Как нейросети помогают бизнесу?

• Вступление
• Генерация контента
• Польза нейросетей в принятии решений
• Когда готовых решений может быть недостаточно
• Как собрать свою собственную нейросеть?
• Заключение

Большие данные (Big Data) и искусственный интеллект (AI) стали неразрывной частью нашей жизни, влияя на различные аспекты бизнеса от маркетинга до документооборота. Самыми популярными технологиями AI являются нейросети, которые умеют анализировать и прогнозировать данные быстрее и точнее, чем человек. НС работают с маркетинговой аналитикой, анализируют поведение покупателей, ищут скрытые закономерности, прогнозируют тренды и оптимизируют бизнес-процессы. Они решают задачи бизнес-корпораций, управляя системами рекомендации.

В этой статье мы рассмотрим, какие преимущества могут принести нейросети для бизнеса и какие задачи они могут решить.

Нейросети для бизнеса приеняются для генерации контента. Эта технология автоматически создает тексты, изображения и даже аудио-файлы без помощи человека. НС выручают, когда нужно выдавать много контента каждый день, а также, если бюджет на продвижение ограничен.

Написание текстов

Используя мощные алгоритмы машинного обучения, нейросети могут создавать тексты любого объема и для любой цели:

• Описания товара (на сайт или для маркетплейсов)
• Характеристики товара
• Информационные, продающие или SEO- тексты
• Анонсы мероприятий
• Новости
• Отзывы
• Поздравления и приглашения
• УТП и описания для рекламы

В запросе укажите желаемый объем текста (например, 500 знаков), стиль (разговорный, официальный, дерзкий, романтический), от чьего имени текст и так далее. Чем подробнее будет поставлена задача, тем лучше будет результат. За 5-10 можно докрутить материал до идеала.

Плюсы ИИ для написания текстов:

1. Материал создается быстрее.
2. Не нужно самим придумывать тему.
3. Маленькие тексты и заголовки практически не нужно править.
4. Меньше затрат на производство: мясо накидывает нейросеть, а копирайтер «причесывает».
   

Минусы:

1. Нужно проверять и вычитывать. Пока что доверить нейросети написание большого материала нельзя. Сгенерированный текст чаще всего наполнен канцеляризмами и водой. Придется привлекать живого автора, чтобы убрать весь словесный мусор.
2. Полученный текст не всегда на 100% оригинален.
3. Страдает фактовка. Если в задаче не прописать, какую информацию о продукте указать, то ИИ «нальет воды». Такие тексты как соевое мясо — вроде что-то есть, но эффекта и вкуса нет.
4. Не точное попадание в боли аудитории. ИИ генерирует контент на основе тысяч примеров. Соответственно, любой результат нейросети — тот же шаблон, только в профиль. Нет смысла ожидать, что программа выдаст что-то оригинальное и креативное. Она не знает вашу аудиторию, ее боли, Tone of voice, который работает лучше всего.

Несмотря на недостатки (которые возможно исправятся в скором времени), ИИ для работы с текстом — еще один инструмент с большим потенциалом.

Создание изображений

ИИ может создать обложку для видео, логотип, нарисовать презентацию, арт в стиле Cyberpunk 2077. Сформулируйте точный запрос и приготовьтесь перефразировать его раз 20. Читать мысли он пока что не умеет.

Плюсы ИИ работы с визуалом:

1. Дизайнер меньше занимается монотонными задачами, а больше креативом.
2. Веселье. Интернет наполнили картинки, сгенерированные нейросетью по запросам «Сбор урожая в Италии» (поля из пасты, грядки парарделле), «Герои Гарри Поттера в Balenciaga» и т.д.

Минусы:

1. Нужно формулировать ТЗ. Для нейросети не подойдет «Сделайте красиво» или «Нужен продающий красный». ИИ — это, в первую очередь, руки. Если вам нужна креативная разработка фирменного стиля на основе философии бренда, то придется обращаться к дизайнеру.
2. С первого раза чуда не случится. Будьте готовы к тому, что придется попробовать несколько сервисов и штук 20 запросов, чтобы получить более-менее адекватный результат. Для этого можно использовать Chat GPT. Возможно ИИ поймут друг друга лучше.
3. Все равно придется переделывать: кадрировать, наложить текст или логотип.

Как и в случае с текстами, картинку за нейросетью скорее всего придется подправлять. НС любит смазывать лица и дорисовывать лишние пальцы. А вот фон и мелкие детали прорисовывает детально. Рекомендуем тестировать сразу 3-4 ИИ, так как алгоритмы у всех разные, поэтому итоговые результаты будут сильно отличаться.

Планирование контента

Нейросеть можно попросить расписать контент-план на неделю или месяц. Для этого укажите в задаче всю необходимую информацию:

• Что конкретно вам нужно (посты для соц. сетей или темы лонгридов и т.д.);
• Чем вы занимаетесь;
• На какой срок контент-план.

Добавьте как можно больше информации, тогда на правки уйдет немного времени.

Плюсы использовать ИИ для планирования контента:

1. Много новых идей. Не придется ломать голову, о чем рассказать в следующем посте.
2. Экономия на SMM-щике. Если соц. сети — не основной канал продвижения и вы можете сами делать контент, то ИИ вам будет достаточно.

Минусы:

1. Шаблонные варианты. ИИ не умеет креативить.
2. Нет воронки продаж. Нейронка предлагает идеи однотипных постов. Чтобы лента продавала, каждый пост должен отвечать конкретной задаче: презентация продукта, описание боли клиента и ее решения, имиджевый пост, пост с отзывами и т.д.
   
3. Идеи без упора на аудиторию. Если ИИ разрабатывалась конкретно под ваш бизнес, то она не знает интересы и проблемы ваших клиентов. Поэтому в контент-плане вероятнее всего не будет постов, которые будут отрабатывать типичные возражения или давить на боли.

Возможности ИИ не ограничены текстами и картинками. Они могут:

• Создавать презентации.
• Собирать простые сайты по рисунку от руки.
  
• Накидывать сценарии для видео.
• Заменять оператора колл-центра.
• Составить простой договор.
• Придумывать новые рецепты.

Нейросети — удобный инструмент для оптимизации бизнес-процессов. Они экономят время и деньги, но только в том случае, если заказчик точно знает, чего хочет.

Крупные корпорации давно ввели искусственный интеллект в бизнес-процессы. Он способен обработать огромное количество информации и выделить закономерности в поведении потребителей.

Так, больше четверти продаж Amazon совершаются благодаря ИИ. У Яндекса есть своя нейронка, которая почти со 100% точностью может предсказать результат рекламной кампании. The Wall Street Journal также сообщил, что благодаря внедрению системы рекомендации контента, за 5 лет их аудитория увеличилась в 10 раз.

Хотя сейчас искусственный интеллект и может написать симфонию, все равно остаются области, в которых человеческий фактор важнее.

3 ситуации, когда нейросеть для бизнеса не поможет:

1. Когда вы не знаете, чего хотите.
   Даже обученная на миллионе картинок нейросеть не нарисует логотип, если вы не знаете, на чем будет строиться философия вашего бренда. Чтобы получить результат, нужно четко сформулировать задачу, а также тестировать разные формулировки. После общения с бренд-менеджером и маркетологом вы придете к конкретной идее и сможете сказать, какой результат нужен.
2. Когда нужно нетиповое решение.
   Искусственный интеллект создает шаблонные варианты. Это не 100% плагиат, но изобрести что-то принципиально новое он не может. Более того, у простой нейронки нет информации об интересах ваших клиентов.
3. Когда у бизнеса проблемы.
   ИИ — не волшебная таблетка. Это только инструмент, который принесет пользу в опытных руках. Не рассчитывайте, что УТП, сгенерированное нейросетью за 2 секунды, принесет вам х10 выручки.

Создание своей собственной нейросети может показаться сложной задачей, но это возможно даже для начинающих программистов и тех, кто не имеет специального образования в области искусственного интеллекта. Вот шаги, которые дадут вам общее представление о том, как собрать свою нейросеть:

1. Определите цель создания — решите, какую задачу должна решать нейросеть. Например, это может быть задача классификации изображений, определения тональности текста или прогнозирования временных рядов.
2. Выберите правильную архитектуру — определите, какой тип нейросети лучше всего соответствует поставленной цели.
3. Создайте набор данных — подготовьте материалы, на которых будет обучаться ваша НС. Чем больше, тем точнее будет работать система
   

   Какие бывают НС:

   - Сверточные (Convolutional Neural Networks).

   - Рекуррентные (Recurrent Neural Networks).

   - многослойные персептроны (Multi-layer Perceptrons).
   
4. Напишите код — используйте языки программирования Python или MATLAB для написания кода.
5. Обучите НС — составляйте логические цепочки и проверяйте результаты обучения. Рекомендуем запускать НС на выделенном сервере, чтобы обучение не занимало много времени.
6. Оцените результаты — оцените производительность НС, используя метрики: точность предсказания, скорость обучения и отклонение.
7. Подготовьтесь к выводу в открытый доступ — проверьте все еще раз перед тем, как вводить НС в работу.
   

Нейросети — это быстро развивающаяся технология, которая может помочь бизнесу повысить эффективность и улучшить качество услуг и продуктов. Недавно многие компании начали внедрять искусственный интеллект в бизнес-процессы, и результаты этих экспериментов уже дали свои плоды.

Нейросети для бизнеса используются для анализа данных, создания контента, автоматизации процессов и многого другого. Это дает бизнесу возможность экономить время ключевых сотрудников и не нанимать людей ради рутинной работы, быстрее принимать решения. Однако внедрение ИИ также требует времени на их разработку, подстройку и настройку, а также инвестиций в специалистов и оборудование.