Как генеративный искусственный интеллект меняет бизнес-процессы

Wrapping It Up

Кинопроизводство и спецэффекты. В киноиндустрии генеративный ИИ помогает в создании фотореалистичных изображений и спецэффектов. Это сокращает время и ресурсы, необходимые для оживления визуальных эффектов. Алгоритмы могут генерировать реалистичные фоновые изображения или воссоздавать лица актеров для молодых или пожилых версий персонажей. Генеративный ИИ также применяется в deepfake-технологиях, что вызывает обсуждение вопросов этики и защиты интеллектуальной собственности.

There are numerous use cases of generative AI in finance. With the help of this technology, fintech companies can greatly enhance productivity and mitigate bottlenecks. Some of the key applications wherein generative AI can prove to be useful include fraud detection through pattern identification, portfolio management by analyzing market data, risk assessment, and generating trade strategies.

Generative AI is revolutionizing the way we tackle complex problems, whether it’s in generating innovative content, writing codes, or personalizing experiences. However, the advent of any new powerful technology is accompanied by several concerns surrounding it. As we look to the future of generative AI, it is crucial to navigate these challenges responsibly and ethically, ensuring that the potential of this technology is harnessed for the greater good. With ongoing advancements and progress in research, the future of generative AI holds even more promise, unlocking new possibilities and transforming the way we live, work, and interact.

While generative AI is seemingly moving towards changing the world for the better, it also raises grave concerns, relating to the quality of results, chances of misuse and abuse, and disruption of existing business models. Here are several specific concerns associated with generative AI.

Мода и дизайн одежды. Модельеры используют ИИ для создания новых дизайнов одежды и аксессуаров. Платформы на основе ИИ анализируют текущие тенденции и создают дизайны, которые могут стать популярными в будущем. Технология также оказывает помощь в предсказании будущих модных тенденций и потребительского спроса. Кроме того, генеративный ИИ может оптимизировать производственные процессы, например путем создания наиболее эффективных выкроек для минимизации отходов материалов. Характерным признанием возрастающей роли ИИ-технологий в модной индустрии стал первый показ AI Fashion Week, прошедший в апреле 2023 года в Нью-Йорке.

Nothing has caused a stir in the technology world quite like Generative AI. Venture capitalists are pouring millions into startups harnessing this technology. This surge in popularity shows no sign of slowing down. Such extraordinary development raises a lot of curiosity surrounding the topic, with many wondering what is Generative AI exactly and how it works.

Бухгалтерия

Если все бизнес-процессы в организации уже оцифрованы, то подключение AI-механизмов станет той самой точкой роста и оптимизации. На каком участке генеративный ИИ принесёт максимальную выгоду? Ответить на этот вопрос поможет предварительная оценка эффективности внедрения ИИ. Эксперты по интеллектуальным сервисам помогут вам просчитать:

Создание нового контента. В отличие от других форм ИИ, генеративные модели способны производить уникальный контент, будь то изображения, музыкальные композиции или тексты, чему способствуют их обучение на больших данных и способность извлекать и использовать скрытые закономерности.

Непредсказуемость. Генеративный ИИ может производить результаты, которые трудно предсказать и контролировать из-за его сложности и «черного ящика» самообучающихся алгоритмов. Это затрудняет оценку потенциальных рисков и обеспечение надежности систем перед их развертыванием в реальных условиях.

Музыка. Композиторы и музыканты используют генеративный ИИ для создания новых мелодий и гармоний. Алгоритмы могут анализировать огромные коллекции музыкальных произведений для генерации новых композиций, следующих заданным стилям и жанрам. Эти системы также могут помочь артистам при застревании в творческом процессе, предложив неожиданные музыкальные идеи. Генеративный ИИ находит применение в создании фоновой музыки для игр, фильмов или рекламы.

Изобразительное искусство. Генеративный ИИ используется художниками и дизайнерами для создания новизны в искусстве. Он способен генерировать уникальные изображения, опираясь на обучающие наборы данных, состоящие из произведений искусства. Эти инструменты позволяют художникам исследовать новые стили и формы, расширяя тем самым границы традиционного творчества. Например, используя генеративные адверсарные сети (GAN), можно создать картины в стиле знаменитых мастеров. Сгенерированное немецким художником Борисом Эндагльсеном изображение «Электрик», стилизованное под ретрофото, даже получило международную премию Sony World Photography Awards (сам победитель отказался от приза).

Introduced in the November of 2022, ChatGPT Generative AI took the world by storm with its realistic, human-like text responses in the form of conversation. It has certainly come across as one of the most popular and impressive Generative AI tools. Built on OpenAI’s GPT 3.5 implementation, ChatGPT utilizes a chat interface and incorporates the history of its conversation with a user to provide interactive and fine-tuned text responses. Recently, Microsoft announced a substantial investment in OpenAI and integrated GPT into its search engine – Bing

Manufacturing

Интерполяционная мощность. Благодаря способности обобщения генеративные ИИ-модели могут порождать данные, которые располагаются между уже известными точками в их обучающем пространстве, что позволяет создавать плавные переходы и морфинг между различными объектами.

The quality of the output given out by generative AI systems depends on various inconsistent factors such as the amount of data, training algorithms, and the complexity of the model. As a result, if there is a lack of data, the system is poorly trained or the model is overly complex, the output can be erroneous and nonsensical.

Работа генеративного ИИ критически зависит от качества и разнообразия обучающих данных; чем богаче исходный датасет, тем убедительнее могут быть генерации. Также важным фактором является архитектура самой модели — она должна быть достаточно сложной, чтобы захватить существенные особенности данных, но не слишком сложной, чтобы избежать переобучения.

Научные исследования и разработка лекарств. ИИ становится важным инструментом в фармацевтической промышленности и биотехнологиях для разработки новых лекарств. Генеративные модели могут предсказывать возможные молекулярные структуры лекарственных средств, ускоряя процесс создания новых медикаментов. Алгоритмы ИИ используются для моделирования сложных биологических процессов, что помогает лучше понимать механизмы болезней. Также генеративный ИИ помогает в проектировании белков с новыми функциями, что может привести к прорывам в лечении заболеваний.

Сразу отметим, что речь не идёт о том, чтобы заменить «дорогих» сотрудников нейросетью. Наоборот, экономический эффект возможен только в том случае, когда ИИ становится рабочим инструментом в руках специалистов. Виртуальному помощнику сегодня можно доверить огромный спектр задач: от генерации документов до анализа программного кода.

The benefits of Generative AI are many and it is because of these compelling advantages, its popularity has gone through the roof. Individuals and businesses can extensively apply Generative AI across a myriad of areas, effectively improving existing workflows. Here are some of the key benefits.

Компьютерные игры и виртуальные миры. Разработчики игр интегрируют генеративные алгоритмы для создания уровней, ландшафтов и персонажей. Такие системы могут автоматически генерировать уникальные игровые среды, обеспечивая тем самым свежий геймплей при каждом новом прохождении. Они также помогают ускорить процесс разработки игр, автоматизируя создание текстур и объектов. Использование ИИ в виртуальной реальности позволяет создавать убедительные и интерактивные миры для пользователей.

Generative AI has the potential to revolutionize the organizational processes of businesses across various industry domains. It can improve these processes by means of diverse use cases, including data analytics, design and development, content creation and repurposing, predictive maintenance, and risk mitigation.