Олег Сажин (Content AI): «В 2024 году мы увидели множество примеров успешного использования ИИ, в том числе в России»

— Олег, какие ИИ-инструменты в настоящее время широко используются бизнесом, независимо от его масштаба и сферы деятельности? Насколько существенным был прорыв в этом направлении за 2024 год? В каких направлениях ИИ дает особенно ощутимые преимущества бизнесу?

— В 2024 году искусственный интеллект проходил стадию активного внедрения в отдельные процессы в различных отраслях. При этом в ходе реальной эксплуатации компании-разработчики продолжали активно экспериментировать с моделями и изучать пределы возможности технологий.

Улучшение языковых моделей, таких как GPT-4 и их российских аналогов YandexGPT, GigaChat сделало их более точными и адаптивными, что особенно заметно в специализированных задачах, например, понимании текста, извлечении данных.

Советник генерального директора Content AI Олег Сажин
Фото: Content AI

Зарубежные LLM – GPT-4o, Gemini 1.5, DeepSeek — за счет улучшенной архитектуры, способности к мультизадачности и гибкости достаточно уверенно могут анализировать разные виды информации — текстовую, графическую, аудио и видео в одном запросе. И это открывает широкое поле для их применения.

Еще одним крупным достижением можно назвать появление мультиагентных систем на основе LLM, которые могут взаимодействовать и обучаться в сложных многозадачных средах. Они способны анализировать окружающую среду, принимать решения и реагировать на события. Таким системам может быть делегировано выполнение комплексных вычислительных задач, например, в области финансового, операционного и производственного планирования.

Ключевая способность ИИ-технологий, которая может влиять на повышение эффективности процессов в любых отраслях – это возможность управления информацией со скоростью и точностью, недоступными человеку. ИИ-системы анализируют большие объемы данных, находят нужную информацию, принимают на ее основе решения и осуществляют требуемые действия. Именно так можно описать алгоритм большинства систем на основе ИИ, которые сегодня активно внедряются в самых разных сферах.

К самым распространенным сценариям применения этих алгоритмов можно отнести:

• персонализацию взаимодействия с клиентами через рекомендательные системы и чат-боты, которые помогают повысить удовлетворенность клиентов и увеличить конверсию;
• оптимизацию логистики и цепочек поставок для прогнозирования спроса, координации маршрутов и управления запасами;
• анализ больших данных для извлечения ценных инсайтов и принятия стратегических решений.

В сфере кибербезопасности ИИ помогает обнаруживать аномалии и предотвращать кибератаки, а в маркетинге и рекламе — анализировать поведение потребителей и оптимизировать кампании. В финансовом секторе ИИ применяется для скоринга, обнаружения мошенничества и управления рисками.

В 2024 году мы увидели множество примеров успешного использования искусственного интеллекта, в том числе в России. В области разработки решений для автоматизации бизнес-процессов работы с документами, которой занимается Content AI, можно отметить бум цифровых помощников. ИИ-ассистенты берут на себя рутинные задачи специалистов разного профиля, помогая в поиске информации, извлечении данных из документации, создании типовых документов. И это примеры из реальной практики, подтвердившие свою эффективность.

— Успевает ли бизнес за развитием ИИ, предлагает ли рынок образовательных услуг достаточно быстро необходимые курсы, или возможность применения ИИ в компаниях — это ответственность ИТ-специалистов, и это они становятся амбассадорами ИИ?

— Развитие ИИ-технологий в настоящее время, действительно, идет с более высокой скоростью, чем вендоры успевают внедрять инновации в свои решения, а заказчики встраивать их в операционные процессы. И то, и другое требует оценки с точки зрения целесообразности, производственной и экономической эффективности, соотношения затрат и выгод. Практика показывает, что не всегда ИИ в моменте приносит бизнесу сверхрезультат. На длинной дистанции выиграют те, кто осознанно, с качественной подготовкой и проведенным анализом подойдет к выбору ИИ-решений для внедрения в операционные и производственные процессы.

Изучение возможностей, которые могут привнести в бизнес решения с искусственным интеллектом, как и сам процесс внедрения, должны производиться кросс-функциональной экспертной командой с участием ИТ-специалистов и представителей подразделений, в процессы которых будут интегрированы ИИ-продукты. К этим задачам также целесообразно привлекать профессиональных технологических консалтеров и интеграторов. На российском рынке есть достаточно много компаний с сильными компетенциями в этой области.

Если рассматривать непосредственно процессы внедрения инновационных решений, перехода на новые практики, то здесь менеджменту необходимо уделять должное внимание развитию компетенций команды в области ИИ. Это касается и технических специалистов, и конечных пользователей. Компании должны на системной основе инвестировать в обучение сотрудников, создавать внутренние программы переквалификации, поддерживать инициативы, направленные на изучение новых технологий.

— В каких сферах бизнеса ИИ используется особенно широко и успешно? Можно ли говорить о том, что ИТ-компании в направлении ИИ в числе лидеров? А какие компании могут выйти в лидеры по применению ИИ в ближайшее время?

— Внедрение ИИ-технологий большими или меньшими темпами идет практически во всех отраслях. За счет масштабных инвестиций и системной работы наилучшие результаты показывают крупнейшие игроки в своих сферах.

В силу специфики своей деятельности в числе лидеров находятся финтех– и ИТ-гиганты. Они активно инвестируют в разработку собственных ИИ-решений, включая языковые модели, системы компьютерного зрения и рекомендательные алгоритмы. Эти компании не только внедряют ИИ в свои продукты, но и выводят свои наработки на рынок, предлагая облачные платформы и API для других бизнесов.

В традиционных отраслях — промышленности, ТЭК, добыче и переработке полезных ископаемых — мы также видим примеры эффективной интеграции ИИ-технологий в бизнес-процессы. Например, в РЖД рассказали о тестировании каждого нового проекта на возможность применения искусственного интеллекта. Компания использует ИИ-решения для автоматизации обработки информации, для голосового взаимодействия с мобильными рабочими местами сотрудников, при анализе различных технологических операций.

— Приведите, пожалуйста, примеры из практики вашей компании.

— Content AI развивает решения для интеллектуальной обработки информации (IDP). Новейшие технологии искусственного интеллекта и, в первую очередь, большие языковые модели открывают большие возможности в этой сфере.

Внедрение LLM в IDP-решения позволит устранить, либо снизить до минимума необходимость человеческого вмешательства в бизнес-процессы работы с документами. Так, например, после этапа распознавания текстовых данных из документов выявлять неправильно распознанные символы и слова вместо человека смогут большие языковые модели. Эта же технология позволит в считанные секунды сделать саммаризацию неструктурированного документа любого объема и сложности и выдать выжимку на естественном языке, в том числе в вопросно-ответном режиме. Все это существенно скажется на уровне издержек предприятий в процессах обработки документов.

Сегодня мы активно экспериментируем с LLM, интегрируя их в свои продукты. Так, в ближайшее время мы выпустим версию IDP-платформы ContentCapture с возможностью атрибутивного распознавания документов с помощью LLM.

Такое инновационное решение обеспечивает высокоточное извлечение данных из сложных по содержанию и объемных документов, например, технических инструкций и регламентов, а также из документов с вариативной структурой расположения данных: договоров, претензий, уставов, протоколов, доверенностей, резюме и т.д. Новые функциональные возможности ContentCapture могут быть востребованы для автоматизации работы вспомогательных подразделений, которые есть в любой организации: бухгалтерия, HR, юридический блок, служба поддержки клиентов, производственные подразделения. Мы испытали технологическую связку IDP-платформы и LLM в ряде проектов и увидели впечатляющие результаты.

— Большое спасибо за беседу!