Ваша компания использует генеративный AI в продуктах, проектах и бизнес-процессах? Смело рассказывайте о своем опыте на страницах проекта Generation AI! Правила отбора
Светлана Захарова директор по развитию бизнеса Just AI
Генеративный AI в бизнесе: с чего начать? Рекомендации Just AI
Интерес к генеративному AI и внедрению LLM в бизнес проявляют многие российские компании. Но не все они располагают достаточной экспертизой, чтобы приступить к внедрению.
Как правило, бизнес просто не знает, как подойти к новым технологиям: а точно ли они нам пригодятся? не стоит ли подождать? На каких задачах проводить пилотные проекты? И вообще все слишком сложно, долго, дорого. Но благодаря опыту компаний-первопроходцев, в том числе героев Кейсориума, все эти сомнения легко развеять – на большинство вопросов ответы уже есть. Главное – начать.
Начинать можно с простых действий – автоматизации рутины с помощью генеративного AI. Используйте GenAI-инструменты там, где они окажутся полезны сразу же: анализируйте и генерируйте тексты, создавайте изображения и follow-up встреч. Для этого этапа не нужно глубоко погружаться в технологические тонкости.
За личной эффективностью последует то, что называют Low Hanging Fruits – «низко висящие фрукты», легкая цель. Здесь речь идет об автоматизации с помощью генеративного AI тех задач вашего бизнеса, которые лежат на поверхности, которые не требуют перестройки бизнес-процессов, а лишь оптимизируют их.
Шаг первый. От личной эффективности — к «низко висящим фруктам»
Один из примеров – создание базы знаний по данным вашей компании и организация по ней AI-поиска, который понимает смысл заданного пользователем вопроса и дает нужный, релевантный, персонализированный ответ. К «низко висящим фруктам» можно отнести любые базы знаний, интеграцию чат-ботов с генеративным AI и другие простые, но эффективные решения.
На самом деле, причин, по которым в бюджетах компаний появляется статья на GenAI, довольно много. Получить конкурентное преимущество. Снизить затраты на ФОТ. Преодолеть технологический потолок своей ИТ-инфраструктуры. Принимать решения на основе больших данных. Нарастить автоматизацию и ее эффективность.
На достижение этих целей работает GenAI: отталкиваясь от целей, можно обнаружить массу возможностей и ниш. Вот несколько примеров того, как генеративный AI помогает добиваться отличных результатов в определенных бизнес-сегментах и командах.
Шаг второй. Поиск цели и вариантов ее достижения
Клиентский сервис
Перевод текста и речи real-time, анализ настроений, AI-ассистенты в поддержке и клиентская аналитика
р.
р.
Маркетинг и продажи
Индивидуальные рекомендации, прогноз продаж, моделирование сценариев клиентского поведения, поисковая оптимизация, анализ отзывов и генерация ответов на них, брендинг и нейминг, лид-скоринг
р.
р.
HR
Cоздание должностных инструкций, описаний вакансий, первичный отбор кандидатов, поиск во внутренних базах знаний, онбординг новых сотрудников
р.
р.
Мы убеждены, что лучше всего зоны деятельности, которые могут быть оптимизированы с помощью GenAI, знают не внешние консультанты, а ваши сотрудники. Задача руководителей и AI-амбассадоров внутри компании – дать сотрудникам удобный и понятный инструмент для экспериментов и прототипирования, научить им пользоваться и помочь сфокусировать на работе с LLM.
Шаг третий. Работа с командой
Отличным форматом для тестирования LLM в рамках конкретных направлений вашего бизнеса является хакатон по генеративному AI. Это внутрикорпоративный ивент, который дает возможность сотрудникам научиться пользоваться новыми AI-инструментами, а самой компании – понять, как можно интегрировать генеративные технологии в собственные продукты, а также внутренние и внешние бизнес-процессы.
Хакатон нацелен на быстрое освоение генеративных технологий, азартный поиск решений и проверку гипотез в реальной среде. Он вовлекает и поощряет к творчеству широкие слои сотрудников и дает мощный импульс по GenAI-трансформации бизнеса.
Несколько показательных цифр от крупного банка, совместно с которым мы проводили хакатон для сотрудников: за 2 недели участниками хакатона было подано более 300 проектов – а проект-победитель был доведен до промышленной эксплуатации через 2 недели после финала.
Безусловно, бизнесу сложно дать старт полной GenAI-трансформации. Но если есть план действий – начинать проще!