Какво е AI?

ChatGPT? Не съвсем. Но за много хора споменаването на AI се превърна в синоним за ChatGPT. AI обаче е общоприет термин още от 50-те. Той е събирателно за набор от технологии, които карат компютрите да разпознават лица, шофират кола, пишат изречения, отговарят на въпроси, създават изображения. Все неща, за които досега се смяташе, че изискват човешка интелигентност.

ChatGPT беше най-яркият пример, а вече един от многото, GenAI (генеративен изкуствен интелект) като Google Gemini, Microsoft Copilot, Claude, Mistral и Perplexity, които са в основата на шеметно растящата в последните години AI индустрия. Всеки от тях е обучен върху огромно количество данни и използва сложни алгоритми за разбиране на човешки запитвания, за да предостави разбираем отговор. Някои от тези модели са „изчели“ целия rнтернет, други са „тренирани“ върху данни в специфична област, трети върху данните на една организация, а четвърти на специфичен говорим език.

Като всяка нова технология, AI обещава да направи революция в бизнеса – по-качествен анализ на данни, по-бързо вземане на решения, по-висока ефективност, по-точен маркетинг, по-високи продажби, по-добро клиентското обслужване. Изглежда обаче, че този път нещо е различно – достъпността на технологията, бързото ѝ развитие и скоростта, с която навлиза в бизнеса, са без еквивалент.

(Gen)AI е вече в бизнеса

Според наскоро излязлото проучване на Coleman Parkes Research[1] вече 20% от организациите в Северна Америка и 7% в Югозападна и Източна Европа са внедрили GenAI в своите операции, а почти всички компании в проучването (89% в Северна Америка, 91% в Югозападна и Източна Европа) планират да инвестират в GenAI през следващата година.

Същото изследване открива, че GenAI е най-популярен в отделите за продажби (86%), следвани от маркетинг (85%), ИТ (81%), финанси (75%) и производство (75%). Някои от тези компании вече са изпитали значими ползи: повишено удовлетворение на служителите (89%), намалени оперативни разходи (82%), повече задържани клиенти (82%).

Какво може да направи за мен и моя бизнес?

Да помислим над това: колко време ни е необходимо да изготвим отчет за тримесечието? Да съберем данните от системите, да ги прегледаме, да ги анализираме? Да измислим най-добрия начин, по който да представим данните? Да преминем през няколко ревизии, докато достигнем до окончателния доклад? А след като е готов, колко време ни е необходимо да изготвим презентацията, която да обобщи доклада – с подходящите данни, слайдове и графики?

Досадно и рутинно, нали? Вероятно процесът би бил по-бърз, качествен, а и приятен, ако имаме асистент, на който можете да се доверим да свърши оперативната работа под наше ръководство. Е, имаме късмет. ChatGPT, Gemini или Copilot могат да ни помогнат с всичко това, като ни дадат възможност да се съсредоточим върху критичното мислене, значението на данните и правилните заключения за бизнеса.

Всеки от тези GenAI може да извършва анализ на данни, писане на документи, резюмиране на текстове, отговаряне на имейли, водене на записки от срещи, генериране на изображения, генериране на постове за социални мрежи, търсене и анализиране на информация в интернет и много други.

Какви са разликите и колко струва?

Три са основните модели, които набират скорост в бизнеса:

1. Microsoft Copilot e създаден на основата на ChatGPT и е за компании, които използват Майкрософт среда – Microsoft 365 и Windows. Този GenAI има две сериозни предимства. Първото е, че можем да го достъпим директно през офис приложенията в контекста на това, по което работим (а може да отворим и празен PowerPoint и да му кажем каква презентация да направи). И второто – че щом бъде внедрен, може да му дадем достъп до нашите данни и документи в SharePoint и така при генерирането на съдържание Copilot ще вземе предвид и специфична вътрешна информация за нашата организация.
2. Google Gemini използва собствен генеративен модел. Способностите му са до голяма степен аналогични на Copilot, но за Google среда. Например може също да се използва директно през офис приложенията, но няма възможност директно да достъпи и анализира документите в Google Workspace (аналога на Microsoft 365).
3. OpenAI ChatGPT продължава да бъде смятан за лидера на пазара. Той няма директна интеграция с офис пакетите, но уникално за него е, че разполага с магазин за модели (GPTs), където можете да достъпите ChatGPT-та, специализирани в различни области. Подходящ е за разработка и на собствени AI приложения заради добрите възможности за интеграция, които предлага.

И трите GenAI имат безплатни версии, които можем да изпробваме веднага с определени лимити. С платените версии получаваме пълната функционалност, като Copilot и Gemini се предлагат за 30 щ. долара на месец за потребител (при годишен абонамент), а цената на ChatGPT е 20 щ. долара на месец за потребител.

Как да внедря GenAI в моята организация?

1. Тестваме GenAI и избираме фаворит. Преди да решим, е добре да се запознаем с възможностите на ChatGPT, CoPilot и Gemini от първо лице, да въвлечем и други колеги, с които да обсъдим кой GenAI е най-добър за нас. Добре е да му дадем задачи, да разгледаме отговорите, да усетим какво е да имаме такъв асистент.

ВАЖНО: Когато използваме безплатните версии на GenAI, не трябва да споделяме конфиденциални за нашата организация данни, тъй като тези данни могат да се използват за обучение на модела и да останат в паметта му. При платените версии доставчиците декларират, че данните, които споделяме, не се използват за обучение на моделите.

2. С кои роли да започнем и как GenAI може да ни помогне? Добре е първо да опишем с какво би могъл да ни асистира и как използването му ще се впише в нашите процеси. Обикновено компаниите започват с някоя от следните роли и области:
   • Търговци – създаване на документи, презентации, брошури; писане на имейли;
   • Маркетинг – създаване на съдържание – текст, изображения, видео; анализ на данни;
   • Административни роли – управление на графици, срещи, комуникации;
   • Анализатори – анализ на данни, създаване на доклади и документи;
   • Клиентска поддръжка – изготвяне на отговори към клиенти, работа с повтарящи се въпроси;
   • Ръководители на проекти – създаване на проектни планове и документация;
   • Мениджъри – анализ на данни, подготвяне на доклади и документи.

3. Внедряване. Първо проверяваме изискванията за внедряване на продукта, който сме харесали. В общия случай това означава да имаме правилните лицензи и софтуерни пакети. В други случаи може да означава да оценим натоварването на GenAI върху нашите изчислителни ресурси. Добре е да обърнем специално внимание на сигурността – да направим политика или правила кои данни са достъпни за GenAI и кои – не.

4. Обучение на екипа. Да проведем обучителни сесии и да покажем нагледно как работи GenAI в контекста на нашата организация. Да научим хората как да пишат добри заявки, за да извлекат максимална полза от GenAI. Да обясним кои данни могат да се споделят с GenAI и кои – не. Да насърчим екипа да експериментира.

Да не забравяме, че GenAI е наш асистент, а не ние негов. Той не е там, за да върши нашата работа, а за да ни помогне да сме по-добри и ефективни.

Да обясним, че GenAI също може да допуска грешки (виж карето) и именно ние – хората с опита, интелекта и аналитично мислене, следва да прецизираме резултата, като преценяваме какво да използваме и какво – не.

5. Измерване. Да установим ключови показатели за ефективност (KPI), за да измерим въздействието на GenAI върху ефективността, производителността и удовлетвореността на клиентите. Това ще ни покаже дали си струва.

6. Скалиране. След като усвоим основните приложения, добре е да помислим за разширяване на използването на GenAI в различни отдели и проекти. Може би е време да обучим собствени модели за специфично приложение в нашия бизнес.

GenAI за напреднали

Следващата стъпка е да впрегнем GenAI в развитието на нашите продукти и услуги. Тук вече се докосваме до играта на големите, но използваме готови инструменти, които премахват необходимостта от дълбока техническа експертиза.

Ето няколко примера какво правят напредналите:

• Есте Лаудер има AI лаборатория, където се разработват инструменти, с които по-бързо да се идентифицират тенденциите и да се създават точните продукти за тях.
• Canva, един от най-популярните инструменти за създаване на визуално съдържание като графики, презентации, постери и покани, интегрира ChatGPT в своя основен продукт. Така потребителите вече могат да създават съдържание, като опишат какво искат да видят.
• PwC пък има ChatPwC и го използва за различни приложения като обобщаване на бележки от срещи, транспониране на документи за различни аудитории и бързо анализиране на договори и привеждане в съответствие с нормативните изисквания. По техни данни в някои отдели продуктивността е нараснала между 20% и 40%.

Много технологии през годините ни обещаваха, че ще ни направят по-продуктивни и по-ефективни, но никога досега дадена технология не е била толкова близо. Нито толкова достъпна.

Бъдещето идва бързо и изглежда, че AI несъмнено ще бъде част от него. А ние трябва да решим от кои искаме да бъдем – тези, които използват AI, или тези, които ще бъдат изместени от другите, които използват AI?

Може да опитаме и тези инструменти:

• Synthesia.io – създава видеоклипове с AI-генерирани аватари вместо с реални актьори. Аватарите говорят на цели 130 езика, а от нас се иска да им напишем какво да кажат.
• Lumen5 – създава видео слайдшоу по подаден от нас текст. Идеален инструмент за превръщане на нашите съществуващи блогове и статии в тяхна видео версия.
• Microsoft Designer – генерира изображения за постове в социалните мрежи, картички, покани, колажи, аватари само като опишем какво искаме.

Как се пише заявка към GenAI?

Добрите въпроси водят до добри отговори – това важи с особена сила за GenAI. Писането на ефективни заявки, или т.нар. prompts, дори вече се превърна в професия. Ето как да го направим:

• Описваме целта: „Направи общ преглед на продукт Х, като се съсредоточиш върху неговите характеристики и предимства за Клиент Y…“.
• Добавяме контекст: „... за да създадеш убедителна търговска презентация, която показва как продукт Х може да отговори на специфичните бизнес нужди на Клиент Y“.
• Описваме резултата, който очакваме: „Разработи PowerPoint презентация с подробни слайдове за функции, предимства и подходящи казуси“.
• Включваме източник с допълнителна информация: „Използвай данни от нашите продуктови брошури, отзиви на клиенти и пазарни проучвания“.

И все пак да внимаваме за подводните камъни

GenAI все пак има и недостатъци. Един от тях са халюцинациите – даването на резултати, които са неправилни, безсмислени или не се основават на реални данни. Ако се съмняваме в отговора, може да поискаме GenAI да ни даде източници (от интернет или нашия портал), да подобрим заявката, да зададем допълнителни въпроси, и не на последно място – да използваме нашето критично и аналитично мислене.