Важность релевантности в поддержке AI
Современный бизнес все чаще обращается к искусственному интеллекту (AI) для повышения эффективности и оптимизации процессов. Однако важно понимать, что предложения и поддержка, предоставляемые AI, становятся действительно полезными только тогда, когда они релевантны для пользователей. В этом контексте Walter Sun, старший вице-президент и глобальный глава искусственного интеллекта в SAP, делится тем, как его организация помогает сотрудникам лучше понимать искусственный интеллект через мероприятия, такие как AI Days. Эти инициативы направлены на обучение сотрудников и использование AI для улучшения принятия решений.
AI как инструмент повышения эффективности
Существует множество способов, как AI может быть использован для поддержки бизнеса. Важно не только внедрять AI технологии, но и обучать сотрудников, как ими пользоваться. Например, на AI Days в SAP сотрудники обучались тому, как взаимодействовать с большими языковыми моделями (LLM) и мелкими языковыми моделями (small language models), которые могут быть настроены для выполнения конкретных задач.
Примеры поддержки от AI-агентов
- Создание описаний вакансий: С помощью AI можно создавать высококачественные описания вакансий на основе краткого запроса. Например, input «Я хочу нанять нового доцента с докторской степенью» может привести к созданию четырехпараграфного описания.
- Помощь в поиске информации: AI-агенты могут обрабатывать запросы на естественном языке и предлагать релевантные решения, что значительно снижает временные затраты на поиск информации.
- Подбор оптимальных языковых моделей: AI может предлагать наилучшие языковые модели для выполнения конкретных задач, основываясь на исторических данных и бизнес-метриках.
Использование малых языковых моделей
В отличие от больших языковых моделей, которые могут быть слишком общими и неэффективными для узкоспециализированных задач, малые языковые модели могут быть настроены на выполнение определенных функций. Например, при запросе на бронирование авиабилетов AI-агент может учитывать лишь коммерческие аэропорты, что значительно повышает точность и качество ответов.
Преимущества малых языковых моделей
- Снижение затрат: Меньшие модели могут быть менее затратными в обучении и развертывании.
- Специализация: Модели могут быть настроены под конкретные задачи, что повышает качество ответов и уменьшает вероятность «галлюцинаций» — ошибок в ответах.
- Итеративность: Меньшие модели позволяют быстро вносить изменения и улучшения на основе обратной связи от пользователей.
Обучение и развитие сотрудников
Для успешного внедрения AI технологий в компании необходимо уделять внимание обучению сотрудников. В SAP, например, проводятся специальные мероприятия для повышения осведомленности сотрудников о возможностях AI и способах его применения. AI Days стали важной частью этой стратегии, позволяя сотрудникам получить доступ к внутренним ресурсам и экспериментировать с AI в безопасной среде.
Стратегии обучения
- Введение в AI: Проведение семинаров и мастер-классов по основам работы с AI.
- Практические занятия: Предоставление доступа к песочницам для практического применения AI.
- Обратная связь: Сбор отзывов от сотрудников для дальнейшего улучшения процессов обучения.
Рамочные подходы к внедрению AI
Внедрение AI в бизнес-процессы требует использования различных рамочных подходов, таких как:
Дизайн-мышление
Дизайн-мышление позволяет сосредоточиться на потребительских потребностях и создавать решения, которые действительно работают. В рамках AI это может включать в себя создание пользовательских интерфейсов, которые упрощают взаимодействие с AI-агентами.
Agile и Scrum
Использование Agile-методологий помогает командам быстро адаптироваться к изменениям в требованиях и тестировать AI-решения в реальном времени, что позволяет наладить обратную связь и улучшить продукт.
Data-Driven Decision Making
Принятие решений на основе данных помогает максимизировать эффективность внедрения AI. Анализ метрик, таких как удержание пользователей и показатели финансовой устойчивости, позволяет определить, какие AI-решения работают лучше всего.
Ключевые показатели эффективности
При внедрении AI в продуктах важно отслеживать ключевые показатели эффективности (KPI), такие как:
- Удержание пользователей и уровень оттока.
- Влияние сетевых эффектов на рост.
- Индикаторы готовности к выходу на рынок.
- Финансовая устойчивость и экономика единицы.
Заключение
Итак, успешное внедрение AI в бизнес-процессы требует не только технологий, но и стратегического подхода к обучению сотрудников, адаптации бизнес-процессов и постоянного анализа эффективности. Использование малых языковых моделей и рамочных подходов, таких как дизайн-мышление и Agile, может значительно повысить релевантность и эффективность AI-решений. Компании, которые смогут правильно интегрировать AI, могут не только улучшить свои внутренние процессы, но и повысить уровень удовлетворенности клиентов, создавая инновационные и эффективные решения.
