«Кривая хайпа вокруг ИИ стала загибаться вниз: все начали смотреть на возврат инвестиций»
Интегрировать ИИ во все сферы подряд невыгодно. Эксперты рассказали, как наиболее технологичные компании развивают ИИ и как они рекомендуют его применять, чтобы это окупилось.
Уже невозможно представить будущего промышленности, строительства и других отраслей экономики без искусственного интеллекта. Технологии ИИ внедряются в России уже около 10 лет. Когда три года назад о них заговорили во всеуслышание, предприниматели стремились использовать ИИ во всех его проявлениях, но стало очевидно, что не все приносит доход. На текущем этапе бизнес стал гораздо более избирательным и хочет отбивать косты с любой новой технологии.
На Domclick Digital Forum эксперты обсудили тренды развития ИИ и, главным образом, прагматичный подход к его применению в недвижимости. DK.RU делится с вами тезисами их выступлений.
— Мне кажется, кривая хайпа вокруг искусственного интеллекта начала загибаться вниз. Еще полгода назад его интегрировали везде и вваливали туда очень большие деньги. Сейчас все стали нервничать по поводу того, что много потратили, и начинают смотреть на возврат инвестиций, на практические вещи, на пользу для общества.
Таким образом, один из главных трендов развития ИИ в том, что инженеры в области AI сейчас больше сфокусированы на его реальном бизнесовом применении.
В Т-Банке и в среднем в большинстве компаний основным запросом к ИИ является оптимизация операционных задач, чтобы улучшить качество или нанимать меньше людей. Это очень понятное пространство для применения ИИ.
Но мы считаем, что будущие эффекты не в этом, а в скорости работы людей. Исследования компании Anthropic показали, что если масштабировать AI на всю страну, то можно увеличить ежегодный рост производительности труда на 1,8% (исследования проводились в США, прим. ред.).
Моя рекомендация смотреть на ИИ именно так, а не пытаться что-то полировать. ИИ сейчас — это трансформирующая технология: лучше думать, как она вас ускорит, чем об оптимизации ресурсов.
— Мы много инвестируем в технологии ИИ. Я начну со своего любимого замечания о том, что ИИ появился не 2-3 года назад, как многие думают. На самом деле эти технологии внедряют больше 11 лет. Просто про них стали активно говорить только в последние годы.
В Авито больше 40% сделок происходит после персональных рекомендаций, а все персональные рекомендации — это на самом деле искусственный интеллект. ИИ — это основа и нашей платформы, и многих других IT-площадок, которые есть в России — это важно понимать.
Если вы как бизнес действительно считаете деньги и хотите, чтобы ваши инвестиции отбивались с большей вероятностью, то, конечно же, рекомендуется обучать модель с нуля (имеется в виду модель для создания ИИ — это математическая структура, обученная на большом количестве данных для выполнения конкретных задач без явного программирования каждого шага, прим. ред.). Но это очень дорогое удовольствие с очень большими рисками.
В этой связи многие компании выберут доубучать open source модели, потому что это кратно снижает расходы, соответственно, кратно снижает риски. (Open-source модель — это общедоступная модель для создания, изучения, модификации и распространения ИИ).
Но проблема в том, что хотя опен-сорс решения улучшаются с каждым днем, качества из коробки для индивидуальных задач будет недостаточно. Например, мы в AVITO, оказавшись в такой ситуации, занимаемся глубокой переработкой опен-сорс решений.
Если по-простому объяснять, мы учим существующие общедоступные модели, которые чаще всего разработаны в Китае, нормально говорить по-русски.
AVITO на самом деле благодатная почва для модели генеративного ИИ. У нас есть свой контент и свой мессенджер. Относительно контента мы занимаемся тем, что c помощью ИИ помогаем пользователям создавать хорошие объявления. В мессенджере делаем подсказки, как можно быстро вести диалог в один клик и предлагаем умный автоответчик. Это актуально для небольшого бизнеса, например для агентств недвижимости. Они могут не успевать отвечать сами, и наш умный ответчик позволит им не потерять контакт с клиентом.
Но на самом деле на рынке недвижимости самая главная технология — это оценка стоимости. Над этой задачей бьются все компании, которые так или иначе связаны с недвижимостью. И до сих пор профессиональных оценщиков никакой ИИ еще не заменил.
— Мы очень много занимаемся исследованиями языковых и мультимодальных моделей и большую часть времени погружены в задачи понимания их архитектуры и исследование их особенностей. В этом году открыли для себя новое направление и сформировали команду генеративного проектирования, которая работает в двух направлениях. Одно связано со строительством, другое — с машиностроением и рядом других отраслей экономики.
Наша основная задача сейчас — найти прикладное применение экспериментальным и языковым моделям в задачах ассистирования и автоматизации различных процессов в строительстве.
Когда мы начали общаться с коллегами из блока строительства в «Сбере», то обнаружили, что эта область на самом деле очень мало автоматизирована. Здесь много рутинных процессов, с которыми сталкиваются проектировщики каждый день и которые можно упрощать. Например, анализ документации, анализ BIM-моделей в части синтеза планировочных решений и вообще выбора каких-то наиболее эффективных решений в части проектирования.
Здесь, действительно, очень важно получать обратную связь от девелоперов в части данных. Потому что в какую бы отрасль ты ни заходил, какие бы задачи ни начинал решать, первое, с чем ты сталкиваешься — отсутствие данных.
Если для статей и академических исследований ряда направлений можно самостоятельно найти так называемые бенчмарки (от англ. benchmark — ориентир, эталон), то когда ты заходишь в отраслевые вещи, это невозможно. Нужно искать способы делиться данными. Понятно, что данные — это золото для каждой компании, но всегда надо искать компромиссы, чтобы формировать отраслевые бэнчмарки. Это очень сильно развивает, ускоряет или, как мы говорим на своем языке, бустит направление.
— Год назад мы одними из первых начали внедрять GigaChat в описание объявления, чтобы упростить жизнь нашим клиентам. Сегодня это уже стандарт всей индустрии.
Сейчас мы внедряем AI-ассистент и уходим от чат-ботов. (AI-ассистент отличается тем, что может обучаться на огромных массивах текстовых данных, адаптироваться под пользователя и принимать решения самостоятельно, прим ред.).
Наиболее значимым для нас этапом было создание собственных моделей оценки стоимости недвижимости. У нас уже есть оценка стоимости вторичного жилья, строящейся и загородной недвижимости. Это позволило нам отказаться от требований наших клиентов предоставлять отчет об оценке стоимости.
Но мы понимаем, что текущие модели, к сожалению, не могут сделать оценку всех типов недвижимости. Потому что всегда остается что-то уникальное и очень редкое.
В этом году мы начали создавать AI-агента по недвижимости. Мы видим за этим будущее, предполагаем, что эта технология уже в следующем году позволит нам покрыть все типы объектов. Также мы видим будущее в применении ИИ для создания дизайна интерьеров.
Читайте также на DK.RU: 61% маркетологов ИИ-инструменты только добавили задач, но людей все равно сократят