Нейросети: используете ли вы их возможности на 100%?

Несмотря на то, что сейчас почти каждый может воспользоваться нейросетями и ускорить выполнение любых задач - от генерации изображений для соцсетей до обработки больших массивов данных, далеко не всегда такой мощный инструментарий помогает в работе, если использовать его необдуманно.

Наше бьюти-приложение LUUK основано на собственной нейросети, ИИ-сканер мнгновенно определяет тип кожи и предлагает персонализированный уход. Также недавно мы запустили свой Beauty-GPT - нейросеть, которая отвечает на вопросы об уходе и сканирует косметику по одному фото. Поскольку мы используем собственную нейросеть, конечно мы с командой регулярно обращаемся к нейронным сетям и в рутинных задачах. Здесь мы расскажем об ошибках, которые чаще всего совершают при использовании нейросетей, а также дадим советы, подтвержденные собственным опытом.

Нейронные сети практически моментально могут проанализировать статьи, извлечь структурированную информацию и подготовить выводы для дальнейших исследований. Кроме того, вместо ручного сбора информации с разных ресурсов можно использовать инструменты для автоматической выгрузки данных. Достаточно указать точные показатели, обратившись к таким авторитетным источникам, как Gartner или Statista.

Когда нейросети могут действительно выручить, так это при анализе больших массивов неструктурированной информации, таких как записи разговоров, сообщения в чатах, отзывы пользователей и публикации в социальных сетях. Это позволяет быстро получать ценные данные, инсайты и наиболее упоминаемые слова и в дальнейшем использовать при доработке продукта.

Также нейросети хорошо справляются с прогнозированием трендов, они могут проанализировать гораздо большее количество источников информации, чем способен человек. Например, есть open-source модель под названием PROPHET. Эта модель прогнозирует тренды в динамике, предсказывает бизнес показатели и узнает о потребительских предпочтениях. Так можно определить какую сумму человек будет тратить на определённые категории продуктов в будущем. Например, компания, которая занимается продажей косметики может учесть такие показатели в своей стратегии и сделать больший акцент на продвижении товаров, которые потенциально интересны аудитории.

Разработчики часто обращаются к нейросетям для написания отдельных элементов кода, поиска ошибок, автоматического написания тестов, что значительно ускоряет процесс разработки. Все эти инструменты доступны, но на самом деле здесь сокрыто огромное количество рисков. Так как несмотря на то, что разработку можно ускорять при помощи нейросетей, ни в коем случае нельзя игнорировать процессы контроля качества, поскольку нейросети по-прежнему работают по одному алгоритму. Нейросети склонны реплицировать уже существующие шаблоны, включая возможные ошибки. Поэтому итоговый код всегда должен проходить проверку специалистами: код-ревью, тестирование QA-инженерами и проверка со стороны CTO.

Также при необходимости произвести анализ данных при помощи стандартных библиотек, к примеру, если специалист работает на языке Python, можно делегировать написание типовых функций нейросети. Это может потенциально сэкономить часы рабочего времени благодаря функциям фильтрации данных, проверки их качества, поиска ключевых слов и проведения базовых статистических вычислений.

Если стоит такая задача как создание нового продукта то, скорее всего, ничего революционного нового с помощью нейросетей получить не удастся. Можно лишь раз за разом получать переработанный продукт того, что ранее было создано другими людьми. Нейросеть всегда берет то, что она знает из загруженного в нее контекста, составляя определенные ассоциативные ряды. При создании бизнес продуктов, нейросеть может предложить интересные варианты, но они в любом случае требуют доработки со стороны специалистов.

Хороший пример грамотного использования нейросетей - компания Nestlé. Ее сотрудники экономят 45 минут в неделю, используя внутренний генеративный ИИ NesGPT, который генерирует контент и идеи для новых продуктов, анализируя данные более чем 20 брендов. Инструмент ускорил разработку концепций с шести месяцев до шести недель.

За последние годы генеративные нейросети совершили прорыв в сфере создания контента. Такие модели, как DALL-E и Midjourney, демонстрируют впечатляющие результаты, генерируя очень реалистичные изображения. С каждым обновлением качество и детализация создаваемых изображений становится все выше. Любым компаниям, у которых есть свой сайт, медиа, соцсети, приложение или любой другой ресурс, в котором требуется создание визуального или текстового контента стоит обратить внимание на генеративные нейросети.

В нашем beauty-tech стартапе LUUK нейросети используются практически во всех возможных вариантах, ускоряя процесс создания контента до 50 %. Так мы буквально за считанные минуты сможем сгенерировать изображения для статей на сайте или использовать сгенерированные нейросетями изображения для пресс-релизов, а также использовать нейросети для создания контент-плана. С помощью нейросетей компании могут обеспечить регулярный поток контента в условиях постоянного дефицита ресурсов.

Генерация изображений стала простой и широко доступной задачей. Главное преимущество заключается в том, что визуалы могут быть бесконечно разнообразными. Однако, почти всегда приходится дорабатывать их вручную: удалять артефакты, изменять фон или корректировать качество деталей.

Нейросети полезны при анализе трендов и конкурентов, при создании основы для текстов или построении структуры статьи. Они могут подготовить наброски, которые затем дорабатываются и дополняются специалистом. Также нейросети помогают заметить ошибки в текстах, особенно это полезно при написании объемных материалов, которые требуют тщательной вычитки.

Нейросети — это мощный инструмент, способный ускорять процессы, автоматизировать рутинные задачи, персонализировать клиентский опыт и оптимизировать бизнес-процессы. Однако, внедрение нейросетей требует взвешенного подхода и комплексного анализа. При грамотном использовании ИИ можно получить конкурентное преимущество и возможность ускоренного роста. Однако при этом не стоит забывать и о рисках, поддавшись на простые и быстрые решения от нейросетей.

Если в процессах еще не используется искусственный интеллект, то как можно скорее нужно провести анализ и найти точки улучшения. Определите, какие проблемы можно решить с их помощью.

Искусственный интеллект может значительно усиливать отдельных специалистов и даже целой компании, во много раз умножая их как сильные, так и слабые стороны. Поэтому очень важно следить за реальными компетенциями и не отдавать все задачи искусственному интеллекту. Если у компании четко отлаженные процессы, большой накопленный багаж знаний,компетентные сотрудники, то нейросети будут усиливать процессы компании. В противном случае есть риск получить обратный эффект.

Если у компании, еще нет реального опыта на рынке и продукт только запускается, лучше выстроить процессы и только после этого подключать нейросети. Так как данные формируются из реального опыта. Сначала это делают настоящие люди, затем на помощь приходят нейросети.