Популярность нейросетей в бизнесе можно сравнить с волной энтузиазма вокруг интернета в начале 2000-х годов. Сейчас, как и тогда, бизнес трансформируется: нейросети обещают улучшить эффективность бизнес-процессов, прогнозировать рыночные тренды и персонализировать взаимодействие с клиентами. В этой статье разбираемся, как нейросети могут помочь бизнесу уже сегодня.
У предпринимателя есть три варианта применения нейросетей:
- использовать уже существующие на рынке бесплатные и платные модели;
- создать и обучить собственную модель для решения конкретных бизнес-задач;
- построить в целом бизнес на нейросетях, то есть продавать обученные модели другим.
Публичные модели нейросетей
К этому сегменту относятся доступные всем сервисы. Они бывают бесплатными и платными. Но, как правило, бесплатный функционал значительно ограничен. Наиболее популярны в этом сегменте — генеративные нейросети. Например, это различные чаты, разработанные на модели GPT и умеющие генерировать текстовый контент, а также сервисы, которые могут по описанию создавать иллюстрации и дизайн. Подобный функционал решает многие задачи в маркетинге и SMM.
Рассмотрим подробнее, что могут публичные нейросети:
- Создавать текстовый контент и контент-планы, писать статьи, отвечать на сообщения и письма клиентов, делать нейминг, готовить SEO-тексты и описание товаров для маркетплейсов.
- Генерировать уникальные иллюстрации на основе текстовых запросов, создавать логотипы, дизайн упаковки, элементы фирменного стиля, разрабатывать оформление социальных сетей, идеи и мудборды для вдохновения.
- Придумывать рекламу для таргета.
- Анализировать результаты рекламных кампаний.
- Переводить тексты на другие языки в реальном времени.
- Распознавать объекты на фотографиях или видео.
- Анализировать привлекательность сайта с точки зрения и посетителя, и разработчика.
Это важные, но далеко не все возможности открытых нейросетей. В большинстве случаев успех взаимодействия с ними будет определяться правильно сформулированным запросом — промптом. Важно понять принципы работы нейросетей и научиться взаимодействовать с ними на их языке, чтобы не разочароваться.
Собственные модели нейросетей
Действовать более прицельно и решать специфические задачи позволяют модели, обученные на собственных данных бизнеса. Спектр таких задач широк: от анализа данных и автоматизации клиентского сервиса до оптимизации логистики и управления финансовыми рисками.
Компании обучают и внедряют нейросети:
- Для прогнозирования спроса и анализа рынка. Нейросети могут анализировать огромные объемы данных о продажах, клиентах и конкурентах. Это помогает принимать более обоснованные стратегические решения. Например, розничные сети используют нейросети для прогнозирования спроса на товары. Агентства недвижимости с их помощью могут оценивать стоимость объектов.
- Для персонализации маркетинга и обслуживания клиентов. Нейросети анализируют данные о поведении клиентов и их предпочтениях. Это позволяет предлагать индивидуальные рекомендации и услуги. Например, интернет-магазины используют нейросети для персонализации предложений, что повышает конверсию.
- Для автоматизации бизнес-процессов. Нейросеть хорошо справляется с рутинными задачами и позволяет их оптимизировать. Например, может автоматически классифицировать электронные письма по типу запроса или обращения, что помогает в их дальнейшей обработке и рассылке.
- Для принятия решений на основе данных. Нейросети могут выявлять ключевые тренды и возможности на рынке. Например, на основе таких данных авиакомпания может запустить новые направления для полетов.
Чтобы внедрить собственные модели, необходимо подключить профессионалов, выделить бюджет и подготовить данные, на которых модель будет обучаться. Это затратно, но может принести хороший результат и существенно повлиять на экономию ресурсов в будущем.
Выводы
Важно понимать, что нейросеть — не волшебная палочка. Ей нужен человек, который будет давать качественные данные, настраивать параметры и оценивать результат, сверяясь со своим жизненным опытом. Являясь мощным инструментом для современного бизнеса, нейросети меняют рынок. Преимущество будет у тех компаний, которые научатся их использовать.
