1. Генеративный ИИ для креативных задач

Сейчас создание программного обеспечения с помощью генеративного ИИ считается одним из наиболее перспективных направлений. Такие инструменты помогают повысить производительность, улучшить качество кода и сократить количество ошибок. По словами Дженсена Хуанга, СЕО Nvidia, в будущем ИИ заменит разработчиков в процессе написания кода, что делает изучение программирования необязательным.

Российские ИТ-компании активно работают над новыми продуктами и улучшением существующих. Например, у «Яндекса» и «Сбера» появились нейросети и сервисы для генерации контента. При этом, генеративный ИИ успешно применяется не только в творческой среде. Например, в апреле 2024 года вышло исследование, в котором говорится, что российские нефтегазовые компании с помощью ИИ смогут повысить производительность труда и эффективность производства — и заработать до 343 млрд рублей в год. Отчет показывает, что процессы, связанные инженерией и техническими вопросами, могут быть автоматизированы до 59%. Также есть вероятность снизить трудозатраты работников в сфере инженерии на 57%.

2. NLP (Natural Language Processing)

Чат-боты становятся все более эффективными благодаря использованию NLP и лингвистических моделей, которые позволяют им понимать и обрабатывать естественный язык пользователя. 76% россиян предпочитают общаться с компаниями через голосовые интерфейсы, а это обеспечивает клиентам более быструю и удобную связь с брендом. Развитие голосовых интерфейсов помогает замещать сервисные функции, связанные с клиентскими запросами и взаимодействием с ними. Это позволяет создавать автоматизированные голосовые помощники и системы, которые могут принимать и обрабатывать заказы, предоставлять информацию и выполнять другие функции без участия сотрудника. Так Starbucks внедрил голосового помощника в свое мобильное приложение для заказа напитков и еды. Пользователи могут просто наговорить свой заказ, а голосовой помощник обработает запрос, проведет оплату и отправит заказ в выбранную кофейню.

Технологии NLP также могут применяться для автоматизации контакт-центров, замещения сотрудников в зонах приема посетителей и встреч с клиентами. Розничная сеть Walmart внедрила чат-бота на своем сайте с функцией NLP, чтобы помогать покупателям с выбором товаров и отвечать на часто задаваемые вопросы. Это повысило эффективность работы и сократило расходы на персонал.

3. Аудит с помощью роботов, RFID-метки, интернет вещей, дроны

Роботы проводят проверку документов и данных с более высокой точностью и скоростью, чем человек. Этим воспользовалось Национальное бюро кредитных историй (НБКИ). ИИ помог разработать PD-скоринг, который оценивает вероятность, что кредит не будет погашен. Модель анализирует последовательность событий в кредитных историях человека: заявки, выдача кредитов, платежи, и с помощью нейросетей прогнозирует возможные просрочки свыше 90 дней.

Технологии RFID-меток и интернета вещей (IoT) тоже создают системы, способные работать без прямого участия человека. Когда речь идет об IoT, важно помнить, что здесь ключевую роль играет не только аппаратная оснастка, но и протоколы передачи данных и программное обеспечение. В России есть потенциал для успешного развития IoT на собственных производственных мощностях — с акцентом на энергосбережение, протоколы передачи данных и безопасность. IoT помогает улучшить эффективность производства, путем сбора и анализа данных, прогнозирования отказов оборудования и создания цифровых двойников предприятий. Например, в области доставки эти технологии помогают отслеживать грузы и маршруты доставки, оптимизировать процессы логистики и сокращать затраты.

Дроны в логистике, сельском хозяйстве и геодезии автоматизируют и улучшают процессы: используются для мониторинга доставки товаров, инвентаризации и других задач. Amazon Prime Air начал использовать дроны для доставки товаров в Калифорнии и Техасе. Дроны обеспечивают быструю и эффективную доставку, сокращая время и затраты на логистику. В России с похожей функцией создан робот-курьер Yandex.Rover, который доставляет товары наземным способом.

Процессы полностью без человека — это часто несбыточная мечта. Например, есть автоматические кассы или системы обслуживания — кофемашины, которые по QR-коду выдает кофе. Уже здесь мы периодически сталкиваемся с банальными поломками и ошибками в работе системы. Возле таких «автономных» аппаратов всегда есть техники, которые могут отменить транзакцию, что-то исправить или налить клиенту кофе вручную. То есть без человека процесс все равно пока не построить.