Варианты использования генеративного искусственного интеллекта, которые должна учитывать каждая компания

Термин «генеративный ИИ» (Gen AI) относится к типу искусственного интеллекта, который способен создавать контент на уровне, сравнимом с человеческим.

Для этого решения Gen AI учатся выявлять закономерности, структуры и особенности в огромном объеме данных, на которых они обучались. Затем алгоритмы используют эти знания для воспроизведения тех же параметров во вновь созданном контенте.

Большие языковые модели (LLM), такие как ChatGPT от OpenAI, являются одним из основных примеров генеративного ИИ. Но магия этой технологии выходит далеко за рамки генерации текста.

Такие платформы, как Synthesia.io, Runway и Wondershare Filmora, помогают создавать и улучшать видеоконтент. Передовые инструменты графического дизайна, такие как DALL·E 2 и AI Image Generator от Canva, уже конкурируют с дизайнерами-людьми. Кроме того, теперь можно создавать музыку без лицензионных отчислений с помощью таких инструментов, как Ecrett Music, Soundraw и MusicLM. Такие инструменты позволяют сочинять музыку на основе текстовых подсказок или определенных тем и настроений.

За пределами создания контента мощные варианты использования генеративного ИИ включают автоматизацию задач обслуживания и поддержки клиентов, персонализацию клиентского опыта, расширение аналитических возможностей компаний, моделирование сложных сценариев и многое другое.

Если вы подумываете о партнерстве с компанией, занимающейся разработкой генеративного искусственного интеллекта, чтобы опробовать один или несколько вариантов использования Gen AI, мы поможем вам немного лучше понять преобразующий потенциал этой технологии.

Варианты использования генеративного ИИ на предприятиях

За последние пару месяцев аналитики инноваций ITRex написали несколько сообщений в блогах, чтобы рассказать нашим клиентам о генеративном искусственном интеллекте и вариантах его использования в бизнесе.

В настоящее время наша серия статей о Gen AI охватывает следующие темы:

• Сравнение традиционного и генеративного искусственного интеллекта
• Краткое изложение приложений генеративного искусственного интеллекта в здравоохранении, розничной торговле и управлении цепочками поставок.

Поэтому в этой статье мы не будем углубляться в отраслевые варианты использования генеративного искусственного интеллекта. Вместо этого мы расскажем вам, какие процессы и задачи эта передовая технология может расширить или полностью автоматизировать.

Еще одно важное замечание.

При изучении вариантов использования генеративного ИИ для вашего бизнеса обычно есть два основных пути:

• Первый — это использование коммерчески доступных продуктов, таких как ChatGPT, Synthesia.io и других, которые можно настроить с использованием ваших конкретных наборов данных в соответствии с вашими уникальными бизнес-требованиями. Эти платформы предоставляют удобные интерфейсы и инструменты интеграции, что делает процесс адаптации относительно простым даже для тех, кто не имеет обширного опыта в области искусственного интеллекта.
• Второй вариант предполагает выбор подходящей базовой модели ИИ, такой как GPT-3, BERT или их преемники, и ее обучение на ваших данных. Этот подход предлагает более высокую степень настройки и контроля над поведением и результатами ИИ, но требует более существенных инвестиций с точки зрения технических знаний, ресурсов и времени.

Есть и третий вариант — создание генеративных моделей ИИ с нуля. Мы бы не рекомендовали идти по этому пути, если вы не являетесь стартапом-единорогом, поддерживаемым Microsoft, Google и Tesla, и не обладаете вычислительными ресурсами и техническими знаниями, чтобы передать в вашу систему 300 миллиардов слов (именно столько текстовых данных, как сообщается, потребовалось для поезд ChatGPT). Стоимость разработки полностью индивидуальных решений в области искусственного интеллекта также может быть огромной.

Без лишних слов, давайте рассмотрим применение генеративного ИИ в бизнесе.

Топ-5 сценариев использования генеративного ИИ

1. Автоматизированная поддержка клиентов с человеческим подходом.

Один из непосредственных вариантов использования генеративного ИИ связан с предоставлением мгновенных ответов на запросы клиентов, полученные через чат, телефонные звонки и электронную почту.

Помимо полной автоматизации обслуживания клиентов, предприятия могут использовать генеративный искусственный интеллект для улучшения работы специалистов. Интеллектуальные помощники уверенно берут на себя такие задачи, как поиск информации, обобщение звонков и анализ расшифровки разговоров. Это позволяет менеджерам службы поддержки клиентов выявлять общие проблемы, с которыми сталкиваются их клиенты, выделять проблемные области, в которых отсутствует обслуживание клиентов, и использовать обратную связь для точной настройки своих продуктов и услуг.

Приложения генеративного искусственного интеллекта в сфере обслуживания клиентов также включают гиперперсонализацию. Анализируя тонкие закономерности в записях разговоров, такие как выбор слов, скорость речи и тон голоса, Gen AI может помочь организациям корректировать коммуникации и предлагать персонализированные предложения для повышения вовлеченности и лояльности клиентов.

Но каков пример генеративного ИИ в обслуживании клиентов?

Expedia Group, технологическая компания в сфере путешествий, стоящая за ведущими мировыми платформами бронирования отелей и авиабилетов, такими как Hotels.com и Vrbo.com, интегрировала ChatGPT в приложение Expedia.

Вместо поиска авиабилетов и отелей на веб-сайте Expedia пользователи теперь могут обратиться за советом к личному помощнику на базе искусственного интеллекта так же, как они обращаются к турагенту. ChatGPT может давать рекомендации по направлениям, отелям и транспорту. Затем пользователи могут добавить в закладки предложенные места в приложении и проверить их доступность в выбранные даты.

Чтобы использовать автоматизацию обслуживания клиентов на основе искусственного интеллекта поколения, Expedia обучила технологию OpenAI идентифицировать и понимать ошеломляющие 1,26 квадриллиона переменных, включая диапазоны дат, местоположение отеля, тип номера и ценовые требования. Интеллектуальный помощник также использует данные рейсов Expedia, чтобы сравнивать цены на определенную дату с историческими тенденциями цен и отслеживать колебания. Эта информация позволяет путешественникам определить оптимальное время для бронирования и получения вознаграждений.

Таким образом, использование генеративных решений искусственного интеллекта для поддержки клиентов может помочь вашей компании сократить время ожидания, повысить удовлетворенность и сократить расходы на обслуживание клиентов. Согласно отчету Accenture «Новая эра генеративного искусственного интеллекта для всех», потенциал этой технологии для автоматизации и расширения задач особенно высок в банковском деле, страховании, рынках капитала, а также в энергетике и коммунальных услугах. В целом внедрение диалогового и генеративного искусственного интеллекта для обслуживания клиентов позволит компаниям сократить сопутствующие расходы до 30%.

2. Контент-маркетинг, дающий ощутимые результаты

Маркетинговые отделы до сих пор были ключевыми бенефициарами генеративного искусственного интеллекта. От повышения предсказательной силы рекомендательных систем до использования интеллектуального размещения рекламы — нет такой задачи цифрового маркетинга, которую поколение ИИ не могло бы улучшить.

Однако львиная доля генеративных приложений ИИ вращается вокруг создания контента.

Gen AI создает контекстуально релевантный и связный контент по любой заданной теме за считанные секунды. Для сравнения, опытные писатели тратят 2–6 часов на доработку сообщения в блоге объемом 1000 слов.

Неудивительно, что 25% всего цифрового контента уже производится поколением искусственного интеллекта.

Дальновидные бренды используют генеративные инструменты искусственного интеллекта для написания и редактирования объявлений в социальных сетях, сообщений в блогах, описаний продуктов, статей для построения ссылок, коммерческих писем и копий для презентаций. В некоторых случаях они даже увольняют штатных авторов, чтобы сократить расходы на контент-маркетинг.

Однако есть одна загвоздка (точнее, несколько загвоздок).

Большие языковые модели склонны к галлюцинациям, предоставляя ложную или сфабрикованную информацию в ответ на вопросы пользователя. Этот недостаток связан с тем, что LLM обучаются на больших объемах данных, которые могут быть неполными или ошибочными.

Кроме того, генеративные решения искусственного интеллекта, такие как ChatGPT, пока не могут получить доступ к Интернету, что не позволяет им находить статистику, котировки и другую информацию для более ценного контента.

Отсутствие подключения в режиме реального времени также ограничивает возможности генеративных приложений искусственного интеллекта в поисковой оптимизации (SEO) простым предложением идей по ключевым словам и тем контента, несмотря на наличие специализированных SEO-плагинов ChatGPT, таких как SEO Core AI и Bramework.

Есть ли успешные примеры генеративного ИИ в контент-маркетинге?

Здесь, в ITRex, мы используем инструменты Gen AI для создания контента уже почти год. Мы протестировали технологию на различных задачах: от редактирования описаний вакансий для HR-команды до написания статей о технологиях.

Изучая варианты использования генеративного искусственного интеллекта в контент-маркетинге, мы повысили продуктивность наших авторов как минимум на 30 %, а это означает, что теперь они могут уделять больше времени исследованиям конкурентов и клиентов, а также взаимодействию с экспертами в данной области.

Улучшения заметны при выполнении различных задач, в том числе:

• Первоначальное исследование . Инструменты Gen AI помогают писателям разобраться в сложных технологических темах, таких как автоматический сбор данных или использование машинного обучения в биоинформатике, а также направлять дальнейшие исследования.
• Составление контента . Копия, созданная с помощью искусственного интеллекта, может служить ранним черновиком статей и их частей. Наша команда по контенту дополняет такие проекты статистическими данными, ссылками на авторитетные исследовательские работы, мнениями технических экспертов и соответствующими тематическими исследованиями.
• Редактирование контента . Одно из ключевых приложений генеративного ИИ включает в себя обработку написанного человеком контента с помощью умных алгоритмов для обнаружения грамматических ошибок и несоответствий стиля, разбиения слишком длинных предложений на более мелкие и даже редактирования статей в стиле популярных онлайн-изданий.

Ваша компания могла бы продвинуть эксперимент еще на шаг дальше.

Обучая коммерчески доступные инструменты или переобучая базовых LLM на ваших данных, вы можете создавать высоко персонализированный и эффективный контент, который хорошо ранжируется в поисковых системах, привлекает релевантный трафик на ваш веб-сайт и превращает посетителей веб-сайта в потенциальных клиентов.

3. Автоматизация бизнес-процессов, приносящая пользу

В сфере автоматизации бизнес-процессов (BPA) уже давно доминируют решения по роботизации процессов (RPA) и интеллектуальной автоматизации процессов (IPA). Чтобы узнать, как эти технологии сочетаются друг с другом, прочтите нашу статью о BPA, RPA и IPA.

По сравнению с инструментами BPA, основанными на правилах или даже с искусственным интеллектом, генеративные приложения ИИ являются более широкими и сложными. Их преобразующая сила исходит из способности поколения ИИ понимать естественный язык.

Учитывая, что задачи, основанные на языке, составляют 25% всей рабочей деятельности, варианты использования генеративного ИИ в бизнесе охватывают различные процессы и рабочие процессы, в том числе:

• Выполнение управленческой деятельности, такой как определение приоритетов задач в приложениях для управления проектами, планирование встреч и организация электронной почты.
• Поиск точной информации в вашей ИТ-инфраструктуре и обобщение контента через диалоговый интерфейс.
• Автоматическое создание стандартных или пользовательских документов и отчетов
• Ввод информации в технологические системы

Ключевым преимуществом Gen AI является его способность постоянно учиться на новых данных и совершенствовать свои возможности. Хотя решения IPA на основе глубокого обучения тоже делают это, они с самого начала подвергаются меньшему количеству обучающих данных и, следовательно, имеют меньший потенциал для принятия решений.

По данным McKinsey, стратегическое использование генеративного искусственного интеллекта и других технологий может автоматизировать до 70% задач, которые отнимают время ваших сотрудников. Это может привести к заметному увеличению производительности: ежегодный темп улучшения составит 3,3%.

4. Аналитика данных, доступная каждому

Команда ITRex уже давно выступает за демократизацию данных, то есть за обеспечение доступности информации и результатов анализа данных для всех сотрудников организаций, независимо от их технических знаний.

Мы создаем решения бизнес-аналитики (BI) самообслуживания и инструменты расширенной аналитики на основе искусственного интеллекта для крупнейших в мире компаний розничной торговли, здравоохранения, средств массовой информации и развлечений.

Благодаря правильно выполненной интеграции корпоративных приложений (EAI), экспертному управлению данными, аналитике искусственного интеллекта и эффективному дизайну пользовательского интерфейса мы помогли нашим клиентам улучшить управление активами и операции по техническому обслуживанию, определить области для снижения затрат и повысить производительность.

Используя варианты использования генеративного искусственного интеллекта, наши клиенты могут продвинуть эту концепцию еще дальше, улучшая системы самообслуживания BI и аналитики, дополненной искусственным интеллектом, несколькими способами:

• Принятие стратегических решений . В то время как инструменты BI помогают анализировать сложные бизнес-данные, генеративные приложения ИИ в анализе данных включают разработку потенциальных стратегий, прогнозирование тенденций и автоматическое создание отчетов.
• Более высокий уровень автоматизации . Там, где самообслуживание BI упрощает и автоматизирует анализ данных для конечных пользователей, генеративный ИИ может автоматизировать создание аналитических данных, прогнозов и контента на основе ваших операционных данных. Затем к этим сведениям можно получить доступ через диалоговые интерфейсы или преобразовать их в графики с помощью соответствующих подсказок.
• Проактивная аналитика . Самообслуживание BI часто является реактивным, то есть вашим сотрудникам необходимо запрашивать данные, чтобы получить ценную информацию. Генеративный ИИ может проявлять инициативу, предлагая решения реальных проблем без явных запросов.
• Моделирование сценариев . Генеративный ИИ может помочь пользователям принимать сложные решения, моделируя возможные результаты или создавая предложения на основе данных.

Недавние исследования показывают, что 32% организаций уже воспользовались вариантами использования генеративного ИИ, связанными с аналитикой. Из опрошенных 34% респондентов добились существенных преимуществ, включая повышение конкурентоспособности (52%) и улучшение функциональности или производительности своих продуктов (45%).

Поколение ИИ также потенциально может снизить затраты на анализ данных, поскольку вашей компании не придется обучать модель ИИ с нуля. Однако, чтобы воспользоваться всеми преимуществами генеративной аналитики с помощью искусственного интеллекта, вам все равно потребуется найти и отформатировать данные для обучения модели. Ознакомьтесь с нашим руководством по подготовке данных, чтобы расширить свои знания в этой области.

5. Адаптация и обучение сотрудников, способствующие инновациям

Существует множество проблем с внедрением ИИ, которые подрывают способность организаций к инновациям. К ним относятся технологические препятствия, проявляющиеся на поздних стадиях процесса разработки, неспособность масштабировать проверку концепций ИИ (PoC) и этические проблемы, связанные с внедрением ИИ.

Именно этические и моральные последствия искусственного интеллекта вызывают сопротивление переменам — то есть являются ключевым барьером на пути цифровой трансформации, по мнению 49% руководителей бизнеса.

При таком большом количестве многообещающих вариантов использования генеративного искусственного интеллекта вполне естественно, что ваши сотрудники боятся замены интеллектуальными и высокопроизводительными алгоритмами. Кроме того, сотрудники могут не решаться отказаться от технологических инструментов, на которые они полагались годами, независимо от того, насколько они полезны и интуитивно понятны.

Как пионеры поколения ИИ решают эту проблему?

Ответ заключается в эффективном обучении и адаптации сотрудников.

Совсем недавно Асана взяла интервью у более чем 300 специалистов по маркетингу, чтобы узнать, как их компании интегрируют ИИ в бизнес-процессы. Оказывается, только 15% организаций предоставляют формальные программы обучения искусственному интеллекту и управлению обучением для сотрудников отдела маркетинга! Однако 55% участников, чьи работодатели предлагают такие программы, уверены, что достигнут своих целей по внедрению ИИ в течение 12 месяцев — по сравнению со всего 23% специалистов, не имеющих доступа к обучению ИИ.

Обучение сотрудников — идеальный вариант использования генеративного ИИ.

От создания персонализированных путей обучения для ваших сотрудников до автоматической разработки учебных материалов, викторин и другого образовательного контента — Gen AI может ускорить работу вашей команды обучения и развития (L&D), одновременно улучшая результаты обучения.

Эта технология также может упростить процесс найма новых кандидатов, помогая вашим HR-командам проверять резюме и готовить вопросы для собеседования на основе профилей кандидатов.

Эти варианты использования генеративного ИИ — лишь верхушка айсберга.

Не все компании пока готовы использовать Gen AI, и еще многое предстоит выяснить, как с технической, так и с коммерческой стороны.

Вот почему только 33% ИТ-руководителей в настоящее время считают генеративный искусственный интеллект главным приоритетом своей организации, хотя 86% опрошенных ожидают, что эта технология будет играть значительную роль в их организациях в будущем.

Если ваша компания хочет изучить мощные приложения генеративного ИИ, разработать надежную дорожную карту внедрения ИИ, а также настроить или создать решения ИИ, ITRex всегда здесь, чтобы помочь! Свяжитесь с нами, чтобы обсудить варианты использования генеративного искусственного интеллекта, которые лучше всего соответствуют вашим уникальным бизнес-потребностям!

Первоначально опубликовано на https://itrexgroup.com 31 октября 2023 г.