Илья Петухов, Directum: Многие компании уперлись в потолок цифровизации. Пробить его может искусственный интеллект

Илья Петухов: В начале 2023-го стало очевидно, что наступил год искусственного интеллекта — технология начала завоевывать популярность и стремительно развиваться. Причин две: благодаря ChatGPT люди узнали, что такое «большие языковые модели», стали активно использовать новинку. В подтверждение моих слов приведу результаты опроса ВЦИОМ этого года, которые показали, что 89% респондентов знают, что такое ИИ, и примерно представляют, как он работает.

Появились отечественные языковые модели: GigaChat, YandexGPT. Яндекс встроил свою нейросеть в «Алису», тем самым сделав шаг в направлении мультимодальных моделей. Этот вид искусственного интеллекта отличается тем, что справляется с разными функциями: генерацией голоса, текстов, изображений, обработкой и анализом данных.

Вторая причина — поддержка государства. 29 января 2023 года президент подписал 12 поручений, касающихся искусственного интеллекта: о его популяризации, создании образовательных программ и поддержке разработчиков в этой сфере. В марте 2023-го ФНС ввела дополнительную льготу для компаний, которые покупают софт из Реестра отечественного ПО, имеющий пометку о наличии искусственного интеллекта. Расходы на основные средства и нематериальные активы (ПО и базы данных) из сферы ИИ можно учитывать в повышенном размере — с коэффициентом 1,5. Отмечу, что в прошлом году Directum RX одна из первых получила такую галочку, и на текущий момент в классе ECM/BPM она все еще единственная.

Также глава государства поручил подсчитать индекс интеллектуальной зрелости регионов, местных органов исполнительной власти и отраслей экономики. Выяснилось, что 49% компаний, внедривших ИИ, выбирали отечественные решения.

Илья Петухов: Концепция мультимодальности хороша тем, что «под капотом» системы может находиться несколько ИИ-моделей, каждая из которых обучена выполнять определенные задачи. Например, одна хорошо пишет краткую выжимку из больших документов. Другая складно отвечает на письма. Это один из примеров мультимодального ИИ в разрезе бизнес-процессов.

А может быть еще интереснее: например, надо сформировать протокол по итогам онлайн-совещания. Не все сервисы видеоконференцсвязи умеют расшифровывать записи, но пользователь может загрузить аудио или видеофайл в Directum RX Intelligence. Тогда одна модель преобразует звук в текст, вторая — сформирует протокол, а третья — распределит задачи между сотрудниками. И это все внутри системы по нажатию пары кнопок.

Илья Петухов: Модели, с которыми мы работаем, — это «узкий» искусственный интеллект. Он направлен на выполнение конкретной задачи и работает по принципу входящего запроса. Пользователь дает команду: «Действуй» — подготовь ответ, используй указанные тезисы, обозначь сроки, сформулируй обоснование. Если ИИ обучен корректно, то придумывать ничего не станет.

Одна из важнейших задач для разработчиков — использовать максимально качественную выборку при обучении, чтобы исключить «галлюцинации».

Илья Петухов: Это напрямую зависит от готовности рынка и пользователей к новым информационным технологиям. Когда появились смартфоны, люди не сразу приняли сенсорное управление, поэтому поначалу выпускались переходные варианты, где есть тачскрин и клавиатура. Мы будем действовать похожим образом: промпты в нашем продукте заранее сформулированы в системе. Пользователю оставляем только одну задачу — добавить суть.

Предположим, в компанию А пришло письмо от компании Б: «Мы предоставили вам 120 деталей на анализ, но результат не получили. Просим проинформировать о текущем статусе работ». Специалист пишет в ответ: «Предоставим через месяц, у нас новый подрядчик». Нейросеть обрабатывает эту фразу, промпт-запрос и входящее письмо, затем собирает полный ответ: «Уважаемая компания Б, ввиду подключения к работе нового подрядчика срок предоставления анализа затягивается на 30 календарных дней».

Людям надо показать, как взаимодействовать с нейросетями. Победит тот, кто научится работать с новыми технологиями, а кто их отрицает, будет в отстающих.

Илья Петухов: Во втором полугодии спрос на поставку Intelligence вырос в 2,7 раза по сравнению с первой половиной 2023 года. Причины очень простые: у любого бизнеса всегда есть задача оптимизировать и ускорить процессы, сократить затраты и увеличить прибыль, а сейчас нет другой более передовой технологии, за счет которой этого можно добиться. Пример: многие крупные компании уже используют то, что есть на рынке: RPA, BI, системы встроенной аналитики, BPMN-системы, и в конце концов упираются в потолок цифровизации. Пробить его может искусственный интеллект.

Есть те, кто уже применяет нейросети на производстве или с их помощью ускоряют продажи. Это логично, но нельзя упускать из виду работу бэк-офиса, где море рутинных операций. Это «узкое место» предприятий. Пока условный бухгалтер не перестанет вручную вбивать номенклатуру и готовить счет-фактуру, отгружать товар быстрее не получится. Понимая это, мы наполняем наш продукт интеллектуальной ценностью, встраиваем новое решение на основе генеративного ИИ.

Илья Петухов: Основные на данный момент — это генерация аннотаций, внутренних документов, исходящих писем и ответов на входящие. Наша команда приложила много сил, чтобы разработать именно те функции, которые востребованы у пользователей, так как мы держим фокус на реальных потребностях рынка.

Сначала аналитики Directum провели исследование, чтобы выяснить, с какими моделями готовы взаимодействовать крупные компании — облачными или локальными. Потом выдвигали гипотезы относительно отдельных кейсов и проверяли их в ходе серий интервью. Например, мы спрашивали, пишут ли наши заказчики аннотацию к документу при его отправке на рассмотрение. Выясняли, сколько времени занимает у сотрудника подготовка краткой выжимки, и видят ли в ней ценность сами руководители. Насколько им важно заранее определить срочность, трудозатраты, возможность делегировать рассмотрение другому человеку.

Илья Петухов: Основные метрики — это качество создаваемого корпоративного контента, ускорение процессов, оптимизация затрат, снижение риска человеческих ошибок. Выпуская решение с генеративными моделями, мы являемся первопроходцами в нише. Нам приходится много экспериментировать и проверять на себе, в том числе замерять эффект на примере своей компании.

Так в рамках коридорного тестирования, оценивая качество сгенерированного документа, респонденты ставили оценки: 1 — ничего не буду переделывать, 2 — поправлю пару предложений и слов, 3 — перепишу абзац, 4 — перепишу с нуля. В зависимости от проставленных баллов команда подсчитывала трудозатраты. Если текст не требовал правок, экономия времени составляла около 20 минут. В самом плохом варианте наше решение, наоборот, отнимало ресурсы на чтение, а писать приходилось самостоятельно. В итоге один из выводов в том, что использование генеративных моделей, встроенных в Directum RX Intelligence, помогает сократить время работы с исходящим письмом в среднем до 7-8 минут вместо 20.