А теперь посчитайте, сколько времени вы тратите на выполнение этой задачи — включая размышления, разговоры, планирование, выполнение и контроль...
Скорее всего, это занимает значительную часть вашего рабочего дня. И вы не одиноки.
В ходе опроса, проведенного Asana, сотрудники крупных компаний сообщили, что ежедневно тратят 62% своего времени на повторяющиеся и рутинные задачи. Задачи, которые отвлекают их от интеллектуального труда по их специальности. А как известно, производительность интеллектуального труда — ключ к экономическому успеху.
Решения на базе ИИ и машинного обучения позволяют автоматизировать процесс извлечения и ввода данных, снижая затраты, риски и ошибки, и, что самое главное, они помогают повысить эффективность работы всего предприятия.
Если вы думаете, что хотите использовать искусственный интеллект в работе, но не уверены, с чего начать: поймите разницу между искусственным интеллектом и машинным обучением.
Эти два термина часто используются как взаимозаменяемые, но они имеют совершенно разное значение и практическое применение.
Только поняв эту разницу, вы сможете определить для себя, какую технологию использовать:
Искусственный интеллект (ИИ): ИИ означает способность запрограммированных машин (компьютеров или роботов) «думать» как люди и имитировать человеческое поведение. Его часто используют для описания систем, наделенных интеллектуальными процессами, такими как самообучение и решение проблем.
Системы, основанные на ИИ, могут усваивать, анализировать и использовать фактические данные и знания для получения дополнительной информации. Например, распознавание речи, голоса и изображений — все они используют искусственный интеллект.
Машинное обучение (ML): Определение, придуманное в 1959 году Артуром Сэмюэлем, гласит: «Машинное обучение — это область исследований, которая дает компьютерам возможность обучаться без явного программирования».
ML — это область ИИ, основанная на идее, что системы могут обучаться на основе данных, а затем принимать решения в отсутствие участия человека. В бизнесе чаще всего применяется для автоматизации однотипных процессов и прогнозирования.
Итак, теперь вы знаете разницу между искусственным интеллектом и машинным обучением — пришло время перейти к следующим 2 этапам, прежде чем мы погрузимся в реализацию.
Прежде всего необходимо определить области вашего бизнеса, в которых внедрение ИИ может принести пользу. Это могут быть повторяющиеся или требующие много времени задачи, такие как анализ данных или обслуживание клиентов. Сюда также можно отнести отрасли, где важны точность и скорость, например производство или финансовые услуги.
Подумайте о том, какие процессы надо оптимизировать и какой конкретно результат вам нужен.
Однако важно понимать, что в определенных обстоятельствах ИИ не справляется с поставленными задачами. И если вы хотите избежать неуместных инвестиций, вы должны понять, что нейросеть не может (или не должна) делать.
Создавать программное обеспечение: Машины не могут программировать сами себя. Фред Брукс объяснял, что разработка программного обеспечения предполагает понимание «фундаментальных сложностей реального мира» — ИИ не способен этого сделать, потому что не может понять нашу реальность;
Создавать креативный контент: ИИ может создавать контент на основе данных. Однако он не может быть креативным (под этим я подразумеваю создание контента без конкретно поставленных задач от человека);
Принимать этические решения: У машин нет чувств, совести. Поэтому мы не можем позволить им выносить моральные решения за людей (интересная мысль при разработке технологии автопилота!);
Приходите к окончательному решению самостоятельно: алгоритмы ИИ могут помочь нам, но не может заменить нас. Мы не можем беззаветно доверять нейронным сетям принимать решения за нас. Важно понимать, что ИИ все равно склонен совершать ошибки.
После того, как вы поставили перед собой конкретную задачу (например, автоматизировать ввод данных), вы можете:
Найти подрядчиков по реализации вашего проекта. В этом случае вам почти ничего не придется делать самостоятельно: специалисты в области ИИ и ML подберут и интегрируют наиболее подходящие решения в ваши бизнес-процессы.
Разбираться самостоятельно: искать решения через открытые источники или библиотеки ИИ, в которых собраны всевозможные сервисы под любые нужды (например, здесь).
Моя сегодняшняя статья поможет вам в самостоятельной работе с нейросетями. Давайте рассмотрим решения на базе GPT, которые прямо сегодня помогут автоматизировать некоторые из ваших задач!
С помощью плагина Numerous.Ai на базе GPT для Excel и GoogleSheets вы сможете не выходя из таблиц:
Массово генерировать контент прямо в ячейках.
Быстро анализировать и классифицировать любую информацию.
Осуществлять мгновенный перевод текста.
Очищать данные.
Как это работает:
Для начала нужно зарегистрироваться на сайте (после этого вы попадете на страницу с инструкцией, как установить плагин, это очень просто и занимает меньше минуты).
После установки, инструмент появится в правой части экрана. Работать с ним очень просто, с помощью заранее подготовленных формул и подсказок, которые вы видите на панели справа, а также инструкций от самих разработчиков.
Кликните на нужную панель, что бы развернуть более подробную инструкцию по составлению формул.
=WRITE() - для написания текстов
=INFER() - для обучения выполнять повторяющиеся задачи.
=NUM.AI() - простой ChatGPT4, можно запрашивать любую информацию.
Для примера я попробовал автоматически сгенерировать описания для товарных позиций, в этом случае, одежды.
Для этого, я заполнил столбцы наименованиями товаров (см.фото) и ввел в ячейку B2 следующую формулу: =NUM.WRITE("Описание к товару на 1000 символов, включающее в себя 100 ключевых слов по его тематике" A2)
А2 в формуле — ссылка на ячейку, а не просто текст.
Далее необходимо протянуть маркер автозаполнения вниз и GPT-4 сгенерирует описание к каждому товару по его названию и вашему запросу.
Через 10 секунд все текста были готовы и получилось то, что вы видите на фото. Пользуйтесь!
<Наша система сама подберет вам исполнителей на услуги, связанные с разработкой сайта или приложения, поисковой оптимизацией, контекстной рекламой, маркетингом, SMM и PR.
Заполнить заявку
12276 тендеров
проведено за восемь лет работы нашего сайта.
Самая популярная нейросеть на сегодняшний день может сильно сэкономить вам время.
ChatGPT создан компанией OpenAI и вышел в свет 30 ноября 2022 года. Это языковая модель, которая позволяет пользователям вести разговор в диалоговом окне в соответствии с темой, предпочитаемым стилем и уровнем детализации, на нужном языке. На данный момент нейросеть поддерживает 95 языков, включая русский.
Я расскажу о возможностях бесплатной (ChatGPT-3.5) версии, которые вы сможете протестировать прямо сейчас.
Для создания качественных сценариев с помощью ChatGPT важно учитывать несколько ключевых моментов.
Во-первых, необходимо точное понимание ЦА и их интересов, чтобы результат был максимально релевантный. (подробно расскажите об этом в своём запросе к нейросети)
Затем следует учесть основное сообщение или идею, которую вы хотите передать, а также обозначить подходящий стиль, соответствующий бренду или продукту.
Наконец, не забывайте о времени — сценарий должен быть кратким и лаконичным, чтобы привлечь внимание зрителя и эффективно донести ваше сообщение.
Примеры генерируемого контента от нейросети:
Для того, чтобы нейросеть сгенерировала подобное и для вас, конечно, ей будут нужны определенные вводные. Вы можете спросить, что конкретно необходимо и составить свой запрос по предоставленной инструкции.
Известно, возможности нейросети в этой области крайне ограничены, поскольку она не имеет доступа к данным о частотности.
Однако, вот что вы можете сделать с помощью ChatGPT-3.5 для своего SEO:
Семантическая релевантность — это то, как ключевые слова соотносятся друг с другом по смыслу или контексту. Их группировка поможет вам понять, какие слова следует объединить в контенте для лучшего ранжирования. Вы можете попросить ChatGPT классифицировать предоставленный вами список ключевых слов на основе семантической релевантности.
Генерируйте идеи для заголовков. Заголовки, по которым хочется кликнуть побуждают пользователей к взаимодействию с вашим контентом. Предоставьте нейросети
Автоматизированная генерация метаописаний. Мета-описания или Description — это краткие резюме веб-страниц, которые появляются в поисковой выдаче. Они предоставляют поисковым системам и пользователям краткое описание контента, потенциально улучшая показатели кликов по результатам поиска.
Вы можете использовать ChatGPT для создания метаописаний, указав такие детали, как ключевые слова, основная тема и длина символов.
Всем известно, что СhatGPT отлично пишет текста. Но помимо этого, в нём также можно генерировать креативы для соц.сетей, рекламы и пр. Вот примеры того, как он справляется с этой задачей:
В дальнейшем эти идеи можно реализовать с помощью бесплатных генераторов изображений, например PlaygroundAI.
Это достаточно удобная нейросеть, с помощью которой можно генерировать по текстовому запросу до 1000 изображений в день. Сервис объединяет возможности двух популярных нейросетей: DALL-E и Stable Diffusion. В бесплатной версии доступна генерация на базе Stable Diffusion.
Для работы потребуется авторизоваться через Google. VPN не требуется.
Спасибо за прочтение и успехов в применении нейросетей в вашем бизнесе!
