Профессия консультантов скоро исчезнет, или как я пришел в разработку ИИ-ассистентов

Это история о том, как появление генеративных нейронных сетей круто изменило мою жизнь и вектор профессионального развития.

Часть 1.

Все началось в ноябре 2022 года, когда один заказчик предложил мне поработать над бизнес-моделью и планом их стартапа для выхода на международный рынок. Многие знают (и по прошлым моим материалам), что я неплохой мастер разработки визуальных фреймворков, которые упрощают процесс управления бизнес-информацией. Так и здесь, на выходе родилась идея инструмента для создания бизнес-планов по определенной структуре. К тому времени как раз появился ChatGPT и доступ к API gpt-3. Люблю всё новое и, конечно же, я использовал запросы к LLM для формулирования ценностного предложения, описания возможных проблем и ожиданий клиентов, что должно было упростить работу над созданием бизнес-модели и плана пользователями.

В итоге довольно быстро упаковал фреймворк в продукт, но и так же быстро его забросил, потому что мною по ходу завладела одна мысль: «Всё это пустое и какие бы инструменты / фреймворки я не продолжал создавать – от них ровным счетом может ничего не остаться, так как люди будут напрямую взаимодействовать с ИИ из простых диалоговых интерфейсов и получать нужную им информацию в том виде, в котором они хотят, а не в котором предлагают консультанты или организационные дизайнеры. И, значит, моей профессиональной деятельности сулит смерть.»

Это размышление послужило триггером возникновения короткого экзистенциального кризиса, который усиливался по мере моего взаимодействия с gpt. Разбираясь в его возможностях у меня появилась дилемма:

Либо я проигнорирую технологические изменения и тогда через пару лет незаметно потеряю доход;
Либо я буду использовать ИИ в своих локальных задачах, что как минимум позволит мне быть быстрее, возможно даже на хайпе, но не избавляет от риска потери места на рынке труда;
Либо я на 100% погружусь в эту тему и попытаюсь в ней разобраться настолько, чтобы стать если не лучшим, то хотя бы одним из. Для чего? Чтобы научиться внедрять ИИ в бизнес-процессы. Для чего? Потому что ИИ 100% проникнет во все сферы жизни и пусть лучше со мной, чем без меня.

Часть 2

Размышления привели меня к тому, что я выпал из профессиональной и семейной жизни почти на пол года, погрузившись в изучение технологий.

Был забавный момент зимой. Мой давний партнер, с кем мы сотрудничаем уже несколько лет, попросил меня заняться автоматизацией некоторых бизнес-процессов в его компании, на что я сказал: «Саша, ёшкин кот, тут происходит ИИ революция, а вы занимаетесь какой-то херней. Давай всей вашей компанией разбираться с ИИ и уже потом будем внедрять автоматизацию». То есть, идея мною завладела не на шутку.

Что изучал:

- API OpenAI;

- Виды нейронных сетей;

- Библиотеки для работы с нейронными сетями;

- Finetuning;

- Prompt инжиниринг;

- Векторные базы данных и ембеддинги;

- Python;

- JS;

После полугодового погружения в тему, как итог, в мае мы вместе с компанией Фикус выпустили ИИ-ассистента, обученный на корпоративных данных, который умеет отвечать на вопросы, связанные с уходом за растениями и может рассказать о компании.

На выставке Office Next Фикус установили стенд с демонстрацией работы ИИ-ассистента. Потестировать можете тут: https://ficus-design.ru/ai

А в июне вместе с Ильёй Техликиди, автором антиутопии «Антонов Коллайдер", сделали промо-бота, который от лица одного из персонажей, отвечает на вопросы по миру книги. Кстати, в этом кейсе мы использовали способность ИИ "врать» на благо и даже максимизировали эту способность, чтобы пользователям стало любопытно, о чем же на самом деле в книге идет речь.

Мрачный интерфейс призван подчеркнуть не очень дружелюбный мир книги. Потестировать можете тут: https://antonovcollider.com/

Отдельной задачей для себя выделил разобраться со связыванием ИИ с разными инструментами: будь то выход в интернет, подключение к базам данных, распознавание информации, выполнение задач и так далее. Ведь самые перспективы открываются тогда, когда ИИ не просто дает ответы на вопросы, но умеет оперировать корпоративной информацией или решать задачи. Ранее я не умел в код, но благодаря gpt-4 у меня появился компаньон, который терпеливо готов объяснять, подсказывать, писать, проверять, перепроверять, что позволило мне во всем этом разобраться за довольно короткий срок.

Часть 3.

Это очень интересный опыт – делать что-то с использованием ИИ, когда тебе помогает ИИ. С одной стороны ты вроде как один, но по ощущениям в команде из 10 человек. Но вернемся к теме. Я не планировал становиться разработчиком или разрабатывать софт на заказ. Мой интерес на текущий момент – глубоко разобраться в теме и сделать что-то полезное в рамках своей сферы деятельности, а именно в менеджменте.

Так появился проект Интеллбот, которым сейчас занимаюсь. Он включает в себя 4 направления:

1. B2B ИИ-бот, который поможет вам решить множество насущных задач: создать бизнес-модель используя Lean Canvas или Business Model Canvas, посчитать бизнес-план, создать диаграмму процесса или визуализировать ментальную карту обучающего курса. Робот имеет три режима: диаграммы, бизнес и креатив. Из интересного:

– Минималистичный интерфейс;

– Поиск в интернете;

– Умение заглядывать на сайты;

– Распознавание текстов и изображений;

– А ещё я потратил много времени на то, чтобы с помощью тонкой настройки сделать Intellbot умнее чем chatGPT. Просто проверьте.

Ещё из интересных особенностей в Интеллбот есть две фишки: 1. Вы можете слева от формы ввода выбрать один из десятка уже готовых вопросов, отредактировать часть под свои нужды и отправить ИИ. 2. Вы можете выделить кусок текста и выполнить быстрое действие.

Бесплатно потестировать можете тут (после простой регистрации) .

2. B2C ассистенты, заменяющие первую линию службы поддержки. Работают 24 часа в сутки, дружелюбны, мультиязычны. Тут, конечно, высокая конкуренция среди конструкторов чат-ботов, но абсолютно уверен, что ИИ гораздо эффективнее решает задачи поддержки клиентов и найдет своё место в этой нише.

3. ИИ-центричные базы знаний. Отдельное экспериментальное направление за которым я тоже вижу будущее. Просто представьте, что у вас есть диалоговый ассистент, который знает ответы на все корпоративные вопросы. Основная фишка тут заключается в том, что для дообучения не требуются каких-либо специальных знаний. Информация роботу добавляется в один клик. Об этом я, конечно, сделаю отдельный пост или запишу видео.

Пример использования. Сделано для компании Фикус.

4. Функциональные ИИ-ассистенты. Здесь мы подключаем к нашему ИИ функции. Работает примерно так же, как если бы вы использовали плагины в ChatGPT. Только там вы выбираете из того, что есть, а в Intellbot я сначала проведу анализ бизнес-процессов, мы вместе с заказчиком определяем применимость ИИ и после создаются функции, которые прикручиваются к LLM, после чего робот может либо автономно, либо по текстовым запросам выполнять разные задачи. Из простых кейсов, которые приходят на ум:

- Можно ИИ попросить отправить письмо поставщику;

- Осуществить просчет стоимости реализации проекта;

- Назначить встречу;

- Автоматически заполнить шаблон договора.

Это пример функции, где пользователь просит рассчитать стоимость кашпо. После заполнения формы ИИ автоматически отправляет запрос поставщику (в данном случае это тестовый пример) с запросом стоимости.

На самом деле именно на стыке описанных направлений и вижу наибольшие перспективы применения генеративных нейронных сетей. Связка LLM с API и с автоматизацией существенно ускорят выполнения большинства задач. И нам нужно учиться этим пользоваться.

Вы, конечно, можете интерпретировать этот пост как рекламу, в каком-то смысле так и есть. Но в первую очередь это история из жизни, как изменение технологического ландшафта изменило мою жизнь. Скорее всего, изменит и вашу.

А еще у меня есть небольшой телеграм канал. Там иногда делюсь новостями и рассказываю про Интеллбот.