Генеративный ИИ обещает революцию, но с ним не всё так просто: он может делать глупые ошибки, путаться в логике и не всегда оправдывает ожидания. Как же использовать эту технологию с умом?
Профессор MIT Слоан Рама Рамакришнан предложил ясную стратегию: три шага, которые помогут бизнесу найти подходящие задачи для автоматизации с помощью ИИ.
Шаг 1: Разбейте работу на конкретные задачи
Не пытайтесь автоматизировать всю работу сразу. Разделите её на маленькие задачи — это поможет понять, какие из них поддаются автоматизации.
Например, университетский преподаватель выполняет около 25 разных задач. Генеративный ИИ вполне может помочь подготовить учебные материалы или проверить работы, но вот провести лекцию или модерировать дискуссию — уже вряд ли. Всё зависит от специфики.
Вывод: чем точнее вы знаете, из чего состоит работа, тем проще выбрать, где применить ИИ.
Шаг 2: Посчитайте, сколько это будет стоить
Автоматизация — это не просто подписка на GPT. Есть и скрытые расходы: настройка ИИ, проверка его работы, доработка результатов, участие сотрудников.
Ошибки тоже стоят дорого. Если промах в тексте для рекламы — не беда, то в медицине или юриспруденции промах может обойтись дорого.
Поэтому: сравните затраты на ИИ с тем, сколько стоит делать эту же задачу вручную. Но знайте: то, что сегодня автоматизировать невыгодно, может стать дешевле уже завтра.
Шаг 3: Запустите пилотный проект
Когда понятно, какую задачу можно автоматизировать и сколько это стоит — пора действовать. Запускайте пробный проект.
Вы можете использовать готовые решения (вроде komanda.ai, российского аналога GPT, созданного специально для российского бизнеса), адаптировать open-source модели (например, Llama 3) или встроить ИИ в уже существующие процессы.
В последних двух случаях автор уточняет, что не следует спешить и выводить ИИ в продакшен — сначала убедитесь, что всё работает надёжно. В готовом варианте у вас уже есть ИИ-помощники, которые гарантированно выполнят свою работу на профессиональном уровне.
Полезные советы
· Оценивайте результат: стройте метрику успеха для ИИ-приложений.
· Не пренебрегайте ручной проверкой: она может спасти от репутационного фейла.
· Думайте узко: начните с маленьких задач — быстрее, дешевле, надёжнее.
· Обучайте команду: ИИ могут использовать не только дата-сайентисты. Любой, кто умеет хорошо формулировать мысли, может быть ценным.
· Ставьте реалистичные цели: начните с простого, получите первую выгоду, потом масштабируйте.
Генеративный ИИ — мощный инструмент, но ключ к успеху не в хайпе, а в чётком, расчётливом подходе. Начинайте с малого — и смотрите, как технологии продвигают ваш бизнес.
Источник: MIT Sloan School
Профессор MIT Слоан Рама Рамакришнан предложил ясную стратегию: три шага, которые помогут бизнесу найти подходящие задачи для автоматизации с помощью ИИ.
Шаг 1: Разбейте работу на конкретные задачи
Не пытайтесь автоматизировать всю работу сразу. Разделите её на маленькие задачи — это поможет понять, какие из них поддаются автоматизации.
Например, университетский преподаватель выполняет около 25 разных задач. Генеративный ИИ вполне может помочь подготовить учебные материалы или проверить работы, но вот провести лекцию или модерировать дискуссию — уже вряд ли. Всё зависит от специфики.
Вывод: чем точнее вы знаете, из чего состоит работа, тем проще выбрать, где применить ИИ.
Шаг 2: Посчитайте, сколько это будет стоить
Автоматизация — это не просто подписка на GPT. Есть и скрытые расходы: настройка ИИ, проверка его работы, доработка результатов, участие сотрудников.
Ошибки тоже стоят дорого. Если промах в тексте для рекламы — не беда, то в медицине или юриспруденции промах может обойтись дорого.
Поэтому: сравните затраты на ИИ с тем, сколько стоит делать эту же задачу вручную. Но знайте: то, что сегодня автоматизировать невыгодно, может стать дешевле уже завтра.
Шаг 3: Запустите пилотный проект
Когда понятно, какую задачу можно автоматизировать и сколько это стоит — пора действовать. Запускайте пробный проект.
Вы можете использовать готовые решения (вроде komanda.ai, российского аналога GPT, созданного специально для российского бизнеса), адаптировать open-source модели (например, Llama 3) или встроить ИИ в уже существующие процессы.
В последних двух случаях автор уточняет, что не следует спешить и выводить ИИ в продакшен — сначала убедитесь, что всё работает надёжно. В готовом варианте у вас уже есть ИИ-помощники, которые гарантированно выполнят свою работу на профессиональном уровне.
Полезные советы
· Оценивайте результат: стройте метрику успеха для ИИ-приложений.
· Не пренебрегайте ручной проверкой: она может спасти от репутационного фейла.
· Думайте узко: начните с маленьких задач — быстрее, дешевле, надёжнее.
· Обучайте команду: ИИ могут использовать не только дата-сайентисты. Любой, кто умеет хорошо формулировать мысли, может быть ценным.
· Ставьте реалистичные цели: начните с простого, получите первую выгоду, потом масштабируйте.
Генеративный ИИ — мощный инструмент, но ключ к успеху не в хайпе, а в чётком, расчётливом подходе. Начинайте с малого — и смотрите, как технологии продвигают ваш бизнес.
Источник: MIT Sloan School