Внедрение генеративного ИИ

Создаем системы на основе нейросетей и интегрируем их в бизнес

Внедрение в экосистему компании генеративного искусственного интеллекта – это скачок по всем пунктам бизнес-стратегии.

Применение генеративного искусственного интеллекта

Применение генеративного ИИ расширяет сферы внедрения: эффективно оптимизирует рабочие процессы, снизит затраты и привнесет инновации. Работа с текстовыми, видеоматериалами и аудиовизуальным наполнением уже не редко отдается машине.

Искусственный интеллект внедрен во многие бизнес-процессы, хотя не всегда это заметно: клиентская поддержка, продуктовая разработка с использованием технологий ИИ, аналитические функции в упрощении трудозатрат, распознавание объектов по фотографии и видео, медийное наполнение сайтов. Новым этапом стал генеративный ИИ, или Gen AI, – это технологии анализа существующих данных, на основе которых создаются новые продукты. Искусственный интеллект на базе машинного обучения познает, запоминает и использует в дальнейшем алгоритмы и закономерности. Генеративный искусственный интеллект на основе модели глубинного обучения формирует усложненную архитектуру анализа, сравнения и умозаключения, как это делают соединения нейронов в мозге человека.

Чем полезен для бизнеса Генеративный ИИ?

1
Автоматизация процессов бизнеса и производства.
2
Повышение качества пользовательского опыта.
3
Создание инновационных продуктов.
4
Помощь в принятии решений, прогнозирование, обоснование рисков.
5
Персонализация процессов.
6
Удержание старых клиентов, привлечение - новых.

Области применения

Благодаря адаптивности генеративный искусственный интеллект пригоден для решения множества задач с условием некоторой автономии от вмешательства человека.

1
MedTech
Разработка прототипов, предложение способов проведения экспериментов, прогнозирование результатов по загруженным данным для научных исследований, диагностирование заболеваний
2
Индустрия развлечений
Создание цифровых продуктов нового уровня привлекательности (виртуальные концерты, AI-музыка, гиперреалистичная графика).
3
FinTech
Персонализированные советы и создание отчетной документации, чат-боты, оптимизация деятельности инвестиционного поля за счет алгоритмов поддержки искусственного помощника.

Мировые примеры использования генеративного искусственного интеллекта.

1
Российская компания МТС
внедрила в работу языковую модель MTS AI во внутреннюю платформу-конструктор которая быстрее разрабатывает сайты и мобильные приложения, интегрированные с различными сервисами по API для автоматизации новых проектов. За соблюдение архитектуры отвечает ГИИ на основе текстовых описаний разработчиков.
2
Издание The Washington Post
многие годы для создания коротких новостных материалов и сводок использует генеративный искусственный интеллект Heliograf, оставляя больше времени журналистам работать над сложными статьями.
3
В бизнесе ИИ не исключает необходимость высококлассных специалистов
он становится их помощником в условиях избытка служебных задач Известные спортивные бренды, в том числе, и Nike, для разработки дизайна новых моделей используют ГИИ.
4
Из сферы красоты чат-боты на базе искусственного интеллекта
ведут консультирование клиентов по подбору косметики, увеличивая вовлеченность и лояльность целевой аудитории. Бренд одежды H&M использует для персональных консультаций по стилю и одежде. Выстроенные механизмы работы ГИИ увеличили конверсию на сайте.
5
Приложение Duolingo применяет ГИИ для создания персональных упражнений в учебной программе студентов.
Искусственный интеллект улучшает показатели обучающихся за счет персонализированных заданий. Также в образовательной среде видят дальнейшее развитие генеративного искусственного интеллекта в развитии GPT – EdGPT, который будет смоделирован под конкретные цели обучения.
6
В медицине искусственный интеллект применяют
для анализа большого объема данных пациентов, детального диагностирования болезней, что увеличивает качество традиционных методов лечения.

Проблема «чёрного ящика» ИИ

Желание адаптировать аналитические процессы машины до мышления человека стопорится на факте непонимания, как машина приходит к решению поставленной задачи. В отличие от человека, который способен объяснить хитросплетения чувств и логики, ИИ не способен этого сделать, руководствуясь вписанными в программу обучения алгоритмами и выявленными закономерностями. ИИ обрабатывает большие по объемам данные языковых моделей, способствуя упрощению работы человека – забрать часть задач по переработке информации. Но остается этический вопрос, который висит в воздухе над разработчиками и инноваторами – а насколько правильным и обоснованным будет улучшить (если это возможно) ИИ, чтобы его логика была человекоподобной, а участие человека-учителя в работе и обучении – свелось на «нет»? Одним из выходов видится во внедрении социального интеллекта (способности понимать и взаимодействовать с человеческими эмоциями и социальными контекстами) в технологии ИИ. Но насколько стремление к автономии машины – это верный ход?