На конференции SimpleOne Day 25 «Компьютерра» и SimpleOne (направление прикладных бизнес-систем корпорации ITG) провели синхронное исследование процесса использования бизнесом генеративного искусственного интеллекта и его эффективности на практике. Опрос показал, что компании рассматривают GenAI не как эксперимент, а как инструмент оптимизации затрат и ускорения работы.
По словам участников, ключевой мотивацией внедрение становится сокращение затрат и персонала. Эту цель назвали 31% респондентов. Еще 25% — для повышение эффективности сотрудников. Только 6% компаний связывают внедрение GenAI с улучшением клиентского опыта, тогда как 38% пока не начали использовать технологию.
Там, где GenAI уже работает, эффект заметен. Каждая четвертая компания зафиксировала рост производительности более чем на 20%. Еще 16% говорят о росте от 10 до 20%.
Концепция «ИИ-агента в сервисе» становится практикой. 14% компаний уже используют таких агентов в ESM и Low-code платформах. 21% тестирует технологию.
О практических внедрениях ИИ рассказал технический директор Outsorsa Виталий Кашко: «У нас есть достаточно богатый опыт использования больших языковых моделей, LLM, для ESM-систем. Мы, в частности, сделали свой продукт, который использует большие языковые модели, чтобы отвечать на вопросы пользователей, помогать с решением возникающих проблем через портал самообслуживания».
Также эксперт отметил, что: «Как правило, в ESM-системах есть собственная база знаний, которая состоит из инструкций, “ту-душек”, различных советов по решению проблем. И наш агент как раз на основании тех данных, которые есть в базе знаний, помогает пользователю найти ответ. Если собственной базы нет, то документацию можно хранить в базе знаний самого агента, поддерживая актуальность вручную».
По его словам, во время внедрения основной сложностью стала правильная подготовка данных для языковой модели. «Плохие данные дают плохие результаты на выходе. Это неточные и размытые ответы, порой — галлюцинации. И поэтому, чтобы добиться качественных ответов, нужно поработать над теми данными, которые вы даете большой языковой модели», — уточнил Кашко.
Однако, по мнению эксперта, эти трудности уже решаемы: «Хорошо, что мы живем в такое время, когда технологии по генеративному ИИ и по языковым моделям активно развиваются, каждые полгода-год выходит что-то новое, и уже достаточно прилично наработаны методы, фреймворки, технологии, советы, каким образом добиваться качественных результатов работы языковых моделей».
Рост эффективности подтверждают и другие участники рынка. «У нас есть модуль, использующий ИИ-модель. Он используется для распознавания чеков и расчетных документов. В целом, уже есть сервисы по распознаванию, которые используют сервисы ОФД и ФНС, но дело в том, что это работает только для чеков. Их невозможно использовать для других расчетных документов, которые используют юридические лица, например, платежные поручения», — рассказал Михаил Богданов, владелец продукта Grandbazar — платформы для создания программ лояльности.
По этой теме на SimpleOne Day 25 прозвучали доклады Президентской Академии РАНХиГС, ФКУ «Соцтех» и «АЛРОСА ИТ», где GenAI уже включен в рабочие процессы. Их доклады можно скачать по ссылке.
Исследование показало, что для большинства компаний GenAI — это способ оптимизации. Но именно в этом и проявляется зрелость рынка, где технологии становятся рабочими механизмами бизнеса.
Репортаж по итогам SimpleOne Day 25 читайте в статье «Как победить цифровой хаос в бизнесе: итоги SimpleOne Day 25».