Материал изначально опубликован на сайте Big Think и перепечатывается с разрешения издания.
Первые результаты подтверждают высокий спрос на генеративный искусственный интеллект в разных направлениях бизнеса — от маркетинга до написания кода. Так, нейросети идеально подходят для обобщения и управления информацией, что позволяет находить, к примеру, наиболее важные темы.
Эксперт в области технологий и медиа Мартин SFP Брайант обозначил 5 ключевых рабочих ситуаций, в которых для повышения производительности компаниям помогают нейросети. Мартин также сделал подборку соответствующих инструментов от известных и нишевых игроков в области генеративного ИИ. Мы перевели и адаптировали материал, чтобы поделиться им с вами.
Редакция
Медиа Нетологии
С затруднениями в работе сталкиваются все. Будь то новая команда, которая никак не может сработаться, написание большого количества кода, задерживающее реализацию проекта, творческий кризис копирайтера, из-за которого не выходят в срок маркетинговые материалы, или ряд совещаний, так и не переходящих в реальные действия.
Генеративный искусственный интеллект — это эффективный способ решения многих из этих проблем простым и практичным способом. Даже в ситуациях, когда результаты ИИ нельзя применить напрямую, благодаря им могут появиться ценные идеи. Как технологические гиганты, так и стартапы внедряют искусственный интеллект в свои продукты, чтобы улучшить старые процессы и стимулировать появление новых методов работы.
Первые ласточки свидетельствуют о высоком спросе на ИИ в бизнесе. Например, компания-разработчик Salesforce сообщила о более высоком, чем ожидалось, росте доходов в 2023 году, вызванном её новыми ИИ-продуктами. А генератор искусственных изображений Midjourney планирует получить в 2023 году выручку в размере $200 миллионов — невероятно для стартапа, который выпустил продукт на рынок год назад.
Учитывая недавнее появление и быстрое развитие технологии, интеграция ИИ в бизнес, правда, уже вызвала целый ряд опасений, в частности касательно вопросов, связанных с конфиденциальностью и нарушением авторских прав.
Крупные игроки пытаются развеять сомнения. Так, компания OpenAI заявляет, что в корпоративной версии ChatGPT Enterprise данные, вводимые сотрудниками заказчика, не попадут в большие языковые модели и не приведут к утечке секретов компании к другим пользователям.
Microsoft обязуется покрыть судебные расходы в случае, если заказчику компании предъявят иск о нарушении авторских прав в результате использования продуктов Copilot.
Adobe уверяет бизнес в легальности своей технологии генеративного искусственного интеллекта Firefly, обучая её только на изображениях, находящихся в открытом доступе, и на собственной библиотеке.
Таким образом, созданы все условия, чтобы ИИ помогал развиваться и повышать производительность компаниям любого размера. Рассмотрим пять непростых областей, где можно успешно применить искусственный интеллект.
Неэффективные встречи
Деловой мир построен на совещаниях, но не всегда они бывают полезными. Отсутствие одного человека может сделать встречу бессмысленной. Не успеешь оглянуться, как пройдут недели, а всё, чего мы добились, — это несколько встреч, на которых обсуждалось возможное решение вопроса, если бы все присутствовали.
Теперь можно не ждать, когда все задействованные в вопросе специалисты смогут собраться вместе. Отсутствовавшие на встрече могут быстро наверстать упущенное в удобное для них время. Простые расшифровки и автогенерируемые резюме совещаний стали базовой функциональностью соответствующих решений, а такие инструменты, как Otter, могут сделать автоматическую рассылку итогов встречи — с кратким содержанием и полным текстом.
Zoom, Google Meet и Microsoft Teams анонсировали функции искусственного интеллекта, которые развивают эту идею: они позволяют просматривать основные моменты встреч, запрашивать у чат-бота подробную информацию о том, что было сказано, или выделять моменты, когда упоминалось ваше имя.
Google идёт дальше: опция «Присутствовать вместо меня» на встречах позволяет помощнику Duet AI появляться вместо спикера и с помощью автоматически сгенерированного текста в виде заметки донести до участников то, что отсутствующий хочет обсудить. При этом Google автоматически завершает встречи, на которых все люди отказались от участия и оставили своих ИИ-помощников.
Избыток информации
Из-за большого количества информации бывает трудно выбрать наиболее значимое — и выполнение задач замедляется.
Тем, кто тонет в собственных записях, помогут функции Notion AI, которые анализируют рабочие материалы и находят самые важные темы.
Другие приложения для ведения заметок, такие как Capacities, исследуют аналогичные возможности ИИ. Вполне вероятно, что через несколько месяцев они станут базовой функциональностью для любого онлайн-блокнота.
Экспериментальный продукт NotebookLM от Google поможет осмыслить заметки и материалы в Google-документах и сгенерировать идеи на их основе. Достаточно добавить файлы в приложение, и оно будет использовать их в качестве единственного источника для своей работы.
Slack объявила, что скоро начнёт тестировать инструмент, который будет обобщать ветки сообщений, резюмировать основные моменты недавней активности в каналах и помогать находить ответы на вопросы.
Творческий кризис и бэклог дизайнеров
Творческий процесс не всегда укладывается в сроки. Профессионалы стараются всегда выполнять работу вовремя, но любому специалисту время от времени не помешает порция вдохновения.
Если говорить о маркетинговых материалах и других текстах, при условии корректно составленных промптов выдать качественный результат могут чат-боты общего назначения — ChatGPT, Claude, Google Bard и Microsoft Bing.
При этом на рынке быстро появляются и нишевые альтернативные решения, такие как Copy.ai, ориентированные именно на специалистов по маркетингу.
Генерируют всё более впечатляющие изображения — опять же при условии грамотных промптов — такие нейросети, как Midjourney и DALL•E. Основатель OpenAI Сэм Альтман в сентябре анонсировал DALL•E 3, обещая прорыв в генерации изображений, которые точно соответствуют текстовому описанию.
Между тем Adobe интегрировал ИИ-функции (Adobe Firefly) в пакет приложений Creative Cloud, включая Photoshop и Illustrator. К примеру, опция «генеративная заливка» в Photoshop автоматически создаёт расширенные версии небольших изображений, что позволяет экономить время графических дизайнеров и быстрее закрывать задачи из бэклога, которые часто задерживают завершение проекта.
курс- За 5 недель научитесь работать с генеративным искусственным интеллектом
- Сможете автоматизировать часть задач: маркетинговые, управленческие, продуктовые, дизайнерские и аналитические
- Начнёте экономить несколько часов в день на рутине и освободите время для себя
Сложные имейлы или тексты
Многие откладывают написание непростых писем, когда нужно, например, затронуть щекотливую тему, влияющую на реализацию проекта, или отклонить предложение и при этом не испортить отношения с тем, кто его сделал. В случаях, когда вы знаете, что хотите сказать, но не знаете, как это сказать правильно, на помощь может прийти искусственный интеллект.
К примеру, не так давно для корпоративных пользователей Google запустил новую функцию в Gmail и Google-документах, при помощи которой можно писать и редактировать письма и другие материалы. Достаточно кратко описать, что вы хотите сказать, и искусственный интеллект Duet напишет текст за вас. При этом он может понимать контекст предыдущих сообщений в цепочке писем, чтобы определить, что и как писать.
Аналогичную опцию предлагает и email-приложение Superhuman.
Такая функциональность только развивается, но даже если придётся редактировать написанное, наличие слов на странице → избавляемся от страха чистого листа — это важный первый шаг к выполнению задачи.
В качестве альтернативы — чат-боты вроде ChatGPT и Claude, которые также отлично справляются с составлением сложных писем или текстов при условии тщательно сформулированного промпта.
Написание большого количества кода
С момента запуска в 2022 году ChatGPT способен генерировать код. Однако это не всегда эффективно, точно и даже бывает опасно с точки зрения кибербезопасности, поэтому сгенерированный код обязательно нужно проверять.
При этом более эффективно получается использовать искусственно созданный код шаблонного типа на отдельных участках проекта — и тем самым экономить время разработчика.
Именно так GitHub презентует свой ИИ-продукт Copilot — программист-партнёр, который даёт рекомендации, быстрее находит решения и помогает кодерам ориентироваться в незнакомой рабочей области. Исследование GitHub показывает, что в среднем треть предложений Copilot принимается пользователями и что со временем программа становится лучше, а пользователи — более уверенными при работе с ней.
Другие продукты, такие как Codeium и Amazon Code Whisperer, свидетельствуют о том, что в дальнейшем искусственный интеллект будет постоянно повышать эффективность и качество работы программистов.
Мнение автора и редакции может не совпадать. Хотите написать колонку для Нетологии? Читайте наши условия публикации. Чтобы быть в курсе всех новостей и читать новые статьи, присоединяйтесь к Телеграм-каналу Нетологии.