Не для ШІ: які завдання потребують людського мислення і досвіду
Якщо ви втомилися від аішних текстів, які стоять одне навпроти одного, наче спайдермени з мему, та вірусних згенерованих фоток, а тембр голосу ШІ-озвучки хочеться забути раз і назавжди, знайте, що ви не одні:) І це насправді лише вершина айсбергу з фейлів, які може наробити брендам ШІ, якщо не думати про наслідки його використання.
Якщо пригадуєте, то навколо цих неоднозначностей уже розгорталося чимало інфоприводів та навіть креативних кампаній. Наприклад, Кім Кардаш’ян зізналася, що провалила іспити з права через використання Chat GPT, минулого тижня фінансисти у США створили білборди для В2В з помилками ШІ, які нагадали про важливість розуміння контексту галузі та експертизи, а рекламу ChatGPT взагалі довелося «викрасти», аби люди пригадали, як виглядає їхній сімейний лікар замість того, аби радитися про здоров’я з чатом.
Де ШІ справді корисний, а де починаються проблеми
Ні для кого не секрет, але для початку нагадаємо, що штучний інтелект добре справляється з «побутовими», рутинними завданнями: допомагає з ресерчем, структурує інформацію, накидає чернетки текстів і пришвидшує робочі процеси. У цих ролях ШІ працює як ефективний асистент. І робить це швидко та передбачувано.
Проблеми починаються тоді, коли на ШІ перекладають забагато відповідальності і змушують його думати за себе. Алгоритми не розуміють контексту бренду, не відчувають емоцій і не несуть відповідальності за рішення.
Тому тексти хоч правильні, та порожні, візуали акуратні, але без характеру, а комунікація однакова в усіх і палиться штампами аішного словникового запасу. І варіант, що і так пройде — не варіант. Дослідження показують, що більше половини користувачів (51%) впізнають згенерований текст у стрічці.
Найважливіше завдання для брендів — чітко визначити межу та знайти спосіб подружити технології та людську команду, щоб ті допомагали одне одному, а не шкодили.
Прикріпимо невеличку табличку для нагадування.
| Завдання | ШІ працює добре | Не обійтися без людського мислення |
| Ресерч і збір даних | ✓ | |
| Структурування ідей | ✓ | |
| Чернетки текстів | ✓ | |
| Остаточні формулювання від імені бренду | ✓ | |
| Креативні ідеї та кампанії | ✓ | |
| Робота з емоціями, контекстом та tone of voice | ✓ | |
| Стратегічні рішення | ✓ |
Що ще не так із ШІ та які загрози він несе для брендів
Понад 90% маркетологів використовують ШІ у своїй роботі, а серед звичайних користувачів дослідження фіксують, що 42% дорослих і 70% підлітків користуються інструментами ШІ: створюють тексти, шукають інформацію, вчаться чи працюють за його допомогою.
Попри стрімке зростання популярності та активне впровадження ШІ у маркетингу, бізнесі й повсякденному житті, ця технологія не є безпечною за замовчуванням. Разом із новими можливостями вона приносить і низку ризиків, серед яких:
- Упередженість. ШІ може відтворювати людські упередження, бо навчається на реальних (неідеальних) даних. Це призводить до несправедливих або спотворених результатів видачі.
- Кіберзагрози. Фішинг, фейкові акаунти, клонування голосів — все це ШІ робить простішим. І, чесно кажучи, безпечними інструменти не завжди бувають. Лише 24% генеративних ініціатив серйозно захищені. Ігнорувати це не варто, бо середні світові витрати за порушення даних у 2024 році сягали 4,88 млн доларів.
- Проблеми конфіденційності даних. LLM навчаються на величезних масивах даних, які часто збираються без згоди користувачів і можуть містити персональну інформацію.
- Шкода для навколишнього середовища. Навчання ШІ споживає купу електроенергії та води. Для прикладу, навчання однієї NLP-моделі генерує понад 272 тонни CO₂, а обробка 10–50 підказок «випиває» майже літр води — рівно як стандартна пляшка.
- Екзистенційні ризики. Є побоювання, що надпотужний ШІ може вийти з-під людського контролю. І це ризик, який уже прирівнюють до глобальних загроз.
- Порушення прав інтелектуальної власності. ШІ може копіювати стилі, голоси й образи, але юридично не завжди зрозуміло, кому належить створений ним контент.
- Втрати робочих місць. Автоматизація може замінити деякі ролі, але водночас створить нові. Згідно з ВЕФ, майже половина компаній бачить у цьому шанс, а чверть — ризик.
- Відсутність підзвітності. Хто винен, якщо ШІ щось зафейлить? Питання відповідальності також неоднозначне.
- Дезінформація та маніпуляції. ШІ легко створює фейки, діпфейки та переконливу неправду, яка впливає на думки й рішення людей.
Коли ШІ потребує людського втручання: поради для брендів та маркетологів
Штучний інтелект може робити неймовірні речі: генерувати тексти, зображення, аналізувати дані за секунди. Але він не замінить людський розум, етику та здоровий глузд. Щоб уникнути помилок і ризиків, варто знати, коли необхідне людське втручання.
1. Коли етичні або юридичні ризики високі
Штучний інтелект може обробляти величезні обсяги даних за лічені секунди, але це не означає, що він завжди робить це етично чи законно. Уявіть собі алгоритми найму, які ненавмисно надають перевагу одній демографічній групі над іншою, або кредитні рішення на основі ШІ, які непропорційно відхиляють певні групи.
Незважаючи на запобіжні заходи, упередженість у навчальних даних може призвести до дискримінації, порушень конфіденційності або недотримання нормативних вимог.
Поради для брендів:
- використовуйте ШІ для попереднього сортування даних або тестування варіантів рішень;
- остаточне рішення завжди приймайте самі, особливо у галузях, що стосуються найму, фінансів, юриспруденції чи охорони здоров’я.
2. Коли людський зв’язок має значення
Чат-боти зі штучним інтелектом та автоматизована служба підтримки клієнтів можуть обробляти рутинні запити, але автоматизація має зворотний ефект, коли задіяні емоції, наприклад, вирішення серйозної скарги або повідомлення складнішої інформації.
Клієнти не хочуть роботизованого «Вибачте за незручності», коли мають справу з серйозною проблемою. Вони хочуть емпатії.
Поради для брендів:
- дозвольте ШІ обробляти прості запити, FAQ та логістику;
- для складних або емоційно чутливих ситуацій підключайте живого менеджера;
- використовуйте ШІ, щоб зібрати інформацію про клієнта до розмови, щоб людина була максимально підготовлена.
3. Коли дані неповні або упереджені
Штучний інтелект настільки ж якісний, наскільки якісні дані, на яких він навчається. Результати ШІ будуть недосконалими, якщо ці дані застарілі, неповні або упереджені. Упередженість у даних може призвести до спотворених результатів, посилення системної нерівності, створення неточних прогнозів або надання переваги певним закономірностям над іншими.
Коли організації покладаються на ШІ, не вирішуючи ці основні проблеми з даними, вони ризикують увічнити нерівність, а не вирішити її.
Поради для брендів:
- регулярно перевіряйте та оновлюйте дані, на яких працює ШІ;
- використовуйте людський нагляд для перевірки результатів ШІ у критичних процесах (наприклад, прогнозування продажів або аналіз поведінки користувачів);
- додайте ручну корекцію там, де дані неоднозначні.
4. Коли креативність та інновації є важливими
Штучний інтелект чудово розпізнає образи, але не дуже добре орієнтується в оригінальному мисленні. Він може генерувати тексти, код та дизайн на основі існуючих даних, але справжня креативність — нестандартні ідеї, новаторські кампанії та революційні інновації — все ще вимагає людської винахідливості.
Поради для брендів:
- використовуйте ШІ для підготовки базових креативних матеріалів: генерації варіантів заголовків, ідей для постів, зміни формату зображень;
- стратегія, концепти кампаній та сторітелінг — залишайте за командою людей;
- проведіть «креативні сесії», де ШІ виступає асистентом, а не генератором фінального продукту.
5. Коли безпека та конфіденційність є критично важливими
Моделі штучного інтелекту процвітають на основі даних, але конфіденційна інформація, така як фінансові дані клієнтів, медичні записи чи комерційна таємниця, вимагає особливої обережності. Навіть за наявності шифрування та заходів безпеки, штучний інтелект може бути вразливим до кібератак, несанкціонованого розкриття даних та порушень відповідності.
Поради для брендів:
- діліться з ШІ лише тими даними, які потрібні для конкретного завдання (і то, з обережністю);
- використовуйте шифрування, аудит моделей та політики нульової довіри;
- для критично важливої інформації (фінанси, медичні дані) — залишайте рішення за людиною.
6. Коли ШІ бракує відповідальності
Зрештою, ШІ не бере на себе відповідальність — людина бере. Якщо рішення, прийняте під впливом ШІ, призводить до суттєвої помилки, хто несе відповідальність? Помилки ШІ можуть призвести до юридичних, фінансових та репутаційних катастроф без чіткого визначення відповідальності.
Поради для брендів:
- завжди визначайте, хто відповідає за рішення, прийняте з участю ШІ;
- використовуйте ШІ як допоміжний інструмент, а не як остаточний інструмент;
- документуйте процеси прийняття рішень, щоб у разі проблем можна було швидко реагувати.
Штучний інтелект може підвищити ефективність, покращити процес прийняття рішень та стимулювати зростання бізнесу, але лише за умови розумного використання. Знання того, коли НЕ використовувати ШІ, так само важливо, як і знання того, де його застосовувати.
Читайте також
Чому не варто довіряти весь копірайтинг ШІ: 5 причин
Як захистити дані під час роботи з ШІ: ключові поради для користувачів
Як використовувати ChatGPT для створення контенту: гайд для SMM-фахівців
