Чтобы полностью реализовать возможности генеративного искусственного интеллекта (GenAI), компании должны обеспечить ему контекстную основу, автоматизацию и прозрачность, пишет на портале ITPro Today Люк Паламара, вице-президент по управлению ИИ-продуктами компании UiPath.
По мере того как предприятия во всех отраслях продолжают развивать свои цифровые возможности, GenAI выделяется как мощный инструмент, который обещает революционизировать операции. GenAI может помочь сотрудникам тестировать идеи, генерировать контент и быстро получать информацию — вот лишь некоторые из первых приложений, которые сегодня внедряются в организациях. Однако компании не спешат выходить за рамки этих начальных сценариев использования, и на то есть веские причины.
Дело в том, что GenAI сам по себе может делать не так уж много. Хотя может показаться, что GenAI работает как волшебство, организациям важно помнить, что это всего лишь инструмент, а у всех инструментов есть свои ограничения. В случае с GenAI к недостаткам можно отнести отсутствие надлежащего контекста, неспособность действовать самостоятельно, а также недостаточные прозрачность и доверие.
Если организации не смогут устранить эти недостатки при внедрении GenAI, они не получат максимальной отдачи от потенциально преобразующего инструмента. Однако если организации обеспечат сочетание GenAI с автоматизацией и снабдят его надлежащим бизнес-контекстом и контекстной привязкой, ограничения GenAI можно будет обойти, чтобы он мог приносить ощутимые результаты.
Привязка GenAI к конкретике бизнеса
GenAI обладает широкой, как океан, базой знаний, но ему не хватает настоящего контекстного понимания. Это является проблемой, учитывая необходимость точности и конкретики в бизнес-среде. Системам GenAI нужны горы контекста, чтобы работать так, как это нужно бизнесу — как предметный эксперт, который знает системы, процессы и клиентов организации. Сбор и предоставление инструменту такого контекста требует много времени и ресурсов, но без него GenAI просто выдает общие данные. Настоящая проблема получения положительных результатов от использования инструмента заключается в преодолении этого разрыва между общим подходом GenAI и специфическими требованиями отдельных предприятий.
Для этого компании должны сосредоточиться на инвестировании в глубокое, контекстное обучение своих инструментов GenAI. Этот процесс может быть медленным, трудоемким и дорогостоящим, поскольку необходимый контекст находится в интрасетях компаний, CRM-системах, решениях для документооборота, облачных данных и других источниках. Чтобы помочь самим себе, организациям следует использовать автоматизацию, что позволит значительно сократить время и ресурсы, необходимые для обеспечения инструментов GenAI необходимым контекстом, который может существенно повлиять на производительность.
Привязка к контексту поможет компаниям повысить точность моделей GenAI, обеспечивая подсказки на основе бизнес-контекста с помощью генерации с расширенным поиском (RAG). При таком подходе информация извлекается из специфических наборов данных компании, таких как база знаний или внутренние политики и процедуры, для получения более точных и глубоких ответов.
Расширение возможностей GenAI с помощью автоматизации
GenAI может анализировать, понимать и создавать, но его возможности ограничены. Автоматизация служит тем недостающим звеном, которое позволяет GenAI преобразовывать свои инсайты в практические результаты. Например, если пользователь попросит свою модель GenAI представить свои расходы, он получит инструкцию о том, как это сделать; инструмент не сделает это за него. Однако если бы инструмент GenAI был интегрирован в систему, эти расходы могли бы быть представлены автоматически. В этом проявляется основная проблема GenAI: он может думать, но не может действовать. У него есть «ум», но нет «тела». Таким образом, автоматизируя рутинные задачи и процессы, предприятия могут использовать GenAI для принятия мер — это поможет повысить эффективность, оптимизировать операции и увеличить производительность.
Доверие и прозрачность
Даже при наличии надлежащего контекста и интеграции с автоматизацией, позволяющей GenAI действовать, он не может быть эффективно использован, если организация ему не доверяет. Хотя это в целом справедливо для большинства корпоративных технологий, в случае с GenAI создание такого доверия является особенно сложной задачей. Используемые в настоящее время модели опираются на приток новых данных для постоянного обучения и совершенствования, и поэтому компании справедливо опасаются, что их конфиденциальные данные могут быть переданы или использованы не по назначению. Поскольку человеческая природа заставляет людей бояться того, чего они не понимают, этот «черный ящик» моделей GenAI, где системы получают данные и преобразуют их в нечто полезное с помощью таинственного процесса, часто заставляет компании сомневаться в процессах принятия решений.
Прозрачность — ключ к решению этих проблем. Сотрудники, использующие инструменты GenAI, должны применять их в рамках модели управления. В рамках такой модели можно обеспечить легкий доступ GenAI к предварительно разработанным действиям, а также использовать высококачественные прогнозы ИИ в рабочих процессах автоматизации, что сокращает время получения ценности. Эти действия могут включать в себя набор сценариев использования GenAI, таких как завершение текста сообщений электронной почты, категоризация, обнаружение изображений, перевод языка и возможность отфильтровывать персональную информацию, что позволит предприятиям делать больше с помощью GenAI.
GenAI готов совершить революцию в бизнесе, но эта революция может произойти только тогда, когда GenAI будет работать в паре с автоматизацией и при надлежащей прозрачности. Предоставление «уму» GenAI необходимого «тела» посредством автоматизации сведет к минимуму его ограничения. Позволив GenAI действовать в соответствии с полученными знаниями и оказывать значимое влияние на бизнес, можно будет полностью реализовать его потенциал.
