В эпоху новой технологической революции, искусственный интеллект, в особенности большие языковые модели (LLM), играют ключевую роль в трансформации бизнес-процессов. На днях мы пообщались с предпринимателями на завтраке в бизнес-клубе “Знаковые Люди” об искусственном интеллекте, о внедрении ИИ в бизнес-процессы, о том, как в будущем эти технологии будут влиять, в том числе, на малый бизнес и что именно бизнесу стоит делать уже сегодня.

Мы поделились своим видением экспоненциального роста возможностей ИИ и LLM, их текущих достижений, а также того, как эти технологии могут быть интегрированы в различные аспекты бизнеса для автоматизации процессов, улучшения взаимодействия с клиентами и создания новых продуктов и услуг. Понимание и адаптация к этим новым технологиям не просто открывает новые возможности для роста и развития, но и является необходимостью в быстро меняющемся мире.

Участники мероприятия представляли широкий спектр отраслей, что подчеркивает универсальность и актуальность ИИ для современного бизнеса:

• Представители отрасли недвижимости искали новые модели для расширения своего рынка с помощью ИИ, стремясь оптимизировать операции и предложения для клиентов.
• Владельцы и создатели брендов искали вдохновение для роста и инноваций в своем бизнесе, а также новые способы взаимодействия с покупателями.
• Специалисты из сферы дистрибуции стремились обсудить возможности, которые ИИ может открыть для оптимизации логистики и управления запасами.
• Профессионалы в области рекламы и IT, ищущие способы улучшить свои стратегии и услуги через применение ИИ, от создания контента до разработки мастер-классов и улучшения клиентского опыта.
• Представители ювелирного бизнеса и онлайн-торговли интересовались, как ИИ может помочь в создании персонализированных предложений и увеличении продаж.
• Специалисты из области инженерного обследования и ремонта бытовой техники искали возможности для интеграции ИИ в свои процессы, чтобы повысить эффективность и точность своей работы.
• Представители платежных систем уже активно использовали ИИ для реализации проектов и стремились углубить свои знания и расширить применение технологий.

Это разнообразие участников и их интересов подчеркивает, что ИИ не является эксклюзивным для какой-то одной отрасли, а представляет собой мощный инструмент, способный принести пользу предприятиям самого разного масштаба и специализации.

В последние годы мы стали свидетелями беспрецедентного роста в области искусственного интеллекта и, в частности, больших языковых моделей (LLM). Этот экспоненциальный рост не только открывает новые горизонты для бизнеса, но и кардинально меняет способы ведения бизнеса, взаимодействия с клиентами и разработки продуктов.

Технологии искусственного интеллекта, и особенно LLM, развиваются стремительными темпами. Эти технологии становятся неотъемлемой частью нашей повседневной жизни и бизнес-среды. Примеры таких технологий, как ChatGPT и GPT-4, демонстрируют их способность превосходить средний человеческий уровень в задачах, связанных с пониманием и генерацией естественного языка, а также в имитации эмпатии и понимании человеческих эмоций.

Достижения в области ИИ и LLM уже оказывают значительное влияние на различные отрасли, от маркетинга и обслуживания клиентов до образования и здравоохранения. В ближайшие 10-20 лет искусственный интеллект сможет заменить человека в большинстве профессий, особенно в тех, где ключевым элементом является обработка и генерация текстовой информации. Это не только сулит революционные изменения в производственных процессах и бизнес-операциях, но и ставит перед обществом новые вызовы – например, необходимость переосмысления роли человека в экономике будущего.

Большие языковые модели (LLM) меняют бизнес, предоставляя новые возможности для автоматизации, улучшения эффективности и инноваций в самых разных аспектах деятельности компаний. Самые значительные преимущества генеративного ИИ проявятся в таких сферах, как управление клиентскими операциями, маркетинг и продажи, разработка программного обеспечения и исследования и разработки.

Представьте, что в скором будущем почти вся бизнес-коммуникация будет осуществляться через искусственный интеллект. Исследования уже указывают на то, что в ближайшие годы до 95% взаимодействий между бизнесом и клиентами будет проходить с помощью речевых моделей ИИ. Это означает, что большинство покупок и общения с компаниями будет происходить через диалоги с нейронными сетями, а не с живыми людьми.

Возьмём, к примеру, выбор дивана в интернет-магазине. Вы заходите на сайт, и виртуальный ассистент, управляемый ИИ, начинает с вами диалог: спрашивает о предпочтениях, цвете, размере и предлагает подходящие варианты. Такой же процесс происходит и в службе поддержки: от вопросов о работе интернета до помощи с настройками роутера – всё это обеспечивается нейросетью.

Одним из ключевых преимуществ использования ИИ является сокращение необходимости в большом количестве сотрудников для обслуживания клиентов, что особенно актуально в условиях существующего кадрового голода. Сегодня многие компании сталкиваются с проблемой найма и удержания квалифицированных сотрудников, а также с высокими затратами на их обучение и заработную плату. ИИ предлагает решение этих проблем, беря на себя рутинные задачи и позволяя персоналу сосредоточиться на более сложных и творческих аспектах работы.

Одна из наиболее актуальных проблем современного бизнеса — это масштабирование и управление персоналом. Нередко компании сталкиваются с ситуацией, когда для достижения новых высот необходимо значительно увеличить штат сотрудников. “Будь у нас 1000 сотрудников вместо 100, мы бы значительно выросли”, — такое мнение часто можно услышать от руководителей. Однако для того, чтобы управлять таким количеством людей, необходима целая армия HR-специалистов и менеджеров высокого класса. Кроме того, процесс найма, обучения и удержания сотрудников является сложным и ресурсоемким

Это нововведение выгодно бизнесу, так как позволяет сократить расходы на найм сотрудников и одновременно повысить качество обслуживания. ИИ не устаёт, не требует зарплаты и способен обрабатывать запросы 24/7 без ущерба для качества.

Важной задачей становится обучение ИИ: настройка нейросети таким образом, чтобы она могла адекватно реагировать на запросы клиентов, предлагая им релевантную информацию и продукты. Это требует глубокого понимания потребностей и способности ИИ к обучению на основе предоставленных данных.

Интересно, что внедрение ИИ в бизнес-процессы не просто автоматизирует общение с клиентами, но и становится значительным активом компании, потенциально увеличивая её стоимость на рынке. В отличие от физических активов или даже команды специалистов, которые могут уйти в любой момент, нейросети являются стабильным и долгосрочным вкладом в капитализацию компании.

Как же руководители могут начать думать о стремительно развивающейся природе ИИ? Первое, что вы должны сделать, – это использовать его. Никакое количество чтения статей и исследований не заменит 10 часов работы с передовой моделью, чтобы узнать, на что она способна. После ознакомления компаниям следует задуматься над следующими четырьмя вопросами:

Какие из ваших ценных действий теряют свою значимость?

Какие ранее недостижимые цели становятся осуществимыми сейчас?

Как вы можете расширить свое присутствие на рынке или сделать свои услуги доступнее?

Как вы можете улучшить или сделать свои услуги более персональными?

На мероприятии предприниматели задали важные вопросы. Ответы на эти вопросы подчеркивают многообразие применения ИИ в бизнесе и дают ценные рекомендации для тех, кто только начинает свой путь в этой области.

Начало работы с ИИ

Вопрос: С чего начать изучение больших языковых моделей?
Ответ: Начать стоит с практического взаимодействия с ChatGPT или другими LLM, посвятив этому минимум 10 часов. Ценно также следить за сообществами разработчиков, активно изучающими ИИ на международной арене.

Практическое применение

Вопрос: Можешь привести интересные кейсы, которые ты уже делал?
Ответ: Примеры включают организацию первой линии техподдержки с использованием ИИ, разработку бота-консультанта по продуктам компании, бота для заказа авиабилетов, основанного на извлечении ключевых сущностей из запроса пользователя и предоставлении консультаций, а так же системы контроля разговоров менеджеров по продажам в отделах продаж.

Вопрос: Как дообучить модель для работы с данными конкретной компании?
Ответ: Одним из основных методов является так называемый метод RAG, что переводиться как генерация с расширенным поиском. Он основан на том, что мы выстраиваем вокруг модели ИИ инфраструктуру и поисковую систему, которая включает в себя организацию базы знаний компании и доступа к данным из внешних систем, таких как 1С, CRM-системы и другие источники. При этом вся информация из базы знаний компании переводиться в векторный формат для возможности поиска в ней на основе семантической близости, т.е. по смыслу. Таким образом на каждое взаимодействие с ИИ, будь то вопрос от пользователя или системы, мы предоставляем языковой модели ИИ релевантные фрагменты информации.

Юридические аспекты и безопасность

Вопрос: Работа с чат-ботами на базе ИИ идет через VPN? Не возникает проблем с блокировками Роскомнадзора?
Ответ: Для работы с зарубежными моделями используется VPN. Если встает вопрос по персональным данным, то есть возможность применять методы деидентификации данных для обеспечения безопасности. Реальных ограничений на использование VPN в России пока нет, все сложности с этим вопросом решаемы, в том числе и в организации устойчивой системы.

Вопрос: Многие компании размещают свои сервера в России. Как государство смотрит на использование ИИ бизнесом?
Ответ: Можно использовать российские облачные решения от Сбера или Яндекса или развернуть систему внутри компании. В том числе и языковые моделей ИИ можно развернуть внутри информационного контура компании, но для малого бизнеса развертывание собственной инфраструктуры может быть непомерно дорогим (в районе 5 – 20 млн руб.).

Выбор между зарубежными и российскими решениями

Вопрос: В чем преимущества зарубежных продуктов по сравнению с российскими?
Ответ: На текущий момент зарубежные решения предлагают лучшее соотношение цены и качества, но ожидается улучшение этих показателей и в российских продуктах уже в этом году. Сбер и Яндекс активно развивают свои модели ИИ.

Адаптация и перенастройка ИИ-решений

Вопрос: Можно ли легко перенастроить решение с одной модели ИИ на другую?
Ответ: Да, процесс перенастройки обычно не сложен и позволяет гибко адаптироваться к изменениям. Таким образом мы можем достаточно легко заменить одну модель на другую. Как я и говорил выше в реальной системе, которая интегрирована в процесс место языковой модели – это 40-50%. В то время как все остальные аспекты связаны с организацией баз данных, интеграций с информационными системами и каналами коммуникаций.

Влияние ИИ на творчество и бизнес

Вопрос: Получается, что мы уже сейчас слушаем музыку, написанную ИИ, а не человеком?
Ответ: Качество контента, генерируемого ИИ, будет расти, что в итоге может привести к вытеснению человеческого труда в массовых сегментах творчества.

Футурологические размышления

Вопрос: По факту, все креативные индустрии, существующие сегодня, в будущем будут заменены ИИ?
Ответ: Ценность человеческого творчества возрастет в сегментах высокого качества, но рутинные виды деятельности будут автоматизированы.

Вопрос: А чем тогда могут заниматься люди в бизнесе, если основные процессы возьмут на себя ИИ?
Ответ: Важно интегрировать ИИ в бизнес-процессы, понять их изнутри. Эра, когда компания, состоящая их одного человека может стоить миллиард, не за горами.