Генеративный искусственный интеллект (GenAI) внедряют самые разные компании, хотя в целом их пока меньшинство. Но некоторые из этих первопроходцев наглядно демонстрируют, как это делать правильно и каких ошибок следует избегать, пишет на портале InformationWeek президент консалтинговой компании TransworldData Мэри Шеклет.

В 2023 г., по данным Statista, GenAI использовали не менее 30% американских компаний из отраслей маркетинга и рекламы (37%), технологий (35%) и консалтинга (30%), и не менее 15% из отраслей образования (19%), бухгалтерского учета (16%) и здравоохранения (15%).

В 2024 г. показатели корпоративного внедрения должны вырасти, хотя большинство компаний находятся на стадии исследования GenAI и еще не определили свое стратегическое направление его использования.

GenAI предлагает способ автоматической генерации текста, изображений или других медиа на основе шаблонов и структур, на которых обучена модель. Он также может генерировать данные, имеющие схожие характеристики. Вы видите это на своем смартфоне, когда без вашего запроса вам показывают «альбомы» фотографий из вашей фототеки, которые автоматически собираются для вас в память о событиях или временах года. Вы сталкиваетесь с GenAI во время звонков в поддержку, когда общаетесь с лингвистически обученными роботами, которые пытаются ответить на ваши вопросы.

Эти реализации GenAI получили неоднозначные отзывы. Реакция CIO, которым советы директоров и генеральные директора предлагают внедрить GenAI, тоже неоднозначна.

Одна из причин осторожного подхода заключается в том, что CIO опасаются подводных камней в технологиях. Они хотят избежать фальстартов и неудач. Именно поэтому GenAI внедряется в корпоративную среду постепенно, а не агрессивно.

CIO также следят за успехами и неудачами первых внедрений, поскольку хотят начать путь к генеративному ИИ в своих компаниях с твердой позиции и хотя бы с горсткой лучших практик.

Что же мы знаем о GenAI и насколько эффективно он работает на предприятиях?

Успешные сценарии использования GenAI

Маркетинговые и рекламные компании сегодня являются крупнейшими пользователями генеративного ИИ, и на то есть веские причины: они легко видят, как GenAI может помочь их бизнесу, и эта технология работает на них.

Небольшая компания Nextvoo, занимающаяся продажей оборудования для видеоконференций, за шесть месяцев создала клиентскую базу из более чем 2600 клиентов благодаря обучению генеративного ИИ анализу текста и изображений и дальнейшему его применению. В результате этого автоматизированного исследования GenAI выявил высококачественных клиентов, которые с наибольшей вероятностью приобретут продукцию компании. В итоге объем продаж составил 20 млн. долл.

В издательском деле компании используют генеративный ИИ для прогнозирования наиболее вероятных тем книг, которые могут стать бестселлерами. Они применяют предиктивную аналитику GenAI для исследования тем, названий и реакции читателей.

В автосервисах AAA время реагирования на экстренные вызовы сократилось на 10% благодаря использованию голосового и текстового генеративного ИИ, который оптимизировал звонки и автоматизировал процесс экстренного реагирования.

Почему эти сценарии сработали?

Во всех этих случаях у компаний была конкретная бизнес-проблема, для решения которой они хотели применить GenAI, — проблема, успех решения которой можно было четко измерить в ощутимых показателях.

Эти компании инициировали свои сценарии использования в тех областях бизнеса, где риск неблагоприятного исхода в случае неэффективности GenAI был невелик. В худшем случае им пришлось бы продолжать самостоятельно прорабатывать перспективы продаж, изучать «вручную», какой будет следующая книга-бестселлер, или мириться с чуть более длительным временем реагирования на сигналы бедствия автомобилистов. Отказ от использования GenAI не привел бы к краху их компаний.

Примеры фальстартов GenAI

В августе 2023 г. издания Gannett запустили GenAI для создания контента в своих новостях, и несколько статей были опубликованы с ошибками и содержали плохо написанный контент. Эти статьи были широко осмеяны в социальных сетях.

В сфере юриспруденции один адвокат попал в неприятности, когда с помощью ChatGPT изучил прецедентное право для обоснования своей позиции, но обнаружил (вместе с судьей), что шести из приведенных им дел не существует.

В декабре 2023 г. газета New York Times подала в суд на OpenAI и Microsoft за предполагаемое нарушение авторских прав. Times утверждала, что компании использовали решение OpenAI для анализа ее контента и стилистических элементов. Это дело о нарушении авторских прав и добросовестном использовании сейчас находится на рассмотрении и может качнуться в любую сторону.

Почему произошли эти фальстарты GenAI?

Компании переоценили степень зрелости GenAI. Бизнес-правила этих проектов не обеспечили адекватной проверки контента на достоверность и лингвистическую корректность. Неясно, каков был стандарт точности для этих проектов, но ясно, что она была недостаточной. Обеспечение качества, итеративное тестирование и доработка бизнес-правил требовали больше времени, но проекты получили «добро» на запуск в производство раньше, чем были готовы.

В других случаях, таких как иск NY Times о нарушении авторских прав, недостаточными были юридические и нормативные ограждения. Юридические прецеденты и законотворчество всегда отстают от технологий. Поэтому перед внедрением проекта GenAI следует проконсультироваться с юристами, аудиторами и регулирующими органами по всем потенциальным юридическим и этическим проблемам, которые могут возникнуть в результате его реализации.

Резюме

Обеспечение того, чтобы проект GenAI выполнял свою бизнес-миссию, давал точные результаты и действовал в рамках правовых, регулятивных и этических норм, является основной проблемой для CIO при внедрении GenAI.

Тем не менее, мы уже понимаем четыре вещи:

  • Лучше всего начинать проекты GenAI с небольших, достижимых и измеримых бизнес-целей, в которых заинтересованы все сотрудники компании.
  • Итеративное QA-тестирование, постоянная доработка моделей ИИ для повышения точности и т. д. должны выполняться неустанно и непрерывно.
  • Проекты ИИ следует начинать в тех областях бизнеса, где фальстарт или сбой GenAI не приведет к катастрофе.
  • Установке юридических и нормативных барьеров следует уделять не меньше внимания, чем обеспечению точности и релевантности результатов работы GenAI.