20 июня 2024 г.

Продолжение. Начало тут

Тренд № 1. Демократизация генеративного ИИ

Демократизация генеративного ИИ — процесс удешевления, распространения и увеличения доступности ИИ-решений для широкого круга пользователей и организаций, обычных граждан и малого и среднего бизнеса. Демократизация происходит благодаря распространению Low-code и No-code сервисов, развитию свободно распространяемых решений, доступности облачных вычислений и специальных инструментов машинного обучения (Auto ML).

Gartner: генеративный ИИ занимает первое место среди ИИ-решений, внедряемых в организациях (30% глобальных компаний уже используют инструменты генеративного ИИ).

Демократизация ИИ позволяет использовать возможности ИИ большому числу организаций и сотрудников, снизить барьеры для использования ИИ, сократить расходы и использовать ИИ в связке с внутренними базами знаний организаций через механизмы RAG*, prompt tuning, PEFT (Parameter-Efficient Fine-Tuning)** и другие. Облачные вычисления и доступность высокопроизводительных вычислительных ресурсов по требованию позволяют пользователям с различным уровнем экспертизы в ИИ использовать мощные вычисления без необходимости владения собственными инфраструктурами.

Большую роль в демократизации ИИ сыграл бум больших языковых моделей в 2023 году, когда доступ к нейросетям получили сотни миллионов людей по всему миру за небольшую стоимость — 90% потребностей пользователей закрываются «из коробки» без необходимости обучения.

Начиная с 2022 года появилось большое количество сервисов и платформ, которые предоставляют большие языковые модели «из коробки» в интерфейсе чат-бота или через API.

Благодаря таким инструментам, как YandexGPT или GigaChat, любой человек, не обладающий специальными знаниями в области машинного обучения, теперь может использовать технологию в качестве ассистента для решения рутинных задач.

Эффекты от адаптации*

  • Улучшение клиентского опыта — 3*
  • Операционная эффективность — 1*
  • Управление талантами — 2*
  • Рост и трансформация бизнеса — 4*
  • Управление рисками — 1*

* Максимальная оценка — 4.

Кейсы адаптации тренда в России

  • Нейро от Яндекса. Нейро — сервис Яндекса, объединяющий возможности поиска и генеративных нейросетей. Нейро понимает естественный язык общения, при вводе запроса не нужно подбирать формулировки.
  • GigaChat от Сбера. GigaChat — диалоговая ИИ-модель Сбера, которая умеет. взаимодействовать с пользователем в формате диалога, писать код, создавать тексты и картинки по запросу.
  • CatBoost от Яндекса. CatBoost — открытая программная библиотека, разработанная компанией Яндекс и реализующая уникальный патентованный алгоритм построения моделей машинного обучения, использующий одну из оригинальных схем градиентного бустинга.
  • LightAutoML от Сбера. LightAutoML — Python-библиотека Сбера с открытым исходным кодом, предназначенная для автоматизированного машинного обучения. Она разработана как легкая и эффективная для различных задач с табличными и текстовыми данными.
  • Cotype от MTS AI. Cotype — большая языковая модель MTS AI для бизнеса, которая ускоряет подготовку текстов, поиск и анализ информации. Cotype не требует дообучения и готова начать работу сразу после установки.

Тренд № 2. Новые бизнес-модели и сервисы на основе ИИ

Новые бизнес-модели и сервисы на основе ИИ — использование ИИ как возможности для компаний преодолеть прежние барьеры, провести глубокие изменения, разработать инновационные бизнес-модели и запустить совершенно новые сервисы.

INFOTECH: 66% компаний, решивших инвестировать в ИИ до конца 2024 года, ожидают, что ИИ окажет положительное влияние на бизнес-процессы организации.

ИИ способен не только кратно повышать эффективность бизнес-процессов, но и кардинально менять бизнес-модели. Искусственный интеллект переворачивает привычное представление о том, что может быть достигнуто с помощью технологий. Генеративный ИИ дает возможность принципиально по-новому работать с информацией и контентом.

Появляются сервисы, доступные для решения распространенных задач.

По оценкам экспертов экономический эффект только от снижения операционных расходов российских организаций благодаря внедрению ИИ по итогам года составит 400 млрд рублей, а к 2025 году превысит 1 трлн рублей. Например, в «Сбере» искусственный интеллект внедрен уже более чем в 70% бизнес-процессов.

Решения ИИ со временем превращаются в платформенные и сервисные. Это уже произошло с видеоаналитикой, биометрией, рекомендательными сервисами.

Эффекты от адаптации*

  • Улучшение клиентского опыта — 3*
  • Операционная эффективность — 3*
  • Управление талантами — 1*
  • Рост и трансформация бизнеса — 4*

* Максимальная оценка — 4.

Кейсы адаптации тренда в России

  • Doma.ai от Сбера. Онлайн-платформа Doma.ai от Сбера автоматизирует все процессы управления жилым фондом — от сбора платежей до общения с жителями, ресурсоснабжающими организациями и государственными органами. Позволяет управляющей компании отслеживать уровень удовлетворения жителей услугами, а жителям — оплачивать коммунальные услуги и направлять обращения в службу поддержки.
  • Webiomed от К-Скай. Платформа прогнозной аналитики Webiomed от К-Скай позволяет анализировать структурированные электронные медицинские документы при помощи решений ИИ и предиктивной аналитики для оценки рисков возникновения и развития различных заболеваний и нежелательных событий у пациентов.
  • Маркетплейсы. Все современные российские маркетплейсы и платформы используют ИИ для связи продавцов и покупателей, ценообразования, прогноза спроса, планирования складских остатков и т. п.

Продолжение следует

Источник: Ассоциация ФинТех