Мечтают ли андроиды о нейросетях? Как ИИ меняет программных роботов для бизнеса

Генеративные нейросети быстро развились за последний год, но пока остаются инструментом скорее для энтузиастов, чем для массового пользователя. Исправить это могут RPA-технологии. Рассказываю, как программные роботы позволяют использовать ИИ в повседневных рабочих процессах и помогают создавать полноценных виртуальных сотрудников.

Привет! Я Константин Артемьев, основатель Sherpa RPA — платформы для разработки программных роботов для бизнеса. Сегодня хочу рассказать о перспективах использования искусственного интеллекта в роботизации и о том, почему это может изменить подход не только к рутинным процессам, но и интеллектуальным.

Сейчас происходит взлет качества генеративных нейросетей: они создают изображения, тексты и музыку, имитируют голос человека и так далее. С одной стороны, прогнозы говорят, что это изменит рынок труда и повлияет на 300 млн сотрудников по всему миру. С другой стороны, сегодня не так много работников из разных индустрий реально используют нейросети в повседневной работе. Конечно, дизайнеры генерируют изображения через Midjourney, чтобы потом доработать их самостоятельно, а ChatGPT пишет неплохие SEO-тексты — но в масштабе всего рынка таких примеров пока немного.

Генеративные нейросети — это технология, а не готовый инструмент для бизнеса. Чтобы пользоваться ими сегодня, нужно четко понимать их возможности, уметь формулировать промт и проверять результат. Поэтому сегодня для внедрения ИИ в работу компании придется потратить много времени и ресурсов на обучение сотрудников. В этом случае использование нейросетей должно быть не вопросом личной инициативы энтузиастов, а частью стандартного трудового распорядка. Только так нейросети могут дать значимый результат в масштабе компании, а не на отдельных рабочих местах.

Однако всё меняется, если контроль над нейросетями и роботами отдать не человеку, а другим роботам.

RPA, или Robotic Process Automation, — это технология автоматизация различных бизнес-процессов с помощью программных роботов. Такие роботы имитирует действия человека в различных системах, сайтах и приложениях (от 1C, Excel и почты до специализированного инженерного софта) и за счет этого быстрее решают разные бизнес-задачи. Роботы не устают, не делают ошибок по невнимательности и не проходят период адаптации после найма или изменения бизнес-процесса.

Исходно эта технология была эффективна в основном для рутинных процессов — тех, которые легко разложить на последовательность однообразных повторяющихся действий. Но RPA-инструменты постоянно развиваются и обрастают новым функционалом. Мы в Sherpa RPA еще в 2021 году начали внедрять нейросети в свою платформу — например, они распознавали таблицы и атрибуты на сканах и даже фотографиях документов и благодаря этому ускоряли бухгалтерию и документооборот. Но сегодня возможностей стало еще больше.

Самый очевидный ответ: чтобы генерировать контент. Например, теперь программный робот не просто отправит вашему собеседнику письмо, но еще сам напишет это письмо — причем грамотно и быстро. Но это не единственная и даже не самая важная возможность.

Генеративные нейросети дают адаптивность, которая позволяет RPA-технологиям решать многие задачи быстрее и качественнее, чем с традиционными алгоритмами. Например, они хорошо справляются с ответами на вопросы по документу и выделением из него главных фактов, качественно классифицируют документы, парсят данные (в том числе из неструктурированных источников), подсказывают, что делать если сайт или приложение, с которыми раньше работал робот, изменили свой интерфейс. Нейросети хорошо понимают намерения пользователя: это важно, к примеру, если вы делаете чат-бота и хотите точно понимать запросы клиента (ведь одну и ту же мысль человек может выразить множеством разных способов). Но еще важно, что нейросети умеют принимать решения и выступать как источник здравого смысла (common sense) — то есть действовать «адекватно» с точки зрения большинства, решать задачи так, как их решил бы среднестатистический человек.

Добавляя ИИ к программным роботам, мы по сути создаем интеллектуального агента, который не следует четким сценариям, а сам ищет оптимальный путь решения задачи. Такие роботы самостоятельно выбирают и используют инструменты (например, браузер, файловую систему, API различных систем или даже другую нейросеть). Важно, что у этих агентов есть кратковременная память, возможность к саморефлексии и анализу обратной связи пользователя.

Такие умные роботы решают задачи уже сегодня. Приведу несколько примеров:

Большинство людей осваивают новые технологии с трудом, и это нормально. Генеративные нейросети не исключение. Сейчас это либо инструмент для профессионалов, хорошо погруженных в тему, либо игрушка для массового пользователя. Но RPA-платформы позволяют использовать ИИ в повседневных задачах буквально на всех рабочих местах компании уже сейчас, и получать соответствующую экономию времени и прирост результатов. Более того, они могут не просто написать за вас сообщение, а поставить задачу другому роботу и оценить её выполнение.

Роботы умножают возможности нейросетей так, что со временем степень участия человека в большинстве повторяющихся офисных задач будет сведена к минимуму. Если хотите примерить на свой бизнес связку ChatGPT и роботов уже сегодня, или научиться делать такие связки для своих клиентов, можете оставить заявку.