Официальный перевод материала OpenAI о том, как компании используют ИИ для роста производительности, автоматизации и улучшения продуктов.
Время на прочтение: 12 мин. Уроки от семи передовых компаний. Как компания, занимающаяся ИИ-исследованиями и внедрением, OpenAI делает приоритетом партнёрство с глобальными компаниями, поскольку наши модели показывают наилучшие результаты в сложных, взаимосвязанных рабочих процессах и системах. Мы видим, что ИИ приносит значимые, измеримые улучшения в трёх направлениях:
Повышение производительности сотрудников - помогает людям достигать более высоких результатов за меньшее время.
Автоматизация рутинных операций - освобождает сотрудников от повторяющихся задач, чтобы они могли сосредоточиться на создании ценности.
Усиление продуктов - предоставляет более релевантный и отзывчивый пользовательский опыт.
Наибольший успех достигают те компании, которые воспринимают ИИ как новый рабочий подход. Это приводит к экспериментальному мышлению и итеративному подходу, который быстрее приносит ценность и обеспечивает большее вовлечение пользователей и заинтересованных сторон.
. OpenAI организована вокруг трёх команд: Research Team (Научная команда) - развивает фундаментальные основы ИИ, разрабатывая новые модели и возможности. Applied Team (Прикладная команда) - превращает эти модели в продукты, такие как ChatGPT Enterprise и наш API. Deployment Team (Команда по внедрению) - внедряет эти продукты в компаниях, решая наиболее актуальные задачи. Мы используем итеративное развертывание, чтобы быстро учиться на реальных кейсах и ускорять улучшение продуктов.
Это означает частые обновления, сбор обратной связи и повышение производительности и безопасности на каждом этапе. Результат: пользователи получают доступ к новейшим достижениям ИИ рано и часто - и их обратная связь влияет на будущие продукты и модели.
Семь уроков по внедрению ИИ в корпоративной среде:
Начинайте с оценок - используйте системный подход к оценке, чтобы измерить, как модели справляются с вашими задачами.
Встраивайте ИИ в продукты - создавайте новый клиентский опыт и более релевантные взаимодействия.
Начинайте сейчас и инвестируйте заранее - чем раньше начнёте, тем больше сложного эффекта получите со временем.
Настраивайте и дообучайте модели - адаптация моделей под ваши конкретные случаи может значительно увеличить ценность.
Дайте экспертам доступ к ИИ - те, кто ближе всех к процессу, лучше всего понимают, как его улучшить с помощью ИИ.
Снимайте блокировки с разработчиков - автоматизация жизненного цикла разработки умножает отдачу от ИИ.
Ставьте смелые цели автоматизации - большинство процессов включают рутинную работу, пригодную для автоматизации. Ставьте амбициозные цели. Далее мы подробнее рассмотрим каждый урок, используя примеры от клиентов.
. Будучи мировым лидером в сфере финансовых услуг, Morgan Stanley ориентируется на отношения. Неудивительно, что по всей компании возникли вопросы о том, как ИИ может добавить ценность в такой личный и чувствительный вид деятельности. Ответом стало проведение интенсивных оценок для каждого предлагаемого применения ИИ. Оценка (eval) - это строго структурированный процесс измерения, как ИИ-модель справляется с конкретной задачей по заданным метрикам.
Это также способ постоянно улучшать ИИ-решения с участием экспертов на каждом этапе.
03 Сравнение с экспертами - сопоставление результатов ИИ с ответами профессиональных консультантов, оценка точности и уместности. Эти и другие оценки дали Morgan Stanley уверенность в том, что можно внедрять ИИ-примеры в продуктивную среду.
. Сегодня 98% консультантов Morgan Stanley используют OpenAI ежедневно; доступ к документам вырос с 20% до 80%, а время на поиск информации значительно сократилось. Консультанты проводят больше времени в общении с клиентами, благодаря автоматизации задач и более быстрым инсайтам. Отзывы консультантов - исключительно положительные.
Они стали более вовлечёнными, а действия, на которые раньше уходили дни, теперь происходят за часы. - Кейтлин Эллиотт, Руководитель направления генеративного ИИ в масштабах всей компании Что такое «оценка» (eval)? Оценка - это процесс проверки и тестирования результатов, выдаваемых вашей моделью. Строгие оценки ведут к более стабильным и надёжным приложениям, устойчивым к изменениям.
Они строятся на заданиях, измеряющих качество вывода модели по сравнению с эталоном: точнее ли она? соответствует ли требованиям? безопасна ли она? Ключевые метрики зависят от того, что важно в вашем конкретном случае.
Как Indeed делает подбор работы более человечным.
Когда ИИ автоматизирует и ускоряет скучную, повторяющуюся работу, сотрудники могут сосредоточиться на том, что под силу только людям.
Благодаря способности обрабатывать огромные объёмы данных, ИИ может создавать клиентский опыт, который ощущается более персонализированным и человечным. Indeed, сайт №1 по поиску работы в мире, использует GPT-4o mini для новых способов сопоставления соискателей и вакансий.
Просто предложить подходящую вакансию недостаточно - важно объяснить, почему именно эта работа рекомендована. Indeed использует способности GPT-4o mini по анализу данных и генерации текста, чтобы формулировать такие объяснения в письмах и сообщениях.
Популярная функция «Пригласить к отклику»
теперь содержит аргументы, почему кандидат хорошо подходит на должность, основываясь на прошлом опыте и навыках.
Результат после внедрения ИИ в подбор: -
Увеличение количества начатых заявок на работу на 20% -
Повышение конечного успеха (принятия на работу) на 13% С учётом более 20 миллионов сообщений в месяц и 350 миллионов посетителей на сайте, это означает значительное влияние на бизнес.
Чтобы увеличить эффективность, OpenAI и Indeed совместно дообучили меньшую модель, которая даёт схожие результаты, но с на 60% меньшим количеством токенов. -
Крис Хайамс, Генеральный директор: «Подбор подходящих вакансий - глубоко человеческий результат. Команда Indeed использует ИИ, чтобы быстрее соединять людей с работой - это победа для всех.»
. ИИ редко бывает решением «подключи и пользуйся» - реальные кейсы становятся всё более сложными и ценными в процессе итераций. Чем раньше вы начнёте, тем быстрее и больше пользы вы получите от накапливающихся улучшений. Klarna, глобальная платёжная сеть и торговая платформа, внедрила нового ИИ-ассистента для оптимизации клиентского сервиса. Через несколько месяцев ассистент уже обрабатывал две трети всех чатов, выполняя работу сотен операторов и сокращая среднее время ответа с 11 минут до 2.
Этот проект, по прогнозам, принесёт $40 млн прибыли, при этом показатели удовлетворённости остались на уровне человеческой поддержки. И всё это - не за один день. Klarna достигла таких результатов благодаря непрерывному тестированию и улучшению ассистента. Не менее важно, что 90% сотрудников Klarna используют ИИ каждый день. Массовое знакомство с ИИ позволило запускать внутренние инициативы быстрее и постоянно улучшать клиентский опыт.
Инвестируя на раннем этапе и поощряя широкое применение, Klarna наблюдает эффект ускоряющейся отдачи от ИИ по всему бизнесу. - Себастьян Семиатковски, Сооснователь и генеральный директор: «Этот ИИ-прорыв в клиентском взаимодействии означает лучшее качество сервиса по более выгодной цене, более интересные задачи для сотрудников и более высокую отдачу для инвесторов.»
Наибольший успех в применении ИИ получают те компании, которые вкладываются во внутреннюю адаптацию и обучение моделей под свои данные. OpenAI серьёзно инвестировала в API, чтобы упростить кастомизацию - как в виде самостоятельного использования, так и с поддержкой со стороны OpenAI.
Мы тесно сотрудничали с Lowe's, компанией из списка Fortune 50 в сфере товаров для дома, чтобы улучшить поиск в интернет-магазине. Из-за тысяч поставщиков у Lowe's часто наблюдаются неполные и непоследовательные товарные данные.
Ключевым стало улучшение описаний и тегов товаров, а также понимание поведения покупателей при поиске, что отличается по категориям товаров.
Здесь особенно важно дообучение моделей.
Результаты fine-tuning'а на данных Lowe's: -
Улучшение точности тегирования товаров на 20% -
Рост эффективности обнаружения ошибок на 60% - Нишант Гупта, Старший директор по данным, аналитике и вычислительному интеллекту: «Команда была в восторге, когда увидела результаты дообучения GPT-3.5 на наших товарных данных. Мы поняли, что это - наш выигрыш!»
Примечание к продукту: OpenAI запустила Vision Fine-Tuning, чтобы ещё больше улучшить поиск товаров и решить задачи в медицинской визуализации и автопилоте.
Если GPT-модель - это костюм с магазина, то дообучение - это пошив на заказ: адаптация модели под ваши данные и нужды.
Более высокая точность - модель, обученная на ваших данных (например, каталогах или FAQ), выдаёт более уместные и бренд-соответствующие ответы -
Отраслевая экспертиза - модель лучше понимает профессиональные термины, стиль и контекст -
Единый тон и стиль - будь то юридические ссылки или брендовые описания - всё оформляется одинаково -
Быстрее результат - меньше ручной правки, сотрудники могут сосредоточиться на важном
. Сотрудники лучше всего знают внутренние процессы и проблемы компании - и зачастую именно они способны найти оптимальные ИИ-решения. Передача ИИ в руки этих экспертов может оказаться гораздо эффективнее, чем создание универсальных решений сверху. BBVA, глобальный банковский лидер, насчитывает более 125 000 сотрудников, каждый из которых сталкивается с уникальными задачами и возможностями.
Компания решила предоставить доступ к ИИ сотрудникам по всему миру - при тесном взаимодействии с командами юридического отдела, комплаенса и ИТ-безопасности для обеспечения ответственного использования. Они развернули ChatGPT Enterprise по всей компании, после чего дали людям возможность самим находить способы применения. - Элена Альфаро, Руководитель глобального внедрения ИИ в BBVA: «Обычно, чтобы создать даже прототип, в нашем бизнесе нужны технические ресурсы и время.
С кастомными GPT это стало просто - любой может сделать приложение под свою задачу.»
- Сотрудники создали более 2900 кастомных GPT - Многие из них сократили длительность проектов и процессов с недель до часов Примеры применения: - Команда по кредитным рискам - быстрее и точнее определяет кредитоспособность - Юридический отдел - обрабатывает 40 000+ запросов в год по политике, комплаенсу и другим вопросам - Клиентская служба - автоматизирует анализ настроения в опросах
NPS ИИ-инструменты также активно используются в маркетинге, управлении рисками, операциях и других отделах - всё потому, что сотрудники сами нашли, как применить ИИ в своей работе. - Элена Альфаро: «Мы рассматриваем инвестиции в ChatGPT как инвестиции в наших людей.
ИИ усиливает наш потенциал, помогает быть эффективнее и креативнее.» Примечание к продукту: ChatGPT способен выполнять глубокие исследования. Вы задаёте запрос, а он синтезирует сотни источников, создавая подробные, экспертного уровня обзоры - за считаные минуты. Внутренние оценки показали: такие исследования экономят в среднем 4 часа на каждую сложную задачу.
. Во многих компаниях разработчики - главное узкое место и сдерживающий фактор роста. Когда инженерные команды перегружены, инновации тормозятся, а идеи накапливаются в бэклоге. Mercado Libre, крупнейшая в Латинской Америке компания в сфере электронной коммерции и финтеха, сотрудничала с OpenAI, чтобы создать платформу разработки на базе GPT-4o. Так родился Verdi - слой платформы, который помогает 17 000 разработчиков Mercado Libre ускорить и унифицировать создание ИИ-приложений.
Verdi объединяет языковые модели, Python-узлы и API в единую масштабируемую систему, где естественный язык - основной интерфейс. Теперь разработчики могут создавать качественные приложения быстрее, не погружаясь в исходный код. Безопасность, логика маршрутизации и защитные рамки уже встроены.
- Увеличение пропускной способности по каталогизации: GPT-4o mini Vision помогает тегировать и описывать товары, позволяя в 100 раз быстрее заполнять каталог - Обнаружение мошенничества: ИИ обрабатывает миллионы товарных карточек, достигая точности до 99% для подозрительных случаев - Локализация описаний товаров: перевод и адаптация под региональные языковые особенности испанского и португальского - Повышение заказов: автоматическое суммирование отзывов помогает покупателям
быстрее понять суть - Персонализация уведомлений: адаптация push-сообщений повышает вовлечённость и качество рекомендаций - Себастьян Барриос, Старший вице-президент по технологиям: «Мы создали нашу идеальную ИИ-платформу на базе GPT-4o mini с фокусом на снижении когнитивной нагрузки и возможностью для всей компании разрабатывать и внедрять инновации.»
. В OpenAI мы каждый день работаем с ИИ и постоянно ищем новые способы автоматизировать рутинные процессы.
. Наши команды поддержки тратили слишком много времени на доступ к системам, анализ контекста, составление ответов и выполнение необходимых действий от имени клиента. Поэтому мы создали внутреннюю платформу автоматизации, работающую поверх наших существующих процессов и систем. Она автоматизирует рутинную работу и ускоряет получение инсайтов и выполнение действий.
. Платформа получает доступ к данным клиента и релевантным статьям, а затем использует результаты: - для составления ответа на email - для выполнения действий: обновление аккаунта, создание тикета и т.п.
Результат: - команды стали эффективнее, быстрее и клиентоориентированнее - система уже выполняет сотни тысяч задач в месяц, освобождая людей для работы с большей добавленной стоимостью И всё это стало возможным, потому что мы с самого начала поставили амбициозные цели автоматизации, а не смирились с неэффективными процессами как с «издержками бизнеса».
Как показали предыдущие примеры, в каждой компании есть возможности применить ИИ для достижения лучших результатов.
Сценарии применения могут отличаться по отраслям и масштабам, но принципы остаются универсальными.
Внедрение ИИ приносит наибольшую отдачу при наличии открытого, экспериментального мышления, в сочетании с строгими оценками и мерами безопасности. Компании, добившиеся успеха, не спешат внедрять ИИ в каждый процесс - они начинают с простых, но прибыльных кейсов, учатся на них, а затем переносят опыт на новые области.
Более персонализированный клиентский опыт -
Более осмысленная работа - сотрудники делают то, что лучше всего умеют делать люди
Сейчас мы видим, как компании интегрируют ИИ в сложные процессы, часто используя инструменты и агенты для достижения результатов.
Мы продолжим делиться наблюдениями с передовой, чтобы вы могли использовать эти знания в своей стратегии.
Примечание к продукту: Operator - пример агентного подхода OpenAI.
Собственный виртуальный браузер позволяет ему перемещаться по сайтам, кликать кнопки, заполнять формы, собирать данные, как это сделал бы человек.
Кроме того, он способен выполнять процессы в разных системах и инструментах - без интеграций и API.
Примеры использования в компаниях: -
Автоматическое тестирование ПО - Operator работает как реальный пользователь, выявляя баги в интерфейсе -
Обновление систем учёта от имени пользователей - без технических инструкций и API Итог: полная автоматизация от начала до конца, освобождающая команды от рутины и повышающая общую эффективность.
Для наших корпоративных клиентов важнее всего безопасность, приватность и контроль.
Ваши данные остаются вашими - мы не используем ваш контент для обучения моделей; ваш бизнес сохраняет полное владение.
Соответствие корпоративным стандартам - данные шифруются при передаче и в хранении.
Соответствие стандартам SOC 2 Type 2, CSA STAR Level
Гибкий контроль доступа - вы сами определяете, кто может видеть и управлять данными.
Это обеспечивает соответствие требованиям управления.
Настройки хранения данных - гибко настраивайте логи и сохранение в соответствии с политикой вашей организации.
OpenAI для бизнеса Истории клиентов OpenAI ChatGPT Enterprise Безопасность OpenAI Платформа API OpenAI - компания, занимающаяся исследованиями и внедрением ИИ. Наша миссия - сделать так, чтобы искусственный общий интеллект приносил пользу всему человечеству.
