Мощь машинного обучения: как LLM трансформирует бизнес

Эффективное управление ресурсами в бизнесе — ключевой фактор успеха. Многие бизнес-процессы требуют значительных «человеческих» ресурсов, которые часто являются недостаточными для обеспечения требуемой оперативности и масштабируемости. Это ограничение может проявляться в виде увеличения времени выполнения задач или рисков, связанных с зависимостью от «фактора автобуса», показателя, характеризующего взаимозаменяемость участников в команде.

Именно здесь на сцену выходят интеллектуальные функции, предоставляемые технологией машинного обучения, и в частности LLM — большими языковыми моделями. Наиболее популярны такие продукты как, LLaMA, GigaChat, YaGPT 2 и ChatGPT. Но для того, чтобы достичь новых высот эффективности, инноваций и устойчивого развития бизнесу нужно знать все скрытые нюансы использования машинного обучения и генеративного ИИ.

Автоматизация и человеческий фактор

Традиционные методы автоматизации часто оказываются неэффективными. Рутинные задачи могут быть автоматизированы, однако для более сложных процессов требуются интеллектуальные функции, способные анализировать данные, прогнозировать результаты и адаптироваться к изменяющимся условиям.

Например, бэк-офис и бизнес-процессы, связанные с работой юридического отдела. Здесь регулярно обрабатываются договоры и документы, объем информации варьируется в зависимости от масштабов компании и числа контрагентов. В крупных организациях ежедневно проходят десятки, а в огромных — сотни подобных процессов. Ситуация на рынке требует быстрой адаптации к изменениям, чтобы избежать рисков неэффективности. Поэтому, при интеграции LLM в ИТ-инфраструктуру компании важно учитывать аспекты, связанные с документооборотом. Например, выделить общий подход к согласованию договоров в отдельный кейс. В этом случае часто создаются заявки на сервис согласования. Эти заявки могут включать в себя разнообразные документы — договоры, субподряды и многое другое — в зависимости от их классификации. После этого начинается обработка документов, запускаются традиционные процессы согласования. В эти процессы вовлечено множество ролей как внутри компании, так и среди контрагентов. Задержки в согласовании документов могут оказать негативное воздействие на последующие этапы и реализацию проектов. 

Это лишь один из множества примеров, демонстрирующих важность оптимизации процессов внутри компании. Кроме того, ресурсы также тратятся на закупки, маркетинг, наем и онбординг сотрудников. В конечном итоге, процессов много, и часто ограничивающим фактором является именно человеческий ресурс. Так, рутинные задачи лучше  автоматизировать с помощью классических разработок, таких как программные продукты или различные кастомные разработки. 

NB! Качество и количество человеческого ресурса остаются важными факторами, которые создают потенциальные риски для многих процессов

Эти риски проявляются в виде неопределенных сроков выполнения или затягивания проектов, что в свою очередь влияет на масштабируемость процессов. К примеру, если процесс успешно настроен на одном сегменте бизнеса, его масштабирование может столкнуться с проблемами из-за человеческого фактора.

Увеличение количества людей приводит к усложнению управления. Человеческие ресурсы всегда остаются узким местом, особенно в периоды масштабирования и роста. Найм и обучение новых сотрудников занимает время, и внезапное увеличение нагрузки может стать проблемой для компании. Поэтому нужна отдельная иерархия и система контроля для эффективного управления процессами. 

Языковые модели могут помочь в оптимизации этих процессов, сокращая издержки, связанные с наймом и обучением. Например, внедрение новых процессов, таких как документооборот, на новых рынках может быть значительно упрощено с помощью языковых моделей искусственного интеллекта.

Традиционные и инновационные

Традиционные способы автоматизации сталкиваются с ограничениями, особенно когда дело касается сложных бизнес-процессов. Инновационные методы автоматизации, такие как Robotic process automation (или RPA) предполагают обработку данных, которая не всегда возможна из-за сложности самих данных.

Так, например, задачи, которые решают математики и инженеры, поддаются автоматизации в большей степени, чем те, которые решают специалисты в области права или коммуникаций. Математические задачи легче автоматизировать, так как они имеют четко определенные шаги и могут быть сформулированы в виде алгоритмов.

С другой стороны, задачи в области гуманитарных наук, такие как анализ текстов, коммуникации и права, представляют большие вызовы для автоматизации из-за их высокой степени неопределенности и контекстуальной природы.

Обычно разработчики систем автоматизации стремятся упростить бизнес-процессы, например, разделяют их на категории товаров или другие сегменты. Это помогает использовать реляционные базы данных и привычные интерфейсы. С другой стороны, при работе с сложными комплексными документами, упрощение бизнес-процессов не всегда возможно или целесообразно, так как это может снизить общую эффективность. 

NB! Традиционные способы автоматизации не всегда эффективны при работе с сложными и разнообразными бизнес-процессами, которые нельзя огрубить или упростить

Для решения сложных задач и оптимизации бизнес-процессов нужен новый подход, который включает не только автоматизацию, но и помощь людям в решении невыполнимых для классических систем задач. Например, использование генеративных ИИ-моделей, для решения сложных проблем, с которыми сталкиваются сотрудники компаний в процессе работы.

Большие языковые модели

Большие языковые модели, такие как GPT (Generative Pre-trained Transformer), способны предсказывать следующие слова или токены в последовательности на основе предыдущего контекста. Они могут генерировать текст, отвечать на вопросы и выполнять другие задачи, связанные с естественным языком.

Эти модели называются «большими», потому что они содержат миллиарды параметров, что делает их способными понимать структуру языка и производить более качественные результаты. Благодаря масштабированию и увеличению количества параметров, модели обладают эмерджентными свойствами и способны адаптироваться к различным задачам в области обработки естественного языка.

Таким образом, эмерджентные свойства языковых моделей представляют собой возможность выполнения задач, на которые модель не была явно обучена. Например, модель может генерировать текст или ответы на вопросы, несмотря на то, что она не была обучена конкретно для этих задач. Это свойство моделей стало очевидным после их масштабирования и увеличения количества параметров.

Важным моментом стало обучение моделей следовать инструкциям, которое стало возможным благодаря исследованиям, проведенным в конце 2021 года. Это позволило моделям лучше понимать контекст и выполнять инструкции, заданные в виде вопросов или последовательностей действий.

В последнее время активно развиваются языковые модели, адаптированные под русский язык, такие как GigaChat и YandexGPT от Сбера и Яндекса. Эти модели позволяют выполнить более широкий спектр задач, связанных с обработкой естественного языка на русском языке.

Ключевая особенность больших языковых моделей заключается в том, что они не являются просто болталкой, способной вести беседу по любой теме без конкретной цели. Вместо этого они представляют собой инструмент для интеллектуального анализа текстовых документов в различных форматах. Это позволяет решать задачи, связанные с бизнес-процессами и обработкой документов различной природы.

Все, что важно учесть в начале пути

Эффективное управление ресурсами в бизнесе является ключевым фактором успеха, однако значительные «человеческие» ресурсы часто ограничены, что препятствует оперативности и масштабируемости процессов. Традиционные методы автоматизации могут быть недостаточными для решения сложных задач, требующих интеллектуальных функций. В этом контексте на помощь приходят большие языковые модели (LLM), такие как GPT, которые могут анализировать данные, прогнозировать результаты и адаптироваться к изменениям.

Интеграция LLM в бизнес-процессы, особенно в таких областях как документооборот, маркетинг и управление персоналом, позволяет сократить издержки, связанные с наймом и обучением сотрудников, и оптимизировать процессы. Языковые модели способны обрабатывать и анализировать тексты, предсказывать следующую информацию и адаптироваться к разным задачам благодаря своим эмерджентным свойствам.

Таким образом, для достижения новых высот эффективности, инноваций и устойчивого развития бизнеса необходимо учитывать скрытые нюансы использования машинного обучения и генеративного ИИ. Важно также создать иерархию и систему контроля для управления процессами, чтобы эффективно масштабировать бизнес без потерь в качестве и оперативности.