В SPb CIO Club обсудили возможности ИИ

Яндекс 360 – ход развития онлайн офиса и перспективы

Менеджер по развитию бизнеса Яндекс 360 в СЗФО Дмитрий Кудинов рассказал, как развивался онлайн-офис и какие интересные фишки появлялись в компании в последнее время.

Менеджер по развитию бизнеса Яндекс 360 в СЗФО Дмитрий Кудинов.
Фото: Елизавета Клейн / spbIT.ru

Так, первый продукт, появившийся в Яндекс 360 – это почта, она существует с июня 2000 года. Не так давно добавилась опция общих и делегированных ящиков. Если у общих ящиков нет конкретного владельца, и ими могут пользоваться сразу несколько сотрудников отдела, то делегирование – опция, которую можно использовать на время отпуска или болезни сотрудника, которому принадлежит ящик, предоставляя временный доступ замещающим сотрудникам. Также появилась возможность управления Спамобороной – например, создание белых списков отправителей. 

В октябре 2007 был создан Яндекс Календарь. Сегодня это отдельное приложение, в котором можно организовать поиск по нажатию комбинации Ctrl + F.

В апреле 2012 года Яндекс обеспечил возможность облачного хранения – Яндекс Диск. Есть возможность создания общих дисков, которыми управляет администратор компании, в режиме пилотирования появился также адресный доступ к файлам и папкам как на персональных, так и на общих дисках, где можно предоставить доступ только для чтения или же и для редактирования.

В марте 2019 Яндекс 360 обзавелся Заметками, а с апреля 2020 функционирует Яндекс Мессенджер. Последний продукт развивается достаточно активно, особое место он занимает в корпоративных коммуникациях – если раньше звонки были только один на один, то теперь появился функционал для звонков внутри группы, радуют корпоративных пользователей и кастомизированные статусы, в которых можно разместить данные о сотруднике: подразделение, должность и т.д.

С июня 2020 года в Яндекс 360 разработан функционал Телемоста. Буквально летом его возможности существенно расширены – если ранее он позволял объединить до 40 пользователей, то сейчас только на базовом тарифе можно объединить 100 участников, а на других тарифах это количество можно расширять до тысячи. Также появились комнаты ожидания, в ближайшем квартале ожидается опция поднятия руки, есть интеграция с оборудованием для переговорных комнат.

Яндекс Документы функционируют с апреля 2021 года, предоставляя пользователям возможность совместной работы с документами.

С ноября 2021 года появились Яндекс Рассылки – и здесь можно использовать общие контакты, а также смотреть календари коллег.

Самые новые сервисы появились в марте 2024 года – это Трекер, позволяющий управлять разработками, Вики для создания баз данных внутри компаний и Формы – например, благодаря этому сервису можно быстро заполнить запрос на отпуск, который сразу после оформления попадет в Трекер.

Сквозные сценарии между сервисами позволяют экономить время, а единая подписка дает экономию в сравнении  с ситуацией, когда разные сервисы покупаются по отдельности у других вендоров.

ИИ: количество работы уменьшится или увеличится?

Вторым спикером от Яндекс 360 выступил Антон Проценко, рассказав о том, как искусственный интеллект поменяет специфику различных должностных обязанностей.

Антон представил градацию развития ИИ, по которой начальная стадия – это чат-боты, а высшая ступень – искусственный интеллект с самосознанием, который позволит целиком заменять целые компании. 

Продакт-менеджер Яндекс 360 Антон Проценко.
Фото: Елизавета Клейн / spbIT.ru

Тем не менее, пока развитие ИИ находится на пороге третьей фазы, подразумевающей работу цифровых помощников, которые могут саммаризировать некие сведения, обращаться ко внешним системам, а также к другим агентам или базам данных компании, но даже это зачастую требует больших усилий.

Так, например, для того, чтобы обучить почтовую программу саммаризации писем, пришлось писать промпт на 46 строк. А для того, чтобы создать помощника для автоматических ответов, промпт потребовался еще обширнее – на 57 строк текста.

Поэтому, если рассматривать нейросеть, как помощника, которого можно о чем-то попросить единоразово – проще сделать самостоятельно, чем сочинить максимально полную инструкцию, не приводящую к большому количеству ошибок.

Несмотря на то, что, по словам Антона, промпты не умрут ни завтра, ни в обозримом будущем,  есть более-менее общие вопросы, которые можно распространить на всех – и для общих случаев, скорее всего, разработчики будут прятать десятки строк промпта под одной кнопкой – «саммаризировать», «ответить», «редактировать», «найти» или какими-то другими простыми действиями, чтобы пользователь не выдумывал велосипед с нуля. 

Нейропомощники хороши тем, что предугадывают возможные потребности: например, на основе чеков можно понять, на что расходуются деньги, а в более универсальной версии можно получить максимально развернутый ответ в виде дашборда с тратами по категориям и советы о том, как тратить меньше.

Большинство пользователей не готовы отказываться от возможностей ИИ, поскольку последние сильно экономят время. Например, подробности пропущенной встречи можно узнать в 4 раза быстрее, а генерация текста, поиск и саммари дают экономию примерно в 6 минут за итерацию.

Еще один плюс ИИ - сотрудники на встречах, транскрибация с которых автоматически ведется и рассылается на корпоративную почту нейропомощниками, становятся более собранными и больше говорят по существу, что позволяет ощутимо сокращать время встреч. Большинство участников не хочет, чтобы их шутки и разговоры не по делу попали в записи к коллегам.

Подытоживая свое выступление, Антон Проценко озвучил выводы: на сегодня ИИ не угрожает людям потерей работы, однако так будет не вечно, и рутинные операции будут все больше отходить на второй план, обрабатываясь нейросетями. Тем не менее, сотрудники не станут работать меньше, скорее, им придется работать над более интересными задачами, а это значит, они должны стать более счастливыми.

ИИ для бизнеса

После перерыва выступил Кирилл Дорожкин - он уверен, что бизнес просто создан для искусственного интеллекта.

Кирилл Дорожкин уверен, что бизнес просто создан для искусственного интеллекта.
Фото: Елизавета Клейн/ spbIT.ru

В своем выступлении Кирилл подробно расписал различные виды искусственного интеллекта и зоны их применения. Так, например, основным пластом искусственного интеллекта является машинное обучение. Это большой подраздел ИИ, который занимается созданием алгоритмов, способных обучаться и совершенствоваться на основе заложенных данных, обнаруживая в них шаблоны и закономерности. В качестве наиболее простого примера машинного обучения спикер привел линейную регрессию.

Поговорили о наиболее распространенных моделях: LLM – нейронные лингвистические сети; NLP – область ИИ, занимающаяся обработкой естественного языка – анализ, генерация, понимание человеческой речи; RAG – техника для дополнения знаний новыми данными; GPT – натренированные на большом корпусе текстов модели для работы с текстом (перевод, генерация, ответы на вопросы); GAN – модель машинного обучения, в которой в паре работают генератор, создающий реалистичные изображения, и дискриминатор, пытающийся отличить их от настоящих, применяется в генерации изображений и музыки, а также в других областях.

Также Кирилл рассказал о промптах и промптинге, делясь своим и обобщеннным опытом.

Промпты служат для того, чтобы давать различные задания нейросетям: Кирилл Дорожкин выделил тринадцать основных направлений таких заданий: ответы на открытые вопросы, ответы на закрытые вопросы, анализ и логическое рассуждение, классификация информации, редактирование текстов, переформулирование текстов в другой стилистике или более полно/кратко, перевод, обобщение, извлечение информации, написание кода, генерация идей, а также моделирование диалогов. 

Типы и примеры возможных промптов по классификации Кирилла Дорожкина.
Фото: Елизавета Клейн spbIT.ru

Интересно было узнать, что генеративные модели зачастую ведут себя, как люди – например, по наблюдениям Кирилла Дорожкина, более качественный результат можно получить, если пообещать за хороший ответ чаевые, или пожаловаться, что могут уволить с работы за несделанное задание или поставить двойку в школе.

Еще одна интересная особенность генеративных сетей – так называемая «температура ответа». Если задать ее выше нормы, машина начинает «бредить», порождая ответы, не связанные с реальностью. Низкая температура ответа требуется для точных ответов, высокая – для генерации новых идей, творчества, создания чего-то нового.

Случаются с нейросетями и «галлюцинации» – это ответы, похожие на правду, но выдуманные, такое случается, когда обучение происходило с ошибками.

Также Кирилл рассказал об успехах в области транскрибации речи посредством ИИ. По его словам, полная расшифровка пока получается кривовато – не все специфические слова распознаются верно, лучше ИИ даются конспекты, а вот протоколы уже достаточно хорошо показывают смысл высказываний.

Но ИИ способен не только на транскрибацию – так, сейчас разрабатывается пилотный проект, позволяющий оценивать не только смысл разговора, но и его тональность и контекст, а после оценивать специалистов и давать обратную связь по ведению диалогов с клиентами.

Поговорили и о цифровых аватарах уже умерших людей: например, в сети существуют нейро Жириновский, а также AI Егора Летова. Первый может высказываться по различным темам, а второй – спеть произведения голосом певца. Для того, чтобы получить подобные цифровые аватары, потребовалось загрузить множество имеющихся записей с этими людьми.

Есть возможность создавать и цифровых анимированных персонажей, которые будут синхронно дублировать мимику пользователя – можно использовать эти возможности для продвижения себя как блогера или брендов.

В целом, по результатам встречи создалось впечатление, что те, кто до сих пор не использовал возможности нейронных сетей и GPT-чатов, должны опробовать их как можно скорее, поскольку в самом ближайшем будущем без этих возможностей невозможно будет оставаться успешным – слишком большое количество персонала придется использовать и слишком дорого за это платить.