Применение ИИ в бизнесе

Внедрение искусственного интеллекта в бизнес-практику

Тем более что нейросети продолжают совершенствоваться. Представленный в мае этого года ChatGPT-4o стал быстрее обрабатывать информацию, а также получил поддержку мультимодальности, то есть теперь способен воспринимать информацию различных типов одновременно и отвечать пользователю, генерируя текст, озвучивая его, создавая изображения и так далее.

Искусственный интеллект уже изменил рабочие процессы людей самых разных профессий. Чаще всего нейросети используют для экономии времени и повышения производительности. Например, рекрутер Жасмин Ченг, ушедшая из Amazon и основавшая собственную рекрутинговую фирму, рассказывает Insider, что использовала ChatGPT для поиска кандидатов и составления вопросов для собеседований, что, по ее словам, сэкономило ей как минимум десять часов в неделю. Владелец музыкальной продюсерской компании Primal Sounds Productions Ник Патрик рассказывал тому же изданию, что использует ChatGPT для составления юридических контрактов. Шеннон Ахерн, учительница математики и естественных наук в средней школе, использует чат-бот с искусственным интеллектом для создания планов уроков.

Впрочем, руководители не против и иногда даже сами просят сотрудников интегрировать ИИ в рабочие процессы. Например, генеральный директор и основатель Genies, компании, занимающейся созданием аватаров, ранее заявил, что купил учетные записи ChatGPT Plus для всех 120 сотрудников и призвал их сделать изучение чат-бота с искусственным интеллектом приоритетом, чтобы они могли «эффективно ускорить» работу своих отделов.

Время на тестирование ИИ зависит от сложности самого инструмента и от отрасли. Срок может варьироваться от 2-3 недель до нескольких месяцев. В период тестирования следите за уровнем удовлетворенности клиентов и эффективностью работы сотрудников. Если продажи и производительность растут, время обработки заказов сокращается, обратная связь улучшается, значит были подобраны и внедрены правильные ИИ-сервисы.

Применение технологий искусственного интеллекта позволяет быстро собирать и анализировать огромные массивы данных из разных источников, снизить влияние человеческого фактора и предотвратить ошибки. Например, системы ИИ могут прогнозировать спрос на рынке, уменьшать риски, связанные с принятием решений.

Технология машинного обучения, которая дает компьютерам возможность понимать человеческий язык. У современных компаний имеются огромные объемы голосовых и текстовых данных – email-переписка, сообщения, новости соцсетей, видео, аудио и т. д. Чтобы все это обработать и использовать с выгодой для бизнеса, применяется технология NLP.

Наиболее частые представители искусственного интеллекта в бизнесе. По сути это программный код, который обрабатывает данные и имитирует работу человеческого мозга. Нейросети нашли широкое применение в дизайне, маркетинге, копирайтинге, работе с клиентами, статистике, расчётах, промышленности, банковском деле.

Например, NLP умеют с точностью до 95% распознавать по голосу три базовых типа эмоций – позитив, негатив и нейтралитет. Если верить прогнозам, то к 2025 году половина онлайн-рекламы будет основываться на этой технологии. Disney уже определяет, нравится ли зрителям контент, с помощью стриминговой платформы. А компания Ping An утверждает, что на 60% сократила финансовые потери при выдаче кредитов благодаря новым алгоритмам.

Машинное обучение

Например, нейросети для SEO полностью изменили правила, по которым компании работают с поисковыми системами Google и Яндекс. Раньше контент мог создавать только человек. Сейчас, когда появились мощные инструменты на базе ИИ, стало понятно, что нейросети отлично справляются с написанием SEO-текстов, переводом статей, генерацией всякого рода медиа. И при этом они делают все дешевле и быстрее.

ИИ помогает компаниям находить и использовать новые бизнес-возможности. Например, системы анализируют данные о потребностях клиентов и предлагают новые продукты и услуги, которые будут пользоваться спросом. А нейросети позволяют создавать новые креативы и любые формы контента – видео, текст, коммерческие предложения, изображения для продвижения продуктов.

Это метод ИИ, позволяющий улучшить результат работы систем с помощью обучения на больших базах данных. Ключевое отличие машинного обучения от стандартных алгоритмов – адаптивность и постоянное развитие. Чем больше данных и информации соберет алгоритм, тем точнее будет его аналитика.

Работа над этим текстом заняла несколько часов: сначала нужно было утвердить план, затем разработать детальную структуру, а потом собрать общую фактуру по теории и найти интересные кейсы. Раньше, без ChatGPT, который помог найти информацию и структурировать текст, эта работа заняла бы втрое больше времени.

YandexGPT 2 может адаптировать ответ под разные аудитории и переписывать его во множестве стилей и жанров, анализировать любые тексты длиной до 1 тыс. символов, отвечать на вопросы к ним и выдавать информацию структурированно. Нейросеть может, например, пересказать официальный указ в виде понятного письма для почтовой рассылки. А в апреле 2024 года «Яндекс» запустил сервис «Нейро» для поиска информации в интернете: пользователи получают не список ссылок на сайты, как при обычном поиске, а ответ, сгенерированный моделью ИИ семейства YandexGPT 3, в специальном окне.