Тенденции генеративного ИИ для бизнеса: Почему, когда и с чего начать
Генеративный ИИ трансформирует бизнес, улучшая взаимодействие с клиентами, продуктивность разработчиков, маркетинг и продажи. Он позволяет быстрее принимать решения, создавать персонализированный контент и оптимизировать процессы. Важно учитывать возможные риски и принимать меры для их минимизации, чтобы полностью раскрыть потенциал этой технологии.
Генеративный ИИ (генИИ) кардинально меняет наш подход к технологиям и миру. Компании используют его для повышения эффективности работы сотрудников и взаимодействия с клиентами. Хотя генИИ существует уже несколько лет, появление инструментов вроде ChatGPT вывело эту технологию на новый уровень. Это первая волна влияния генИИ на производительность компаний, которая меняет рабочие процессы, оптимизирует операции и расширяет возможности для инноваций.
Генеративный ИИ - это технологии, которые используют большие объёмы данных для создания нового контента (текста, видео, изображений, аудио, кода). В ближайшие годы эти технологии кардинально изменят задачи и роли, основанные на знаниях, и повысят производительность труда в десятки раз. Это уже происходит: например, компания KPMG увеличила производительность на 50% после внедрения Microsoft Copilot, основанного на крупной языковой модели OpenAI.
Несмотря на значительные достижения, мы только начинаем осваивать потенциал генИИ. В будущем эти технологии помогут компаниям создавать новые источники дохода и развиваться, вынуждая целые отрасли перестраиваться вокруг ценности, создаваемой машинами.
Генеративный ИИ - это технологии, которые используют большие объёмы данных для создания нового контента (текста, видео, изображений, аудио, кода). В ближайшие годы эти технологии кардинально изменят задачи и роли, основанные на знаниях, и повысят производительность труда в десятки раз. Это уже происходит: например, компания KPMG увеличила производительность на 50% после внедрения Microsoft Copilot, основанного на крупной языковой модели OpenAI.
Несмотря на значительные достижения, мы только начинаем осваивать потенциал генИИ. В будущем эти технологии помогут компаниям создавать новые источники дохода и развиваться, вынуждая целые отрасли перестраиваться вокруг ценности, создаваемой машинами.
Почему именно GenAI?
Согласно опросу, проведенному в мае 2024 года, 67% ответственных за принятие решений в сфере ИИ заявили, что их организация планирует увеличить инвестиции в генеративный ИИ в следующем году. Этот быстро развивающийся раздел ИИ не просто тренд, а возможность ускорить инновации и сократить разрыв в производительности. Те, кто использует его для улучшения существующих бизнес-процессов, получают выгоды, которые раньше были недоступны, включая:
Компании, которые внедряют генеративные ИИ-технологии для улучшения пользовательского опыта, создания инновационных предложений и повышения производительности, добьются значительного роста и опередят своих конкурентов.
- Расширение творческих возможностей людей всех уровней. С помощью генеративного ИИ профессиональные творцы могут создавать новые и инновационные произведения, а те, кто не имеет формальной подготовки, могут легко создавать качественный визуальный контент.
- Производство качественного контента в больших объемах. Маркетологи используют генеративный ИИ для быстрого создания большого количества разнообразного контента на десятках языков и в разных форматах, чтобы удовлетворить запросы различных аудиторий.
- Укрепление практик анализа данных и разработки приложений. Генеративный ИИ используется в разработке программного обеспечения. Например, инструменты типа TuringBots помогают писать и улучшать код на всех этапах разработки, от формулирования требований до внедрения.
- Дополнение данных синтетическими эквивалентами. С помощью генеративного ИИ компании могут создавать синтетические данные для дополнения своих наборов данных, сохраняя конфиденциальность и приватность. Синтетические данные уже используются в финансовых услугах, здравоохранении и других отраслях, где развитие ИИ-приложений затруднено из-за необходимости сохранять конфиденциальность данных.
Компании, которые внедряют генеративные ИИ-технологии для улучшения пользовательского опыта, создания инновационных предложений и повышения производительности, добьются значительного роста и опередят своих конкурентов.
Риски GenAI: потенциальные ловушки и решения
Преимущества генеративного ИИ многочисленны и растут. Однако, как и любое крупное нововведение, он также имеет ряд недостатков, которые могут привести к дорогостоящим ошибкам и неудачам. Генеративный ИИ облегчает выполнение полезных задач, но также сопряжён с определёнными рисками.
Проблема: Увеличение частоты традиционных атак
Генеративные ИИ технологии, такие как ChatGPT и Stable Diffusion, облегчают злоумышленникам проведение атак в большем масштабе. С их помощью создаются убедительные тексты и изображения, что повышает качество фишинговых сайтов и электронных писем.
Решение: Повышенная бдительность сотрудников центров безопасности
Сотрудники центров операций по безопасности (SOC) уже учатся выявлять и устранять эти угрозы. Им необходимо продолжать следить за развитием данной области. Хотя число кибератак может увеличиться, сами угрозы не новы. Злоумышленники по-прежнему успешно используют традиционные методы атак и не имеют большого стимула инвестировать ресурсы в эксперименты с генеративным ИИ.
Проблема: Проблемы доверия и надёжности
Поскольку модели генеративного ИИ способны создавать результаты, имитирующие поведение человека, пользователи могут начать чрезмерно доверять этим результатам. Однако, такие инструменты нужно оценивать критически и держать на строгих стандартах, как любой другой "черный ящик" ИИ.
Решение: Использование объяснимого ИИ
Объяснимый ИИ помогает понять внутренние механизмы работы сложных ИИ-систем и предоставляет информацию о процессе принятия решений. Это позволяет пользователям лучше понимать причины генерации определённых результатов, что повышает надёжность и доверие к этим системам.
Проблема: Страх сотрудников потерять работу
Появление генеративного ИИ вызывает опасения у многих работников, что они могут потерять работу из-за автоматизации. Исследования показывают, что 36% работников боятся этого в ближайшие 10 лет.
Решение: Честное информирование со стороны руководства
Руководители должны объяснить, что максимальный потенциал ИИ раскрывается в сочетании с человеческим творчеством и принятием решений. Они должны продвигать использование ИИ как средство повышения эффективности работы и профессионального роста сотрудников. Важно признавать ограничения ИИ без участия человека и прозрачно обсуждать прогнозы, чтобы мотивировать коллектив на будущее с ИИ.
Проблема: Проблемы с интеллектуальной собственностью и авторскими правами
С ростом использования крупных языковых моделей (LLM) существует риск непреднамеренного создания контента, нарушающего авторские права, даже если исходные данные использовались по принципу добросовестного использования. Это поднимает вопросы о правовых последствиях использования такого контента и о защите прав создателей оригинального контента.
Решение: Следить за развитием законодательства
Чтобы справиться с проблемами авторского права и интеллектуальной собственности в эпоху генеративного ИИ, необходимо быть в курсе изменений в законодательстве. По мере установления прецедентов и обновления регуляций, организации смогут адаптировать своё использование генеративного ИИ для создания контента, соблюдая все нормы и используя все возможности технологии.
Генеративный ИИ, наоборот, способствует инновациям и креативности, помогая творческим командам в генерировании идей, разработке контента и его оценке.
Проблема: Увеличение частоты традиционных атак
Генеративные ИИ технологии, такие как ChatGPT и Stable Diffusion, облегчают злоумышленникам проведение атак в большем масштабе. С их помощью создаются убедительные тексты и изображения, что повышает качество фишинговых сайтов и электронных писем.
Решение: Повышенная бдительность сотрудников центров безопасности
Сотрудники центров операций по безопасности (SOC) уже учатся выявлять и устранять эти угрозы. Им необходимо продолжать следить за развитием данной области. Хотя число кибератак может увеличиться, сами угрозы не новы. Злоумышленники по-прежнему успешно используют традиционные методы атак и не имеют большого стимула инвестировать ресурсы в эксперименты с генеративным ИИ.
Проблема: Проблемы доверия и надёжности
Поскольку модели генеративного ИИ способны создавать результаты, имитирующие поведение человека, пользователи могут начать чрезмерно доверять этим результатам. Однако, такие инструменты нужно оценивать критически и держать на строгих стандартах, как любой другой "черный ящик" ИИ.
Решение: Использование объяснимого ИИ
Объяснимый ИИ помогает понять внутренние механизмы работы сложных ИИ-систем и предоставляет информацию о процессе принятия решений. Это позволяет пользователям лучше понимать причины генерации определённых результатов, что повышает надёжность и доверие к этим системам.
Проблема: Страх сотрудников потерять работу
Появление генеративного ИИ вызывает опасения у многих работников, что они могут потерять работу из-за автоматизации. Исследования показывают, что 36% работников боятся этого в ближайшие 10 лет.
Решение: Честное информирование со стороны руководства
Руководители должны объяснить, что максимальный потенциал ИИ раскрывается в сочетании с человеческим творчеством и принятием решений. Они должны продвигать использование ИИ как средство повышения эффективности работы и профессионального роста сотрудников. Важно признавать ограничения ИИ без участия человека и прозрачно обсуждать прогнозы, чтобы мотивировать коллектив на будущее с ИИ.
Проблема: Проблемы с интеллектуальной собственностью и авторскими правами
С ростом использования крупных языковых моделей (LLM) существует риск непреднамеренного создания контента, нарушающего авторские права, даже если исходные данные использовались по принципу добросовестного использования. Это поднимает вопросы о правовых последствиях использования такого контента и о защите прав создателей оригинального контента.
Решение: Следить за развитием законодательства
Чтобы справиться с проблемами авторского права и интеллектуальной собственности в эпоху генеративного ИИ, необходимо быть в курсе изменений в законодательстве. По мере установления прецедентов и обновления регуляций, организации смогут адаптировать своё использование генеративного ИИ для создания контента, соблюдая все нормы и используя все возможности технологии.
Генеративный ИИ, наоборот, способствует инновациям и креативности, помогая творческим командам в генерировании идей, разработке контента и его оценке.
Где и когда начинать: Восемь примеров использования генеративного ИИ
Генеративный ИИ больше не просто приятное дополнение, а стратегический приоритет. Однако, учитывая его сложность и широкий спектр возможных применений, интеграция этой технологии в бизнес-процессы может казаться сложной задачей. Чтобы полностью раскрыть потенциал генеративного ИИ, компании должны начать с определения областей в текущих операциях, где эта технология может принести улучшения, и исследовать практические, измеримые случаи использования.
Генеративный ИИ для улучшения взаимодействия с клиентами
Пример 1: Улучшенное взаимодействие с клиентами и доступность
Сегодня клиенты ожидают более персонализированного внимания и услуг, отражающих их уникальные предпочтения и поведение. Генеративный ИИ предоставляет сотрудникам службы поддержки мощные инструменты для интерпретации и анализа обширной информации о клиентах, создавая более значимые взаимодействия без повторяющихся запросов информации. Кроме того, ИИ помогает быстро анализировать и обрабатывать большие объемы отзывов, что позволяет командам поддержки точнее реагировать на проблемы, защищая при этом конфиденциальность и целостность данных клиентов. Такой проактивный подход поддерживает более интуитивный и отзывчивый опыт взаимодействия с клиентами, что способствует их лояльности и удовлетворенности.
Пример 2: Обслуживание клиентов
Использование ИИ в обслуживании клиентов, например, в колл-центрах и автоматизированных системах самообслуживания (таких как чат-боты), уже стало обычной практикой. Однако традиционные системы ИИ следуют строгим, заранее заданным правилам или сценариям, что может привести к не гибким и иногда раздражающим взаимодействиям для пользователей. Генеративный ИИ, напротив, динамичен и контекстуален, способен предоставлять сложные и четкие ответы, значительно улучшая опыт клиентов. Поддерживая возможности сотрудников службы поддержки за кулисами, генеритивный ИИ помогает лучше обслуживать клиентов, позволяя агентам быстрее и точнее отвечать на вопросы, решать проблемы с первого обращения, ясно общаться и оставлять у клиента чувство уважения. Чтобы новые инструменты обслуживания клиентов, основанные на генеративном ИИ, соответствовали и улучшали общие цели взаимодействия с клиентами, руководителям следует тщательно планировать, внедрять и оценивать влияние этих инновационных решений в своей службе поддержки.
Генеративный ИИ для технологий
Пример 3: Обмен знаниями и поиск нового поколения
Генеративный ИИ помогает создавать более связанный и информированный коллектив, где знания динамически обновляются и распространяются. Компании могут использовать свои собственные данные так же легко, как запрашивать информацию у ChatGPT, что повышает эффективность и производительность. Сокращая время, которое сотрудники тратят на поиск данных, они могут быстрее принимать решения и уделять больше времени стратегическим задачам, приносящим пользу бизнесу. Генеративный ИИ может подводить итоги встреч, выделять ключевые моменты, рекомендовать ресурсы по обсуждаемым вопросам и использовать прошлые проекты для информирования текущей работы. Также он может автоматически создавать статьи на основе взаимодействий с сотрудниками или клиентами. Интеграция генеративного ИИ способствует непрерывному обучению и развитию в компании, делая знания свежими и доступными для всех.
Пример 4: Продуктивность разработчиков
TuringBots меняют корпоративную разработку программного обеспечения, улучшая несколько этапов процесса. Например, GitHub Copilot генерирует код из простых подсказок, который можно сразу использовать для тестирования. Они также способны выявлять и устранять уязвимости в коде, оптимизируя фазу модульного тестирования. Кроме того, многие компании используют зрелые TuringBots для автоматического визуального тестирования тысяч интерфейсов в разных браузерах, на мобильных устройствах и других платформах.
Пример 5: Инновации в области данных
Генеративный ИИ приносит аналогичные выгоды для ученых данных, как и для разработчиков, поддерживая ModelOps и DataOps. Он уже играет значительную роль в создании синтетических данных, предлагая инструменты и методы для генерации больших наборов данных для анализа или обучения моделей машинного обучения. Сегодня ученые данных могут использовать инструменты и крупные языковые модели для создания синтетических наборов данных, состоящих из структурированных данных, текста, изображений или даже целых 3D-окружений. В будущем эти достижения будут использоваться для улучшения визуализации данных и рассказывания историй, делая инсайты более доступными и действенными с помощью сложных, генерируемых ИИ инфографик и интерактивных представлений данных.
Пример 6: Разведка угроз
Специалисты по безопасности используют генеративный ИИ для укрепления своей защиты. Например, ИИ можно использовать для создания биометрических данных для тестирования на проникновение, анализа электронных писем для выявления признаков фишинга или других атак социальной инженерии, а также для автоматического документирования поведения и функциональности систем. В будущем генеративный ИИ будет использоваться для обнаружения и документирования недостатков ИТ-систем и проактивного предложения сценариев их устранения для аналитиков безопасности.
Генеративный ИИ для продаж
Пример 7: Оптимизация продаж
С помощью генеративного ИИ, команды продаж могут значительно улучшить свою работу, анализируя профиль и поведение клиентов для повышения отклика, создавая персонализированные сценарии для более эффективных разговоров и быстро разрабатывая презентационные материалы, чтобы чётко донести ценность до аудитории. Генеративный ИИ также помогает создавать контент, придумывать идеи для контактных писем и обеспечивать инклюзивность используемого языка.
Генеративный ИИ для маркетинга
Пример 8: Создание контента
Генеративный ИИ революционизирует маркетинг, упрощая процессы создания и дизайна контента. Маркетологи используют генеративный ИИ для создания большого объема контента, который соответствует голосу их бренда и вовлекает клиентов — от блогов и обновлений в соцсетях до информационных рассылок. Дизайнеры, в свою очередь, используют технологию для быстрого создания идей и автоматизации рутинных задач. В результате, маркетинговые команды могут выполнять больше задач за меньшее время и перераспределять ресурсы на другие приоритетные направления. В будущем маркетологи будут использовать генеративный ИИ для быстрого создания множества материалов из одного источника и планирования более точных и целевых кампаний.
Генеративный ИИ для улучшения взаимодействия с клиентами
Пример 1: Улучшенное взаимодействие с клиентами и доступность
Сегодня клиенты ожидают более персонализированного внимания и услуг, отражающих их уникальные предпочтения и поведение. Генеративный ИИ предоставляет сотрудникам службы поддержки мощные инструменты для интерпретации и анализа обширной информации о клиентах, создавая более значимые взаимодействия без повторяющихся запросов информации. Кроме того, ИИ помогает быстро анализировать и обрабатывать большие объемы отзывов, что позволяет командам поддержки точнее реагировать на проблемы, защищая при этом конфиденциальность и целостность данных клиентов. Такой проактивный подход поддерживает более интуитивный и отзывчивый опыт взаимодействия с клиентами, что способствует их лояльности и удовлетворенности.
Пример 2: Обслуживание клиентов
Использование ИИ в обслуживании клиентов, например, в колл-центрах и автоматизированных системах самообслуживания (таких как чат-боты), уже стало обычной практикой. Однако традиционные системы ИИ следуют строгим, заранее заданным правилам или сценариям, что может привести к не гибким и иногда раздражающим взаимодействиям для пользователей. Генеративный ИИ, напротив, динамичен и контекстуален, способен предоставлять сложные и четкие ответы, значительно улучшая опыт клиентов. Поддерживая возможности сотрудников службы поддержки за кулисами, генеритивный ИИ помогает лучше обслуживать клиентов, позволяя агентам быстрее и точнее отвечать на вопросы, решать проблемы с первого обращения, ясно общаться и оставлять у клиента чувство уважения. Чтобы новые инструменты обслуживания клиентов, основанные на генеративном ИИ, соответствовали и улучшали общие цели взаимодействия с клиентами, руководителям следует тщательно планировать, внедрять и оценивать влияние этих инновационных решений в своей службе поддержки.
Генеративный ИИ для технологий
Пример 3: Обмен знаниями и поиск нового поколения
Генеративный ИИ помогает создавать более связанный и информированный коллектив, где знания динамически обновляются и распространяются. Компании могут использовать свои собственные данные так же легко, как запрашивать информацию у ChatGPT, что повышает эффективность и производительность. Сокращая время, которое сотрудники тратят на поиск данных, они могут быстрее принимать решения и уделять больше времени стратегическим задачам, приносящим пользу бизнесу. Генеративный ИИ может подводить итоги встреч, выделять ключевые моменты, рекомендовать ресурсы по обсуждаемым вопросам и использовать прошлые проекты для информирования текущей работы. Также он может автоматически создавать статьи на основе взаимодействий с сотрудниками или клиентами. Интеграция генеративного ИИ способствует непрерывному обучению и развитию в компании, делая знания свежими и доступными для всех.
Пример 4: Продуктивность разработчиков
TuringBots меняют корпоративную разработку программного обеспечения, улучшая несколько этапов процесса. Например, GitHub Copilot генерирует код из простых подсказок, который можно сразу использовать для тестирования. Они также способны выявлять и устранять уязвимости в коде, оптимизируя фазу модульного тестирования. Кроме того, многие компании используют зрелые TuringBots для автоматического визуального тестирования тысяч интерфейсов в разных браузерах, на мобильных устройствах и других платформах.
Пример 5: Инновации в области данных
Генеративный ИИ приносит аналогичные выгоды для ученых данных, как и для разработчиков, поддерживая ModelOps и DataOps. Он уже играет значительную роль в создании синтетических данных, предлагая инструменты и методы для генерации больших наборов данных для анализа или обучения моделей машинного обучения. Сегодня ученые данных могут использовать инструменты и крупные языковые модели для создания синтетических наборов данных, состоящих из структурированных данных, текста, изображений или даже целых 3D-окружений. В будущем эти достижения будут использоваться для улучшения визуализации данных и рассказывания историй, делая инсайты более доступными и действенными с помощью сложных, генерируемых ИИ инфографик и интерактивных представлений данных.
Пример 6: Разведка угроз
Специалисты по безопасности используют генеративный ИИ для укрепления своей защиты. Например, ИИ можно использовать для создания биометрических данных для тестирования на проникновение, анализа электронных писем для выявления признаков фишинга или других атак социальной инженерии, а также для автоматического документирования поведения и функциональности систем. В будущем генеративный ИИ будет использоваться для обнаружения и документирования недостатков ИТ-систем и проактивного предложения сценариев их устранения для аналитиков безопасности.
Генеративный ИИ для продаж
Пример 7: Оптимизация продаж
С помощью генеративного ИИ, команды продаж могут значительно улучшить свою работу, анализируя профиль и поведение клиентов для повышения отклика, создавая персонализированные сценарии для более эффективных разговоров и быстро разрабатывая презентационные материалы, чтобы чётко донести ценность до аудитории. Генеративный ИИ также помогает создавать контент, придумывать идеи для контактных писем и обеспечивать инклюзивность используемого языка.
Генеративный ИИ для маркетинга
Пример 8: Создание контента
Генеративный ИИ революционизирует маркетинг, упрощая процессы создания и дизайна контента. Маркетологи используют генеративный ИИ для создания большого объема контента, который соответствует голосу их бренда и вовлекает клиентов — от блогов и обновлений в соцсетях до информационных рассылок. Дизайнеры, в свою очередь, используют технологию для быстрого создания идей и автоматизации рутинных задач. В результате, маркетинговые команды могут выполнять больше задач за меньшее время и перераспределять ресурсы на другие приоритетные направления. В будущем маркетологи будут использовать генеративный ИИ для быстрого создания множества материалов из одного источника и планирования более точных и целевых кампаний.
Вывод
Генеративный ИИ представляет собой мощный инструмент, который способен преобразить различные аспекты бизнеса, от улучшения взаимодействия с клиентами до повышения продуктивности разработчиков и маркетологов. Он позволяет компаниям быстрее принимать решения, эффективнее использовать ресурсы и создавать более персонализированный и инклюзивный контент. Внедрение генеративного ИИ способствует развитию и обучению сотрудников, улучшению качества обслуживания клиентов и оптимизации бизнес-процессов. Важно учитывать возможные риски и недостатки, такие как угрозы безопасности и вопросы доверия, и принимать меры для их минимизации. Таким образом, генеративный ИИ не только улучшает текущие рабочие процессы, но и открывает новые возможности для инноваций и роста.
Получите оценку проекта
Нажимая на кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных и соглашаетесь c политикой конфиденциальности
Оцените свой проект! Заполните форму ниже
Похожие статьи
© ООО «АЛЛ СИИ», 2024