Всем привет!
Я — Дарья Касьяненко, эксперт и преподаватель курсов по Python в Центре непрерывного образования факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ.
На вебинаре «Каким инструментам ИИ нужно обучать сотрудников?» поговорили о том, как развивается ИИ, и каким сервисам можно передать рутинную работу в офисе.
Словосочетание «искусственный интеллект» сейчас хорошо продается людям, которые не разбираются в нейросетях, машинном обучении, программировании (им и не надо разбираться, они занимаются другим). И вот офисные сотрудники открывают очередной сервис ИИ (которые отпочковываются в геометрической прогрессии) и радостно потирают ручки: «Ну, теперь‑то могу получать деньги и не работать». А оказывается, что машина по запросу «сделай контент‑план» делает какой‑то посредственный контент на уровне стажера.
Все дело в том, что офисным сотрудникам вообще не надо знать про файнтюнинг и бенчмарки моделей, им надо обладать навыками промпт‑инжиниринга и цифровой грамотности (aka не сливать ChatGPT конфиденциальные данные).
На вебинаре провели обзор передовых инструментов искусственного интеллекта, которые помогают офисным сотрудникам автоматизировать рутинные задачи, принимать обоснованные решения и стимулировать творческий процесс.
Видео будет полезно:
Руководителям компаний, желающим внедрить эффективные обучающие программы себе
Специалистам, стремящимся автоматизировать свою работу
HR-специалистам, L&D- и T&D-менеджерам, отвечающим за обучение и развитие сотрудников
Из чего состоял вебинар:
Провели введение в искусственный интеллект для слушателей
Рассмотрели популярные ИИ-инструментов для офисных сотрудников: от автоматизации рутинных задач до поддержки творческого процесса
Обсудили кейсы использования ИИ в различных компаниях
Прежде всего, развеяли миф, популярностью которого мы обязаны многочисленными средствам массовой информации, о том, что у искусственного интеллекта есть некое «самосознание». Чаще всего, говоря об ИИ, люди подразумевают его подтип — генеративный искусственный интеллект. Это модели, которые генерируют тексты, изображения, музыку и другой контент в ответ на промты (запросы). Для того, чтобы получить от модели желаемый результат, нужно правильно сформулировать вопрос или инструкцию — это как раз и называется промт‑инжинирингом. Это искусство составления промптов включает в себя чёткую формулировку задачи, подбор ключевых слов, структурирование самого промта, учёт особенностей конкретной модели и так далее.
Помимо текстов, генеративный искусственный интеллект сейчас развивается во всех модальностях, включая аудио и видео, а результаты для таких форматов являются наиболее впечатляющими. Многие из инструментов на данный момент являются недоступными рядовым пользователям, но их результаты нельзя не отметить. Например, весной этого года OpenAI представили модель Voice Engine, способную озвучивать текст с имитацией тона и нюансов речи оригинального спикера. В стадии ограниченного тестирования также находится Sora AI, разработанная для генерации голливудских видеосцен по текстовому запросу. А для творческих людей, желающих использовать нейросети для генерации музыки и вокала, создана модель Suno AI.
Также обсудили новые профессии и роли, возникшие благодаря развитию нейросетей: ии‑коммуникатор, нейрохудожник, промт‑инженер. Если вы еще не слышали про Synthesia и Heygen для цифровых аватаров, то на вебинаре мы затронули и эту область, обсудив, почему они становятся популярнее и востребованнее с каждым днем и как с их помощью компаниям удается зарабатывать значительные суммы.
Рассмотрели несколько прикладных кейсов крупных компаний, чтобы понять, как нейросети приносят огромную пользу бизнесу уже сейчас. Одним из таких примеров стала модель подбора сотрудников для массовых вакансий от Альфа‑Банка. Модель, использующая классические ML‑алгоритмы и большие языковые модели, занимается сравнением резюме кадидата с резюме тех, кто уже получил эту вакансию или прошел до финальной стадии отбора. Такая модель — не замена рекрутёрам, а их помощник, предлагающий уже готовую выборку из лучших соискателей на рынке труда. Рекрутеры получают сформированные искусственным интеллектом рекомендации, оценивают и отбирают из них финалистов для дальнейших стадий найма.
Еще рассмотрели кейс «Советник для малого и среднего бизнеса» банка «Открытие», поговорили о сентиментном анализе сообщений банком ВТБ, узнали, как «Читай‑город» генерирует посты для изображений, и как создаются аудиоверсии репортажей в компании Agência Pública.
Вторую часть вебинара посвятили обсуждению ИИ‑сервисов, которые будут полезны сотрудникам любых компаний для ускорения процессов решения различных задач. Например, генеративный ИИ помогает создавать визуально привлекательные презентации с наименьшими усилиями. ИИ может генерировать слайды с текстом, изображениями и графиками, позволяя автоматизировать создание презентаций и экономить время, или адаптировать стили презентаций под определенные цели и аудитории. Сервисы, которые могут в этом помочь: Gamma App, Tome, MagiсSlides (GPT for Slides), Slidebean, Wepik.
Помимо этого, обсудили ИИ‑сервисы, которые помогают создавать посты, концепции и сценарии, генерировать изображения, проводить продвинутую аналитику и визуализацию. Список сервисов для упрощения каждой из этих задач можно найти в приложенной видеозаписи.
