OpenAI публикует практическое руководство по определению и масштабированию случаев применения ИИ в бизнес-процессах
В условиях быстрого внедрения искусственного интеллекта (ИИ) в различных отраслях, компании сталкиваются с задачей, как внедрить ИИ так, чтобы он приносил ощутимую пользу. Чтобы помочь в этом, OpenAI выпустила подробное, ориентированное на процесс руководство. Оно основано на более чем 300 примерах внедрения и insights от более чем двух миллионов пользователей предприятий, предоставляя системный подход к определению, оценке и внедрению ИИ в организационные функции.
Структурированный процесс для интеграции ИИ
Руководство вводит трехфазную методологию:
- Определение возможностей с высоким потенциалом – выявление областей, где ИИ может улучшить существующие бизнес-процессы.
- Обучение шести основным примитивам случаев использования – предоставление командам структуры для экспериментов и внедрения.
- Приоритизация инициатив для масштабирования – использование структурированных методов оценки для концентрации усилий на случаях использования с благоприятным соотношением затрат и результатов.
Эта структура разработана для поддержки организаций на различных стадиях зрелости, от ранних экспериментов до масштабного внедрения.
Фаза 1: Определение возможностей для воздействия ИИ
На первом этапе акцент делается на изучении рутинных неэффективностей и когнитивных узких мест в рабочих процессах. Руководство выделяет три категории, в которых ИИ проявляет свою эффективность:
- Повторяющиеся, низкоценные задачи: автоматизация задач, таких как составление резюме, мониторинг ключевых показателей и создание отчетов, позволяет командам сосредоточиться на более важных приоритетах.
- Узкие места в навыках: ИИ может помочь преодолеть пробелы в знаниях, позволяя сотрудникам работать в разных областях без ожидания межотраслевой поддержки.
- Неопределенные или открытые проблемы: ИИ может генерировать идеи, предлагать отправные точки или интерпретировать неструктурированные данные в ситуациях, когда принятие решений людьми часто застревает.
Эти категории предлагают подход для оценки рабочих процессов и начала структурированной работы по идеям, часто в виде специализированных семинаров или межфункциональных рабочих групп.
Фаза 2: Обучение основным примитивам случаев использования ИИ
На основе анализа более 600 реальных случаев использования, OpenAI выделяет шесть основополагающих “примитивов”, которые охватывают общие и масштабируемые приложения ИИ:
- Создание контента: составление политик, описаний продуктов и маркетинговых материалов с единым стилем и структурой.
- Исследования: выполнение структурированного поиска информации и синтеза, часто из длинных документов или веб-источников.
- Программирование: помощь в отладке, переводе кода и создании черновиков на нескольких языках программирования.
- Анализ данных: согласование и интерпретация наборов данных из таблиц или панелей мониторинга для создания визуализаций или сводок по трендам.
- Генерация идей и стратегия: поддержка мозговых штурмов, формулирование планов и структурированная критика предложений или документов.
- Автоматизация: проектирование повторяемых рабочих процессов, которые обрабатывают входные данные и генерируют выходные на основе заранее определенных правил или шаблонов.
Каждый примитив включает примеры, специфичные для области, демонстрирующие его межфункциональное применение. Например, финансовые команды могут автоматизировать отчетность для руководителей, в то время как менеджеры по продукту используют ИИ для прототипирования интерфейсов пользователей или подготовки документации.
Фаза 3: Приоритизация с помощью матрицы воздействия и усилий
Для перехода от идеи к реализации OpenAI рекомендует использовать матрицу “Воздействие/Усилия”. Этот инструмент сегментирует случаи использования на четыре категории:
- Быстрые победы: проекты с высоким воздействием и низкими усилиями, которые могут быть быстро внедрены.
- Самообслуживание: случаи использования, требующие минимальных усилий, часто внедряются индивидуально или в небольших командах.
- Стратегические проекты: инициативы с высокими усилиями и высоким воздействием, которые могут изменить процессы, но требуют большего планирования и ресурсов.
- Отложенные инициативы: случаи использования, которые являются сложными и малозначительными в текущих условиях, хотя могут стать осуществимыми по мере развития технологий.
Несколько компаний, упомянутых в руководстве, применили эту структуру. Например, Tinder позволил командам продуктов взаимодействовать с их CLI на естественном языке, в то время как Morgan Stanley внедрил ИИ для резюмирования исследовательских отчетов для консультантов. Эти примеры демонстрируют разнообразие приложений, которые вписываются в одну и ту же структуру приоритизации.
От автоматизации задач к интеграции на уровне рабочих процессов
Руководство также рассматривает переход от повышения отдельных задач к полной автоматизации рабочего процесса. OpenAI предлагает картировать многоступенчатые процессы, такие как жизненный цикл маркетинговой кампании, начиная с исследований и анализа данных до генерации и распространения контента. Этот системный подход готовит организации к более автономным агентным рабочим процессам в ближайшем будущем.
Окончательные соображения
Руководство OpenAI предлагает структурированный и технически обоснованный подход к внедрению ИИ. Вместо того, чтобы сосредоточиться на абстрактном потенциале, оно акцентирует внимание на практической интеграции, соответствующей потребностям и возможностям организации. Поддерживая развитие внутренних возможностей и дисциплину приоритизации, оно способствует созданию масштабируемой и устойчивой инфраструктуры ИИ внутри предприятия.
Для команд, стремящихся продвинуться дальше изолированных экспериментов, руководство служит основой для системного развертывания, опирающегося на реальные примеры и измеримые результаты.
Практические шаги для внедрения ИИ
Оглянитесь вокруг и найдите процессы, которые можно автоматизировать. Определите моменты в взаимодействии с клиентами, где ИИ может добавить наибольшую ценность.
Выберите важные KPI, чтобы убедиться, что ваши инвестиции в ИИ действительно оказывают положительное влияние на бизнес.
Выберите инструменты, которые соответствуют вашим потребностям и позволяют настраивать их под ваши цели.
Начните с небольшого проекта, соберите данные о его эффективности, а затем постепенно расширяйте использование ИИ в вашей работе.
Если вам нужна помощь в управлении ИИ в бизнесе, свяжитесь с нами по адресу hello@itinai.ru. Чтобы быть в курсе последних новостей об ИИ, подписывайтесь на наш Telegram тут.
Ознакомьтесь с практическим примером решения на базе ИИ: бот для продаж здесь, созданный для автоматизации взаимодействия с клиентами круглосуточно и управления взаимодействиями на всех этапах пути клиента.
