Как бизнес использует нейросети: от продакт-дизайна до инвестиционного анализа

Технологии искусственного интеллекта постепенно проникают в самые разные сферы деятельности компаний. Главный вопрос, который задают себе владельцы бизнеса: как встроить нейросети в рабочий процесс, чтобы это помогло сэкономить или получить дополнительную прибыль.

На деловом завтраке, который провела компания Globus IT для своих клиентов, представители бизнеса рассказали, как они уже используют нейросети, чтобы экономить деньги и ресурсы и зарабатывать с их помощью больше, чем раньше.

Новые технологии помогают творить и вдохновляют на создание новых произведений искусства. Арт-предприниматель, концептуалист, основатель ювелирного бренда INCRUA и ювелирной академии IJA Артур Салякаев рассказал, как его компания использует нейросети при проектировании продуктов и создании контента для социальных сетей.

От креатива к финансовым моделям. Руководитель проекта Росбанка Андрей Алексеев поделился с гостями встречи своим кейсом об инвестиционной платформе Advisors’ Axiom, в которой нейросеть помогает пользователям зарабатывать.

О том, как использовать в бизнесе языковые модели и выйти за пределы ChatGPT, рассказал руководитель направления Machine Learning Globus IT Илья Померанцев.

Правовые аспекты использования нейронных сетей в коммерческих проектах раскрыл в своем выступлении руководитель юридического отдела Globus IT Дмитрий Губернаторов.

Благодаря выступлениям спикеров гости не только получили заряд вдохновения, но и смогли оценить полезные для бизнеса результаты и существующие риски.

Доступ к огромным массивам знаний

Для инвестиционной платформы для сверхсостоятельных клиентов Advisors’ Axiom, о которой рассказал Андрей Алексеев, требовалась постоянная аналитика по каждому из нескольких тысяч инвестиционных продуктов. Чтобы управлять таким большим количеством информации, команда Росбанка и Globus IT создали каскад нейросетевых моделей. Он перерабатывает массив данных и подает сигнал, когда появляется новость по каждому инструменту. Важный компонент решения — инвестиционный анализ, который с помощью ИИ определяет, является новость позитивной или негативной для актива.

Другие участники встречи также отмечали возможности нейросетевых технологий для анализа больших объемов данных и быстрого поиска ответов по разным темам. Павел Короткий, СЕО Globus IT, отметил, что считает ChatGPT полезным инструментом в качестве помощника и консультанта, так как он может помогать в подготовке к важным встречам с партнерами из разных сфер.

Скорость

Артур Салякаев отметил, что нейронные сети значительно ускорили процесс проектирования продуктов, создавая фотореалистичные иллюстрации за считанные минуты с помощью «нейрофей» — так в компании ласково называют нейроиллюстраторов. В то время как традиционный подход — с помощью художников и иллюстраторов — мог занять месяцы. Сейчас нейросеть позволяет визуализировать любые пожелания клиента к ювелирному изделию и упрощает процесс создания украшений, сокращая время на эскизы и прототипирование.

Илья Померанцев привел в качестве примера кейс создания экспертной системы для помощи техническим специалистам на базе NLP-модели. В результате время на решение технических проблем сократилось в 2–3 раза, а также снизилось количество ошибок и повысилась удовлетворенность пользователей.

Экономия

Артур Салякаев поделился конкретным примером: «Мне хорошо понятно, сколько я сэкономил с помощью нейронки. За 6 последних месяцев мы создали 12 ювелирных коллекций по 300 изделий. Даже если бы за одну иллюстрацию мы платили бы всего по одной тысяче рублей, мы сэкономили уже 3,6 миллиона рублей!»

Андрей Алексеев отметил, что стоимость внедрения технологических решений с применением ИИ за несколько лет значительно снижается.

Илья Померанцев рассказал на встрече про NLP-модели, которые служат для обработки естественного языка — Natural Language Processing. Их основные задачи: распознавание и синтез речи, генерация текстов и отчетов, распознавание именованных сущностей (NER - Named Entity Recognition). С помощью простой языковой модели можно решать типовые бизнес-задачи на обычном домашнем компьютере. В качестве примера Илья привел кейс по автоматическому формированию отчетов, где с помощью простой NLP-модели можно перевести табличные данные в текст, написанный естественным языком.

Конкуренция с человеческим ресурсом

Один из самых острых вопросов по поводу использования ИИ — не лишит ли эта технология работы людей? Участники встречи отметили, что сейчас нейросети скорее увеличивают эффективность тех специалистов, которые задействованы в высокоинтеллектуальной среде. Но постепенно уровень специальностей, которые могут быть заменены технологиями, растет.

Павел Короткий привел на встрече статистику Gardner, согласно которой до выхода технологий генеративных сетей на плато эффективности и их активного применения в коммерческих и промышленных целях осталось еще примерно 5–7 лет. Поэтому минимум лет 7 у нас еще работа будет — а там посмотрим. Возможно, мы все станем просто операторами ChatGPT :)

Андрей Алексеев отметил, что многие инновации, особенно те, которые связаны с использованием нейросетей и искусственного интеллекта, не внедряются на практике, «остаются PR-кейсами» из-за страха конкуренции со стороны машин. Однако если владельцы бизнеса осознают потенциальную экономию, которую может принести внедрение этих технологий, они могут стать инициаторами изменений и продвижения новых решений на рынке.

Этические вопросы

Существует довольно много этических ограничений, которые следует принимать во внимание при использовании нейросетевых технологий. «Главная проблема с нейросетью в том, что ты не можешь гарантировать ее ответственность», — отмечает Андрей Алексеев. Да, ИИ может давать инвестиционные советы, но если результат будет почему-то непредсказуемым, отвечать за это она не будет.

Отсутствие регулирования вопросов интеллектуальной собственности

«На данный момент в Российской Федерации нет специального правового регулирования, посвященного нейросети», — отметил Дмитрий Губернаторов. Очень важно обращать внимание на пользовательское соглашение оператора нейросети, в котором указаны правила коммерциализации объекта, созданного с помощью нейросети, и зона ответственности за распространение полученных результатов. Пока российские юристы склонны считать, что в случае прецедента наш суд будет считать общедоступными любое произведение, созданное в нейросети, поскольку у него нет автора.

Чтобы избежать риска судебных разбирательств с заказчиками и третьими лицами, Дмитрий рекомендовал оговаривать в договорах с собственными сотрудниками и субподрядчиками тему ответственности за использование сгенерированных нейросетями объектов.

Высокие требования к экспертизе результатов

Чтобы правильно оценить сгенерированные результаты, необходимо обладать экспертизой в данной отрасли. Например, для оценки возможности воплощения того или иного сгенерированного прототипа ювелирного изделия Артур Салякаев привлекает дизайнера и технолога. Дмитрий Губернаторов привел в пример сотрудника кадровой или юридической службы, который при формировании должностных инструкций для разработчика не может полагаться на полученный с помощью нейросети результат — он может существенно расходиться с реальными задачами.

Среди других рисков, связанных с использованием нейросетей, Павел Короткий отметил возможное в ближайшем будущем снижение ранжирования сайта в поисковых системах, если большая часть его контента была создана нейросетями.

Нейросети сейчас являются хорошими помощниками для бизнеса при условии, если вы умеете ими пользоваться и принимаете во внимание возможные риски. Для эффективной работы с нейросетевыми технологиями недостаточно просто иметь к ним доступ — важно научиться правильно использовать их, выбирая подходящий инструмент, создавая правильные подсказки и эффективно интерпретируя результаты.

Применение новых технологий часто связано с совершенно новым рабочим процессом и не всегда быстро и просто встраивается в действующую инфраструктуру компании. Скорость внедрения часто зависит от вовлеченности в процесс лиц, принимающих бизнес-решения.

«Современные технологии в ML развиваются настолько быстро, что бизнес не всегда успевает адаптироваться к новинкам, — отметил Илья Померанцев. — Решение появляется на стыке экспертиз. Мы, как разработчики, обладаем технологией, этими алгоритмами, которые позволяют решать определенные задачи. Вы, как представители бизнеса, ставите нам эту задачу». И здесь важно понимать, что именно технологии позволяют делать.