Значение искусственного интеллекта для будущего издательской отрасли

Мечты о технологиях будущего, обладающих сверхчеловеческими способностями, будоражили воображение писателей и вдохновляли их на создание миров, в которых возможно невероятное. Эти миры долгое время казались фантастикой, однако сегодня многое из описанного в них постепенно становится реальностью. В фокус общественного внимания в основном попадают успехи ИИ в сфере информационных технологий, однако с понятиями больших данных, предиктивного анализа и естественной обработки языка теперь приходится считаться и креативным индустриям. Если компании применяют ИИ должным образом и в нужное время, то новые технологии открывают им новые возможности.

В рамках совместного шестимесячного проекта сотрудники Франкфуртской книжной ярмарки и консалтинговой компании Gould Finch опросили 300 участников книжной отрасли со всего мира, а также провели множество дополнительных интервью и бесед с экспертами издательского сообщества. Основные результаты этого проекта изложены в настоящей статье (оригинал доступен на сайте ФКЯ по ссылке).

Что такое искусственный интеллект?

Исследователи еще не пришли к консенсусу по поводу точного определения термина «искусственный интеллект», однако большинство компаний сегодня обозначают им процессы, позволяющие с помощью компьютеров или машин автоматизировать выполнение тех задач, которые сейчас требуют человеческого участия и не обязательно предполагают высокую квалификацию.

Снижение стоимости вычислительных мощностей привело к более широкому применению алгоритмов машинного обучения. Сегодняшние системы ИИ могут научиться выполнять традиционно человеческие задачи за малую долю от их «обычной» стоимости, поэтому предприятия обращаются к ИИ, чтобы машина выполняла те же задачи, но быстрее, дешевле и надежнее, без перебоев и, в конечном счете, лучше, чем человек.

Чем ИИ может быть полезен в издательском деле?

Понятно, что для издательств ИИ полезен не столько умными пылесосами, сколько возможностью оцифровки книг. Скажем, если вручную набирать на компьютере старые рукописи, на это уйдут месяцы, а технология оптического распознавания позволит мгновенно преобразовать рукописный текст из сканированного изображения в электронную книгу. Полученный текст можно озвучить с помощью компьютерных программ, то есть превратить электронное устройство в личного рассказчика.

ИИ также способен оптимизировать управленческие процессы и финансовую отчетность: интеллектуальные системы позволяют ускорить составление отчетов и выполнение платежей, а также убедиться в том, что счета и переводы оплачиваются вовремя и корректно. В отличие от людей, ИИ не требует отдыха: чат-боты могут работать круглосуточно и обеспечивать коммуникацию с клиентами со всего мира на любом языке.

Наконец, ИИ превосходит человека в тех областях, где наших вычислительных способностей не хватает для получения нужного результата, например в сложных рекомендательных системах. Сотрудники издательств и магазинов в своих рекомендациях ориентируются на сведения о прочитанных книгах и интересы читателя. Собственный читательский опыт и знание различных жанров позволяют им быстро совместить автора, место действия, характеры персонажей и сюжетную линию, предложив клиенту подходящую книгу. Однако электронный магазин, который посещают сотни тысяч людей, обладает значительно большим объемом статистики, в которой можно с высокой точностью найти схожих покупателей и порекомендовать клиенту что-то из того, что ранее приобретали другие. Это позволяет создавать и обучать рекомендательные системы, которые с помощью сложных запросов по каталогам и бэклистам способны найти максимально подходящий вариант.

Данные как основная движущая сила развития ИИ

Искусственный интеллект – не волшебная палочка, хотя в умелых руках может стать полезным инструментом. Особенность ИИ, которую нужно осознавать, состоит в том, что алгоритмы машинного обучения обрабатывают информацию крайне эффективно, но изначально практически ничего не умеют. Одних алгоритмов недостаточно – их нужно снабдить нужными данными, на которых они будут учиться и проверять себя.

Недостаточно обученные алгоритмы ненадежны и непредсказуемы, однако стоит лишь загрузить в них большое количество примеров – картинок, звуков, формул, – и тогда из неповоротливой машины они превратятся в коллегу, на которого можно положиться.

Для развития и корректной работы ИИ важны данные, а точнее – постоянное добавление новых данных. Данные не только делают ИИ умнее, они повышают точность его работы, а это, в свою очередь, открывает новые возможности для применения ИИ. Имея доступ к большим массивам данных, алгоритмы машинного обучения начинают вычленять базовые закономерности и принимать решения на их основе.

Качество данных играет здесь решающую роль. ИИ в конечном счете работает в ограниченных рамках и нацелен на достижение заранее заданной цели, а вот эффективность работы ИИ в первую очередь зависит от качества данных, на которых обучается алгоритм.

Однако обладать большим массивом информации тоже недостаточно. Нужен кто-то, кто сможет сделать на основе этой информации выводы.

Специалисты по анализу данных

На сегодня существенной проблемой является поиск специалистов, способных предложить реальные решения на основе проанализированных данных.

Аналитики обладают разносторонними талантами – от поиска и сбора до упорядочивания и анализа больших массивов данных. Хороший аналитик способен оценить возможности повышения клиентской лояльности, рассказать, как улучшить существующие процессы и услуги, а также наметить новые области для развития.

Опытные специалисты по работе с данными уже сегодня в дефиците, а их зарплаты высоки. Если у вас нет такого бюджета, то выходом может стать повышение квалификации существующих ценных сотрудников. Для сотрудников, увлеченных математикой и статистикой, существует множество образовательных курсов различной продолжительности и насыщенности, а начать можно с обучения на рабочем месте в сопровождении привлеченных экспертов. Если же кто-то из сотрудников хочет сосредоточиться исключительно на ИИ, то ему имеет смысл посетить курсы анализа данных. Обычно они рассчитаны на 3–6 месяцев, затрагивают весь спектр технологий ИИ и готовят участников к работе в качестве аналитика или инженера данных.

Вне зависимости от того, нанимаете ли вы новых специалистов по анализу данных или переквалифицируете существующих сотрудников, этим людям нужна четкая управленческая стратегия. Добиться результата (в первую очередь – увеличения оборота) можно только в том случае, если выбраны подходящие технологии. Это значит, что вам нужно не только найти разработчиков и операторов ИИ-технологий, но и человека, способного отличить бессодержательный хайп от реальных трендов. Чтобы научить топ-менеджеров видеть возможности оптимизации в повседневных процессах и считать окупаемость новых решений, можно организовать информационные мероприятия о возможностях ИИ с привлечением внешних модераторов.

Искусственный интеллект в помощь авторам

«Искусственный интеллект покоряет сторителлинг». Эту фразу повторяют так часто, что она скоро станет клише. Некоторые системы действительно способны копировать стиль и писать осмысленную прозу, но создавать сюжет и канву произведения алгоритмы пока не в состоянии. Это значит, что произведения, выходящие «из-под пера» ИИ, все еще отличаются исковерканным синтаксисом и общей несвязностью. Похоже на настоящего автора? Да. Талантливее и лучше живого рассказчика? Пока нет.

Чем умнее будет становиться ИИ, тем больше медийных носителей и каналов смогут использовать писатели и тем эффективнее новые технологии будут помогать автору в содержательном наполнении придуманной им эмоциональной канвы. Так, проанализировав структуру успешных произведений, ИИ может вычленить те сюжетные особенности, которые вызывают определенный эмоциональный отклик. Эти сведения позволят издательствам прогнозировать реакцию аудитории на книгу, а также помогут усилить историю, если станет понятно, что дополнительные элементы (например, звуки, место действия, взаимоотношения и диалоги героев) оказывают на читателей нужное воздействие.

Пока искусственный интеллект не написал ни одного бестселлера, но многие считают, что при должном обучении он сможет проанализировать данные о нынешних лидерах рейтинга продаж и их создателях, чтобы порекомендовать издателю того автора, который в состоянии написать следующий книжный хит.

Эти новости издательский мир может принять с облегчением, ведь издательствам просто нужно продолжать делать то, что они и так умеют лучше всего: отбирать произведения, рассказывать истории и вдохновлять людей.

Сконцентрируйтесь на своей основной деятельности и оставьте оптимизацию искусственному интеллекту

Помимо создания контента, ИИ способен выполнять еще множество других задач, поэтому вы можете сконцентрироваться на своей основной деятельности. Рутинные задачи, например анализ истории покупок ваших клиентов, вы можете передать ИИ-технологиям, потому что они справятся с этим лучше.

Результаты анализа данных помогут маркетологам оценить успешность крупных рекламных кампаний и перейти к индивидуальной таргетированной рекламе. Алгоритмы также способны отслеживать поведение посетителей веб-сайтов, чтобы предлагать им контент в соответствии с их предпочтениями, в том числе из малоиспользуемого бэклиста издательств. Поведенческий анализ и классификация данных предсказывают тренды и позволяют специалистам по маркетингу в режиме реального времени следить за изменениями в читательских предпочтениях, чтобы мгновенно реагировать на такие изменения, предлагая целевой аудитории персонализированный контент.

ИИ и программно управляемые процессы не исчезнут и не потеряют своей значимости, поэтому будущее вашей компании в значительной мере зависит от принимаемых сегодня решений о том, как именно ИИ будет встроен в существующие процессы. ИИ изменит корпоративную культуру в сторону большей инновационности и открытости, сделает ее более безопасной, а технологические новшества изменят экономический ландшафт. При этом внедрять технологии ИИ уже сегодня нужно не только для того, чтобы не отставать от конкурентов, но и для того, чтобы не потерпеть крах при переходе в новую технологическую реальность.

Шесть шагов к успешному внедрению ИИ в вашей компании

Какую же добавленную стоимость может принести ИИ вашей компании? Мы составили список из шести основных моментов, которые следует принять во внимание, чтобы добиться максимального эффекта от ИИ. Рекомендуем вам внимательно ознакомиться с ними, чтобы продумать свои планы и оценить целесообразность внедрения ИИ (машинного обучения) в вашей компании.

1) Опишите проблему, которую вы хотите решить с помощью ИИ, и определите, каких улучшений нужно добиться с помощью ИИ-технологий.

Внедрение ИИ не должно быть самоцелью. Лучший способ понять, подходит ли вам ИИ, – применить его для решения реальной проблемы. Проанализируйте организационные структуры, задачи, процессы и услуги, которые, по вашему мнению, можно оптимизировать с помощью автоматизации или анализа данных. Опишите проблемы, с которыми сталкиваются пользователи, и определите четкие измеримые цели. Чтобы учесть окупаемость, также следует понять, сколько вы тратите на эту проблему сейчас и какую экономию должно обеспечить планируемое решение.

2) Выстройте в компании открытую корпоративную культуру, способствующую креативному подходу к применению ИИ.

Внедрение ИИ нужно понимать как итеративный и экспериментальный процесс, результаты которого могут варьироваться в зависимости от качества данных и четкости постановки проблемы. Организуйте открытое обсуждение возможностей и трудностей, связанных с внедрением ИИ в вашей компании. Вовлекайте экспертов по разным сферам деятельности компании, чтобы подробнее разобраться во всех аспектах и взглянуть на проблему с различных точек зрения. Прислушивайтесь к критике, чтобы лучше понимать возможные опасения, резко отрицательное отношение или неприятие со стороны сотрудников.

3) Сформируйте проектную команду из конечных пользователей, экспертов по продукту, работе с данными и технологиями.

Внедрение ИИ требует целого набора компетенций. Определите, кто в вашей компании обладает наибольшим опытом работы с ИИ-технологиями, и сформируйте меж¬дисциплинарный коллектив из экспертов по продукту, работе с данными и технологиями, а также тех, кто в будущем станет пользоваться новыми решениями. Подобная совместная работа – залог успешного внедрения ИИ. Члены проектной команды смогут определить нужные срезы данных, проанализировать их, составить план действий, инициировать и контролировать его выполнение, а также выстроить и поддерживать необходимую ИТ-инфраструктуру.

4) Определите источники данных, проанализируйте и структурируйте информацию, обеспечьте нужную инфраструктуру.

Успешное внедрение ИИ невозможно без данных. Нужно обеспечить не только наличие достаточного объема данных, но и их высокое качество. Проведите инвентаризацию источников данных, чтобы понять, какая информация, необходимая для выполнения задачи, уже есть в вашей компании, а какую можно собрать. Кроме того, следует обратить внимание на сторонние источники данных, к которым можно получить доступ. При работе с персональными данными важно с самого начала продумать, как будет обеспечиваться их конфиденциальность.

5) Поэкспериментируйте с ИИ, пробуя существующие продукты или решения с открытым исходным кодом.

Если вы не знаете, с чего начать, начните с небольших задач и посмотрите на результаты. Такой гибкий подход позволит вам быстро реагировать на меняющиеся условия. Уже сегодня на рынке есть множество внешних поставщиков, которые предлагают готовые облачные решения для самых разных задач. Эти решения можно протестировать быстро и без существенных затрат. В некоторых случаях также можно рассмотреть решения с открытым исходным кодом, если сотрудники компании имеют необходимые навыки и ресурсы. Руководствуйтесь стоящей перед вами задачей и попытайтесь решить ее с помощью ИИ, применив уже имеющиеся у вас данные, а потом используйте наработанный опыт в новых экспериментах. Вносите постепенные улучшения в свою модель автоматизации, пока не добьетесь приемлемого результата. Чтобы убедиться в качестве работы программного решения, вначале протестируйте его на небольшой выборке данных.

6) Стимулируйте использование ИИ в компании и создайте экосистему для адаптации результатов.

Активно используйте и обучайте свои технологические решения, чтобы повышать качество результатов и расширять сферу применения ИИ. Делитесь своим опытом с коллегами и призывайте их придумывать новые способы использования технологий в рамках существующей инфраструктуры данных, а затем воплощайте предложения коллег в жизнь. Эти наработки позволят вам создать корпоративную стратегию по работе с данными, которая будет нацелена на сбор и анализ данных средствами ИИ для решения возникающих проблем или разработки новых продуктов. Не забывайте отслеживать, как внедрение ИИ отражается на существующих процессах, чтобы воспользоваться возникающим синергетическим эффектом.

Об авторах проекта

Австралийско-немецкий предприниматель, увлекающийся новыми технологиями в сфере СМИ и не только. Управляющий директор компании Gould Finch. Работал над множеством проектов по разработке стратегии, внедрению инноваций и новых технологий для издательских домов по всему миру, а до перехода в Gould Finch – в компаниях Amazon, Apple, Universal и одном из крупнейших немецких издательств Bastei Lübbe. Кроме того, он является основателем нескольких предприятий в сфере цифровых медиа.

Магистр MBA в бизнес-школе Mannheim Business School, магистр управления в креативной индустрии, активный участник Федерального объединения по вопросам искусственного интеллекта.

Gould Finch поддерживает компании в осуществлении цифровой трансформации. Консультанты Gould Finch являются экспертами в современных технологиях и поэтому не только советуют определенные продукты, но и сами внедряют инновационные решения на основе новых продуктов и услуг. Компания Gould Finch занимается как комплексными стратегическими проектами, так и разработкой и внедрением локальных инструментов. Основная специализация компании – финансовое дело, энергетика и медиа.

Проектные команды Gould Finch состоят из консультантов, аналитиков и отраслевых экспертов и формируются непосредственно под запрос клиента. Компания готова поделиться собственными разработками на базе ИИ и машинного обучения, а также всегда держит руку на пульсе прогресса, предлагая клиентам как стандартные, так и совершенно новые решения

Представительства компании Gould Finch расположены в Гамбурге, Берлине и Дюссельдорфе. Компания работает с экспертами со всего мира, а также входит в Федеральное объединение по вопросам искусственного интеллекта.

Вице-президент и член правления Франкфуртской книжной ярмарки, отвечает за развитие бизнеса и сбыт, а также руководит представительством ярмарки в Пекине. Инициатор ежегодной конференции THE ARTS+, посвященной технологиям и культуре. Автор книг о цифровой трансформации культуры и креативной индустрии. Его книга «Креативная сила машин» (издательство Beltz, 2018 год) посвящена культурным аспектам искусственного интеллекта.

До прихода в руководство ФКЯ руководил отделом маркетинга и коммуникаций Биржевого союза немецкой книготорговли и отделом бренд-коммуникации в компании MetaDesign AG, до этого был основателем и управляющим директором компании Leipziger & Partner, берлинского консалтингового агентства в области маркетинга и коммуникаций. Имеет опыт работы в самых разных медийных сферах (журналистика, радио, телевидение, онлайн-разработка и дизайн). Был куратором многочисленных выставок в Буэнос-Айресе и Берлине.

Магистр информатики Свободного университета Берлина, основатель бизнес-школы New Economy Business School, преподавал в Университете Висмара и школе Mediacampus Frankfurt.

Франкфуртская книжная ярмарка ежегодно собирает более 7500 экспонентов из 109 стран. В программе ярмарки более 4000 мероприятий, которые посещает почти 285 000 человек и около 10 000 аккредитованных журналистов и блогеров, что делает ее крупнейшей профильной выставкой планеты, а также местом встречи игроков со смежных рынков, в том числе экспертов из сферы образования, кинематографа, науки и игровой индустрии. ФКЯ организует участие немецких издательств более чем в 20 других международных выставках, а также регулярно проводит профильные мероприятия на ключевых рынках мира. ФКЯ – дочерняя компания Биржевого союза немецкой книготорговли.

https://www.buchmesse.de/en

Авторы благодарят своих коллег за участие в работе над исследованием: Кристиана Маршалла, Яро Пекала, Инсинь Гонг, Тину Пфайфер, Михаэля Пьетрека, Тимо Миттага и Алики Дрекслер.

Редакция благодарит Центр немецкой книги в Москве – представительство ФКЯ в России – за помощь в подготовке материала, а также Николая Андреева за перевод.

Источник: журнал «Книжная индустрия», № 6, сентябрь, 2020