Не ChatGPT единым: почему специализированные ИИ-инструменты помогут вашему бизнесу лучше ChatGPT и Midjourney
Всем привет! На связи Анастасия Архипова – сооснователь и CEO AI-стартапа HyperSales. Вместе с командой мы разрабатываем инструмент, который избавляет бизнес от рутины продаж, автоматизируя процессы от поиска лидов до заключения сделки. Читайте мой блог – узнайте, как AI уже сегодня помогает увеличивать продажи и освобождать время для стратегических задач!
Что приходит на ум, когда говорят о нейросетях? Наверняка в этом списке будут ChatGPT, Midjourney, Stable Diffusion или Deepl. Сейчас модели искусственного интеллекта очень популярны. В том числе в бизнесе: по данным Exploding Topics, 82% компаний так или иначе пользуются ИИ-продуктами. Применение таких инструментов — самое разнообразное, от досуговых развлечений до серьёзных задач. Бизнесу отчаянно нужна автоматизация рутинных задач, поэтому компании интересуются функциями ИИ. На 2024 год 14% работников уже столкнулись с потерей работы после интеграции нейросетей. Однако эффективность выполнения задач у моделей не одинаковая.
Популярные ИИ-решения, которые мы перечислили, универсальные. Они выполняют много задач, поэтому в их развитие вкладывают большие средства, как и большие объемы данных. Кроме них существуют специализированные нейросети. Бизнес интегрирует их в конкретные задачи, чтобы обеспечить качество выполнения услуги. Например, такие модели могут быть настроены для отслеживания данных о конкурентах, как у инструментов IBM — Watson Discovery или Watson Knowledge Studio. С этими решениями компания ABO Wind автоматизировала сбор документов.
Какие ИИ-продукты лучше подойдут для бизнеса? Расскажем в нашем материале.
Минусы популярных генеративных (и не только) решений — почему их не всегда получается внедрить в бизнес-процессы
Для бизнес-процессов универсальный или генеративный ИИ давал видимые преимущества. Широкий функционал, удобный интерфейс, развитие на основе обратной связи клиентов — весомые характеристики. Однако есть и недостатки универсальных ИИ-продуктов, которые стоит учитывать при внедрении в работу:
- Неспецифичность информации — генеративное ИИ-решение имеет большое количество данных. Это хорошо для диапазона задач, но может не удовлетворить специальный запрос компании. Универсальные нейросети трудно адаптировать под брендбук и стиль отдельной компании;
- Неясный use-case — приходится искусственно придумывать сферы приложения решений, интерфейс не имеет связи с конкретной задачей;
- Необходимость промпт-инжиниринга и обучения персонала — для внедрения универсального ИИ в работу нужного много времени и денег.
Яркий пример таких недостатков — ChatGPT. И он не безгрешен, при всех достоинствах. Почему популярное ИИ-решение может не подойти бизнесу:
- Есть необходимость дообучения модели и контроля за действиями ИИ-агента. Например, при рассылке клиентам ChatGPT может отправлять сообщения, не имеющие смысла. Исходный код — вне доступа российского бизнеса;
- Модель ошибается в коде — если есть запрос в написании кода, то нейросеть напишет его с багами. Можете ознакомиться с примерами;
- Проблемы с конкретикой — задачу, историческую справку или поиск источника ChatGPT осилит не всегда;
- Непонимание жаргона, иронии и афоризмов;
- Отсутствие обучения в реальном времени — нейросеть необходимо дообучать для актуализации данных.
Фокусные продукты (specialized gen AI) для решения конкретных бизнес-задач
Специализированные, или фокусные ИИ-продукты — нейросети для решения конкретных задач в бизнесе. Целевое обучение моделей зачастую ведет к успеху в выполнении запроса. В этом их превосходство перед универсальными моделями. Но на качестве результатов преимущества не заканчиваются:
- Инфраструктура для специализированных ИИ-решений дешевле, чем у генеративных ИИ общего назначения;
- Автономность: модели на основе специальных данных не требуют вмешательства человека;
- Простота архитектуры: настройка на специальные задачи помогает проще разобраться в принципах работы модели;
- Простота обновления: минимум оборудования значит минимум трат, чтобы его обновить. С такими инструментами бизнес может проще адаптировать процессы к обновлениям.
Внедрение таких решений потребует экспертизы в заданной области. Специализированные модели ИИ используют специальное оборудование, имеют ограничения по функционалу. Примеры специализированных ИИ-решений:
- NER — помогает выделить в тексте имена собственные. Полезно при работе с неструктурированным текстом и иностранными языками;
- IBM Granite — модель-декодер. Помогает завершить код или решить задачу модернизации приложения. Код решения — в открытом доступе;
- SpaCy — библиотека ПО для обработки естественного языка. Маркирует части речи, пользуется инструментарием NER. Также имеет открытый код.
Специализированный ИИ используют в отделах продаж. Агент по продажам HyperSales ведет полный цикл сделки: от первого контакта с лидами до совершения покупки. ИИ-решение также занимается проработкой холодной базы, работой с СRM-системами и аналитикой коммуникации с клиентом. Примерный use-case состоит из следующих шагов:
- Входящее обращение клиента;
- Выявление его потребности;
- Консультирование по продукту и нахождение подходящего решения;
- Продажа или назначение повторного контакта;
- Анализ проведенной коммуникации.
Выбор подходящего решения
Шаг 1
Лучший подход — исходить из потребности вашего бизнеса. Ответьте на вопросы:
- Готовы ли вы серьезно пересматривать подход к работе для внедрения инструмента или хотите вписать его в существующие правила игры?
- Насколько конфиденциальные данные, с которыми предстоит работать модели?
- Где не хватает ресурса и аналитической мощности текущих решений и сотрудников?
Шаг 2
Держим руку на пульсе технологических новостей — выявив потребность, следим за ландшафтом AI-технологий, узнаем об обновлениях решений;
Шаг 3
Проверяем работу решения и интегрируем — пробуем демо, организуем пилот, даем решению время на обучение перед оценкой результатов.
Выбор универсального или специализированного ИИ-решения — ответственность всей команды. Продукт выведет бизнес-процессы на новый уровень, при этом не исключит из них людей. Выбор популярного решения не всегда означает эффективность. Специализированный ИИ — выбор в пользу качества, если компания провела анализ решения.
А какие инструменты генеративного и специализированного ИИ внедрили вы? Делитесь своим мнением в комментариях, а также подписывайтесь на наш Telegram-канал, чтобы быть в курсе последних новостей и тенденций Salestech!
Комментарий недоступен