Как AI может преобразить бизнес: 3 ключевые стратегии

Отношение к достижениям в области искусственного интеллекта (AI) и больших языковых моделей (LLM) может быть различным: кто-то их не замечает, кто-то боится, другие сопротивляются их появлению, а есть и те, кто стремится внедрить эти технологии в своей компании.

Недавно в HBR была опубликована статья от Скотта Кука, Андрея Хагиу и Джулиана Райта, которая пытается найти ответ на вопрос: как компании могут преобразовать генеративный AI из угрозы в возможность? Авторы проанализировали свой опыт работы с компаниями Силиконовой долины, исследовали конкурентные преимущества, которые могут предоставить AI-инструменты бизнесу, и выделили три ключевых направления интеграции технологий искусственного интеллекта в бизнес-процессы:

Давайте более детально остановимся на каждом из этих направлений.

Мир технологий не стоит на месте, о чём я уже упоминал в одной из статей своего блога. Если в 1990-х годах эпохой стал Интернет, а в 2010-х – эра смартфонов, то сегодняшний день принадлежит искусственному интеллекту. Компании, которые первыми освоили интернет в 1990-х, выиграли в конкурентной борьбе. Сейчас аналогичную возможность предоставляет AI.

Для повышения производительности компании могут предоставить сотрудникам доступ к существующим AI-платформам, таким как общедоступные LLM – ChatGPT от OpenAI, Claude от AnthropicAI, GigaChat от Сбер, а также специализированные решения вроде Alexi или GigaLegal (на базе GigaChat) для юристов, Karbon AI для бухгалтеров, Copy.AI для копирайтеров и GitHub Copilot для разработчиков. Сфера специализированных AI-инструментов постоянно расширяется.

Общедоступные AI-инструменты могут быть использованы для оптимизации внутренней коммуникации, создания презентаций, проведения маркетинговых исследований, анализа конкурентов, ведения блога, составления продающих текстов и генерации привлекательных изображений.

Преимущества использования готовых AI-решений включают в себя экономию времени и ресурсов на разработку индивидуальных продуктов, доступ к передовым технологиям без необходимости глубоких знаний в области машинного обучения и возможность быстрой адаптации инноваций для решения текущих бизнес-задач.

Тем не менее, следует помнить, что преимущество от использования общедоступных AI-инструментов может быть временным, поскольку ваши конкуренты, а также новые игроки на рынке, также имеют доступ к этим технологиям и могут использовать их в своих интересах

Один из начальных шагов в реализации второго уровня — это использование агентов GPT (Generative Pre-trained Transformer) от OpenAI, адаптированных к специфике и данным конкретной компании.

Более продвинутый этап этого уровня включает создание автономных AI-инструментов, основанных на использовании LLM-моделей с открытым исходным кодом или моделей, которые предлагают компании вроде Anthropic и Cohere.

Для создания собственных инструментов особенно ценными являются данные, накопленные в процессе работы компании и обслуживания клиентов. Инструменты второго уровня могут включать в себя, к примеру, чат-ботов, осведомлённых обо всех деталях продукции компании, которые способны предоставить клиентам всестороннюю и персонализированную поддержку. Например, каждый клиент банка может иметь доступ к своему виртуальному банковскому консультанту, способному не только отвечать на вопросы круглосуточно, но и предоставлять персонализированные финансовые рекомендации, анализировать историю транзакций клиента и содействовать в принятии взвешенных решений.

Сегодня рынок IT-услуг позволяет заказать разработку индивидуальных AI-решений, которые будут интегрироваться с уже существующими системами и данными компании, что способствует не только улучшению опыта пользователя, но и повышению эффективности бизнес-процессов.

Стоит помнить, что за каждой AI-системой стоят алгоритмы, разработанные людьми. Это означает, что качество и результативность таких систем прямо зависят от качества используемых данных и компетенции команды разработчиков. Таким образом, инвестиции в создание собственных AI-инструментов — это инвестиции не только в технологии, но и в команду специалистов, которые эти технологии создают.

После успешного внедрения AI-инструментов на втором уровне, естественным образом возникает цикл обратной связи от клиентов, пользующихся продуктами или услугами компании. Если инструмент, разработанный на втором уровне, настроен на анализ этих данных, компания получает ценные сведения для дальнейшего усовершенствования.

Идеальный процесс представляет собой спиральную динамику: больше вовлечённых клиентов означает больше обратной связи, которая в свою очередь стимулирует улучшение инструмента искусственного интеллекта, привлекая ещё больше пользователей.

Один из интересных примеров – образовательный проект ИИ лаборатории "Самолёт Образования". В рамках этого проекта, большие языковые модели могут использоваться для создания персонализированных образовательных программ, которые адаптируются к уровню знаний и предпочтениям каждого ученика. Система анализирует результаты выполнения заданий и предоставляет обратную связь, что позволяет непрерывно корректировать и улучшать учебный процесс.

Пример из игровой индустрии: большие языковые модели могут использоваться для улучшения неигровых персонажей (NPCs), делая их поведение и диалоги более реалистичными и увлекательными. Это улучшает общее впечатление от игры и увеличивает вовлеченность игроков.

В медиасфере подобные модели могут способствовать созданию персонализированного контента. Например, одно и то же шоу может быть адаптировано для различных аудиторий с использованием ИИ, который анализирует предпочтения зрителей и соответственно модифицирует содержание. Мне это напомнило предсказание Рэя Брэдбери в «451 градус по Фаренгейту», когда каждый зритель TV-шоу слышит собственное имя при обращении ведущего к аудитории.

Проблемы, с которыми можно столкнуться при достижении 3 уровня внедрения AI-инструментов:

Компании, располагающие уникальными и достоверными данными о своих клиентах, находятся в выигрышной позиции для получения конкурентного преимущества. Владение ценной информацией позволяет такому бизнесу максимально эффективно использовать возможности AI-инструментов для улучшения своих продуктов, услуг и внутренних процессов. Однако, чтобы добиться успеха, внедрение AI-инструменты должно перестать быть просто единичным проектом или экспериментом. Это должно стать ключевой частью стратегии компании, включая долгосрочное планирование, развитие навыков сотрудников и инвестиции в технологии.

А какие AI-инструменты получилось внедрить в Вашей бизнес-практике?

Подписывайтесь на мой хобби-канал «Промт мастерская» в Телеграмм, где я делюсь своими исследованиями и опытом тестирования AI-инструментов и промптов.

#LLM #AI #ИскусственныйИнтеллект #ИнтеграцияAI #AIвБизнесе #AIТрансформация #PromptWorkshop #ПромтМастерская