Как предприятия используют генеративный ИИ за пределами чат-ботов

Настоящие изменения происходят не в окнах чата. Они происходят внутри инструментов, которыми вы пользуетесь каждый день.

Чат-боты были только началом. Они помогли привыкнуть к технологии. Но настоящий сдвиг гораздо глубже. ИИ проникает в рабочие процессы, системы и процессы принятия решений. Он становится невидимой частью вашего программного обеспечения и инфраструктуры.

Вот как предприятия используют ИИ сегодня:

Встроенное ПО Компании больше не просят сотрудников копировать и вставлять данные в отдельное окно чата. Они внедряют ИИ напрямую в CRM-системы, электронные таблицы и дашборды.

  • Менеджер по продажам получает вариант письма для последующего контакта при обновлении сделки.
  • Агент службы поддержки видит подходящее решение во время чтения тикета.
  • Финансовый аналитик получает автоматические сводки в Excel.

ИИ — это не конечная цель. Это часть пути.

Превращение данных в знания Большинство компаний обладают огромными объемами неструктурированных данных. Сюда входят электронные письма, контракты и заметки со встреч. ИИ превращает эти данные в ответы.

Вместо поиска по папкам вы можете спросить:

  • Что мы обещали этому клиенту в прошлом году?
  • Кратко изложи основные риски в этом контракте.
  • Как мы решали эту проблему раньше?

ИИ дает прямой ответ вместо списка ссылок.

Автоматизация рабочих процессов ИИ переходит от выполнения отдельных задач к управлению целыми процессами. Он связывает различные инструменты для выполнения многоэтапной работы.

  • Финансы: ИИ сопоставляет счета-фактуры с заказами на закупку.
  • Маркетинг: ИИ создает рекламные тексты и серии электронных писем на основе одного брифа.
  • HR: ИИ отбирает и ранжирует резюме до того, как их посмотрит человек.
  • IT: ИИ сортирует тикеты службы поддержки и решает простые задачи.

Такая оркестрация избавляет от рутинной работы по переносу данных между системами.

Разработка программного обеспечения Разработчики используют ИИ не только для написания кода. Они используют его для:

  • Генерации юнит-тестов.
  • Документирования устаревших систем.
  • Перевода старого кода на новые фреймворки.
  • Поиска проблем с безопасностью в pull requests.

Это позволяет инженерам взаимодействовать с унаследованными системами, которые уже никто не понимает до конца.

Персонализация в масштабе Раньше персонализация была доступна только для небольших групп. Теперь компании создают индивидуальный опыт для каждого человека. Банк может составить персональную финансовую сводку для каждого клиента. Ритейлер может писать описания товаров на основе предпочтений конкретного покупателя.

Риски и комплаенс ИИ помогает отделам комплаенса резюмировать новые нормативные акты и находить пробелы во внутренних политиках. В кибербезопасности он переводит технические угрозы на язык бизнес-рисков. Главная цель здесь — скорость.

Что это значит для вас Генеративный ИИ превращается из функции в фундамент. Самый успешный ИИ будет невидимым. У вас не будет ощущения, что вы используете ИИ. Вы просто почувствуете, что выполняете свою работу быстрее и с меньшими усилиями.

Источник: https://dev.to/pallavi_sharma_10c1a6f1da/how-enterprises-are-using-generative-ai-beyond-chatbots-kj2