Генеративный ИИ

Эксперты организации призывают к сотрудничеству для создания комплексной системы защиты от искусственно сгенерированного контента, способного влиять на общественное мнение и глобальную безопасность.

В ходе мероприятия, открывающего осенний деловой сезон, можно будет получить свежую информацию о реализованных проектах на базе ИИ, а также обсудить с коллегами реальный опыт внедрения и скрытые проблемы.

Окупаемость большинства подобных предложений под вопросом: они не обладают достаточной зрелостью; многие решения, позиционируемые как агентные, не требуют такой реализации.

Компания хочет стать не просто помощником в написании текстов, но цифровым ассистентом, сопровождающим пользователя по всем рабочим приложениям.

Опрос показал, что 27% организаций при проведении маркетинговых кампаний используют генеративный искусственный интеллект в ограниченных масштабах или же вообще не используют его. И если некоторые организации внедряют искусственный интеллект довольно быстрыми темпами, то другим еще только предстоит освоить эту технологию.

Многие организации активно демонстрируют сегодня стремление использовать ИИ для оптимизации бизнес-процессов, надеясь повысить эффективность своего бизнеса — инвестиции в ИИ уже на порядки превышают бюджет всего Манхэттенского проекта. А между тем многие компании еще даже и не задумывались ни о процессном управлении как подходе к повышению эффективности, ни об основополагающих принципах руководства данными, предусматривающих обеспечение качества данных, применяемых при обучении моделей.

В отличие от OpenAI, где делают ставку на массовый рынок, Anthropic ориентирован преимущественно на корпоративный сектор.

В компании намерены поставлять компоненты для создания систем на базе технологий искусственного интеллекта.

Крупные организации, которым понадобятся сотни агентоориентированных приложений, вновь стоят перед дилеммой «создавать или покупать».

По мнению экспертов, компании следует рассматривать ИИ как средство улучшить качество работы, а не сократить работников.

Как показал форум Data+AI 2025, управление на основе данных постепенно переходит к использованию ИИ, причем не только в бизнесе, но и в области аналитики и работы с данными.

Для получения точного клона достаточно двухчасового собеседования с ИИ-моделью, утверждают разработчики.

Новые функции стали доступны благодаря применению языковой модели YandexGPT 5 Pro.

К 2027 году организации будут использовать ориентированные на узкие предметные области ИИ-модели в три раза чаще, чем большие языковые модели.

Андрей Сон, руководитель направления по разработке нейронных сетей Альфа-Банка, – о создании интеллектуального помощника для операторов контакт-центра, который учитывает онлайн-контекст общения с клиентом.

Однако творчески мыслить и генерировать по-настоящему новые идеи существующие ИИ-модели пока не в состоянии.

Генеративный ИИ и большие модели действия выведут удобство и эффективность клиентской поддержки на новый уровень, прогнозируют аналитики.

Аналитические инструменты постепенно растворяются в бизнес-приложениях – аналитика не выделяется в отдельный модуль корпоративной инфраструктуры, а благодаря self-service BI становится ее ядром, доступным из любой информационной системы компании. Для бизнес-пользователей самообслуживание становится основой работы с BI-системами, позволяя пользователям таких систем, как «Дельта BI», оперативно получать ответы на основе анализа всех доступных данных.

Генеративные модели ИИ эффективны лишь при условии комплексного подхода к их внедрению – опыт компании «Финам» показывает, что для этого потребуется реинжиниринг бизнес-процессов, обучение сотрудников и тщательный анализ результатов.

Андрей Морозкин, операционный директор ФГ «Финам», – о создании ИИ-экосистемы, в рамках которой запущены цифровые ассистенты, помогающие выполнять рутинные задачи и повышать эффективность сотрудников.