8 (495) 363-44-29
Наши услуги
8 (495) 363-44-29
Нейросети в бизнесеПрежде всего нужно определиться, что же из себя представляет нейросеть? Это математическая модель, в основе которой лежит организация по принципу нервных клеток живого организма. Говоря простыми словами, нейросеть способна к обучению. Традиционные алгоритмы, используемые в классическом программировании, работают по заданным схемам. Они могут решить задачи, которые имеют конкретный ответ, но не способны использовать предыдущий опыт. Нейросети обнаруживают сложные зависимости между исходными данными и конечным результатом, чтобы применять их в дальнейшей работе.

Именно самообучаемость нейросетей позволяет добиваться наилучшего результата, а потому их использование в бизнесе было делом времени. Некоторые крупные компании уже заявили о внедрении ИИ в работу. Например, Levi’s использует созданных нейросетью моделей в рекламе, Apple с помощью искусственного интеллекта озвучивает книги, а Volkswagen доверила нейросети маркетинговую аналитику. Но малый и средний бизнес тоже не отстают от трендов, все чаще обращаясь к помощи машинного разума.

Может ли программа создать связный текст?

Многочисленные шутки в интернете предрекали, что уже совсем скоро копирайтерам придется искать новые способы заработка, ведь нейросети могут вполне успешно их заменить. Действительно, знаменитая ChatGPT способна за несколько секунд найти информацию на заданную тему, проанализировать ее и предоставить пользователю краткую выжимку, а еще она может «с нуля» создать описания для товаров или бизнес-план для малого бизнеса. Вот лишь несколько примеров использования нейросетей для написания текстов:
  • Бренд постельного белья LeoHome реализует свою продукцию на маркетплейсах, а ChatGPT генерирует описание товаров для карточек по заданному образцу. При этом она использует ключевые слова и при необходимости заменяет их синонимами.
  • В юридической компании «Туров и партнеры» ChatGPT пишет тексты для рассылок и соцсетей. Более того, нейросеть привлекли к совместному написанию книги!
  • Но не только соцсети и маркетинг: канал СТС запустил в производство ситком «Сидоровы» по сценарию, написанному нейросетью A.I. TV Script Generator. Основой стали другие популярные сериалы канала: «Воронины», «Дылды», «Восьмидесятые», «Жена олигарха» и другие .
Однако при всех своих возможностях нейросети не лишены недостатков. Да, когда речь идет о работе с текстом, искусственный интеллект составляет безупречно грамотные предложения без орфографических и пунктуационных ошибок. Но итоговый результат зачастую слишком стерильный и «не цепляет» аудиторию. Редактура необходима, чтобы «очеловечить» тест, а также избавиться от… фактологических ошибок. Если суммировать опыт использования нейросетей при генерации текстов, то можно отметить следующие нюансы:
  • ограниченный временем или символами пробный период;
  • сгенерированные тексты нуждаются в редактуре;
  • ответ на запрос по узкоспециализированной теме будет слишком общим;
  • нейросети могут ссылаться на несуществующие статьи и авторов, необходим фактчекинг.
Может ли программа создать шедевр?

Наравне с ChatGPT известностью и популярностью пользуется нейросеть MidJourney, в основе которой лежит уже другой принцип: она создает изображения по текстовому запросу. И порой, глядя на яркие детализированные картинки в высоком разрешении, можно искренне восхититься художественными талантами ИИ. Недаром различные компании ведут разработку «искусственных художников»: Яндекс создает «Шедеврум», «Сбер» работает над Kandinsky, а зарубежные ComVis, Runway и LAION трудятся над Stable Diffusion. Все вышеперечисленные продукты уже доступны пользователям и находят применение в самых разных сферах бизнеса.

Например, компания Coca-Cola официально заявила о внедрении DALL-E (кстати, вместе с ChatGPT) для продвижения своих товаров. Российский интернет-магазин техники и комплектующих XCOM-SHOP с прошлого года использует таланты Midjourney в паре с дизайнером, чтобы создавать визуал в соцсетях. Тот же ИИ помог команде телеканала «Хабаровск» создать заставки для перебивок во время трансляции.  Онлайн-ритейлер Lamoda тоже не остался в стороне и с помощью MidJourney оформил главную страницу сайта: ИИ сгенерировал 50 изображений, взяв за основу модные показы последних лет. К слову, все изображения для этой публикации тоже сгенерированы нейросетями!

Но важно помнить, что нейросеть не может взять на себя все функции дизайнера компании, и причин тому хватает:
  • точность запроса играет значительную роль, нейросеть плохо понимает абстрактные «красиво», «интересно», «воодушевляюще». Ей нужны максимально конкретные запросы: «дизайнер за компьютером в квартире». 
  • нейросетям тяжело дается анатомия. Чаще всего отличить сгенерированное изображение человека от настоящего фото можно по пальцам: в работе нейросети их, как правило, слишком много либо они неестественно вывернуты. ИИ лишь подражает художникам и в основе ее работы лежат реальные фото или картины, которые она может скомпилировать, но не проанализировать.
  • нейросетям тяжело даются логотипы, в которых есть буквы. Они либо путают их, либо выдают буквы несуществующих языков.
Может ли программа написать код?

Нейросеть в бизнесеСейчас нейросети способны создавать не только тексты и визуальный контент, но и писать программный код. Правда, по оценкам экспертов, не слишком сложный. Возможно, этим и объясняется отсутствие в медиасфере большого количества громких заголовков о том, что нейросеть заменила программиста. Обычно речь идет только об одном случае: GPT-4 всего за одну ночь написала пять микросервисов для нового проекта предпринимателя и основатель стартапа Landscape Джо Перкинса, что сэкономило ему две недели работы и 5 000 фунтов стерлингов на оплату услуг «живого» программиста. К тому же ИИ снабдил пользователя пошаговыми инструкциями по настройке и запуску каждого сервиса.

Но прогресс не стоит на месте. Компаниb GitHub и OpenAI развивают нейросеть Copilot, которая уже умеет писать код по текстовому описанию на всех популярных языках программирования, а также дополнять код за пользователем. Эти же функции выполняет Tabnine, но вдобавок она подстраивается под стиль конкретного пользователя и его наиболее частые задачи. Задачи по анализу кода и выявлению уязвимостей взяла на себя Snyk Code. На самом деле, нейросетей-программистов уже достаточно много, и у каждой есть свои особенности и функционал. И конечно же, недостатки:
  • нейросеть не понимает контекста, а значит может возникнуть проблема со стыковкой отдельных модулей, написанных ИИ. 
  • любой написанный нейросетью код должен проверить профессионал, так как ИИ не сможет найти ошибки в собственной работе.
  • нейросеть работает на основе исходных данных. Строго говоря, она копирует подходящие фрагменты из различных источников, то есть создать по-настоящему уникальный продукт, выделяющийся на фоне остальных, попросту не получится. 
Может ли программа решать нестандартные задачи?

Выше мы рассмотрели типичные задачи, которые решают нейросети в бизнесе, однако со временем все заметнее становится тренд к нетривиальному использованию ИИ. Один из ярких примеров: бренд натуральной одежды Uzor Wear. В классическом производстве необходимы лекала, по которым вырезается ткань и сшивается готовое изделие. Ошибка в лекалах приведет к тому, что при носке человек будет испытывать дискомфорт. Практические тесты требуют многократного пошива одежды с последующим перешивом.

Поэтому команда Uzor Wear воспользовалась ИИ швейной программы CLO 3D. В нее загружаются лекала, а искусственный интеллект визуализирует готовое изделие на виртуальном человеке. Кроме того, возможности программы позволяют провести наглядные тесты: на объемной модели ярким цветом выделяются зоны возможных повреждений в процессе ношения одежды. Таким образом, дизайнеры могут заранее внести изменения в лекала, чтобы не оптимизировать затраты.

Яндекс  использует в продажах алгоритм Yandex Data Factory, который прогнозирует влияние маркетинговых акций на реализацию товаров. Так, благодаря анализу истории продаж и ассортимент магазина, алгоритм дал 87% точных (с точностью до коробки) и 61% ультраточных (с точностью до упаковки) прогнозов.

Кроме того, нейросети используются для создания интеллектуальных чат-ботов, которые способны распознать сотни вариантов одного и того же запроса и дать на него точный ответ. Правительство Москвы уже внедрило такого бота в электронную приемную: он обрабатывает порядка 5% всех поступающих сообщений и может объяснить местоположение ближайшего МФЦ или предоставить график отключений воды. 

Имитация жизни

Несмотря на то, что в настоящее время продолжается активное развитие нейросетей, а ИИ зачастую выдает поразительные результаты, пока все же рано говорить о вытеснении людей из творческих или аналитических профессий. Искусственный интеллект все еще допускает ошибки, а в бизнесе любая ошибка может стать критичной, поэтому так важен контроль за работой программы со стороны человека. 

Но использование нейросети в паре с действующим сотрудником поможет значительно сократить время, если делегировать программе рутинные функции: будь то удаление фона с изображения или написание простейшего кода. К тому же нейросети, создающие тексты или изображение, могут взять на себя функцию генератора идей. Дизайнеры и копирайтеры точно не откажутся от неиссякаемого источника вдохновения, ведь творение ИИ после «ручной» обработки поможет привлечь новых клиентов и заявить о себе в инфополе. 

Комментарии пользователей

  • Комментариев нет