Sherlock Platform IT-платформа для коммуникаций в мессенджерах

Внедрение генеративного ИИ — свежие обсуждения на «ЦИПР» Сегодня последний день конференции «Цифровая индустрия промышленной России» (ЦИПР), одно из крупнейших мероприятий в области цифровой экономики России. Послушали сессию газеты «Ведомости» про внедрение генеративного ИИ. Основные выводы из сессии: Автоматизация с помощью генеративных моделей сегодня очень востребована компаниями из разных отраслей бизнеса. Интересны решения для изменения существующих или запуска новых бизнес-процессов. К примеру, предиктивная диагностика оборудования, анализ логистики, разработка новых химических формул — генеративные модели, которые работают с инженерными знаниями. Но реальных кейсов пока очень мало. А вот в клиентском сервисе генеративные модели используются часто — к примеру, оценка резюме, обработка клиентских заявок. Технологии ИИ в данный момент не приведут к сокращению штата сотрудников, сейчас нет данных, которые бы обосновывали такое сокращение. ИИ должен сохранить и усилить естественный интеллект, поэтому второй поток решаемых задач связан с привнесением дополнительных профессиональных качеств в текущую деятельность разных специалистов. К примеру, помочь программисту с написанием кода, менеджеру по продажам с ведением деловой переписки, руководителю с генерацией гипотез и составлением резюме совещаний. Собственные LLM-модели на российском рынке готовы разрабатывать единицы — это слишком дорого, не очевиден возврат инвестиций и эффективность от внедрения ИИ. Если подробнее, то есть проблемы с оборудованием, необходимой инфраструктурой, с квалификацией или количеством специалистов, владеющих нужными навыками. Отдельно стоит отметить отсутствие чёткой цели внедрения ИИ — если нет понимания, какую проблему можно решить с помощью ИИ, то будет непонятно как оценить ценность. Большой вопрос к качеству данных, которые используются для обучения ИИ. Необходимо их генерировать, создавать синтетические, очищать, т. е. предварительная подготовка данных требует большого количество времени и ресурса сотрудников. Важным моментом является также сопротивление персонала внедрению ИИ. К примеру, сотрудник попробовал дома написать текст с помощью ChhatGPT, был недоволен результатом и решил, что ИИ — это полная ерунда. И с таким предвзятым отношением персонала обязательно нужно работать. Совершенно точно, такой класс систем как цифровые помощники будет использоваться повсеместно. И в заключении сессии прозвучала следующая гипотеза: через 3 года только премиальным клиентам будет доступно голосовое общение с операторами, а клиенты из массового сегмента смогут пообщаться с компанией только через «умного» чат-бота. Гипотеза представляется очень правдоподобной, и против общего хода развития технологий идти бессмысленно. Поэтому задача компаний, в том числе команды Sherlock Platform, сделать чат-ботов максимально быстро помогающими клиентам, так как ситуации бывают разными и есть случаи, когда ответ, причём правильный и достаточный, человек должен получить мгновенно.

Новая эра искусственного интеллекта в Microsoft 20 мая Microsoft официально представила новый бренд ноутбука Copilot Plus PC с ОС Windows и встроенной аппаратной поддержкой ИИ и функциями на основе ИИ. Производить эти ноутбуки будут партнёры Microsoft: Dell, Lenovo, Samsung, HP, Acer и Asus. Сама компания Microsoft представила два собственных ноутбука в рамках этой линейки. В ноутбуках Copilot Plus PC будет использоваться более 40 ИИ-моделей, которые войдут в Windows 11, GPT-4o также будет включён в Copilot. Одна из функций, про которую на презентации рассказал гендиректор Microsoft Сатья Наделла, называется Recall — при её включении ИИ будет запоминать все действия пользователя на его компьютере, что позволит всегда находить информацию, которая нужна, даже если смотрел, не помню на каком сайте, эту статью пару месяцев назад. С одной стороны, Microsoft Copilot Plus PC является значительным шагом в популяризации технологии ИИ, позволяя сделать её частью повседневной жизни людей. Это главный и, пожалуй, единственный плюс. Так как, с другой, вопросы ИИ сейчас являются остро дискуссионными в плане безопасности данных и этических моментов, и, скорее всего, Microsoft, несмотря на всё своё могущество, ещё столкнётся с юридическими проблемами. Можно считать, что данный шаг является принципиально успешным только в плане того, что Microsoft стала инициатором реализации именно аппаратного воплощения технологии повсеместного использования ИИ. В случае же урегулирования вопросов безопасности и этики, что невозможно сделать быстро и однозначно, такое решение могло бы в принципе изменить рынок ноутбуков.

Подборщик автомобильного масла в Telegram на основе чат GPT В этом месяце мы запустили чат-бот в Telegram на основе chatGPT для подбора товаров для автомобилистов. Нашему клиенту — российскому представительству одного из ведущих мировых брендов в производстве моторных масел был необходим чат-бот в мессенджере, с помощью которого клиенты смогут быстро подбирать подходящую для их автомобиля продукцию. На сайте компании работает подборщик с множеством параметров. Но заполнять форму с множеством полей были согласны не все клиенты. Задача состояла в том, чтобы реализовать более быстрый подборщик, в котором клиент сможет, к примеру, проверить, правильно ли он выбрал автопродукцию, непосредственно перед покупкой. Команда SherlockPlatform решила разработать чат-бот в Telegram, как самом популярном среди клиентов компании мессенджере, и использовать chatGPT, который может пообщаться с клиентом и уточнить у него необходимые параметры для выбора продукции, а затем обратиться к базе данных компании и выдать список подходящих товаров из каталога. Важный момент, в котором помогает chatGPT — он учитывает возможность написания параметров с орфографическими ошибками, опечатками, сокращениями и может эти данные уточнить и исправить написание. В проекте было два непростых момента. Во-первых, chatGPT было необходимо привести каталог продукции компании к воспринимаемому форматы. А, во-вторых, нужно было настроить обмен данными между библиотеками на разных языках — Python у GPT и C# у заказчика. Обе задачи удалось успешно решить. Подробнее про этот кейс на нашем сайте.