Генеративный ИИ: как нейросети помогают бизнесу

Наиболее значимые бизнес-эффекты позволяют достигать большие лингвистические модели (LLM), которые благодаря способности понимать смысл и контекст запроса, хранению огромного количества информации способны отвечать на любой запрос пользователя. Эти технологии находят применение во многих сферах, включая поддержку клиентов, генерацию контента и многое другое. Стоит выделить такие модели, как GPT-4 от OpenAI и Gemini от Google. В России есть собственные аналоги — это YandexGPT и GigaChat. До LLM считалось, что до появления сильного ИИ еще очень далеко. А решение творческих, аналитических и сложных многошаговых задач будет недоступно для ИИ еще достаточно долго. И пусть это еще не сильный ИИ, но очень значительный шаг на пути к нему. 

В целом LLM может решать следующие задачи:

• автоматизация бизнес задач профессиональных ролей: HR, переводчик, методист, рекрутер, тестировщик, эксперт в заданной области;
• чат-боты с функциями автономного решения задач пользователей;
• обработка отзывов на товары/услуги и построение выводов на основе анализа;
• написание макросов/автотестов/кода;
• сбор и анализ информации из внешних источников: новостные статьи, сообщения в социальных сетях;
• работа с неструктурированной информацией: преобразование и сортировка данных;
• разработка документации: технические задания, программы развития, статьи, обзоры, чек-листы;
• анализ запросов рынка по заданным параметрам;
• перевод и последующая аналитика текстов;
• создание контент-планов и программ продвижения.

Перечень кейсов по внедрению технологий генеративного искусственного интеллекта пополняется практически каждый месяц. Например, мы уже реализуем несколько проектов и прорабатываем целый ряд внутренних и внешних запросов с использованием ИИ. 

Самый популярный кейс — это создание «цифрового сотрудника» поддержки, который должен быть обучен на данных документации и регламентах компании. Такой «сотрудник» получает запрос от внутренних пользователей и генерирует ответ на основании документации, что позволяет существенно снизить нагрузку на службы поддержки. Он же может отвечать и на запросы клиентов. Например, рассказывать покупателям о продукции на основе информации из документации по ней. 

Для наших HR-служб разрабатывается система анализа резюме соискателей и поиска наиболее подходящих специалистов под конкретную позицию в компании и написание фидбэка по видеоинтервью соискателя. Реализация данных проектов позволит уменьшить трудозатраты на решение рутинных задач и стать HR значительно эффективнее.

А еще ИИ может помогать в выявления наиболее перспективных конкурсов для участия из представленных на рынке и в определении вероятности победы и практики, которая будет участвовать в конкурсе. Обработать все запросы рынка невозможно, поэтому реализация подобного проекта не только позволит снизить трудозатраты, но и увеличит эффективность пресейловых активностей компании и увеличит прибыль. Использование моделей машинного обучения для анализа данных проекта может существенно улучшить точность таких прогнозов. Это позволяет руководителям проектов оперативно выявлять риски, минимизировать задержки и сокращать ненужные издержки. Преимущества этого подхода включают более эффективное распределение ресурсов, ускорение выполнения проектов и увеличение их прибыльности.

Еще одним направлением, где цифровые технологии оказывают значительное влияние, является автоматизация процесса нормализации данных. Применение алгоритмов искусственного интеллекта для автоматического выделения атрибутов упрощает и ускоряет подготовку данных к анализу, минимизируя риски ошибок. Это обеспечивает высокое качество данных, которое напрямую влияет на точность аналитических выводов и способствует более обоснованному принятию решений.

В области обработки документации технологии обработки естественного языка (NLP) революционизируют анализ неструктурированных документов, автоматизируя проверку их заполнения. Это значительно ускоряет обработку документов, снижает вероятность ошибок и улучшает соблюдение нормативных требований, повышая тем самым эффективность управления корпоративной информацией.

ИИ также может использоваться в проработке задача по поиску необходимых таблиц в корпоративном хранилище данных и написанию sql-запросов к ним для получения аналитики по произвольному запросу пользователя. Разработка удобных инструментов для доступа к корпоративным данным и аналитики позволяет пользователям без специальных знаний в области SQL проводить сложный анализ данных, что способствует ускорению принятия решений. 

Не обходят нейросети образовательные программы, которые включают в себя не только традиционные учебные планы, но и широкий спектр коммуникационных материалов. Здесь ИИ поможет в подготовке эффективных информационных рассылок, создании точных и практичных контрольных списков, а также в разработке научных статей и обзоров. 

Области применения генеративного искусственного интеллекта могут быть очень разнообразными. Для демонстрации этого приведем несколько интересных бизнес-кейсов с рынка.

Так, в медицине активно разрабатываются системы помощи принятия врачебных решений, анализирующие медицинские карты, жалобы, симптомы, анализы и результаты обследований пациентов. На основе имеющихся данных производятся анализ и вывод возможных диагнозов. Для конечной постановки диагноза предлагают необходимые дополнительные обследования.  При постановке диагноза — программу лечения.

В банковской сфере уже сегодня ИИ-решения позволяют анализировать информацию о клиентах из открытых источников: их доходы и покупки. На основе полученных данных системы подсказывают одобрить или отказать в получении кредитов, а также помогают подбирать индивидуальные предложения банковских услуг и сервисов.

Большие языковые модели позволили совершить настоящий прорыв в области робототехники. Дело в том, что основная проблема этого направления — научить робота взаимодействовать с окружающим миром, в котором он находится, с объектами и с человеком, научить его понимать, чего от него хотят. Раньше, используя технологии машинного обучения, приходилось очень сложно и медленно проходить процесс обучения. Сейчас LLM-модель содержит в себе практически полную картину мира и информацию об объектах, которые в нем находятся. Это позволяет человеку взаимодействовать с машиной на естественном языке. Теперь не нужно учить и объяснять роботу, что значит «Возьми, помой синюю кружку и поставь ее сушиться», нужно только обучить его правильно взаимодействовать с объектами.

Одним из неожиданных способов применения LLM стало использование их в анализе структуры белков, их дизайне и генерации. Это открывает огромные возможности для медицины и фармакологии, позволяет выявить аномалии и создавать белки с необходимыми свойствами.