Как ИИ меняет производство: практические примеры

Примерно год назад я написал пост про искусственный интеллект на производственном предприятии и тогда был искренне уверен, что до его реального применения у нас ещё очень далеко.

Прошёл всего год и мне пора забирать слова обратно. Незаметно GigaChat, Алиса, ChatGPT и другие языковые модели проникли в нашу жизнь и дома, и на работе.

Я долго скептически смотрел на весь этот хайп вокруг ИИ и даже ни разу не спрашивал коллег, используют ли они его в работе. А потом вдруг поймал себя на мысли, что сам обращаюсь к языковым моделям каждый день. И, как оказалось, коллеги тоже. Причём уже довольно активно.

Вот какие задачи LLM помогают нам решать прямо сейчас:

1️⃣ Саммаризация совещаний и встреч. Записываем разговор на телефон, дальше программа распознаёт речь, выдаёт полный текст и краткое резюме о чём говорили и о чём договорились.

2️⃣ Официальная переписка. Ответы заказчикам и официальным органам готовит языковая модель. Человеку достаточно простыми словами сформулировать суть и дальше текст приводится в нужный деловой вид за секунды.

3️⃣ Оптимизация раскроя сырья. При заказе материалов используем ChatGPT для минимизации отходов. Классическая математическая задача, с которой ИИ справляется отлично.

4️⃣ Анализ рынка. В формате диалога удаётся получить неожиданные и полезные детали о клиентах и конкурентах. Подробности опущу, потому что иногда чат каким-то образом знает слишком много.

5️⃣ Подготовка презентаций и других материалов для встреч и совещаний. Стандартная, но трудоёмкая работа, которая с помощью LLM выполняется в 3–4 раза быстрее.

Оказалось, что многие используют языковые модели и в повседневной жизни. Я, например, почти перестал пользоваться классическим поиском и чаще всего открываю Perplexity. ChatGPT выручает, когда нужно быстро написать сложный текст без долгой вычитки и правок. Моей супруге искусственный интеллект помогает выбирать растения для сада и декорировать интерьер.

А ещё она сама придумала и создала дизайн новогоднего подарочного сертификата для своей косметологической клиники с помощью ChatGPT. Дизайнеру осталось лишь подготовить файл для типографии. После этого она «оживила» сертификат для рекламного видео ☝️ И всё это без какого-либо обучения дизайну.

(Кстати, если в Туле нужен подарок близкому человеку на Новый год, то вы знаете, куда идти 😉)

Но есть и обратная сторона. Иногда люди пытаются полностью переложить работу на искусственный интеллект, не желая разбираться в задачах вообще. Один такой работник у нас долго не задержался - он просто «перекидывал» задачи коллегам, подрядчикам или ChatGPT, не вникая в суть.

Поэтому вывод простой: Если сотрудник вовлечён, квалифицирован и ответственен то LLM делает его быстрее и эффективнее.

Если человек ленив и безответственен, то никакая языковая модель его не спасёт.

Поэтому следующий пост будет про увольнения. Когда и как нужно увольнять сотрудников? Как сделать это без вреда для компании и почему иногда увольнение, это благо для обеих сторон. 👉Не переключайтесь.

Незаметный бизнес