Как технологии искусственного интеллекта используются в процессах разработки и к чему это может привести.
«Этот текст написан нейросетью» — так теперь звучит страх любого заказчика, который заплатил за человеческий труд, а получил то, что получил...
Безусловно, отрицать появление новых технологий и необходимость внедрения их в процессы разработки некорректно, но и придерживаться принципа, что «теперь нейросети и роботы всё будут делать за нас» тоже неправильно. В этой статье с коллегами из SimbirSoft порассуждаем о том, как технологии искусственного интеллекта используются в процессах разработки и к чему это может привести. Тем более Gartner отмечает, что разработка с применением ИИ-инструментов на разных стадиях жизненного цикла ПО уже набирает обороты во всем мире и к 2028 году может достигнуть 75%.
Для каких задач бизнес уже использует ИИ
По данным опроса «Яков и партнеры» (ранее McKinsey в России), 20% российских компаний используют генеративный искусственный интеллект для решения тех или иных задач. НИУ ВШЭ сообщает, что 65% опрошенных организаций применяют ИИ в тестовом режиме, изучая и оценивая возможности решений для их бизнеса. Однако на ИИ пока готовы тратить не более 1% от общих затрат на внедрение цифровых технологий.
В мировой практике прогноз более оптимистичный. По данным опроса консалтинговой компании Ernst&Young, 99% CEO планируют инвестировать в генеративный ИИ (GenAI), а 70% считают, что без этого потеряют стратегическое преимущество над конкурентами. В 2023 году венчурные инвесторы вложили в GenAI свыше $36 млрд, что более чем в два раза превышает показатели 2022 года. Это позволяет прогнозировать рост количества продуктов с ИИ.
И мировые, и российские компании сходятся в запросе на готовые «коробочные» ИИ-решения и использовании открытого ПО для внутренней разработки. Хотя так или иначе все понимают, что это потребует доработки и настройки под их специфику.
Тем не менее модели становятся более доступными: компании готовы делиться опытом и даже открывают доступ к API, предоставляя набор готовых инструментов. Российский бизнес отдает предпочтение преимущественно отечественным продуктам: 82,4% выбирают технологические решения для распознавания и синтеза речи, 60% — системы с использованием биометрии, компьютерного зрения и машинного обучения.
Таким образом, ИИ уже сегодня помогает бизнесу:
- распознавать и обрабатывать разные типы данных — фото, видео и аудио, а значит, контролировать состояние объектов, предупреждать аварийные ситуации и повышать безопасность;
- обрабатывать и анализировать большие объемы данных, помогая принимать управленческие решения для оптимизации и роста эффективности производственных и бизнес-процессов;
- создавать и адаптировать контент под разные цели и аудитории;
- прогнозировать действия покупателей и составлять персональные предложения на основе анализа интересов аудитории.
На подходе — ИИ-решения для генерации кода в ИТ, проектирования в строительстве и промышленности.
Самая полезная, на наш взгляд, стратегия взаимодействия с ИИ — рассматривать его как помощника для ускорения и повышения эффективности человеческого труда. Результат работы специалиста, который использует нейросети и знает, как это делать правильно, всегда будет лучше того, что создан только нейросетью.
Как ИИ-технологии используются в ИТ-компаниях
По оценкам экспертов, ИИ-помощники могут сэкономить 10–15% рабочего времени специалистов, прежде всего на выполнении рутинных задач.
● Самый простой вариант применения ИИ — оптимизация и ускорение внутренних процессов, поддерживающих скорость и качество работы.
Например, мы часто проводим обучающие занятия для коллег, в том числе с участием приглашенных экспертов, встречи для обсуждения стратегических и/или операционных задач компании и другие мероприятия. Чтобы зафиксировать и распространить важную информацию среди сотрудников, ведем аудиозапись. Для автоматизации процесса обработки аудио и перевода его в текст мы создали ИИ-сервис. Для этого использовали готовые наработки — две модели: одна из них переводит звук в текст, вторая разбивает текст на предложения. Обработка такого текста занимает намного меньше времени, чем это было, когда аудиозапись расшифровывали вручную.
● Самое распространенное использование ИИ — генерация тестовых данных. Например, нейросети помогают быстро сгенерировать правдоподобные фамилии с нужным количеством символов...