С чего бизнесу начинать внедрение искусственного интеллекта?

С появлением популярных инструментов слово «нейросеть» или «ИИ» стали практически идентичны названию «ChatGPT» или «Midjourney». Для меня, как для человека, который знаком и с другими «проявлениями» искусственного интеллекта - иногда неприятно слышать подобные выражения.

Сегодня я хочу рассказать про то, чем искусственный интеллект является в действительности. Какие задачи умеет выполнять, помимо обычного набора текста и генерации картинок. Как бизнесу подступиться к его использованию?

Перед началом процесса внедрения ИИ важно пройти эти обязательные шаги, для достижения успешных результатов в будущем:

— Перед началом внедрения ИИ определите, какие конкретные задачи или проблемы вы хотите решить с помощью этой технологии. Это может быть улучшение производственных процессов, оптимизация логистики, повышение качества обслуживания клиентов и т. д. Четко сформулированные цели помогут сосредоточить усилия и успешно измерить результаты.

— Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые будут использоваться для измерения успеха внедрения ИИ. Это могут быть метрики, связанные с производительностью, качеством, стоимостью, скоростью или удовлетворенностью сотрудников и т.д.

— Убедитесь, что ваши цели и KPI реалистичны и достижимы с помощью текущих технологий - этот шаг я помогу вам пройти, просто напишите в личные сообщения - расскажу, какие возможности есть у нейросетей в данное время.

— Определите, какие данные вам понадобятся для обучения модели ИИ. Например, данные о продажах, клиентах, операциях, логика переписок, скрипт продаж, критерии для контроля качества звонков и т.д.

— Соберите и подготовьте данные: необходимо их очистить, обработать пропущенные значения, преобразовать данные в нужный формат, привести к общему виду и т.д.

— Убедитесь, что у вас есть достаточно данных для обучения модели. Если мы говорим про дообучение модели от OpenAI Davinci - это около 1000 реальных примеров переписок/ответов на запросы.

— Выберите подходящую модель, сервисы или алгоритм для ваших целей. Это может быть решающее дерево, нейронная сеть, алгоритмы машинного обучения и т.д.

— Обучите модель на подготовленных данных.

— Протестируйте модель на тестовои выборке и оцените ее производительность.

— Внедрите модель в бизнес-процесс. Интеграция модели с существующими системами, разработка пользовательского интерфейса, настройка инфраструктуры и т.д.

— Проведите пилотный проект для тестирования модели в реальных условиях.

Для понимания, нейросети - это не только про генерацию текста/изображений/видео. Они также выполняют задачи по видео-аналитике, когда компьютер понимает, что происходит на фото/видео - может принимать различные решения, классифицировать изображения, предлагать похожие и т.д.

Искусственный интеллект может предсказывать числовые значения на основе входных данных. Например, предсказание цены дома на основе его характеристик или предсказание вероятности заболевания пациента на основе медицинских данных.

Нейросети могут предлагать персонализированные рекомендации на основе истории поведения пользователей, такие как рекомендации фильмов, товаров или музыки.

Они также могут обрабатывать аудиоданные и распознавать речь, что позволяет создавать системы голосового управления или транскрибировать аудио.

#ии #ml #искусственный_интеллект