5 ноября на инновационной площадке «Умный город» на ВДНХ состоялась презентация итогов фокусного исследования «Монитор технологий: ИИ-блок». Участники мероприятия обсудили изменения в сфере искусственного интеллекта, перспективы развития этого рынка, а также рассказали об инновационных кейсах применения технологий ИИ.
Первой выступила Евгения Тухтарова, руководитель аналитического направления РДТЕХ. Она представила результаты опроса о взглядах на ИИ-технологии. По имеющимся у нее данным, 1,5 млн человек используют чат-боты, 41% пользователей считают, что ИИ улучшит их жизнь.
Исследование показало, что 75% потребителей контента обеспокоены дезинформацией с помощью ИИ. Люди чаще используют ИИ для ответов на сообщения, реже – для пересказа сложных текстов.
Искусственный интеллект в образовании – одна из ключевых тем презентации. Исследования ученых из Казанского университета показали, что 93% российских студентов хотят изучать ИИ. Более 40% желают помощи ИИ в создании индивидуального плана обучения, а 43% – в создании виртуальных моделей.
Несмотря на потенциал ИИ, многие студенты не готовы рассматривать его как приоритетный инструмент. 35% считают, что ИИ не заменит преподавателя, а 60% подчеркивают важность личного общения. 52% ценят дискуссии и критическое мышление, 48% – индивидуальную обратную связь.
85% студентов связывают трудоустройство с цифровой грамотностью, 61% считают, что ИИ улучшит успеваемость и доступность образования.
РДТЕХ провела опрос среди 250 студентов из 20 вузов. 70% студентов используют ИИ, причем студенты гуманитарных специальностей чаще, чем технических. 71,5% учащихся положительно оценивают влияние ИИ, но социальная роль ИИ воспринимается негативно.
Большинство студентов не боятся замены человека ИИ. 58% считают, что ИИ не заменит человека. Те, кто считает иначе, предполагают, что это произойдет лишь в долгосрочной перспективе.
В заключительной части студенты ответили на вопрос: на какие отрасли ИИ окажет наибольшее влияние? Здесь очевидными фаворитами стали ИT-сфера и образование, в то время как наименьшее воздействие ИИ окажет на область строительства.
Следующим спикером мероприятия стал Иван Савин, менеджер по работе с партнерами BSS, который представил единую омниканальную платформу анализа коммуникаций. В условиях стремительного развития технологий и увеличения объема данных компании ищут способы оптимизации и автоматизации своих процессов. Платформа, представленная докладчиком, позволяет анализировать чат-боты, голосовых ассистентов, мессенджеры, контакт-центры, офисы обслуживания и «умные» устройства.
Основные преимущества
На данный момент генеративные LLM модели уже способны консультировать по общим вопросам, помогать в создании формулировки любых текстовых документов, автоматически переводить текст и даже писать программный код.
Однако существуют определенные ограничения: самые известные решения, такие как ChatGPT, GygaChat, YaGPT, BARD, работают только из облака, их невозможно дообучать, а скорость ответа составляет несколько секунд, что не подходит для голосового обслуживания. Российские аналоги этих моделей примерно на год отстают по качеству от ChatGPT.
Open-source модели, например, GPT-2, ruGPT-3 и YaLM, можно развернуть на локальных серверах, обеспечивая высокую производительность. Однако требования к аппаратному обеспечению в сотни раз выше, чем у encoder-моделей. Дообучение таких моделей возможно, но для этого требуются огромные GPU мощности. Качество ответов «из коробки» значительно уступает облачным моделям. Кроме того, генеративные модели могут предоставлять недостоверную информацию, а проверить достоверность их ответов невозможно.
Что реализовано на данный момент
Компания BSS уже реализовала GPT-поиск по базе знаний. Возможности включают краткий ответ вида «Да/Нет», выдачу структурированного ответа из неструктурированных данных источника, предоставление консолидированного складного ответа на основании информации, содержащейся в различных источниках.
GPT-анализ качества коммуникаций включает аудит и выявление достижений и зон роста сотрудников, определение эмоциональной температуры и настроения оператора и клиента, формирование рекомендаций для улучшений, интерактивный анализ в режиме диалога с GPT-сервисом. Голосовой и чат-боты поддерживают использование GPT и LLM на любом участке диалогового сценария, обеспечивая высокое качество и точность ответов. Бот позволяет бесшовно переключаться между различными моделями GPT и LLM, делая взаимодействие более гибким и персонализированным. Пользователи могут получать ответы, адаптированные под конкретный контекст и их потребности. Поддержка RAG (Retrieval Augmented Generation) интегрирована на уровне визуального конструктора сценариев, что дает возможность легко загружать и удалять документы с контентом для ответов всего в несколько кликов мышью. Визуальный конструктор делает процесс настройки и управления сценариями интуитивно понятным и удобным. Отсутствие ограничений по размеру и количеству документов позволяет пользователям загружать любое количество материалов, не беспокоясь о лимитах. Удобное управление качеством ответов помогает пользователям контролировать и настраивать точность и релевантность предоставляемой информации, делая взаимодействие с ботом более эффективным и полезным.
Иван Мельников, директор по развитию продуктов ROBIN компании SL Soft представил новый продукт компании – «ROBIN. Ассистент». Это готовый программный продукт на базе платформы с набором стандартных и приобретаемых навыков под потребности бизнес-подразделений. Интерфейс данного ассистента реализован в виде чата. Задача продукта – разгрузить специалистов и взять на себя обработку большого объема информации.
Как это работает?
Пользователь отправляет запрос ассистенту на выполнение задачи на естественном языке, вносит входные данные для исполнения в экранные формы непосредственно в чате. Ассистент запускает настроенные процессы, программных роботов, диалоги с пользователями для выполнения задач в системах во внешнем или внутреннем контуре компании. Результаты решения задач выводятся в виде отчета или подготовленных ассистентом файлов.
Особенности продукта
Продукт использует технологии BPM, RPA, OCR, а также ИИ-модели. С помощью технологии искусственного интеллекта «Robin. Ассистент» классифицирует и обрабатывает обращения и документы, проводит проверку документов с помощью интеллектуальных правил, извлекает параметры и значения из текстов, совершает поиск и подготовку ответов на запросы по базе знаний, ищет решения по неструктурированной информации из различных источников, распознает разговорную речь и ведет диалоги в чат-интерфейсе.
Важной особенностью продукта является интеллектуальная обработка документов. Она представляет собой инструментарий для извлечения текстовых данных из изображений и сканов документов с использованием технологии оптического распознавания символов. С ее помощью можно распознавать и вносить необходимые данные из различной документации в «1С» и других системах, сверять данные в платежных поручениях, заполнять и формировать отчеты.
Автоматизация бизнес-процессов также является важным преимуществом «Ассистента». Иван Савин привел в пример запрос на командировку: сервис помогает избежать траты времени на занесение заявки в систему оформления, бронирование гостиницы и других рутинных процессов, ведь это будет реализовано в автоматическом режиме. «Ассистента» можно встроить в корпоративную систему и мобильное приложение.
Таким образом, искусственный интеллект продолжает активно развиваться и проникать в различные сферы жизни и бизнеса. Молодые люди видят в ИИ большой потенциал, особенно в образовании, но выражают опасения по поводу дезинформации и замены человека. Компании представили инновационные решения, которые могут значительно упростить и улучшить бизнес-процессы и взаимодействие с клиентами. Эти технологии открывают новые возможности для автоматизации и оптимизации бизнес-процессов.
