Как использовать нейросети в обычной жизни и когда лучше этого не делать

Специалист в сфере закупок: рассчитать цены, работать с макросами и общаться с иностранными поставщиками

Например, Катя обратилась к нейросети: «Составь список российских и международных конкурентов ферм мобильных устройств». После получения списка она попросила ИИ проанализировать их сильные и слабые стороны, а также рыночные позиции. На запрос более точных данных вроде диапазона устройств, цен на аренду и способов тарификации нейросеть выдала слишком общую информацию: «Конкуренты обычно стараются охватить широкий спектр производителей устройств, включая такие известные бренды, как Samsung, Google Pixel, LG, Huawei, Apple и другие».

Например, однажды Льву нужно было изменить текст сообщений в программе Prometheus Alertmanager. Лев не знает язык программирования Go, поэтому попросил нейросеть создать нужную функцию. Нейросеть сгенерировала код, который проходил тесты, но при запуске приложение выдавало неизвестную ошибку. Он попытался исправить это с помощью нейросети, но безуспешно.

Инженер по тестированию аппаратного обеспечения в Selectel Максим знает, что с нейросетью можно поделиться отрезком кода и она объяснит, что он означает и как работает. Максим часто этим пользуется, когда изучает код, который не понимает, например C++ или 1С. С вопросами он обращается к искусственному интеллекту — это позволяет разобраться в задаче самостоятельно и не отвлекать коллег от работы.

Нейросети умеют писать стихи и рассказы, генерировать идеи, рисовать картины и сочинять музыку. Но авторское право на результаты их творчества пока остается предметом споров. Во-первых, для обучения алгоритмов часто используют объекты чужого авторского права, а значит, их элементы могут попадать в выдачу.

Языковые модели запрограммированы так, чтобы генерировать естественные ответы, а не достоверные, поэтому выдачу чат-ботов обязательно нужно проверять. Она может быть неправильной или предвзятой из-за того, что данные, на которых обучали алгоритм, содержали неточности или не имели нужной информации.

Специалисту по закупке электронных компонентов в Selectel Дане приходится много контактировать с незнакомыми иностранными поставщиками. На первом этапе для нее важно правильно познакомиться с компанией и подготовить качественное деловое письмо с корректными терминами и формулировками. Дана обращается к искусственному интеллекту за помощью — ей нужно написать письмо-знакомство. Так как нейросети учатся на текстах на разных языках, то знают особенности грамматики. ИИ пишет обезличенный текст, но с богатой лексикой и грамотными языковыми оборотами. Так Дана получает хороший шаблон и дорабатывает его под конкретный запрос самостоятельно.

В итоге Лев самостоятельно изучил, как должна работать эта функция, — прочитал документацию и нашел нужное решение. Он внес небольшие изменения в сгенерированный код — после этого все заработало. Основной код все еще был создан нейросетью, но требовал доработки.

Когда у младшего исследователя Selectel Кати нет времени, чтобы подготовить приглашение на исследование, она приходит в нейросеть, вводит ее в контекст и формат исследования, в результате получает готовый текст. Его нужно редактировать, но это все равно проще, чем если бы Катя писала сама.

Тестировщик: объяснить код и быть хорошим учителем

Иногда в большом коде или файле конфигурации надо изменить много параметров, например расставить 100 запятых перед определенными символами. Максим может делать это вручную, но это отнимает время и силы. Он обращается за помощью к нейросети — она хорошо справляется с такими задачами. Результат перепроверять все равно нужно, но это гораздо быстрее, чем править самому.

Системный администратор облачной инфраструктуры в Selectel Люба иногда обращается к нейросетям с просьбой найти ошибки в коде или предложить более простое решение.
Например, однажды Люба создала цикл bash — это специальная последовательность команд, которая выполняется автоматически и нужна для проверки уровня оптического сигнала на сервере. Когда она это делала, у интерфейсов были одни имена, но позже они поменялись: были eth0-5, а стали eth-mg0-1,eth-san0-1, eth-net0-1. Люба не знала, как поправить команды, чтобы они снова работали правильно: она думала сделать цикл в цикле, но решила проверить себя и за советом обратилась к искусственному интеллекту.

По результатам исследования, проведённого Harvard Business Review, компании, применяющие ИИ в продажах, увеличили лиды больше, чем на 50 %, а также снизили время звонков на 60–70 %, а расходы на 40–60 %. Такие результаты были достигнуты в том числе за счёт автоматизации процессов.

Компания ООО «Сбер Бизнес Софт» предлагает разработку и внедрение программ для вашего бизнеса, включая Ленту рекомендаций, Динамическое ценообразование и конструктор чат-ботов на основе ИИ. Свяжитесь с нашим специалистом, чтобы выбрать оптимальное решение для эффективных продаж.

Даже нашумевшая история Александра Жадана, который успешно защитил диплом, созданный ChatGPT, при ближайшем рассмотрении оказывается не такой простой. Студенту пришлось разделить работу на части, для каждой прописать промпт, проанализировать ответы и несколько раз скорректировать запрос, чтобы нейросеть выдала нужный результат. При этом дипломная комиссия заметила в готовой работе бессвязность и нарушение логики.

Старший проектировщик интерфейсов в Selectel Оля приходит к нейросетям за ответами на технические вопросы. Например, она часто просит ИИ пояснить сложные моменты в коде, когда рядом нет разработчика. Еще Оле иногда нужна помощь с интерфейсными текстами: она или переводит тексты на английский в нейросети, или делает это вручную, но потом просит проверить текст и исправить возможные ошибки и стиль.

Одно из важных преимуществ ИИ в продажах — это умение быстро анализировать большие объемы информации и давать точные прогнозы на основе полученных данных. Кроме того, искусственный интеллект может быстро сопоставлять факты и выявлять закономерности, распознавать рукописные документы или заполнять отчёты.

Кроме того, существует такое явление, как галлюцинации нейросетей, когда языковая модель просто-напросто придумывает ответ. Например, американский адвокат Стивен Шварц попросил ChatGPT найти прецеденты по одному из своих дел и представил их суду. Оказалось, что все они были придуманы алгоритмом, причем так убедительно, что адвокат не стал их проверять.

Примеры применения ИИ для автоматизации продаж

Инструмент Лента рекомендаций от сервиса повышения продаж на сайте Сбер Бизнес Софт предлагает клиентам интернет-магазинов товары, исходя из их предпочтений и интересов. Это увеличивает конверсию сайта, средний чек и прибыль бизнеса. Лента рекомендаций Pro автоматически составляет отчёты об отложенных в корзину и купленных товарах, доступные в личном кабинете.

При этом промпты — текстовые запросы, на основе которых нейросеть будет формулировать ответ, — не должны содержать конфиденциальную или чувствительную информацию. Языковые модели используют часть пользовательских запросов для дообучения в процессе работы, и нет гарантии, что данные одного пользователя не попадут в выдачу другого.

«С нейросетями у меня выросли эффективность и скорость, рутинные задачи решаются проще. Еще стало легче учиться: мне некомфортно задавать много глупых вопросов коллегам и отвлекать их от работы. А нейросеть не жалко спрашивать столько раз, пока не поймешь. С нейросетью также проще дорабатывать картинки для презентации — и не надо думать о лицензионном соглашении».

Правильное использование нейросетей увеличивает продажи за счёт автоматизации процессов, персонализации предложений, прогнозирования спроса и других действий, с которыми искусственный интеллект справляется лучше человека. Давайте посмотрим, как умные алгоритмы применяют на практике.

Благодаря объединению конструктора чат-ботов от Сбер Бизнес Софт и нейросети Сбера GigaChat, появились новейшие помощники на основе искусственного интеллекта. Они дают ответы пользователям за несколько секунд, используя обширную базу знаний. Это помогает сотрудникам сэкономить до 2,5 часов рабочего времени ежедневно.

Например, подсказывает аналитические формулы или создает простые макросы. Дана тоже пользуется этой возможностью и отмечает, что с такими задачами нейросеть справляется лучше, чем с творческими. Результат все равно нужно проверять, потому что могут встречаться ошибки.

Например, как-то Оля выясняла, как именно нужно настраивать перенаправление с HTTP на HTTPS в балансировщике. Сначала ответ выглядел убедительно: были указаны команды CLI для создания L7-политики и правила. Без проверки это решение можно было бы посчитать рабочим, но на практике с этими командами редирект не получался, то есть ответ был неверным.

Нейросети хорошо справляются с рутинными задачами, которые выполняются по определенному алгоритму или правилу: создают фрагменты программного кода, переводят с одного языка на другой, пишут письма по шаблонам, проверяют грамматику, сокращают и структурируют тексты, составляют планы поездок. А вот сложные многокомпонентные задачи им пока не под силу. Допустим, самостоятельно написать диссертацию они не могут.