ИТ-отдел не нужен? Ваши эксперты — ключ к ИИ-прорыву, который сэкономит миллионы | Инсайты OpenAI
Новые гайды OpenAI переворачивают привычные представления о внедрении ИИ. Оказывается, самые эффективные стратегии часто противоречат общепринятой логике, а настоящую ценность приносят не технологи, а ваши собственные сотрудники. Тут я собрал самые неожиданные выводы, которые помогут вам обогнать конкурентов.
Оригиналы гайдов:
Главные тезисы:
1. Парадокс BBVA: Эксперты лучше технарей: Банк BBVA (>125 000 сотрудников) добился взрывного роста ИИ-решений. Доступ к ChatGPT Enterprise дали не айтишникам, а рядовым сотрудникам. Под контролем юристов и ИБ эксперты сами создали более 2900 GPT-приложений за 5 месяцев. Запуск проектов сократился с недель до часов. Глубокое знание бизнес-процессов оказалось важнее одних лишь технических навыков для создания по-настоящему полезных ИИ-инструментов, решающих конкретные проблемы.
2. Indeed и Lowe's: Дообученные малые модели экономят до 60%: Небольшие, дообученные на своих данных ИИ-модели часто эффективнее и экономичнее универсальных больших. Indeed добился такого же качества обработки 20 млн сообщений, как у большой модели. При этом расход токенов на 60% меньше. Lowe's повысила точность тегирования товаров на 20% и обнаружение ошибок на 60%, дообучив GPT-3.5.
3. ИИ-ассистент Klarna: $40 млн прибыли и новая эра саппорта: ИИ-ассистент Klarna сильно изменил клиентский сервис, взяв на себя большинство обращений. Ассистент обрабатывает две трети всех запросов в чате. Он сократил среднее время решения проблемы с 11 до 2 минут. По прогнозам, это принесет компании $40 млн прибыли.
4. Match Group: ИИ вместо фокус-групп: ИИ может хорошо имитировать поведение пользователей, заменяя дорогие традиционные исследования. Match Group использует GPT-4 для имитации реакции человека при тестировании макетов интерфейса. ИИ «играет роль» члена фокус-группы, давая обратную связь по юзабилити. Это позволяет делать ценные выводы о пользовательском опыте без лишних затрат.
5. ИИ демократизирует сложные навыки (код, анализ данных): ИИ-инструменты позволяют сотрудникам без технических знаний решать сложные задачи. Раньше для этого требовались специальные навыки (кодинг, анализ данных). Маркетологи и финансисты Poshmark генерировали Python-код через ChatGPT. Код сверял миллионы строк в таблицах — нужно было лишь описать задачу словами. ИИ.
6. Morgan Stanley: ИИ — ключ к внутренней эффективности: Внедрение ИИ сильно улучшило доступ к информации и производительность внутри компании. Уже 98% финансовых консультантов Morgan Stanley ежедневно используют ИИ. Доступность нужных документов выросла с 20% до 80%. Время поиска информации существенно сократилось.
7. Mercado Libre: ИИ каталогизировал в 100 раз больше товаров: Платформа «Verdi» с GPT-4o mini Vision автоматически тегирует товары и создает описания. Она обрабатывает данные миллионов позиций, а точность обнаружения мошенничества выросла до 99%. ИИ снимает ограничения ручного труда, позволяя бизнесу расти кратно.
8. Indeed: +20% откликов на вакансии благодаря ИИ-персонализации: ИИ делает общение эффективнее благодаря глубокой персонализации. Indeed использует GPT-4o mini, чтобы создавать краткие пояснения («why statements»). Они объясняют привлекательность вакансии кандидату с учетом его опыта. Вероятность найма выросла на 13%. Такой персонализированный подход заметно повышает релевантность и отклик кандидатов.
9. Ценность ИИ растет со временем и вовлеченностью: Реальная отдача от ИИ видна не сразу. Она растет с опытом, числом итераций и вовлеченностью сотрудников. В Klarna эффект от ИИ-ассистента — результат постоянного тестирования и улучшений. Сейчас 90% сотрудников ежедневно используют ИИ, что позволяет компании быстрее внедрять инновации.
10. Итеративность важнее перфекционизма: Для успешного внедрения ИИ нужен гибкий, итеративный подход. Estée Lauder использует 5-этапный процесс в «GPT Lab» с быстрыми циклами: Проектирование -> Подготовка -> Сборка/Тест -> Запуск -> Корректировка. Так можно быстрее получать ценность, не дожидаясь «идеального» решения.
Ключевой стратегический вопрос: кто должен возглавлять ИИ-трансформацию в компании? Опыт лидеров (BBVA, Morgan Stanley) показывает: передача инициативы экспертам дает лучшие результаты. Это эффективнее, чем централизованный подход ИТ-отдела. Успех зависит не столько от сложности технологии, сколько от ее пользы для реальных бизнес-задач. А их лучше всего понимают именно профильные специалисты..
Готова ли ваша компания доверить ИИ-будущее не ИТ-отделу, а своим лучшим специалистам?
Напишите в комментариях, что вы думаете об этом?
А еще, заглядывайте в мой телеграм-канал «Нейросоус», где я делюсь инсайтами из мира ИИ, личными фишками работы с ИИ и крутыми генерациями. Буду рад видеть вас среди читателей!