Нейросети в бизнесе: возможности и перспективы

Первые рабочие нейросети появились сравнительно недавно, но уже эксперты предсказывают их будущее влияние на рынок труда и бизнес-процессы. Они уже умеют рисовать картинки, генерировать статьи, писать и проверять программный код. Применение нейронных сетей поможет оптимизировать работу дизайнера, копирайтера, аналитика и других специалистов.

В этой статье расскажем, как работает данный инструмент, для каких задач подходит и где уже используются нейросети.

Кратко о работе нейронных сетей

В различных журналах авторы статей представляют нейросети как нечто из первого «Терминатора», когда еще можно было спасти мир и Джона Коннора. Конечно, в реальности все намного проще. Подобные инструменты построены на основе умения распознавать, классифицировать информацию и выполнять задачи, используя уже имеющиеся данные. 

Применение нейросетей позволяет оптимизировать рутинные процессы или быстро создать картинку, текст. Однако создать с их помощью что-то концептуально уникальное пока не получится из-за самого процесса обучения. Их тренируют на основе чужих текстов и картинок. 

Как обучают нейросети:

1. Человек выбирает цель ― например, генерировать тексты по ТЗ. Он создает базу данных и загружает в нее множество информационных статей, товарных карточек, школьных сочинений и другую текстовую информацию.
2. Специалист задает вводные данные с учетом цели создания нейросети.
3. Программа начинает обрабатывать входные фото и выдавать результаты. После каждого действия она получает положительные и отрицательные сигналы, на основе которых нейросеть дорабатывает свои механизмы отбора материала и создания нового текста.

Отметим, что это очень простое объяснение того, как проходит обучение. Независимо от сферы применения нейросетей, AI-тренеры и программисты создают более сложные механизмы, которые максимально повысят точность и качество ответов.

Однако нужно отметить, что нейросеть «думать», как человек, не умеет, а обучение развитию навыка не способствует. Если пользователь даст задание создать контент, с которым нейросеть не знакома, возникнут проблемы.

Где применяют нейросети

Нейронные сети в перспективе автоматизируют и упрощают многие бизнес-процессы в разных областях. Сферы применения нейронных сетей: медицина, программирование, создание текстового и графического контента и многие другие. Рассмотрим где сейчас используют нейросети и какие перспективы развития.

В генерации текстов

Это одно из ключевых направлений развития и применения нейросетей. У AI-тренеров под рукой огромный материал для обучения, поэтому нейронные сети уже умеют писать практически любые тексты, например:

• SEO-статьи для корпоративного блога или информационного сайта;
• новости;
• посты для соцсетей;
• доклады, рефераты, дипломные работы;
• школьные сочинения и эссе.

Нейросети хорошо справляются с подобными задачами. Главное — дать правильный запрос, по которому программа поймет задачу. Он должен быть понятным и конкретным.

Используя подобные инструменты, пользователь получает материал с уникальностью более 80%. Поэтому текст не попадет под фильтры поисковой системы и не станет причиной судебного иска за плагиат. Эта функция нейросетей позволяет использовать их в маркетинге, журналистике и других областях, в которых специалисты работают с текстовым контентом. 

Как работать с нейросетью для создания текста:

1. Придумать промпт, например, «Нужно написать пост для кулинарной студии на 40 слов. В тексте нужно пригласить читателя на бесплатный мастер-класс. Стиль поста — разговорный, но без просторечий». 
2. Дождаться результата. 
3. Если его качество не устраивает, стоит уточнить запрос, указав на ошибки нейросети.

В случае с большими лонгридами рекомендуется работать по частям. Слишком обширный промпт («Напиши статью про маркетинг на 20 000 символов») может стать проблемой для нейросети.

В создании графического контента

Как и генерация текстов, применение нейросетей в дизайне уже становится обыденностью. В США даже возникли вопросы насчет авторского права на созданные изображения. Американский регулятор отметил, что любой контент, созданный без человека, не может стать объектом копирайт прав. Следовательно, его разрешено использовать без согласования с автором.

Это ограничивает применение ИИ в бизнесе, потому что компании хотят иметь эксклюзивные права на собственные логотипы, картинки, видео и другой графический контент. Однако чат-ботов уже используют для генерации:

• Картинок по наброскам. Пользователь показывает сырой вариант макета сайта, изображения, а нейросеть дорабатывает его. К примеру, из угловатой восьмерки может получиться рыбка.
• Примеров для дизайнеров, художников. Если заказчик не может объяснить в ТЗ то, что хочет получить, нейронные сети помогут подготовить референсы. За несколько минут они создадут визуальную концепцию или мудборд.
• Вариаций дизайна. Если специалисту нужно подготовить оформление сайта, обложки журнала в разной стилистике, можно «скормить» чат-боту макет и попросить его сделать пару вариантов. 
• Видео и анимаций. Пользователь может кратко описать содержание или дать нейросети готовую картинку, которую нужно оживить.

В руках дизайнера, художника чат-бот станет мощным инструментом, который упростит производство контента. Главное — не забывать о проблеме авторского права и всегда дорабатывать результаты. 

Если же говорить о других сферах, то примеры применения нейронных сетей для создания графики можно найти не только в веб-дизайне, но и образовании, маркетинге. Учителя могут быстро создавать инфографику или ярких персонажей для объяснения темы, а маркетологи — варианты персонажей для рекламной кампании, оформления упаковки и т. д.

Общение с пользователем

Чат-боты могут вести с человеком осмысленную беседу практически на любую тему. Пользователи уже общались с нейросетями о смысле жизни, просили их подобрать подарки родным и т. д. Поэтому компании активно интегрируют чат-ботов для взаимодействия с клиентами.

Подключив чат-бота, бизнес может значительно сократить расходы на службу поддержки, поскольку нейросеть будет отвечать на любые вопросы. Она подскажет, какой товар лучше подойдет с учетом требований клиента, поможет разобраться в настройке программы или сборке дивана. Главное — «скормить» ей как можно больше информации о продукции, включая техническую документацию.

Система будет обслуживать клиентов в круглосуточном режиме, что положительно скажется на лояльности целевой аудитории и количестве продаж. Потенциальный покупатель не уйдет к конкурентам, потому что менеджер не ответил вовремя.

Распознавание образов и классификация

Нейросети уже активно используются в этой сфере еще до бума 2022–23 гг. Например, Shazam определяет название песни, а FaceID разблокирует телефон по изображению лица. Рассмотрим, для чего и где применяются нейронные сети:

• Распознавание образов. Эта функция востребована при создании систем видеонаблюдения и автоматической обработки изображения. В Москве уже используют камеры, которые могут определять человека в кадре, обнаруживать ДТП и т. д. Благодаря им полиция быстро обнаруживает преступников и освобождает сотрудников от круглосуточного просмотра видео с камер.
• Классификация. Нейронные сети обучают для сортировки картинок по категориям. Они уже смогут отделить фотографию человека от нарисованного кота или снимка автомобиля.
• Анализ и сегментация картинок. Чат-бот, получивший на входе изображение, сможет просканировать его и обнаружить, например, аномалии. Это делает нейросети перспективным инструментом в области медицинской диагностики. Врачи будут быстрее и точнее выявлять заболевания благодаря ИИ-помощнику.
• Распознавание жестов. Эту функцию внедряют в системы управления роботами и перевода рукописных символов в печатные. Компьютер отслеживает действия человека и при обнаружении знакомых выполняет команду.

Функции анализа изображений уже активно используются на производстве. Благодаря им предприятия снижают процент брака, делают работу сотрудников безопаснее и быстрее выполняют проверку продукции. Пока нейросети используют преимущественно на крупных предприятиях, но в будущем технологии станут дешевле и доступнее для среднего и малого бизнеса. 

В промышленности используют в основном системы распознавания изображения и звука, которые необходимы для анализа готовой продукции и проверки состояния оборудования. Разберем применение ИИ в промышленности:

• Поиск дефектов. Micron Technology, Intel проверяют готовую продукцию с помощью нейросетей. Они анализируют внешнее состояние объекта и сравнивают его с эталонным. Если есть различия, ИИ ищет схожий дефект в своей базе данных и отправляет уведомление работникам завода. Благодаря такой системе можно минимизировать количество брака, попавшего в магазины, до 0,05%.
• Тепловизионное изображение. Компания Micron Technology установила на заводе множество датчиков для определения температуры. Информация с них собирается на карте, которую анализируют нейросети. Когда они обнаруживают аномалии, т. е. сильное различие между актуальной и нормальной температурой, отправляют сигнал тревоги. Применение нейронных сетей распознавания снизило количество травм, повреждения оборудования из-за нарушения теплового режима.
• Акустическое прослушивание. Кроме графической информации, ИИ способен анализировать аудио. Системы умеют обнаруживать нарушения в звуковых частотах методом преобразования звуков в визуальные точки данных. Нейросети выполняют категоризацию звуков и ищут потенциальные причины.

Прогнозирование

Применение ИИ в бизнесе не ограничивается оптимизацией рабочих процессов сотрудников компании. Нейросеть может стать помощником для руководителя в принятии управленческих и инвестиционных сигналов. Разработчики чат-ботов обучают системы анализировать массивы данных и на их основе предсказывать события, а точнее, выполнять математический анализ.

Если дать на входе достаточно данных для качественного обучения, нейросеть сможет сделать точные предсказания. Однако она выполняет только технический анализ, т. е. не учитывает внешние факторы, которые способны повлиять на стоимость актива или интерес целевой аудитории к продукту. Из-за этого результаты анализа чат-бота нельзя назвать достаточными для принятия решений. 

В перспективе нейросеть станет востребованным инструментом для трейдеров, инвесторов, а также в областях маркетинга, производства, инженерии. Предиктивная аналитика с использованием чат-ботов пока находится в зачаточном виде, но возможность быстро проанализировать массивы данных интересует бизнесменов. Поэтому появление мощных инструментов — не более чем вопрос времени.

Разработка компьютерных программ

Применение ИИ в современном мире упрощает создание игр, которые с каждым годом набирают популярность и в бизнесе. Многие бренды внедряют геймификацию в свою маркетинговую стратегию. В этой сфере нейросети в перспективе нейросети будут выполнять множество задач, например:

• Генерация квестов. ИИ может самостоятельно генерировать новые задания, чтобы пользователям не приходилось регулярно выполнять одни и те же рутинные действия только ради наград.
• Генерация уровней. Простые варианты нейросетей уже применяют в симуляторах, стратегиях и т. д. Каждый мир в некоторых играх уникален, т. е. состоит из рандомного набора объектов. 
• Модерация. Нейронная сеть может контролировать общение и поведение игроков, что позволит сделать процесс комфортным для всех людей. При этом снимается нагрузка с живых модераторов.
• Реставрация. ИИ способен обработать объекты из старой игры и сделать графику четче и современнее. 
• Оптимизация параметров игры. Системные требования постоянно растут, из-за чего компьютеры устаревают сравнительно быстро. Если ПК не соответствует им, нейросеть автоматически настроит графику, чтобы пользователь смог запустить игру. 

Преимущества и недостатки нейронных сетей

Хотя нейросети и ИИ еще далеки от того, что показывают в фантастическом кино, они уже повлияли на медицину, промышленность, трейдинг и даже образование. К сильным сторонам можно отнести повышенную точность систем. Они способны обнаруживать сложные закономерности, которые проблематично выявить стандартными методами анализа. 

Впечатляющей способностью нейронных сетей можно назвать обучаемость. Если постоянно тренировать ИИ, он сможет генерировать качественные картинки, статьи, обнаруживать дефекты и заболевания по изображению и т. д. С каждым действием нейросеть становится надежнее и точнее.

Из недостатков чат-ботов можно выделить:

• Высокую стоимость создания. Обучение — длительный и дорогой процесс, который требует сбора и разметки огромного количества данных. Пока эта технология доступна только крупным промышленным корпорациям и IT-компаниям. 
• Сложность интерпретации. Нейросети выдают точные результаты, однако невозможно понять, почему ИИ подводит определенные итоги. Это усложняет обнаружение ошибок.

Если же говорить о применении нейросетей в бизнесе, то главный недостаток — концептуальная неуникальность. Если все компании будут работать с ними, их контент будет мало отличаться друг от друга. Креативы для ИИ в силу их ограниченности — невыполнимая задача.

Conclusion

Применение нейронных сетей в бизнесе позволяет оптимизировать многие внутренние процессы, начиная от производства и заканчивая обслуживанием клиентов. Такие системы могут быть слишком дорогими и сложными для интерпретации, что делает их неподходящими для выполнения некоторых задач. Если говорить о взаимодействии с клиентами, например, с помощью чат-бота, нейросети отлично справляются. Они могут дать профессиональный ответ и проконсультировать по сложному вопросу, эффективно продавать товары. Это экономит время пользователей на ожидание ответа, а также снижает ваши расходы на службу поддержки и отдел продаж.