От PR к индустрии доверия - Мадина Малова

Вот ведь парадокс нашего времени! Мы создали инструмент, который в своих заблуждениях может быть убедительнее нас самих. Причем нейросеть не просто ошибается – она ошибается с такой уверенностью и красноречием, что заставляет усомниться в фактах даже экспертов.

Цифры подтверждают масштаб проблемы. 96 % пользователей знают о галлюцинациях ИИ, 86 % лично с этим сталкивались, но 72 % при этом продолжают доверять нейросетям, считая получаемую информацию надежной. Но еще тревожнее то, что 96 % пользователей под влиянием контента ИИ хотя бы раз засомневались в собственном восприятии реальности[33].

Мы вступаем в эпоху, когда умение отличать цифровую правду от цифрового вымысла и развитие технологий фактчекинга становятся базовыми условиями информационной гигиены. И пока искусственный интеллект совершенствует свои способности, блуждая в лабиринтах машинного обучения, нам остается лишь совершенствовать свое критическое мышление. Похоже, это единственно надежный фильтр в нашем новом мире безупречно убедительных иллюзий.

Однако умные алгоритмы – только часть нашего огромного цифрового будущего. Чтобы ИИ работал «как надо», ему требуется «топливо» в виде больших данных. Давайте теперь разберемся, почему современному коммуникатору необходимо научиться с ними работать.

Глава 2. Расширение космоса больших данныхрасширение космоса больших данных

1. Глаз информационного цунами

Если ИИ – это «мозг» новой эпохи коммуникаций, то данные – это «нервная система», которая снабжает этот «мозг» информацией. Каждый день мы генерируем через видеохостинги, соцсети, IoT-устройства, корпоративные системы и разные другие устройства невероятные 329 млн терабайт данных. И с каждым годом их становится на 22 % больше, потому что «генерят» их теперь не только люди, но и машины. Более половины генерируемых данных – видеоконтент.

По прогнозу IDC в 2018 году, общий объем информации на Земле к 2025 году должен достичь 175 зеттабайт. В 2022 году в Statista[34] скорректировали этот прогноз до 181 ZB. Знаете, сколько это? Представьте себе гигантскую башню из жестких дисков по 1 ТБ, уходящую на 4,5 млн км ввысь. Это 6 полетов до Луны и обратно. Или 113 оборотов вокруг земного экватора. В 2024 году объем данных достиг 149 Zb, а к 2028 году вырастет до более чем 394 зеттабайт.

Наибольшую проблему – и одновременно наибольшую ценность – сегодня представляют большие данные (Big Data). Это колоссальные массивы информации, которые не поддаются традиционной обработке из-за своего объема, скорости прироста и разнообразия форматов. Их часто называют 3V (Volume, Velocity, Variety), хотя по факту число этих V давно уже намного больше: есть еще Veracity (данные должны быть достоверными), Variability (потоки данных постоянно меняются), Visualization (наглядность) и др. А Value – это ценность данных, которая заключается в их бесценном ресурсе для принятия решений.

Данные бывают структурированными (данные в таблицах и базах данных) и неструктурированными (тексты, фото и другие, которые стекаются к нам с разных сторон, в разном формате и в абсолютно хаотичном порядке).

Аналитики IDC говорят, что в 2025 году с цифровыми данными будет ежедневно взаимодействовать более 6 млрд человек – целых 75 % населения Земли. И часть из данных будет обрабатываться в режиме реального времени.

2. Золото данных

Мы стремительно погружаемся в экономику данных, где умение их «читать» и анализировать на инсайты превращается из конкурентного преимущества в условие выживания.

Более 60 % компаний по всему миру используют большие данные в своей работе (Statista). И самым перспективным направлением в аналитике данных становится переход от описательных к предиктивным моделям, работающим с поступающими сигналами в реальном времени. Это позволяет организациям быстро отслеживать малейшие отклонения и молниеносно принимать оптимальные управленческие решения.

Исследования McKinsey показывают, что использование аналитики данных позволяет организациям улучшать свои результаты на 5–6 % и повышать производительность на 15–20 %.

«Распространение технологий AI и Big Data даст организациям сильное конкурентное преимущество, сделав коммуникацию между компанией и ее аудиторией персонифицированной. Человек ощутит, что его желания, проблемы, запросы понимают, а синхронизация ценностей организации с внутренней картиной клиента повысит его доверие еще больше», – говорит руководитель отдела исследований онлайн-платформы «Анкетолог» Александра Дортман.

Давайте посмотрим на примеры использования данных в банковской сфере.

• Анализ больших данных для сегментации клиентов и таргетирования компаний повысил персонализацию предложений и рост конверсии на 30 %.

• Геоаналитика и данные о покупках помогают банку давать клиентам актуальные рекомендации – например, при оплате такси предлагать интересную скидку в ресторанах по маршруту следования.

• В управлении проблемными активами для банка нужно вовремя получать информацию о судебных исках. Цифровой сервис, работающий с базами данных, помогает банку отследить новый иск и оперативно подготовиться к судебному заседанию.

• Предиктивная аналитика помогла банку сократить отток клиентов на впечатляющие 70 %, анализируя малейшие изменения в их транзакционном поведении и мгновенно реагируя на риски ухода.

Как видите, аналитика данных идет рука об руку с машинным обучением и генеративным ИИ, которые ускоряют интерпретацию данных и принятие точных решений на их основе.

Скорость и объемы обработки данных стремительно растут, становясь критически важными. По прогнозам IDC, к 2025 году более 30 % данных будут использоваться в режиме реального времени, например в менеджменте или в персонализированных пользовательских сервисах.

Но данные становятся стратегическим активом организаций не только как источник инсайтов, но и как мощный инструмент для управленческих решений. Потому умение работать с данными превратилось в топ-компетенцию.

В 2024 году было опубликовано любопытное исследование[35] о требованиях к навыкам CEO и их команд (C-Suite) в 2023 году и прогнозах на 2026 год.

Набор цифровых компетенций первых лиц и их команды выглядит следующим образом:

Если коммуникатор стремится заявить свое направление как стратегическое и встроить его в управленческую модель, ему стоит быть с аналитикой данных на «ты». Для этого стоит пройти обучение по основам данных и аналитики. Изучить инструменты бизнес-аналитики и визуализации данных. И конечно, развивать навыки критического мышления для корректной интерпретации результатов.

Но данные мало собрать и проанализировать – их нужно наглядно представить. На первый план выходит искусство визуализации данных.

Зачем визуализировать данные?

В нашем перегруженном информацией мире визуальный контент становится важнее текста. Особенно тот, который помогает представить сложную информацию в быстром для восприятия виде.

94,4 % специалистов по коммуникациям, опрошенных ECM, считают, что важность визуальной коммуникации для организаций будет только возрастать.

Наблюдая в течение пяти лет за дизайн-практиками 300 публичных компаний в разных странах и отраслях, в McKinsey заметили: компании, грамотно использующие дизайн, получают на 32 % больше доходов и на 56 % больше дивидендов для акционеров.

«В digital-эпоху цена отставания в визуальных технологиях – это потеря доверия и