Демократизация ИИ
Еще пару лет назад о языковых моделях слышали немногие, доступ к ним давали только зарубежные сервисы. Сейчас нейросети русифицированы, люди стали активно использовать их для развлечений. Например, с помощью ИИ они ретушируют свои фотографии, создают картинки для социальных сетей.
Языковые модели могут брать в работу любые сотрудники — не только те, которые связаны со сферой IT. С помощью нейросетей можно создавать часть контента для рассылок и пресс-релизов, готовить выступления и коммерческие предложения, обучать новых сотрудников. Ботов в Telegram или Discord просят быстро создать логотип, перевести часть текста, сделать «выжимку» из большой статьи или подготовить план доклада на определенную тему.
ИИ для рутинных задач
Про искусственный интеллект для бизнеса часто говорят в связке с автоматизацией. С его помощью действительно можно оцифровать сложные и многоступенчатые бизнес-процессы, исключить влияние человеческого фактора. Но компании небольшого масштаба тоже делегируют ИИ простейшие функции.
Например, нейросеть способна быстро перевести код с одного языка на другой — это полезно для модернизации приложений или чат-ботов. ИИ можно поручить составление таймлайнов проектов, отчетов по заранее определенным вводным или подготовку «саммари» по итогам совещания. Часто сотрудники тратят на эти вспомогательные задачи много времени, отвлекаясь от выполнения своих непосредственных обязанностей. Сейчас утечку ресурсов можно значительно сократить.
ИИ как генератор «интеллектуального сырья»
Некоторые компании выстраивают процессы работы следующим образом. Сначала задачу поручают искусственному интеллекту. Например, ему предлагают выполнить прототип приложения под определенные цели, написать код, сделать наброски дизайн-концепций для продукта, вывести закономерности в массиве данных или выбрать контрагента с оптимальным соотношением цены и качества.
Когда первичные результаты готовы, профильные специалисты их дорабатывают. Проверяют гипотезы на жизнеспособность, детализируют варианты дизайна, тестируют предложенные нейросетью решения.
ИИ для усложнения решений
Искусственный интеллект позволяет автоматизировать работу на основе широкого контекста. Бизнес использует не только самостоятельно собранную информацию, но и данные из смежных областей.
Например, алгоритмы страховых компаний могут анализировать не только историю взаимодействия с конкретным клиентом, но и погоду, угрозы природных катаклизмов в определенных регионах, статистику повреждения имущества из-за некачественной работы коммунальных служб. В тех районах, где вовремя убирают снег с крыш и устраняют старые деревья, стоимость полиса страхования жизни, здоровья или автомобиля может автоматически снижаться.
ИИ как клиент
Бизнесу стоит подготовиться к тому, что его клиентами все чаще будут становиться нейросети. Например, коммерческие предложения и результаты тендеров могут анализировать алгоритмы, а не живые люди. Это значит, что решения, которые предлагает бизнес, должны иметь доказательную базу и основываться на значительном объеме данных, которые легко проверить.
Люди могут использовать искусственный интеллект для поиска товаров или сведений об организации. Компаниям важно открывать API своих официальных ресурсов, регулярно анализировать работу «капчи», чтобы она не отсеивала безопасных ботов. А еще полезно исследовать поведение посетителей на сайте или в приложении, выявлять признаки присутствия нейросетей и оптимизировать под них свои площадки.
ИИ как брешь в безопасности
Нейросети могут создавать новые угрозы для репутации компаний. У искусственного интеллекта периодически возникают галлюцинации: программы подтасовывает факты или выдают не полностью оригинальный результат, нарушая авторское право либо конфиденциальность пользователей.
Бесконтрольная загрузка информации в базы данных ИИ может приводить к утечкам, особенно если разработчики не до конца понимают, по каким принципам функционирует нейросеть. Перед отправкой сведений на анализ их следует максимально обезличивать с помощью специальных алгоритмов.
Рост облачных вычислений
Бизнес активно применяет «облака» для хранения информации и обмена данными. Однако появляются провайдеры, которые дополнительно размещают в них полезное ПО. Тогда компаниям не приходится покупать оборудование и программы: они арендуют мощности облачных сервисов.
Так, например, финансовые организации создают в облаках системы обработки биометрических данных своих клиентов, а производители компьютерных игр проводят ресурсозатратный рендеринг объектов.