Большинство опрошенных предпринимателей постоянно используют ИИ или языковые модели (LLM) для решения рабочих задач, показало исследование Точка Банка. Почти половина из них отметили, что в последнее время стали чаще обращаться к нейросетям.
Как часто предприниматели используют ИИ для работы:
- несколько раз день — 15% предпринимателей;
- почти каждый день — 20%;
- пару раз в неделю — 32%;
- раз в неделю — 12%;
- несколько раз в месяц — 12%.
Как показало исследование, предприниматели используют самые разные ИИ-решения. В топе чат-боты (74%), голосовые помощники (58%) и поисковики на основе ИИ (57%). Также помогают:
- цифровые помощники на сайтах банков, операторов и государственных ведомств (50%);
- сервисы для генерации изображений, видео и звуков (30%);
- встроенные ИИ-ассистенты в сервисах (25%);
- ИИ-сервисы для создания текстов, презентаций и сайтов (23%).
Какие задачи решают предприниматели с помощью ИИ
| Задача | Доля ответов от числа респондентов |
| Обработка текста | 36,8% |
| Перевод текстов на другой язык | 33,3% |
| Черновик рабочего письма или сообщения | 26,1% |
| Анализ информации и выделение общих тем | 24,8% |
| Структурирование информации в план или таблицу | 23,2% |
| Продвинутый поиск: конкретный ответ вместо ссылок | 22,8% |
| Сокращение длинного текста | 22,6% |
| Генерация креативных идей, текстов, гипотез | 20,4% |
| Подготовка презентаций, тезисов для выступлений | 18,0% |
| Подготовка ТЗ, описание процессов | 17,8% |
Есть некоторые различия в зависимости от сферы бизнеса. Например, предприниматели в розничной торговле и сфере услуг чаще используют ИИ для перевода текстов на другие языки, а строители — для поиска конкретного ответа на вопросы вместо нескольких ссылок.
40% опрошенных указали, что нейросети справляются со всем спектром задач. 14% предпринимателей отмечают, что ИИ не всегда хорошо справляется с поставленными задачами. Есть проблемы с поиском и анализом информации, созданием и обработкой изображений, а также с математическими операциями и анализом данных.
Как улучшить результаты работы ИИ. Советы от команды LLM Точка Банка
Поиск и анализ информации
Обычно сервисы, которые могут искать информацию (в интернете или во внутренних документах), обрабатывают запрос по этапам:
- Поиск по запросу пользователя.
- Очистка запроса пользователя от нерелевантных запросу данных (например, «привет») и поиск по очищенному запросу.
- Перефразирование запроса и поиск по смежным темам.
- Разбивка запроса пользователя и поиск по частям.
- Поиск по тем темам, которые нашлись в первых результатах поиска.
При таком алгоритме ИИ хорошо ищет нужные темы. Чтобы получить сразу нужный результат, лучше прописать запрос в деталях: что именно найти и где искать, какие условия задать для более точной фильтрации всей поисковой выдачи.
Ещё совет: если хотите не просто найти информацию, а ещё структурировать её, проанализировать и сделать выводы, то давайте ИИ задачи пошагово: в одном запросе — поиск нужных данных, в следующем — их анализ.
Создание текстов и изображений
Самый простой способ улучшить результат генерации изображения — взять за основу референс, то есть отправить ИИ уже существующее изображение в нужном стиле. Так как разные сервисы могут по-разному понимать текстовый запрос, визуальный референс поможет быстрее получить нужный результат.
С текстами сложнее: из-за логики работы модели её сложно заставить следовать чёткому корпоративному стилю или в точности повторить стиль конкретного автора. Нейросеть может выдать приближённый результат, но точной и безукоризненной работы не получится. Поэтому текст после генерации важно вычитать и доработать, чтобы он соответствовал запросу.
Математические операции
В идеале не делать никакие математические операции с помощью языковых моделей напрямую: они не созданы для математических расчётов, особенно сложных. Модели не умеют считать, они просто выучили множество примеров вычислений и могут предугадать ответ. Но они не вычисляют его, как люди в уме или с помощью калькулятора, совершая математические операции.
Есть отдельные решения, которые помогают проводить вычисления с помощью внешних калькуляторов. В таком случае языковая модель выступает как оболочка для инструмента вычислений.
Работа с таблицами и кодом
С небольшими таблицами модели справляются хорошо, но большие обрабатывают со множеством ошибок. Лучше найти сервис, который будет работать с большой таблицей формулами (то есть через код). Если нет такой возможности, то алгоритм следующий:
- показать структуру таблицы (шапку и первые несколько строк);
- попросить её написать формулу (например, для excel или google sheets).
Для работы с кодом подходит большинство моделей, есть даже специализированные модели для таких задач.