85%. Более того, по некоторым разделам общего социального опроса, модели смогли воспроизвести ответы с точностью более чем 90%. Когда модель получает релевантную информацию и богатый контекст (например, мини-биографию человека), она способна предсказывать его действия и мысли с очень высокой точностью.

Однако ни одно предсказание не может быть стопроцентно точным. Хотя будущее, где человеческие склонности моделируются даже лучше, чем люди могут выразить свои собственные желания, возможно, оно слишком отдалено, чтобы привлекать внимание бизнес-читателей, и больше подходит для сценариев Тома Круза и Стивена Спилберга.

Экспоненциальный рост возможностей

Более интересно то, на что эта технология способна даже при более низких показателях точности. В ходе частных тестов было выявлено, что при наличии базовой информации о человеке, такой как возраст, район проживания и пол, некоторые модели поведения можно предсказать с точностью до 72%. Можно утверждать, что это легкие для предсказания данные, например, предсказать, будет ли у женатого человека дети, – не столь критично. Это, конечно, не может полностью заменить уникальное проницательное видение стратега.

Однако, учитывая, насколько сложно понять и смоделировать людей, решение, которое является "лучше случайного" и настолько доступно, обещает оказать значительное влияние. Речь идет об огромном масштабе. Человеческий разум оперирует небольшим диапазоном значений: мы понимаем, когда что-то вдвое быстрее, но не можем осмыслить, когда это в 175 200 раз быстрее. Внезапно путь, занимавший несколько дней, сокращается до нескольких часов, строятся мосты, открываются заправочные станции, возникают целые новые отрасли.

Когда улучшение не маргинальное, а экспоненциальное, оно создает положительные внешние эффекты, которые невозможно предсказать даже в рамках этой статьи. Обозреватель предлагает всем "запастись попкорном" и наблюдать за развитием событий, предрекая увлекательное зрелище.