Как генеративный искусственный интеллект меняет бизнес-процессы

Что такое генеративный ИИ

Генеративный ИИ — это тип искусственного интеллекта, который способен создавать уникальные изображения, аудио, видео, текст. У всех на слуху ChatGPT, DALL-E, Midjourney — эти приложения сделали технологию Generative AI доступным каждому.

Ключевые характеристики генеративного искуственного интеллекта

Принципы работы нейросетей основаны на методах машинного обучения: программа адаптируется к предоставленным ей данным и учится на них. Это умели и более ранние формы ИИ, но генеративный ИИ пошел дальше и не только учится на существующей информации, но и создаёт новые данные, имитирующие те, на основе которых он был обучен.

Например, генеративные модели анализируют картины кисти одного художника, выделяют отличительные признаки, а затем используют полученные переменные для имитации изображения в стиле конкретного автора.

Глубинное обучение

Для обработки данных и принятия решений генеративный ИИ использует сложные архитектуры — из множества глубоких взаимодействующих уровней, подобно тому, как в человеческом мозге соединены миллиарды нейронов.

Именно глубинное обучение позволяет обучать генеративные модели на огромных и разнообразных наборах неструктурированных данных. Так называемые большие языковые модели (Large language model, LLM) обучаются на данных, которые находятся в открытом доступе в мировой сети.

Ценность генеративного ИИ для бизнеса

Сразу отметим, что речь не идёт о том, чтобы заменить «дорогих» сотрудников нейросетью. Наоборот, экономический эффект возможен только в том случае, когда ИИ становится рабочим инструментом в руках специалистов. Виртуальному помощнику сегодня можно доверить огромный спектр задач: от генерации документов до анализа программного кода.

Встроенные в бизнес-процессы генеративные модели способны:

• увеличить продуктивность сотрудников;
• повысить точность аналитики и прогнозирования;
• снизить количество ошибок, вызванных монотонной работой с документами на потоке;
• избавить персонал от рутинных операций.

Бессмысленно перечислять отрасли, в которых используют нейросети. Промышленность, наука, образование, искусство — в любой сфере найдётся масса процессов, которые можно ускорить или оптимизировать.

Как бизнес уже использует генеративный искусственный интеллект

Производство контента

Творческие задачи тоже не обходятся без рутины, которую можно передать нейросетям. Например, приложения Midjourney или DALLE-3 помогут дизайнеру сделать несколько вариантов эскизов для рекламного баннера. Написать сценарий для видеоролика? С этим справится ChatGPT. Пусть это будет не готовый продукт, а его черновик, копирайтеру останется лишь выбрать самые интересные идеи и отшлифовать их. С помощью специальных приложений можно сгенерировать любой контент в нужном вам стиле: видео, музыку, иллюстрации.

Продажи и работа с клиентами

С помощью AI-инструментов менеджеры готовят тексты коммерческих предложений на основе предыдущих покупок и предпочтений пользователей. Интегрированный в процесс продаж генеративный ИИ улучшает опыт взаимодействия продавца и клиента, помогает с аналитикой, отчётами, работой с CRM и клиентской базой. Чат-боты на базе ChatGPT способны подбирать товары, обрабатывать заказы, отвечать на вопросы и претензии.

Создание и оптимизация кода

Нейросети умеют работать с кодом, поддерживают все популярные языки программирования. Существуют специализированные ИИ, вроде Copilot, Codex или Codeium, которые генерируют код с нуля по текстовому запросу или дополняют его. ИИ-помощники справятся с такими задачами, как проверка написанного разработчиком кода, написание документации, рефакторинг, исправление багов.

Работа с документами

Делопроизводство

Львиную долю рабочего времени секретарей и делопроизводителей съедает генерация документов. Искусственный интеллект, встроенный в информационную систему компании, легко справится с составлением официальных писем, аннотаций, протоколов, повесток совещаний. В результате сотрудник обрабатывает один документ в 3-4 раза быстрее.

Вместо того чтобы писать ответ на входящий запрос с нуля, секретарю достаточно создать в системе исходящее письмо и нажать на кнопку «подготовить текст». Далее специалист своими словами описывает содержание документа и получает готовый текст. Нейросеть опирается также на информацию из входящего письма, сама уточняет факты и даты.

Бухгалтерия

Ежедневная рутина бухгалтера — обработка и классификация поступающих в компанию первичных учётных документов (ПУД). Вручную выполнять эти операции долго и однообразно. Специально обученные генеративные модели выручают и здесь: распознают тип документа, проверяют наличие и корректное заполнение реквизитов и подписей, разбивают комплект на отдельные документы, извлекают номера договоров и другие значимые данные.

Бухгалтеру остаётся только проверить корректность распознавания, но и этот этап не займет много времени, так как ИИ-помощник подсветит расхождения или спорные моменты. Далее автоматически создаётся системный документ в 1С или другой ERP-системе: AI-механизмы сами определяют тип хозяйственной операции, счет и статью затрат.

Риски внедрения генеративных моделей и как их избежать

Итак, у бизнеса есть конкретные запросы, под которые у вендоров есть готовые решения на базе генеративного ИИ. Государство также понимает значимость нововведений, предлагая дополнительные льготы при уплате налогов за покупку программного обеспечения с отметкой о наличии интеллектуальных механизмов. И всё же нельзя обойти стороной риски и подводные камни при внедрении умных инструментов.

• Безопасность корпоративной информации. Если бизнес выбирает облачную модель нейросетей, то надо понимать, что все данные уходят поставщику ИТ-продукта и, скорее всего, будут использованы для дообучения нейросетей. По облачной модели работают YandexGPT, GigaChat от Сбера, ChatGPT от американской компании OpenAI. По закону запрещено передавать персональные данные, а также коммерческие и банковские тайны, на иностранные сервера. Самый безопасный вариант — размещать генеративные модели на серверах внутри компании, чтобы конфиденциальная информация оставалась в закрытом ИТ-контуре и не попала к третьим лицам.
• Высокие требования к данным для обучения. Для корректной работы генеративные модели необходимо обучать на большом объеме репрезентативных примеров. Например, для интеллектуальной обработки договоров или неформализованных документов понадобится несколько сотен образцов, которые будут использованы для обучения нейросети.
  
  Ускорить процесс можно за счет автоматического обучения искусственного интеллекта на исторически накопленных данных. Другими словами, ИИ обучается на информации, которая уже содержится в базе данных компании, что повышает точность работы AI-механизмов и сокращает затраты на их обучение.
• Контроль результатов. Даже самая совершенная технология может выдавать нежелательный или ошибочный результат. Поэтому так важна верификация данных, особенно если речь идет о финансовых или юридических документах.

Восстание машин отменяется, выгода от ИИ остаётся

Если все бизнес-процессы в организации уже оцифрованы, то подключение AI-механизмов станет той самой точкой роста и оптимизации. На каком участке генеративный ИИ принесёт максимальную выгоду? Ответить на этот вопрос поможет предварительная оценка эффективности внедрения ИИ. Эксперты по интеллектуальным сервисам помогут вам просчитать:

• бизнес-эффект: на сколько сократятся затраты на том или ином участке работы, если передать её ИИ;
• качество результатов и возможности дообучения. Выяснить это можно с помощью предварительного тестирования модели на небольшой выборке.

Стремительное совершенствование технологий подводит нас к тому, что рано или поздно AI-инструменты оптимизируют буквально каждый рабочий процесс, который можно оцифровать. ИИ не заменит естественный интеллект, наоборот, расширит возможности человеческого опыта: ускорит принятие решений, избавит от ежедневной рутины, возьмёт на себя самые трудоёмкие операции.