Rambler's Top100
Реклама
 
Все новости Новости отрасли

Тренды в работе с данными и искусственным интеллектом 2024/2025

25 ноября 2024

Импортозамещение, генеративный ИИ в HR, мультиагентность и генераторы кода: специалисты "Рексофт‎" назвали ключевые тренды в работе с данными и ИИ.

Локализация и импортозамещение решений

Некоторые компании, несмотря на события последних лет, только встают на путь импортозамещения, работы с открытыми программными решениями и начинают переход на модели, снижающие возможность вендор-лока. Такие тенденции есть как в применении систем в промышленности, так и использования ИИ в логистике (трекинговые системы), а также в страховых и банковских услугах (скоринг). 

Объем проектов по работе с данными у группы ‎Рексофт увеличился на 40%, что связано с активизацией импортозамещения.

Внедрение генеративного интеллекта

Распространение применения генеративного искусственного интеллекта в бизнес-процессах сегодня отмечается практически во всех сферах — от финансов и ритейла до промышленности. Так, если в прошлом году такими возможностями интересовались, то в 2024 году уже появляются продакшн-решения, основанные на GPT-подобных моделях.

Например, крупнейшие компании России внедряют такие решения для обобщения и анализа документации, что позволяет в том числе создавать обучающие материалы для различных категорий специалистов. Эффективность этого подхода особенно заметна в компаниях от 1000+ сотрудников. Помимо разработки учебных материалов ИИ-ассистенты могут использоваться для оптимизации работы с какой-то специфичной нормативной документацией, например, юридической. 

Наиболее применимой технологией в данном случае является RAG, Retrieval Augmented Generation, — техника, позволяющая дополнить знания больших языковых моделей (LLM) внутренними данными. Основная идея заключается в том, чтобы расширить возможности LLM, предоставляя им доступ к специфической информации, которая не входит в их исходный обучающий набор данных. 

Мультиагентский подход 

Еще одно применение больших языковых моделей в бизнесе связано с внедрением мультиагентского подхода. В этом случае нейросеть, обученная на данных компании, исполняет роль различных сотрудников, например, финансового, технического и HR-директора, что позволяет готовить тезисы и анализировать различные подходы к бизнес-задачам до начала личной коммуникации с сотрудниками. 

Предварительная консультация с нейросетями помогает отсеивать наименее жизнесобные идеи, а на обсуждение с командами выносить подготовленные аргументы. Подобная технология только начинает внедряться в процессы принятия решений, поэтому статистики эффективности не собрано, однако, по опыту применения, мультиагентский подход позволяет экономить один-два часа на задачу только на совещаниях для каждого задействованного топ-менеджера. 

Внедрение генераторов кода в процесс разработки

На сегодняшний день многие компании, в том числе и российские, предлагают решения-ассистенты, позволяющие генерировать и анализировать код. В данный момент наиболее известным таким продуктом остается Copilot. Однако существуют и российские аналоги — Yandex Code Assistant от Яндекса, MTS AI от МТС, GigaCode от Сбера, а также эффективные open source решения китайских провайдеров. Например, сейчас разработчики могут создать прототип многостраничного веб-ресурса приблизительно за день, что значительно оптимизирует усилия на этапе коммерческого предложения, при этом все задачи могут быть выполнены одним специалистом вместо трех или четырех. 

С учетом скорости развития технологий, можно предполагать, что в ближайшей перспективе начнется «гонка»‎ производителей по внедрению подобных решений в полный цикл производства ПО: создание кода, верификацию, развертывание, тестирование. На данный момент эффективность использования подобных ассистентов на разных этапах в российских компаниях составляет до 15%. 

Источник: Рексофт

Заметили неточность или опечатку в тексте? Выделите её мышкой и нажмите: Ctrl + Enter. Спасибо!

Оставить свой комментарий:

Для комментирования необходимо авторизоваться!

Комментарии по материалу

Данный материал еще не комментировался.

Продолжение использования сайта пользователем интерпретируется как согласие на обработку фрагментов персональных данных (таких, как cookies) для целей корректной работы сайта.

Согласен