Как генеративный ИИ может быть полезен в бизнесе

Создание контента и дизайна упаковок, разработка маркетинговых кампаний, составление тестовых заданий для кандидатов — только малая часть возможностей инструментов на базе новых моделей нейросетей. При понимании принципов работы генеративного искусственного интеллекта и грамотном использовании приложений на его основе можно существенно оптимизировать рабочие процессы, повысить продуктивность команды и снизить издержки.

Резидент Клуба Менторов Сергей Кобелев рассказывает о механиках использования генеративного ИИ, процессе трансформации компаний с его помощью и пользе, которую бизнесам уже приносят умные алгоритмы нового поколения.

ChatGPT, Claude, Notion AI, Midjourney — нейросетевые приложения для создания уникального контента появились чуть больше года назад, но уже стали поводом для новой волны трансформации бизнеса. Что такое генеративный ИИ, на базе которого они действуют?

Концептуально логику работы ИИ можно сравнить с работой нашего головного мозга. В нем сигналы от одного нейрона передаются к другому и далее по цепочке для мышления или реакций. Также и в нейронках: данные передаются от одного слоя (нейрона) к другому с целью предоставления нам ответа или обучения нейросети. Это обучение привело к тому, что сейчас, кажется, даже у ее создателей нет четкого понимания, как она функционирует (над чем они активно работают). 

Как такие нейросети могут помочь бизнесу стать лучше?

Ключевая задача, которую они выполняют, — повышение эффективности работы сотрудников компании. Например, с их помощью разработчики пишут и анализируют код, технические требования и задания. Продакт-менеджеры изучают конкурентов, создают скрипты для интервью, изучают отзывы пользователей. Генеративный ИИ может использоваться в PR, маркетинге, HR-департаменте и даже основателем бизнеса в процессе формирования стратегии — во всех направлениях деятельности, где предусмотрена работа с текстом или смыслами.

Звучит как идеальная картина будущего…

Это уже настоящее. К примеру, недавно я провел консалтинг для топ- и продакт-менеджеров компании S7 Airlines — с целью замотивировать специалистов начать использовать нейросети, помочь им избавиться от страхов и стереотипов в отношении ИИ, сделать первый шаг. За три месяца мною было проведено около 70 консультаций с сотрудниками разного уровня. В результате многие участники сессий начали применять генеративные сервисы и быстрее выполнять текущие операционные задачи.

Также сейчас я завершил проект с финансовой группой «Финам» по обучению сотрудников, который превратился в исследовательский процесс, а затем — в стратегию генеративной ИИ-трансформации компании. Изначально планировалось, что 40 участников придумают пять идей, которые трансформируют бизнес, автоматизируют различные процессы. Первую лекцию слушали около 80 человек в зале и 700 онлайн. В итоге полное обучение прошли 370 сотрудников. Они разработали 70 идей, которые были упакованы в 15 проектов и представлены топ-менеджменту компании. Лидеры пойдут в реализацию.

Есть ли методология внедрения инструмента в рабочий процесс?

Чтобы повысить свою продуктивность, а вместе с ней и эффективность компании, важно найти грамотное применение нейросетям. Для этого необходимо разобраться в том, как они работают. При подборе инструмента ИИ для внедрения важно учитывать специфику бизнес-задач вашей компании. Выбор должен быть обоснованным и соответствовать конкретным потребностям и доступным данным. Ответы на все вопросы можно найти, изучив ряд статей и видеоматериалов в интернете либо пригласив эксперта, который поделится своими знаниями и опытом.

Идеальный способ начать самостоятельно использовать ИИ — это решение небольших, но актуальных задач, с которыми вы сталкиваетесь в течение рабочего дня. Такой подход позволит не только экономить время, если задача будет успешно решена с помощью ИИ, но и гарантирует, что вы будете работать с реальными, актуальными задачами, в отличие от абстрактных упражнений типа написания стихов, которые могут встречаться в обучающих курсах.

И все же такие сервисы кажутся непростыми в обращении и далеко не всегда выдают грамотные решения. Есть ли способы сделать работу с ними действительно эффективной?

Чтобы генеративный ИИ качественно обработал запрос, необходимо детально его составить. Примерно с марта 2023 года я перешел в общении с ChatGPT на русский язык и не вижу сильных отличий в результате, по сравнению с английским. Как правило, лучше всего работает промт по формуле: тема (что вы хотите сделать), роль (в каком качестве вы хотите, чтобы в решении этого вопроса выступал ИИ — например, эксперта в определенной области), описание задачи (контекста, текущих проблем и всех вводных), ее постановка (с чем конкретно нейросеть должна помочь, какую задачу решить) и формат, в котором вы хотите получить от нее ответ (например, в виде пошагового плана). От корректности формирования запроса зависит качество результата работы нейросети. 

Все равно непонятно: как он может выдать актуальное решение с учетом текущей ситуации в компании и всех нюансов ее работы?

Я часто прошу своих менти перестать воспринимать ИИ как робота и начать воспринимать как специалиста, который проводит консультацию. Запрос необходимо описывать так, будто вы делаете это для эксперта, а не для поисковой системы или чат-бота службы поддержки. 

Нам нужно заново учиться разговаривать, а не использовать короткие фразы, с которыми мы привыкли работать в поисковиках «Яндекс» и Google.

После того как вы сформировали запрос в нейросеть, с ней необходимо коммуницировать, направлять ее в процессе работы, оценивать и комментировать действия в режиме реального времени. Я всегда вступаю с ИИ в дискуссию: спорю, прошу привести примеры или переписать моменты, которые, на мой взгляд, необходимо проработать иначе. 

Кроме того, не следует забывать, что для выполнения одной задачи можно использовать возможности нескольких сервисов — например, сделать запросы в ChatGPT, Claude, GigaChat или YandexGPT одновременно. Сравнить и оценить результаты, отобрать стоящие пункты из предложенных решений и попросить одно из приложений совместить их для дальнейшего обсуждения проекта.

То есть работу сервиса на базе генеративного ИИ нужно оценивать на адекватность?

Особенно специалистам, чья деятельность в компании связана с определенными рисками, например финансистам и юристам. Здесь всегда необходим дабл-чек: фактическая ошибка в новостном заголовке не так критична, как некорректно составленное исковое заявление или ошибочный расчет экономики проекта. 

Какие еще есть способы проверки?

Можно попросить нейросеть думать пошагово — механика позволяет увидеть и оценить процесс мышления генеративного ИИ. Можно проанализировать ответ сервиса в соответствии с собственной экспертизой в вопросе. Кроме того, не стоит забывать, что генеративному ИИ можно менять роли по ходу диалога. Он способен выступать в качестве различных экспертов и давать обратную связь самому себе. Например, с ним можно начать диалог как с маркетологом, потом поставить его в роль клиента для оценки, а после — копирайтера для редактуры. Есть и более сложные механики промтинга — с проработкой сразу большого количества вариантов решения одной задачи. Об этом выходят целые научные статьи.

Зачем вообще использовать генеративный ИИ, если за ним все нужно проверять?

Он существенно ускоряет процесс выполнения рутинных задач. Например, вместо того, чтобы искать необходимую информацию в тексте закона, можно загрузить его в нейросеть. За 15 минут дискуссии с чат-ботом у вас появится понимание проблематики документа, вы найдете нужный смысл, локализуете его и оперативно перепроверите информацию. Кроме того, в этом году планируется выпуск пятой версии ChatGPT, которая будет отличаться точностью и фактажом. Если же говорить о бизнесе, то в контексте масштаба эффект становится еще очевиднее. Очень грубо: с помощью генеративного ИИ десять работников могут работать с производительностью двадцати или выполнять задачи, которые им раньше не были доступны.

Звучит так, будто искусственный интеллект скоро заменит людей на местах…

Стажеров и младших специалистов — возможно. Из ИИ можно выжимать хорошие смыслы, если наработать опыт коммуникации с ним и подойти к ней серьезно. Мне он заменяет мидла.

А ему можно предоставлять внутреннюю информацию компании, как штатному специалисту?

Не стоит забывать, что сервисы генерации уникального контента, как правило, работают на базе американских серверов. По закону запрещено передавать персональные данные пользователей, коммерческие, служебные и банковские тайны.

Как в таком случае специалистам обезопасить себя?

Хотите загрузить в нейросеть документ — маскируйте данные. Например, замените фамилию и номер телефона пользователя любой цифрой. Смысл же в том, чтобы приложение проанализировало суть отзыва на продукт или услугу, а не персональные данные клиента. Также в случае возникновения сомнений всегда можно проконсультироваться с сотрудниками службы информационной безопасности компании, которые работают с утечкой данных.

А можно проконсультироваться с вами — что будет дальше с развитием таких технологий?

Нейросети развиваются очень быстро. Сто миллионов пользователей еженедельно заходят в ChatGPT и взаимодействуют с ним — по факту они обучают модель. Российские аналоги тоже не отстают. В результате умные алгоритмы смогут все лучше и лучше решать задачи, с которыми мы к ним обращаемся. 

Также появятся ИИ-агенты, которые будут знать всю информацию о человеке и его бизнесе, контролировать все аспекты его жизни — от соблюдения диеты до ошибок в финансовых отчетах. В отличие от текущей версии ChatGPT, они будут проактивны, то есть смогут сами выходить с человеком на связь, давать советы и просить выполнить конкретные действия для решения обнаруженной проблемы. 

ChatGPT же сможет адаптироваться под конкретного пользователя. Уже появились маленькие GPTs — для решения узкопрофильных задач. Сейчас сервис работает только с текстом и изображениями, скоро будет добавлен и видеоформат — в рамках тренда на мультимодальность.

Самое главное событие, к которому мы движемся сейчас, — появление AGI (Artificial General Intelligence). Генеральный (или общий) интеллект будет работать в точности как человеческий мозг, иметь цели, ставить себе задачи и принимать решения самостоятельно — вот тут будет по-настоящему интересно!

фото: Ольга Гагуа