Это же генеративно! Или три бизнес-задачи, в которых очень хорош генеративный искусственный интеллект
В прошлой статье на VC я немного пофантазировал о том, какие профессии может заменить искусственный интеллект. Но если это случится, то точно не в ближайшем будущем. А что можно делать с помощью ИИ в бизнесе уже сегодня, расскажу прямо сейчас и приведу примеры.
Встретились как-то бизнес и генеративный искусственный интеллект…
Скорее всего, многие из вас слышали про генеративный искусственный интеллект, самый часто упоминаемый – это чат-бот ChatGPT. Он умеет писать тексты, базовый программный код и т.д.
Генеративный искусственный интеллект — это тип системы искусственного интеллекта (ИИ), способной генерировать текст, изображения или другие метаданные в ответ на подсказки. Генеративный ИИ использует генеративные модели, такие как большие языковые модели, для статистической выборки новых данных на основе набора обучающих данных, который использовался для их создания.
Простыми словами, генеративный ИИ научили собирать слова в предложения. Он делает предсказание по каждому следующему слову и так создается текст. Это отличный помощник в рутинных процессах предприятий, когда нужно массово готовить ответы на запросы клиентов, обрабатывать огромные массивы данных, сравнивать между собой содержание нескольких документов и находить расхождения и прочее.
Давайте уже перейдем к конкретным бизнес-задачам, где сегодня применяется генеративный ИИ. Для наглядности пару кейсов я подкрепил скриншотами.
Что может генеративный ИИ в бизнесе: три кейса
1. Готовить ответы на входящие письма, претензии, иски, обращения
Один из базовых вариантов – использовать генеративный ИИ для подготовки четкого и корректного ответа на входящий запрос. Например, он может помочь в случаях, когда:
- специалист по претензионно-исковой работе изучает входящее письмо на предмет претензий, находит их и готовит проект ответа;
- сотрудник в региональном или федеральном органе исполнительной власти ответственный за обработку обращений граждан готовит ответ на запрос/претензию;
- нужно сформулировать официальный ответ на входящее письмо.
Покажу на двух примерах, как это работает.
В первом случае я попросил чат-бота в телеграме, подключенный к GPT v3,5, помочь мне с обращением. Сам выступил в роли гражданина, жителя города, а чат-бот предстал в образе приемной Главы Удмуртской Республики:
Во втором примере на мой запрос отвечает «администрация магазина»:
Обратите внимание на построение текста, формулировки и акценты, призывающие к диалогу в ответе.
Чтобы генеративный ИИ выдал максимально удовлетворяющий результат, задача сотрудника – предоставить ему исходный текст (входящего письма, обращения и т.д.) и попросить подготовить ответ. Можно четко задать формулировки ответа и требования к ожидаемому результату (количество символов, позитивный/негативный подтекст, призыв к активности в конце и прочее).
Основное преимущество применения такого помощника — это быстрая подготовка базы для ответа, которую при успешной генерации можно сразу вставить в документ и отправить контрагенту либо немного отредактировать до финального образца.
2. Делать выжимку из любого объема информации
И в работе, и в жизни бывают ситуации, когда из большого массива данных необходимо сделать очень краткое изложение. Как поступает человек? Читает, анализирует, находит факты, важные мысли и готовит сокращенный вариант. На работе это выглядит примерно так:
- делопроизводитель знакомится с текстом входящего письма (которое может состоять из нескольких листов) и формулирует краткую выжимку;
- в процессе согласования сотруднику приходит задание с вложенным документом: на этом этапе он должен понимать, о чем документ, стоит ли его переадресовать или добавить согласующих;
- специалист ведет переговоры с заказчиком и по итогу фиксирует результаты обсуждений в CRM-системе.
Для наглядности вот еще два примера. Я попросил чат-бота сделать выжимку на основе двух объемных текстов. Вот что получилось:
Результат деятельности генеративного ИИ можно скопировать и либо сразу взять в работу, либо сначала внести правки.
3. Создавать проекты документов за сотрудника
Если посмотреть на первый и второй кейсы, то из них логично следует третий – генерация файла текстового документа полностью. Но эта задача требует большей технической проработки. Одним чат-ботом в мессенджере не ограничиться. Нужно хорошо подготовиться: подобрать шаблоны и форматы документов, дополнительные правила по их созданию документов в организации (например, какие корпоративные стили используются). Это всё – не быстрая история, требующая настройки определённых программных команд и интеграции с генеративным ИИ.
Но если все эти работы провести, то вместо человека во всех трех описанных ниже ситуациях документ будет создавать генеративный ИИ:
- специалист готовит заявку на закупку определенных товаров или услуг и отправляет ее на согласование;
- сотрудник создает служебную записку/пояснительную записку (донести информацию до руководителя и/или других отделов, запросить информацию, оформить заявку на ремонт и т.д.);
- помощник руководителя после совещания готовит протокол, используя аудиозапись встречи.
Отправляя запрос генеративному ИИ на формирование документа, важно делать его четким, указывать вид документа, приводить развернутое описание. От этого зависит результат, который искусственный интеллект представит сотруднику на верификацию.
Но это только начало…
Базовые кейсы, где применяются интеллектуальные помощники, есть. Но это только начало, ведь как говорится, аппетит приходит во время еды.
А теперь вопрос.
Вместе с командой по развитию AI-продуктов Directum мы сейчас ищем кейсы, в которых можно применять генеративный ИИ. Если вы готовы поделиться своими примерами, пишите в комментариях. Будет интересно узнать, какие еще есть варианты.