Антипкин Михаил Сергеевич о генеративном ИИ как о технологии будущего
Чат-бот с генеративным искусственным интеллектом Сhat Gpt, разработанный компанией OpenAI, в считанные дни стал сенсацией, спровоцировав своеобразную гонку по выпуску аналогов. И это всего лишь один из примеров генеративного ИИ — технологии на базе продвинутых алгоритмов, которая позволяет создавать новый контент на базе самых точных ТЗ. Эксперт в сфере IT Антипкин Михаил Сергеевич поделился ключевыми возможностями генеративного ИИ для обеспечения любого бизнеса дополнительными конкурентными преимуществами.
Антипкин Михаил Сергеевич
Генеративный искусственный интеллект и принцип его работы
Варианты успешного внедрения генеративного ИИ уже присутствуют во многих областях. В частности, американский финансовый конгломерат Morgan Stanley применяет его с целью передачи своим финансовым консультантам грамотной выжимки из многочисленных корпоративных отчетов. Правительство Исландии в коллаборации с OpenAI разрабатывает комплекс мер по сохранению исландского языка, а многочисленные компании по всему миру уже дополняют генеративным ИИ свои продукты для более качественного и оперативного закрытия потребностей клиентов.
Ключевой особенностью этой новейшей технологии от прочих видов ИИ является возможность генерирования принципиально нового “содержимого” любых форматов, начиная от простых текстов и заканчивая сложными трехмерными и мультимодальными моделями. При этом, по словам Михаила Антипкина, любой продукт генеративного ИИ отличает впечатляющее качество, достоверность и точнейшее соответствие исходному ТЗ.
Ключевые возможности генеративного ИИ
Очевидно, что в долгосрочной перспективе эта технология так или иначе затронет практически все сферы и бизнес-процессы в компаниях. При этом Михаил Антипкин отмечает, что уже на данный момент определенные функциональные области могут быть существенно улучшены и преобразованы при помощи генеративного ИИ, например:
Непосредственно информационные технологии. Автоматизация кодирования не только повышает производительность труда и снижает затраты, но и ускоряет разработку нового, узконаправленного ПО по четким пожеланиям заказчика.
Маркетинг и продажи. По оценкам экспертов, спустя несколько лет как минимум треть исходящих маркетинговых посланий будет сгенерирована ИИ.
Обслуживание клиентов — одна из ключевых областей пристального внимания маркетологов, ведь неудачные решения в этом направлении могут причинить компании крупный ущерб. Современные чат-боты, виртуальные помощники не только помогают оперативно обрабатывать входящие запросы, но и генерировать оптимальные ответы и предложения, а также грамотно перенаправлять клиентов. Согласно исследования McKinsey, подобные персонализированные коммуникации могут увеличить прибыль фирмы на 40%. Безусловно, такое общение не заменяет диалог с сотрудником компании (особенно в сегменте премиум), но сокращает время ожидания обслуживания клиента и улучшает время отклика.
Непосредственная разработка продуктов. Михаил Антипкин подчеркивает, что генеративный ИИ оптимален для создания тестовых моделей и прототипов. Например, модельеры уже используют эти возможности для тестирования различных вариантов дизайна без необходимости изготовления дорогостоящих образцов. Помимо этого, таким образом в разы сокращается этап разработки определенных продуктов.
Инновации. Ускоренный сбор и анализ информации из любых источников, моделирование запрошенного уникального контента с учетом всех тенденций.
В целом, Михаил Антипкин уверен, что практически любая компания может получать существенный прирост операционной эффективности с применением генеративного ИИ и приложений на его основе. Это существенно снижает время и затраты, связанные с созданием любого контента, а также открывает практически безграничные возможности для масштабирования бизнеса, создания инновационных, лимитированных выпусков продукции. Пренебрежение такими новыми экспериментами сегодня означает откладывание на завтра выхода на новый уровень развития бизнеса.
