Тихата революция: Как генеративните ИИ модели ще променят бизнеса

Въвеждането на генеративни модели с изкуствен интелект ще донесе до 4,4 трилиона долара годишно на световната икономика, ще промени цели индустрии и ще освободи много работници от рутинни задачи. Как, къде и за какво фирмите ще могат да използват тези супермощни инструменти?

На прага на голямата трансформация

„През последните няколко години станахме свидетели на тиха революция в изкуствения интелект. Днес започва нова вълнуваща ера. Достъпът до информация, създаването на съдържание, удовлетвореността на клиентите, самите принципи на правене на бизнес – всички тези области са изправени пред фундаментални промени“, смятат експертите на консултантската компания Accenture, описвайки ситуацията на пазара на генеративен изкуствен интелект.

Генеративният ИИ е вид изкуствен интелект, който позволява създаването на различно съдържание, например текстове, изображения, музика и видеоклипове. Част от генеративния ИИ са LLM ( large language models), или големитe езикови модели. Един от най-ярките примери за LLM е ChatGPT. През 2023 г. чатботът се превърна в най-бързо развиващата се услуга в историята: в рамките на два месеца след стартирането му 100 милиона души вече го използваха. В областта на генерирането на изображения в момента най-популярния генеративен ИИ модел е Midjourney.

Понастоящем пазарът на генеративния изкуствен интелект се намира в повратна точка. По последни данни на Bloomberg Intelligence обемът му е около $40 млрд. Анализаторите прогнозират експлозивен ръст на пазара от 32 пъти до $1,3 трилиона до 2032 г.

Факт е, че бизнесите по света започват да обръщат все повече внимание на генеративния ИИ. По принцип първоначално много често тази нова технология се възприемаше като забавление или дори заплаха. Но възприятието с течение на времето постепенно се измести към практическия интерес. Сега компаниите започнаха да търсят различни начини да включат генеративните ИИ модели в своите операции.

Корпорациите, използващи тази технология, ще увеличат производителността си, ще ускорят научноизследователската и развойна дейност, ще опростят разработването на нови бизнес модели и ще повишат нивото на персонализиране на клиентското изживяване, смятат експертите на Boston Consulting Group (BCG). В резултат на това, продължават те, генеративният ИИ ще трансформира цели сектори на икономиката.

В същото време компаниите днес се нуждаят от ясни стратегии при използването на ИИ, за да могат да заемат лидерски позиции на пазарите след пет години. В този смисъл изглежда, че стратегии, насочени към изграждане на непрекъснат процес в рамките на бизнеса за тестване и анализиране на нови начини за използване на генеративен ИИ, е необходим елемент за поддържане на лидерството в дългосрочен план.

Проблеми на популярните модели и решения

Генеративните ИИ технологии се развиват толкова бързо и са толкова мащабни по своето значение, че бизнесът в момента се намира в ситуация на неопределеност. Компаниите имат интерес да експериментират, виждат голям потенциал, но засега няма много примери за практическо използване и са малко доказалите се решения.

Освен това някои характеристики на генеративния ИИ, например липсата на строг детерминизъм в резултатите от работата на моделите, внася по-голяма степен на несигурност. И в момента бизнесът използва софтуер, написан на базата на традиционни алгоритми, които винаги дават предвидими резултати.

Съществуват и други ограничения, които не позволяват на бизнеса да използва ChatGPT и други невронни мрежи в оригиналната им форма, за да намират подходящи решения. Едно от ограниченията е производителността, която не винаги позволява на невронните мрежи да решават проблеми в реално време, като например говоренето по телефон.

Освен това, поради ограниченията в обема на контекста, ChatGPT понякога не взема предвид някои подробности от заявката на потребителя, което пречи на последователното разсъждение на модела. Някои LLM не могат да работят с големи обеми документи и данни, а също така „забравят“ контекста на дългите диалози. За да се преодолее това ограничение, при решаването на практически задачи се изисква използването на редица допълнителни инструменти.

Тъй като LLM работят в облачна инфраструктура, друга грижа е поверителността и защитата на личните данни. В процеса на взаимодействие с потребителя, невронната мрежа е в състояние да получи чувствителна информация, която може да се използва без съгласието на лицето.
Подобни ограничения тласкат пазара към създаване на инструменти за взаимодействие, тоест решения, пригодени за конкретни задачи.

Какви инструменти променят работния процес в компаниите?

През 2023г година започнаха да се появяват първите решения за работа с генеративен ИИ. Това са спомагателни инструменти, които ви позволяват по-ефективно да се взаимодейства с изкуствения интелект.

През май Adobe представи Generative Fill за Photoshop, инструмент, базиран на ИИ модела на Firefly. Той ви позволява редактиране на изображения – добавяне или премахване на обекти, създаване на фонове, разширяване на граници с помощта на прости текстови заявки. Те могат да бъдат въведени в специално поле в панела, който се появява след като се селектира част от изображението.

На 29 август Google стартира Duet AI в тестов режим, – асистент с ИИ за работа с приложения в Workspace: Gmail, Docs, Meet, Sheets, Slides. Duet AI изглежда като чат, в който можете да оставите заявки, например, за съставяне на презентация за резултатите от тримесечието. Duet AI ще се възползва от цялото налично съдържание от имейли, документи, електронни таблици и бързо ще създаде презентация с текст, диаграми и изображения.

Microsoft разработва подобен инструмент. Нарича се Copilot и ви помага да работите с Outlook, Excel, Word и PowerPoint , например за създаване на презентации, анализиране и визуализиране на данни от електронни таблици, почистване на входящата ви кутия за броени минути. В момента продуктът е в ранен достъп.

В този смисъл все повече ще нараства важността за разработване на помощни инструменти – асистенти за фирми от всякакъв мащаб, които да могат да съчетават LLM, дифузионни модели за генериране на изображения, подобни на тези в Midjourney, генеративни модели за синтез на реч и модели за разпознаване на реч в сравнително елементарен за използване интерфейс. Всички услуги ще могат да се се предлагат под формата на приложения, които да позволяват решаването на такива проблеми като изготвяне на протоколи от срещи, QA на масиви от информация, пренаписване, транскрибиране и озвучаване на текстове и др, а също така да умеят да създават изображения, подкасти и да изготвят аналитични доклади. Така ще може да се генерира среда за стартиране на ИИ приложения, които да решават приложни проблеми. „Под капака“ на такъв асистент ще има една или няколко невронни мрежи и приложения, работещи с тях, пригодени за конкретни видове задачи. Например изготвяне на презентации или анализ на договори.

Освен LLM моделите, системите за генериране на изображения и реч, помощните инструменти ще могат да съдържат системи за индексиране и търсене в големи бази данни, конвертиране на данни в различни формати и т.н.

В Accenture са уверени, че по-нататъшното развитие на технологиите и инструментите за взаимодействие с генеративните ИИ ще доведе до факта, че самата концепция за „работа“ ще бъде преосмислена и всяка работна функция ще бъде преформулирана.

Функциите ще бъдат разделени на два типа задачи: такива, които могат да бъдат автоматизирани и поверени на машина, и такива, които изискват човешко участие. Според експертите на Accenture в резултат на това, повечето работници в бъдеще ще си имат „втори пилот“ – асистент с изкуствен интелект. По техни изчисления 40% от работното време в различни сектори на икономиката ще може да бъде автоматизирано.

Как бизнесът използва генеративен ИИ

В McKinsey са изчислили, че използването на генеративен ИИ ще добави между 2,6 трилиона и 4,4 трилиона долара годишно към световната икономика. За сравнение: БВП на Обединеното кралство през 2021 г. беше 3,1 трилиона долара. По всяка вероятност един от основните бенефициенти на технологичната революция ще бъде банковият сектор. Благодарение на генераративния изкуствен интелект финансовите институции ще могат да получат допълнителни 200–340 милиарда долара годишно.

„Банките отдавна се възползват от ИИ, особено в маркетинга и обслужването на клиенти. Генеративният ИИ може да донесе допълнителни ползи на отрасъла, например автоматизиране на част от процеса на управление на риска“, отбелязват анализаторите на McKinsey.

Ето и някои прогнози според консултантските компании Bain & Company и Accenture къде ще се използват в най-голям процент от работното време генеративните ИИ модели по отрасли и функционални отговорности:

Дял на работните часове, които могат да бъдат автоматизирани благодарение на генеративен ИИ (по отрасли):

администриране на бизнес процеси – 40%,
образование – 38%,
финанси – 36%.

Пропорция на работното време, което може да бъде автоматизирано благодарение на генеративен ИИ (по функционални отговорности):

мениджъри и финансисти – 40%,
адвокати – 37%,
IT специалисти – 37%.

Сектори с най-голям потенциал за генеративен ИИ:

банкиране – 54% от работното време има висок потенциал за автоматизация,
застрахователно дело – 48%,
разработка на софтуер – 36%.

Примери как банките вече активно експериментират с генеративен ИИ

В Morgan Stanley се опитват да адаптират големия езиков модел GPT-4 за финансови консултантски задачи. Невронната мрежа, допълнена от редица инструменти, като векторни бази знания, работи със 100 хиляди вътрешни документа на банката. В резултат на това той може да отговори на въпроси като “Кои са основните конкуренти на IBM?” или „Каква е прогнозата за резултатите на Alphabet тази година?“

В JPMorgan използват LLM, обучен на всички речи на представители на Федералния резерв от 1998 г. насам, за да прогнозират бъдещи действия на регулатора, свързани със затягане или облекчаване на паричната политика.

В Goldman Sachs използват генеративен ИИ малко по-различно. Топ банковите мениджъри определят появата на мощни генеративни ИИ системи като революция, сравнима с изобретяването на печатарската преса от Гутенберг. Те смятат, че генеративният ИИ, подобно на печатарската преса навремето, ще направи огромен пробив в разпространението на знания и информация. По тази причина банката създава свой собствен чатбот – ChatGS. Основната му цел е да съхрани и прехвърли ценните корпоративни знания, които често се намират само в главите на експертите и ключовите служители и могат да бъдат загубени, след като те напуснат компанията.