Голосовые и чат-боты для бизнеса. Обзор TAdviser

Развитие отрасли интеллектуальных чат-ботов в России в целом следует мировым тенденциям. Авторитетом на рынке справедливо пользуется ChatGPT, выход этого продукта называют ключевым событием. Появление LLM-моделей повлияло на развитие отрасли на годы вперед.

Одним из лидирующих может стать тренд развития NLP (Natural Language Processing). Другая не менее важная тенденция – развитие мультимодальных моделей.

Влияние генеративного ИИ на экосистемы корпоративных коммуникаций будет только расти в направлении интеграции голосовых и текстовых роботов с корпоративными CRM, BI-системами и базами данных. Тренд на ИБ во всех сферах отпугивает компании использовать зарубежные облачные решения, при этом активизируется работа по установке LLM в контур заказчиков.

Компании будут все активнее использовать данные о пользователях для создания персонализированного опыта. Акцент смещается на комплексную стратегию взаимодействия с клиентами на всей продолжительности CJM и бесшовную работу с клиентскими данными.

Уровень персонализации в маркетинге растет, и параллельно с этим растут риски для безопасности персональных данных. Использование ИИ также поднимает вопросы этики и морали. Растет спрос на цифровые двойники медийных персон. Это затрагивает сферу авторских прав. В соцсетях умы будоражат дипфейки.

Не все эксперты однозначны в позитивной оценке будущности ИИ ввиду имеющихся ограничений и экстенсивного характера развития технологии.

Будущее отрасли диалоговых помощников отныне тесно переплелось с генеративным искусственным интеллектом, говорят эксперты. Согласно августовскому отчету Gartner^[3], технологии генИИ прошли "пик завышенных ожиданий", и внимание бизнеса продолжает смещаться с ажиотажа вокруг базовых моделей на варианты конкретного применения, которые повышают рентабельность инвестиций. В связи с этим Максим Иванов, директор по искусственному интеллекту Сбер Бизнес Софт отметил, что тренд "хайпа" на LLM постепенно заканчивается, а на смену ему приходит время появления первых прикладных B2B и B2G кейсов.

Строительство новых дата-центров уже началось, и инвестиции в их развитие колоссальные, – отметил он. – Нам всем предстоит научиться применять LLM как рабочий инструмент в нашей жизни и в бизнесе с максимальной выгодой.

Александр Павлов, управляющий директор Robovoice компании SL Soft также считает, что сверхпопулярность ИИ сменяется этапом реального внедрения. Новые технологии показывают более высокие результаты там, где, казалось бы, "достигнут потолок". Несмотря на существующие ограничения, такие как потребность в больших вычислительных ресурсах и объемах данных, развитие ИИ не останавливается, а напротив — усиливаются инвестиции в инфраструктуру и совершенствование моделей.

Наблюдаемое охлаждение ажиотажа может быть также связано с текущими ограничениями LLM. Исследователи из НИУ ВШЭ проверили GPT-4 на достоверность в рамках преподавательской деятельности и пришли к выводу, что модель может ошибаться даже в простейших заданиях.^[4]

Никогда не знаешь, где ждать ошибки, – прокомментировал научный руководитель НИУ ВШЭ Ярослав Кузьминов.

По словам эксперта, на данный момент GPT-4 — это помощник, за которым все необходимо перепроверять, что не особо воодушевляет.

Владислав Беляев считает, что ключевое естественное ограничение развития ИИ по текущему технологическому треку заключается в недоступности и дороговизне нужного количества ресурсов для его обучения и работы. Под ресурсами следует понимать подходящие чипы видеокарт, монополию по производству которых (и высокие цены) держит Nvidia. Поэтому идут обсуждения строительства десятков новых заводов по производству чипов от других производителей.^[5] Также следует учитывать количество потребляемой этими видеокартами энергии. Чтобы обеспечить нужный объем электричества, лидеры ИИ вкладываются также в перспективные технологии генерации.^[6]

Параллельно этому эксперт отметил определенное охлаждение ажиотажного интереса за счет низкой экономической эффективности масштабных ИИ-проектов.^[7]

Мы думаем, что в течение 2-3 лет найдется оптимальный баланс между продолжающимся ростом затрат на ИИ и продуктами для конкретных бизнес задач, над которыми мы сейчас и работаем, – сказал он.

С другой стороны, в различных социальных группах нарастает напряженность из-за последствий внедрения ИИ и его неэтичного использования, рассказал Никита Муренький, руководитель команды по разработке диалоговых продуктов Kode. По его словам, бизнес и государства работают над определением правовых рамок и этики применения ИИ, и эта работа не терпит отлагательств.