Как нейросети помогут вам построить карьеру

Удивительно, но всего пару лет назад нейроэнтузиасты воодушевленно уверяли мировое сообщество в том, что искусственный интеллект вот-вот превзойдет самого человека.

Тогда мало кто верил, что нейросети действительно способны захватить мир. Но сейчас происходит именно это - искусственный интеллект стремительно проникает во все сферы человеческой жизни. Из-за всеобщего ажиотажа вокруг ChatGPT, Midjourney, Visper и других нейросетей многим профессиям предрекают скорый исход. Хотя пока искусственный интеллект отбирает работу у одних специалистов, другим он предоставляет новые карьерные возможности и перспективы. Давайте разберемся, как наиболее эффективно использовать нейросети в профессиональной деятельности для того, чтобы оставаться востребованным и незаменимым специалистом.

В медицине

Искусственный интеллект активно внедряют, прежде всего, в области здравоохранения. Аналитики предполагают, что к 2030 году рынок ИИ в сфере медицины будет оценен в 194,5 миллиарда долларов. А общий рынок достигнет стоимости 1,8 трлн долларов.

В большинстве случаев нейросети используют для анализа полученных результатов обследований, например снимков компьютерной томографии, рентгенологических и флюорографических исследований, ультразвуковой диагностики и так далее. Этим занимаются Recurrent Neural Network (RNN). Они способны выявлять различные патологии легких, сердца и других органов. Конечно, ИИ не сможет навсегда заменить врачей, ведь опыт, уникальные навыки каждого доктора, умение общаться с пациентами и проявлять сострадание не менее важные составляющие врачебной практики. Поэтому медицинским работникам важно совершенствовать собственный профессионализм, а в нашем веке это подразумевает еще и овладение системами искусственного интеллекта для более оперативного выявления патологий и эффективного лечения пациентов.

Нейросети, например такие, как U-Net, могут точно визуализировать внутренние структуры тела, изображать функции человеческих органов и тканей. Это позволяет улучшить диагностику и повысить уровень обнаружения заболеваний за счет того, что искусственному интеллекту, в отличие от даже опытного врача, не знакома проблема «замыленного глаза». Интересная история: ученые Гарвардского университета однажды добавили к рентгеновскому снимку изображение гориллы и показали его врачам. Так вот, 83% из них не заметили обезьяну на человеческом рентгене. Выводы остаются за вами - доверять ИИ или нет.

Для анализа и обработки медицинских изображений чаще всего используют Convolutional Neural Networks (CNN). Нередко они превосходят докторов, например, согласно исследованию "Deep Learning Tool Tops Dermatologists in Melanoma Detection", точность обнаружения меланомы у профессиональных дерматологов варьируется от 65 до 85%. В то же время CNN, который обучили с помощью специальных программ или библиотек TensorFlow, Scikit-learn и Keras, предоставляют точность от 87 до 95%. Поэтому сейчас большинство докторов ведущих мировых клиник работают в паре с искусственным интеллектом, который помогает им избежать ошибок и неточностей. Также ИИ позволяет сократить время обследования и скорее приступить к лечению. Так, китайские исследователи разработали собственную нейросеть для анализа рентгенологических снимков с целью выявления признаков COVID-19. Они доказали, что ИИ экономит около 40% времени врачей при диагностике вируса, что позволяет быстрее начать лечение и повысить уровень выживаемости.

Также нейросети способны анализировать данные медицинских карт пациентов и под руководством доктора составлять план лечения, схему принятия тех или иных лекарств, комплекс упражнений для восстановления после операции и так далее. Кроме того, сейчас активно развивается роботизированная хирургия. Но не переживайте, это вовсе не означает, что роботы самостоятельно проводят операции. Конечно, есть и такие устройства с механическими руками, которые позволяют проводить хирургические процедуры на высоком уровне. Однако наиболее распространено использование ИИ для моделирования и планирования хода операции, а также упрощения некоторых задач хирурга. Например, кардиохирургам помогает мини-робот Heartlander. Во время операции его внедряют в небольшой разрез в грудной клетке для мягкого введения катетера и стабильного зондирования. Ученые доказали, что использование этого робота уменьшает ущерб для здоровья пациента. Но Heartlander привлекают к работе хирурга только в том случае, если требуется открытый доступ непосредственно к сердцу.

Нейросети также используются для прогнозирования вспышек различных вирусов и инфекционных заболеваний. Для этого медицинские работники, ученые и исследователи прибегают к использованию нейросети BlueDot, которая впервые еще в 2014 году предсказала вспышку лихорадки Эбола. При этом ИИ предположил и то, что инфекция распространится также за пределами Африки.

Таким образом, нейросети быстро и эффективно обучаются, совершенствуют свои возможности, всё больше внедряются в сферу здравоохранения. Однако искусственный интеллект вряд ли превзойдет доктора по всем критериям. В том случае, если врачи будут так же постоянно совершенствовать и оттачивать собственные навыки, как активно развивается ИИ, нейросети останутся лишь хорошими помощниками, которые помогут избежать ошибок, повысить качество лечения, снизить уровень заболеваемости и даже смертности.

В финансах и аналитике

Как уже упоминалось ранее, к 2030 году общий рынок искусственного интеллекта достигнет 1,8 трлн долларов. Этот прогноз - наиболее яркий пример того, как нейросети используют в финансах и аналитике. Мы привыкли к тому, что финансы - это, прежде всего, деньги. Однако это еще и сложные расчеты, вычисления, выкладки, связанные с рисками, теорией вероятности и другими труднопредсказуемыми явлениями.

Например, ИИ повсеместно внедрили различные банковские системы. При этом нельзя сказать, какой именно нейросетью они пользуются, так как каждый банк разрабатывает собственную модель искусственного интеллекта, которая должна отвечать необходимым требованиям. Еще в 2020 году американская компания Mastercard разработала систему Brighterion. Это уникальная нейросеть, которая проводит полный анализ сведений о транзакциях, платежах и покупках клиентов, а также позволяет выявлять их индивидуальные покупательские привычки, особенности поведения, потребности и интересы. Специалист, обладающий подобной информацией, предлагает клиентам выгодные и наиболее подходящие для них предложения, тем самым повышая качество обслуживания и лояльность потребителей. ИИ также используется для анализа кредитной истории клиентов, чтобы сократить время принятия решения о выдаче или отказе в кредите. Кроме того, нейросети способны выявить подозрительную активность и предотвратить мошеннические действия благодаря анализу поведения клиентов, совершенных ими транзакций и других действий в банковской системе.

Также нейросети помогают инвесторам выбирать наиболее безопасные и выгодные активы, учитывая возможную прибыль, вероятные риски, ликвидность и многие другие показатели. Например, система Finprophet способна оптимизировать инвестиции и управлять рисками. Она умеет предсказывать изменения в акциях различных предприятий, фьючерсах, валютах и индексах инвестиционных фондов на крупнейших финансовых рынках. А привести все имеющиеся данные в единую форму аналитикам поможет нейросеть Tableau. Система ИИ самостоятельно создает интерактивные доски, графики, диаграммы и карты для систематизации материала. Также Tableau умеет писать отчеты на основе вводимой информации и созданных графиков, что может быть очень полезным в профессиональной деятельности экономистов, финансистов, аналитиков. Конечно, это не заменит их уникального взгляда на процессы, происходящие в мировом финансовом секторе, однако нейросети способны облегчить рутинную и однотипную работу, такую как написание отчетов.

В маркетинге и PR

Наиболее популярный вариант использования ИИ в маркетинге - создание уникального контента. Нейросети способны создавать описание товаров и услуг, каталоги продукции, посты в социальных сетях. Поэтому чаще всего системы искусственного интеллекта используют для генерации креативов. Например, если у вас есть какая-то сумасшедшая идея для дизайна нового продукта, но вы не знаете, какой в итоге она получится и стоит ли тратить на нее время и энергию, попросите сделать это нейросети Midjourney, Stable Diffusion, 24AI. Например, компания Nutella с помощью ИИ разработала несколько миллионов индивидуальных дизайнов для своего продукта. Бренд сумел удивить свою аудиторию и подчеркнуть уникальность шоколадной пасты.

Кроме того, нейросети способны создавать много уникального контента в минимальные сроки. Поэтому тот же ChatGPT, Midjourney или Visper могут помочь маркетологу или SMM-специалисту быстро отреагировать на инфоповод, создав актуальный контент под руководством профессионала.

Также нейросети могут использоваться маркетологами во время запуска таргетированной рекламы. В таком случае ИИ изучает и анализирует поведение пользователей, что позволяет настроить рекламу под их запросы, потребности и интересы. Помочь таргетологам выбирать наиболее эффективные ключевые слова и фразы для контента может и одна из самых популярных нейросетей ChatGPT.

Менее известные нейросети, такие как Analisa, без труда помогут вам провести подробную аналитику социальных сетей и выявить активность пользователей со всех сторон. Так, система ИИ Analisa подсчитывает количество просмотров и других действий пользователей, сегментирует эту аудиторию по ключевым критериям и предлагает рекомендации, как улучшить взаимодействие с посетителями странички. При этом такое же исследование ИИ способен провести и в профиле конкурентной компании, выявив ее слабые места и болевые точки.

Более подробный план по развитию целого бизнеса поможет составить система искусственного интеллекта SAP AI. Она способна проанализировать всю цепочку производства товаров компании - от поставок сырья и начала изготовления до маркетинга и продаж. На основе проведенного исследования нейросеть предлагает способы повышения эффективности и доходности бизнеса.

В журналистике

Нейросети вряд ли будут способны заменить корреспондентов, журналистов-расследователей и обозревателей. Однако с помощью ИИ можно не только упростить свою работу, но и сделать собственный материал более интересным и актуальным. Например, нейросеть BloombergGPT умеет обрабатывать финансовые новости и на основе этого анализа прогнозировать те или иные события. Журналист может использовать эти данные на свое усмотрение, например, согласиться с ними и опубликовать или попытаться оспорить мнение нейросети. Также возможности искусственного интеллекта позволяют журналистам сократить время на написание пресс-релизов, заметок, отчетов. Например, Notion AI не только генерирует ответ на запрос, но и позволяет самостоятельно дорабатывать получившийся текст с помощью встроенных инструментов. Кроме того, многим журналистам может пригодиться нейросеть DeepL - это переводчик, который поддерживает 31 язык и демонстрирует лучшие результаты.

Также нейросети помогают журналистам собирать и анализировать большие массивы данных из различных источников. Это позволяет выявлять среди этой информации определенные тенденции, обнаруживать скрытые паттерны, делать выводы и предполагать, что же будет дальше. Например, система BERT, которую также можно использовать и для семантического анализа художественного текста. Кроме того, такие нейросети, как ClaimBuster, отлично справляются с задачей фактчекинга и проверки достоверности, что помогает обеспечивать журналистам высокую точность предоставляемой ими информации.

Блогерам также можно облегчить жизнь с помощью нейросетей. Например, система Vizard, которая самостоятельно просматривает длинные видео и выбирает наиболее интересные моменты для того, чтобы потом сделать короткий клип. Кроме того, Vizard самостоятельно создает субтитры, описание к видео и генерирует кликбейтные заголовки.

Таким образом, системы искусственного интеллекта способны предоставить множество возможностей для совершенствования карьеры и открытия новых перспектив в различных профессиональных областях, а не только тех, которые мы сегодня перечислили.

Как мы уже выяснили, нейросети сэкономят немало вашего времени и ресурсов, которые вы тратите на выполнение рутинных и однообразных задач. Всё это можно смело переложить на ИИ. Кроме того, нейросети помогают в систематизации и анализе больших данных, что позволяет делать правильные выводы и принимать грамотные решения. К тому же искусственный интеллект не прекратит свое существование, поэтому для нас, простых людей, это дополнительный стимул к постоянному самосовершенствованию и развитию собственных навыков для того, чтобы не отставать от нейросетей и оставаться востребованными в современном цифровом мире.