Итоги

Генеративные нервосети

Генеративные нейросети стали настоящим прорывом в мире технологий, они не только помогают автоматизировать рутинные задачи, но и становятся полноценными участниками команд, способствуя созданию инновационных продуктов и услуг. Однако, внедрение ИИ в бизнес-процессы требует тщательного подхода: законодательные ограничения и отраслевые спецификации могут существенно повлиять на реализацию проектов. Участники секции «Генеративные нервосети» обсудили, как нейросети могут повысить операционную эффективность, какие из них сегодня показывают наилучшие результаты и какие риски необходимо учитывать.

Дмитрий Иншаков (Kept) модерируют секцию, посвященную нейросетям уже не первый год. В этом году участники представили кейсы, которые реализовали, а также обсудили будущее ИИ, проблемы, с которыми сталкиваются при запуске проектов, и то, почему важно обучать сотрудников внедрению ИИ для решения повседневных задач.

Александр Сахаров (Диасофт) отметил, что сомнений, насколько ИИ-инструменты необходимы, быть не может: «Достаточно прийти в любой студенческий кампус и станет понятно, что те реализация алгоритмов, на которые раньше бы ушел целый календарный учебный год, сейчас — это три строчки на русском языке. Программисты будут тратить время на то, чтобы определить логику и структуру проекта, а написанием кода в обозримом будущем будет заниматься ИИ».

Михаил Малышев, независимый эксперт, также высоко оценивает возможности нейросетей: «Claude уже умеет генерировать трехмерные миры, писать игры и создавать интерактивный курс с блоком проверки на основе книги. И все это занимает минуты». С тем, что нейросети имеют бездонный потенциал, также согласился Вячеслав Козицин (ЕвроХим).

Виктория Ефимова (Северсталь) добавила, что в «Северстали» ИИ-решения используются для создания конспектов видео, транскрибирования аудиозаписей, генерации текста и визуала. «Также мы используем ИИ в создании моделей для того, чтобы улучшать производство — например, для поска дефектов на листе стали или поиска новых схем и формул выплавки стали», — рассказала Виктория.

При этом, как отметил Марат Мухарьямов (Lad), что есть достаточно консервативные отрасли, в которых внедрение ИИ не будет таким стремительным, например, медицина. «Почему голосовые помощники не используются в операционных? Потому что требуется сертификация. И для того, чтобы их сертифицировать, требуются длительные испытания испытания», — подчеркнул Марат.

Что касается других сложностей, с которыми сталкивается бизнес при внедрении ИИ — это вопросы безопасности, как отметила Виктория Ефимова (Северсталь): «Опасность утечки данных и ошибок в данных». А также психологический барьер. «Я думаю, что несмотря на все доказательства эффективности ИИ, в ближайшие 5-7 лет мы не готовы доверять ему настолько, чтобы передать глобальные процессы. Возможно, небольшие компании смогут пойти на такие риски, но крупные — точно нет», — сказал Александр Видяйкин (ВТБ).

Участники секции подробно рассмотрели кейсы внедрения ИИ. Например, в компании «Еврохим» ИИ используется для создания вопросо-ответных систем, ИИ ассистентов и мультиагентных систем, инструментов поиска релевантности и маршрутизации, анализа и генерации документации. В ВТБ ИИ-инструменты встраиваются в чат-бот, который помогает найти решение в рамках единого клиентского пути. Уже сейчас 79% обращений в чат-боте обрабатываются автоматически, сокращая время решения вопроса клиента.

Марат Мухарьямов (Lad) продемонстрировал практическую работу сразу 3-х систем — системы управления проектами Project lad, 1С и ИИ-платформы GPTZator. Интеграция систем дает максимальный эффект от внедрения генеративного ИИ. Именно возможность живого диалога вызвала в аудитории мероприятия практический интерес. ИИ помощник руководителя проектов отвечал на вопросы аудитории про статус проекта, отставание от сроков и давал рекомендации по исправлению ситуации.

«Заказчик, крупнейший угольный холдинг СУЭК, реализует большой объем строительства промышленных и инфраструктурных объектов, при этом управление финансами и капстроем „живет“ в разных информационных системах. Большой временной лаг, в течение которого информация поступает к финансовому подразделению, может существенно повлиять на пересмотр графика финансирования проекта. Таким образом, основной потребностью заказчика было создание единой цифровой среды для работы со сроками и бюджетами капитального строительства», — рассказал Марат.

Все участники отметили, что в настоящий момент важно обучить сотрудников применению ИИ в повседневной работе, чтобы перейти к глобальным проектам. Михаил Малышев, независимый эксперт, подчеркнул важность обучения сотрудников: «Люди должны тренироваться применять ИИ-инструменты на практике. В повседневной работе это могут разные сценарии: вы можете создавать отчеты по определенным шаблонам, регламентам и методологиям. Можете переписывать код и находить в нем уязвимости. При этом важно понимать, что ИИ — это не бог, а помощник для сотрудников, которые знают свою цель и понимают, какой результат они хотят получить».