Кроме того, пользователи с активной подпиской могут сами создавать чат-ботов с индивидуальными настройками. Российские разработчики, среди которых Яндекс и Сбер, также активно развивают «умных» ассистентов.
Сооснователь Napoleon IT Сергей Белоклоков рассказал о причинах растущей популярности генеративных сетей и о том, как чат-боты становятся настоящими цифровыми ассистентами.
Прорыв ChatGPT
В 2017 году появились трансформерные архитектуры нейронных сетей, способные обучаться на больших объемах текстов. Чуть позже удалось совместить обучение с подкреплением с большими языковыми моделями (LLM). На основе этой технологии в ноябре 2022 года компания OpenAI выпустила первую версию ChatGPT, которая устроила настоящую революцию в области использования нейронных сетей. Новый софт на основе языковой модели GPT-3 позволяет генерировать текст и получать ответы на множество запросов из разных областей знаний. Суть программы в том, что нейросеть многократно обрабатывает текст, выискивает в базе введенные слова, распознает вес и расположение в предложении. Ответы формируются, ориентируясь на базу знаний, с помощью которой «обучают» программу. В результате создается человекоподобный текст в диалоговом окне, причем софт способен выдавать результат на более 30 мировых языках. Популярность решения стала ошеломляющей — за первые 2 месяца количество пользователей ChatGPT перевалило за 100 миллионов.
![ChatGPT 4 Tirbo Презентация](https://cdn.prod.website-files.com/62a27074b64a6e0034c9e2dd/66cb515cd7c63944196f52da_658c1b2ca25a2d49ee6756ed_gpt4.webp)
Весной 2023 г. была представлена бета-версия GPT-4. С новым обновлением ChatGPT может обрабатывать одновременно не только текстовую информацию, но и графическую. Также появилась возможность создавать программы и несложные игры. Например, «написать» мобильное приложение для рекомендаций фильмов на вечер или сделать популярный в прошлом Тетрис. С ноября этого года пользователи могут собирать своих чат-ботов. В GPT-4 Turbo можно настроить множество параметров: новое имя и описание, изменить приветствие, установить примерные промпты (запросы) и выбрать другие нужные опции.
AI-технологии уже сейчас помогают в создании полноценных ассистентов во многих сферах: от ритейла и медиа до разработки софта, включая чат-ботов.
Тренд на искусственный интеллект
Компании по всему миру начали активно инвестировать в чат-боты, поскольку видят в них большой потенциал. Цифровые помощники помогают оптимизировать рабочие процессы: от обслуживания клиентов до снижения затрат на операционную деятельность. По прогнозам Research and Markets, к 2028 году рынок чат-ботов достигнет 15,5 млрд долларов, увеличившись с 5,4 млрд долларов в 2023.
Развитие в мире
Крупнейшая мировая ритейл-сеть Walmart использует чат-бота от компании Pactum AI для общения с поставщиками. Сначала сотрудник магазина вводит запрос с позицией товара и его желаемой стоимостью. Затем AI-бот начинает переговоры с сотнями поставщиков, выбирая из них наиболее выгодный вариант среди представленных на рынке. Сейчас с помощью этого инструмента заключается до 68% сделок. Причем большому количеству поставщиков намного удобнее иметь дело с чат-ботом, чем с сотрудником магазина.
Другой пример использования AI-ассистентов — «умное» обслуживание клиентов компании. Instacart — сервис доставки продуктов в США — модернизировал мобильное приложение с помощью ChatGPT. Благодаря обновлению клиенты получают от интеллектуального помощника рецепт любимого блюда и сразу в чате оформляют доставку всех нужных ингредиентов. Либо по запросу покупателя он подберет полезные продукты для здорового питания. Весь диалог в клиентском приложении ведется в формате живого общения, а не с использованием заранее заготовленных шаблонных ответов.
![Чатбот для ритейл](https://cdn.prod.website-files.com/62a27074b64a6e0034c9e2dd/66cb515cd7c63944196f52e8_658c1b52dab225dd6bec123a_instacart.webp)
Индустрия моды тоже активно пользуется инновационными технологиями. В первую очередь AI применяется для генерации новых коллекций одежды и помощи клиентам в формировании их гардероба. Онлайн-площадка Zalando внедрила AI-ассистента на основе ChatGPT, позволяющего подобрать идеальный образ для определенного мероприятия или события. Если клиенту нужно пойти на день рождение в стиле кэжуал шик, то интеллектуальный стилист от Zalando даст рекомендации по выбору костюма или платья для мероприятия. Обученный новейшим тенденциям в моде чат-бот с AI хорошо разбирается в современных стилях и брендах, поэтому может без труда сопоставить предложенные советы с имеющимися позициями на сайте.
Развитие в России
В РФ также фиксируется значительный рост внедрения умных чат-ботов в бизнес-процессы. Сейчас их используют порядка 48% ритейл-компаний. За прошлый год доля чат-ботов в различных отраслях увеличилась на 23%, а количество голосовых ассистентов возросло на 350%. Помимо ритейла, AI-технологии для создания чат-ботов используют около 23% банков и 15% компаний в сфере страхования.
Интеллектуальные чат-боты активно внедряются и в HR-сфере. Уже около 33% крупных компаний используют цифровых ассистентов, созданных с помощью генеративных сетей. Например, Napoleon IT успешно протестировал своего интеллектуального ассистента в одной из российских нефтяных компаний. Благодаря этому помощнику, отдел кадров был разгружен, сотрудники смогли самостоятельно заполнять необходимые документы, например писать заявление на отпуск или получить помощь в оформлении больничного. Сотрудники технического департамента получили возможность оперативно искать информацию в нормативно-правовой базе, а топ-менеджеры смогли ускорить принятие управленческих решений. Ассистент показал точность получения информации в 99%, и время ожидания ответа не превышало 3-5 секунд.
Банк «Открытие» также активно использует цифрового ассистента для помощи сотрудникам и клиентам. Сервис дает индивидуальные рекомендации, например, помогает клиенту (малого и среднего бизнеса) выбрать более подходящий для него тариф. Менеджеру ассистент подсказывает, что необходимо клиенту на данный момент, и помогает предотвратить отток лояльных клиентов. Банк «Точка» с помощью технологии генеративных сетей создал аналог ChatGPT, который позволяет быстро создавать описание товаров для продажи на маркетплейсах. Продавцу нужно лишь сделать запрос с названием продукта, чтобы получить готовый результат. А технологии Napoleon IT Отзывы позволяют проводить интеллектуальный анализ, суммирование и получать автоответы на отзывы пользователей. Это можно делать как на маркетплейсах, так и в онлайн-картах, в сервисах клиентских email-рассылок и в мобильных приложениях магазинов. Анализ происходит на основе технологий YandexGPT. Интеграция с YGPT уже позволила добиться 97-процентного качества аналитики отзывов.
![CPT для анализа отзывов](https://cdn.prod.website-files.com/62a27074b64a6e0034c9e2dd/66cb515cd7c63944196f52e3_658c1ba086303d8f3ab5174e_%25D1%258F%25D0%25BD%25D0%25B4%25D0%25B5%25D0%25BA%25D1%2581%2520%252B%2520%25D0%25BD%25D0%25B0%25D0%25BF%25D0%25BE%25D0%25BB%25D0%25B5%25D0%25BE%25D0%25BD.webp)
Будущее AI
Развитие технологий генеративных сетей, которые лежат в основе ChatGPT, позволит создавать еще более универсальных цифровых ассистентов. «Умные» чат-боты смогут точно отвечать на запросы, искать нужные сведения в базах данных и выполнять другие задачи, а также вести человекоподобный диалог с пользователями. Благодаря своей способности быстро адаптироваться, они смогут давать более точные и полные данные, делая взаимодействие с ними еще более удобным.
В то же время, голосовые ассистенты продолжат развиваться. Они уже стали неотъемлемой частью нашей жизни. «Алиса», «Маруся», Google Ассистент, Siri и другие будут продолжать совершенствоваться, предоставляя пользователям еще более персонализированную информацию. Согласно исследованию компании Brandessence, рынок разговорного AI будет расти значительными темпами и достигнет 32,5 миллиардов долларов к 2028 году, по сравнению с 8,2 миллиардами в 2023.
На сегодняшний день «умные» помощники на базе искусственного интеллекта имеют определенные недостатки, такие как неточность данных и возможность галлюцинаций. Тем не менее, с развитием технологий генеративного AI, эти погрешности могут быть значительно уменьшены. Ожидается, что в будущем точность данных этих систем будет приближаться к 100%, что позволит использовать их для решения широкого спектра задач в повседневной жизни и бизнесе.