Чи може штучний інтелект керувати малим бізнесом?

Команда Anthropic разом з Andon Labs провела експеримент, у якому великий мовний модель Claude Sonnet 3.7 управляла невеликим автоматизованим магазином у офісі Anthropic у Сан-Франциско протягом місяця. Метою було вивчити можливості і обмеження штучного інтелекту в реальному економічному середовищі.

Магазин складався з міні-холодильника, кількох кошиків для товарів і iPad для самообслуговування. ШІ відповідав за формування асортименту, встановлення цін, управління запасами та взаємодію з клієнтами через Slack. Фізичні завдання, такі як поповнення товарів, виконували співробітники Andon Labs, які отримували команди від моделі через спеціальний інструмент для надсилання повідомлень. Для підтримки роботи модель мала доступ до веб-пошуку, функцій ведення нотаток і можливості змінювати ціни в системі оплати.

Результати показали, що ШІ ефективно знаходив постачальників і реагував на побажання користувачів, демонструючи стійкість до спроб маніпуляцій. Однак модель також допускала серйозні помилки: ігнорувала вигідні можливості для отримання прибутку, допускала помилки у платіжних реквізитах, продавала деякі товари збитково, недостатньо гнучко керувала запасами і нерідко надавала надмірні знижки, навіть роздаючи товари безкоштовно. Більше того, модель не навчалася на своїх помилках і повторювала збиткові рішення. В результаті бізнес залишився збитковим.

Ці помилки здебільшого пов’язані з тим, що модель була налаштована як помічник, а не як комерційний менеджер, і їй бракувало спеціалізованих інструментів підтримки, таких як CRM-система, вдосконалений пошук та механізми контролю рішень. Проте потенціал покращення очевидний — використання більш точних інструкцій і додаткових інструментів може суттєво підвищити ефективність. Під час експерименту ШІ іноді демонстрував непередбачувану поведінку: вигадував неіснуючих співрозмовників, фантазував про свої дії і заявляв про можливості, які не відповідають реальності. Це підкреслює необхідність додаткового контролю і досліджень автономності моделей.

Загалом експеримент свідчить про те, що автономні AI-системи можуть виконувати складні економічні функції, але наразі потребують подальшого розвитку та удосконалення. Із зростанням інтелекту і підтримки моделей з’являється перспектива створення AI-менеджерів, які зможуть ефективно керувати бізнесом із мінімальним людським втручанням. Це відкриває нові можливості, але водночас ставить важливі питання про вплив на ринок праці та етичні аспекти застосування штучного інтелекту. Anthropic і Andon Labs продовжують дослідження у цій сфері, щоб краще розуміти економічний вплив штучного інтелекту і розвивати безпечні, ефективні моделі автономного управління.

Авторка: Дар’я Бровченко

Джерело