Лідери бізнес-технологій у будівництві, подорожах, роздрібній торгівлі, охороні здоров’я та енергетиці кажуть, що ШІ вже покращує продуктивність і змінює поведінку клієнтів. Але вони також перебирають його високу вартість і обмеження.
Генеративний штучний інтелект цього року став найпопулярнішою новою технологією для бізнесу, яка обіцяє підвищити продуктивність і одночасно змінити спосіб виконання роботи білих комірців.
Але висока вартість штучного інтелекту, потреба в спеціалістах, а також юридичні ризики та ризики конфіденційності заважають спробам повністю реалізувати цю обіцянку, і багато компаній обережно виходять за межі ранніх експериментів. Тим не менш, немає сумнівів, що генеративний ШІ повністю змінить корпоративні технології. А деякі підприємства вже почали впроваджувати штучний інтелект у свою діяльність, використовуючи його для написання коду, створення марке3тингового та торгового контенту та посилення підтримки клієнтів.
Згідно з підрахунками International Data Corp, до кінця 2023 року підприємства в усьому світі витратять близько 19,4 мільярда доларів США на генеративні рішення штучного інтелекту. До 2027 року ці витрати, включаючи програмне забезпечення генеративного штучного інтелекту та відповідне обладнання, а також ІТ-послуги та бізнес-послуги, досягнуть 151,1 мільярда доларів, прогнозує дослідницька фірма, що означає загальний річний темп зростання 86,1% протягом чотирирічного періоду.
Компанії здебільшого випробовують межі технології, реінвестують у штучний інтелект та хмару загалом, коли вони організовують свої корпоративні дані, оцінюють кібербезпеку та інші ризики та встановлюють огорожі для їх безпечного використання. Багато керівників інформаційних і технічних відділів вважають, що 2024 рік стане роком, коли генеративний штучний інтелект доведе свою цінність і високу ціну.
Ось п’ять компаній, які з’ясували, як інтегрувати генеративний штучний інтелект у свої продукти та операції, і чого вони навчилися в цьому процесі. Деякі, зокрема туристичне онлайн-агентство Expedia вже представили клієнтам генеративний штучний інтелект, тоді як інші, як-от система охорони здоров’я Mass General Brigham і виробник будівельного програмного забезпечення Bentley Systems, націлені на 2024 рік.
Wayfair: знайомтеся зі штучним інтелектом, вашим новим декоратором інтер’єру
Wayfair, бостонський онлайн-продавець меблів, використовує генеративний штучний інтелект, щоб допомогти клієнтам змінити дизайн своїх віталень. Щойно клієнти завантажують фотографію свого житлового простору, інструмент Decorify від Wayfair використовує модель Stable Diffusion генерації зображень для створення нових версій у таких стилях, як глем і модерн середини століття.
Окрім інструментів проєктування, більшість генеративних додатків ШІ Wayfair допомагають підвищити продуктивність співробітників, доводячи економічну вигоду від впровадження технології, сказала Фіона Тан, головний технічний директор компанії. У деяких випадках Wayfair продовжуватиме використовувати свої існуючі моделі машинного навчання, які є дешевшими у використанні та можуть застосовувати рішення для прогнозування та оптимізації ефективніше, ніж генеративний ШІ.
Wayfair використовує генеративний штучний інтелект, щоб допомогти клієнтам змінити дизайн своїх будинків і підвищити продуктивність співробітників компанії.
Інструмент дизайну Wayfair, яким можна користуватися безкоштовно, створює фотореалістичні зображення на основі завантаженої фотографії клієнта. Але оскільки він покладається на генеративну модель ШІ, це також означає випадкові дивні збої, такі як ніжка столу, яка виглядає не зовсім правильно, або випадки, коли ШІ не може ідентифікувати вікна та дзеркала, сказала Тан.
Decorify також надає клієнтам підказки про продукти Wayfair, схожі на ті, що зображені на зображенні штучного інтелекту, допомагаючи зв’язати створений штучним інтелектом світ із реальним, за словами Тан. Компанія повідомила, що клієнти створили понад 100 000 дизайнів і придбали продукти за допомогою інструменту з моменту його запуску в липні.
«Це може бути дуже життєздатним способом купувати такі речі, як ваш будинок і категорії, засновані на стилі, для яких вам дійсно важко сформулювати, чого ви насправді хочете. Можливість це бачити корисна», – сказала Тан.
Schneider Electric: вибір правильного ШІ з урахуванням використання енергії
Schneider Electric, один із найбільших у світі виробників електричних і автоматичних продуктів, вибирає моделі штучного інтелекту, які є меншими — і, отже, менш енергоємними — для певних застосувань, сказав Філіп Рамбах, головний директор компанії з штучного інтелекту.
«Великі мовні моделі чудово підходять для резюмування, генерації тексту», — сказав він. «Вони можуть робити такі речі, як прогнозування та оптимізація, але не дуже добре. І за ціною і споживання енергії це не має сенсу».
Для певних застосувань Schneider Electric вибирає менші моделі штучного інтелекту, які можуть зменшити витрати та підвищити ефективність.
Generative AI працює на величезній кількості енергії з центрів обробки даних, які постачаються електроенергією з напружених електромереж. ШІ може споживати до 3,5% світової електроенергії до 2030 року, згідно з оцінками ІТ-дослідницької та консалтингової компанії Gartner.
Компанія Schneider Electric, яка виробляє такі товари, як вимикачі світла, зарядні пристрої для електромобілів і системи домашньої автоматизації, а також програмне забезпечення для управління енергією, вирішила використовувати модель OpenAI GPT-3.5, яка є набагато меншою та споживає менше енергії, ніж її останні системи, Рамбах сказав, що для роботи внутрішнього чат-бота компанії.
Французька компанія також використовує генеративний штучний інтелект, щоб допомогти своїм клієнтам обчислювати та аналізувати свої викиди вуглецю так, ніби вони спілкуються з чат-ботом ChatGPT.
За словами Рамбаха, клієнтам потрібен був спосіб використання інструменту Resource Advisor, який може візуалізувати та відстежувати їхні енергетичні дані швидше та простіше, ніж традиційне програмне забезпечення. «Другий пілот», створений за допомогоюMicrosoft OpenAI, дозволяє їм задавати запитання на зразок «на якому з моїх заводів найбільше викидів?».
Mass General Brigham: діагностика на основі даних, персоналізований догляд
Mass General Brigham, бостонська система охорони здоров’я, пов’язана з Гарвардською медичною школою, застосовує генеративний штучний інтелект, щоб допомогти ідентифікувати пацієнтів із подібними профілями, сподіваючись, що ця інформація допоможе лікарям лікувати пацієнтів на основі того, що спрацювало для інших у минуле.
Система охорони здоров’я співпрацює з фірмою Annalise.ai, яка займається медичною візуалізацією штучного інтелекту, а також іншими компаніями та стартапами, щоб вивести рішення штучного інтелекту від розробки на ринок у рамках нещодавно відкритого комерційного офісу штучного інтелекту. У першій половині наступного року компанія випустить деякі зі своїх перших комерційних діагностичних продуктів із підтримкою штучного інтелекту, сказав Кейт Дрейєр, головний науковий співробітник і віцепрезидент відділу радіології Массачусетського генерала Бригама. «Поле рухається надзвичайно швидко».
Система охорони здоров’я Mass General Brigham використовує генеративний штучний інтелект, щоб допомогти ідентифікувати пацієнтів зі схожими профілями. У першій половині 2024 року він випустить кілька своїх перших комерційних діагностичних продуктів із підтримкою штучного інтелекту.
Використовуючи такі дані, як діагностична інформація, медичні записи, обговорення пацієнтів , геномні та генетичні дані, великі мовні моделі можуть краще ідентифікувати «пацієнтів, таких як я», — сказав Дрейер.
Раніше процес створення єдиної «згорткової нейронної мережі» або алгоритмів ШІ , які можуть аналізувати зображення, вимагав кількох мільйонів доларів і кількох років навчання. Тепер великі мовні моделі можна навчити за лічені місяці за допомогою процесу під назвою «кількократне навчання», який, за словами Дрейєра, вимагає набагато менше навчальних даних.
Хоча запуск великих мовних моделей дорожчий, ніж згорткові нейронні мережі, швидший цикл розробки все одно призводить до економії часу та коштів, сказав він. Генеративний штучний інтелект може співвідносити як текстові, так і графічні дані зі сканованих даних, а також витягувати та співвідносити їх за менший час, ніж інші методи глибокого навчання штучного інтелекту.
Expedia: персоналізований помічник у подорожах, а не «срібна куля»
Expedia використовує чат-ботів , щоб допомогти мандрівникам запитувати рекомендації та робити бронювання, але онлайн-туристична агенція не розглядає генеративний ШІ як срібну кулю.
«Generative AI – це помічник, він допоможе вам досягти цього, допоможе вам досліджувати та відкривати», – сказав виконавчий директор Expedia Пітер Керн. Але ідея попросити штучний інтелект забронювати всю поїздку є «дуже перебільшеною можливістю», сказав він.
Натомість компанія, що базується в Сіетлі, персоналізує процес бронювання для мандрівників і використовуватиме штучний інтелект для покращення досвіду, особливо тому, що споживачі ще не зовсім комфортно користуються генеративним штучним інтелектом, сказав Керн. Він також використовує штучний інтелект для автоматизації таких процесів, як підсумки дзвінків у службу підтримки клієнтів, щоб зменшити витрати.
Expedia використовує генеративний штучний інтелект, щоб покращити й персоналізувати процес бронювання подорожей, а також автоматизувати такі процеси, як підсумки дзвінків у службу підтримки клієнтів, щоб зменшити витрати.
Наприклад, за словами Керна, Expedia допоможе відповісти на запитання на основі історії подорожей і вподобань клієнтів, надаючи індивідуальну допомогу протягом усього процесу бронювання.
«Що ми маємо зробити, це використати все можливе, щоб позбавити вас занепокоєння, зробити це персоналізованим, щоб ви не ловили рибу в темряві», — сказав він.
Конкурентна перевага Expedia полягає в тому, що вона має приблизно 70 петабайт даних про моделі бронювання клієнтів, уподобання та іншу інформацію, сказала Раті Мурті, головний технічний директор компанії. Нещодавно компанія завершила багаторічну реконструкцію технологій, щоб підключити свої джерела даних і забезпечити роботу своїх систем машинного навчання. Його чат-бот працює на основі ChatGPT OpenAI.
«Тепер ми справді можемо поєднати все це з великими мовними моделями та реалізувати це за допомогою персоналізації набагато активніше, ніж це було в минулому», — сказала вона.
Bentley Systems: більш стійка інфраструктура та автоматизоване креслення
Bentley Systems, виробник будівельного програмного забезпечення в Екстоні, штат Пенсільванія, розробляє генеративні інструменти на основі штучного інтелекту для створення креслень, таких як плани місцевості, і системи, які можуть пропонувати проєкти інфраструктури з кращою кліматичною стійкістю.
«Як ще два градуси вплинуть на середню температуру на планеті, на шосе, на мостах?» – сказав Жюльєн Мут, головний технічний директор Bentley Systems. «Ми повинні мати можливість запускати всі ці проєкти за допомогою моделювання, яке збирається оцінити ці майбутні умови, щоб ми могли спроєктувати інфраструктуру та зробити її довговічною».
У найближчій перспективі Bentley Systems допомагає інженерам створювати креслення за допомогою генеративного штучного інтелекту з метою додати цю функцію до свого програмного забезпечення наступного року. За словами Мутта, більшість витрачає від 30% до 50% свого часу на виготовлення таких структурних і будівельних креслень. Також розробляється помічник, схожий на «другого пілота», який допомагає інженерам створювати коди за допомогою генеративного ШІ.
«Так само, як штучний інтелект може створювати зображення, ви можете створювати малюнки, які передають цю важливу інформацію», — сказав він.
Штучний інтелект вже широко використовується в будівництві для виявлення тріщин і іржі на мостах і прогнозування, коли дороги потребуватимуть ремонту, але генеративний штучний інтелект тепер здатний поєднувати дані з існуючих інструментів Bentley Systems, щоб пропонувати стійкі до клімату конструкції, сказав Мутт.
Наприклад, великі мовні моделі можуть отримувати джерела даних, зокрема структурний аналіз, будівельні норми, закони фізики, кліматичні умови та вплив нових, більш стійких будівельних матеріалів на дизайн інфраструктури.
Щоб запустити передові системи штучного інтелекту, Bentley Systems досліджує методи тонкого налаштування або налаштування моделей штучного інтелекту за допомогою власних проєктних даних і інструментів моделювання, сказав Мутт. Це призведе до менших і більш спеціалізованих систем, які також дешевші, ніж використання великих моделей безпосередньо від таких постачальників, як Google або Microsoft.
«Штучний інтелект не лише аналізує вміст і надає розуміння», — сказав Мутт. «Він приймає ваші дані як вимогу та генерує нові дані на їх основі».
