Борис Абрамов, сопредседатель комитета Gaming&Entertainment в АРИР / Digital Director PHD / Head of gaming Media Direction Digital, по долгу службы держит руку «на пульсе» ИИ и ведет подкаст на эту тему. На НРФ он примет участие в сессии-обсуждении «Вкалывают роботы, а не человек». Специально для ADPASS Борис суммировал самые важные возможности ИИ в России и мире, которые можно применить на практике, а также рассказал о барьерах и о том, как их преодолеть. Первую статью он посвятил особенностям «офисных роботов» и рассказал, как ИИ помогает или может помогать человеку в работе и чего от него ждать (и не ждать) в ближайшем будущем.
Большой взрыв ИИ: начало
В конце 2022 года произошел бум в использовании ИИ. Наши умы будоражили новости и от техногигантов, и от простых смертных: все помнят обсуждение того, как ИИ пишет дипломы, упрощает разработку визуальных креативов и позволяет невероятно повысить эффективность работы.
Однако уже тогда при ближайшем рассмотрении было понятно, что каждая такая новость — это скорее единичный кейс, а не система. Нам хотелось понять, насколько боты применимы в практике рекламного рынка, и особенно — российского. Ведь в нашей стране, во-первых, ограничен доступ к передовым ИИ (нужна не просто регистрация и СМС, а VPN и карта зарубежного банка), а, во-вторых, часто бывают проблемы с генерацией контента на русском языке и с российским контекстом в целом.
Для этого мы совместно с коллегами из ADPASS сделали подкаст «Найми нейросеть на работу», куда позвали специалистов в различных областях — PR, SMM, брендинг и агентство полного цикла — для того, чтобы они рассказали о применении в работе нейросетей, в основном, генеративных.
Уже можно посмотреть первый
выпуск с PR директором НРА Стефанией Стрижовой и второй
про ИИ в брендинге, куда мы позвали Викторию Фролову из ГК «Кухня без границ» и Никиту Деменкова из «Студии Артемия Лебедева».
Сегодня я представлю «выжимку» этого опыта с дополнениями, которые помогут другим компаниям сделать ИИ своим «коллегой».
Вакансия: нейросеть
Первый вопрос, на который нужно ответить — в каких рабочих процессах можно использовать ИИ? Краткий ответ — почти везде.
Если углубляться, то задачи для ИИ можно условно разделить на две категории: создание контента, как финального продукта, и оптимизация рабочих процессов.
Сейчас эффект от создания контента более заметен, но мы ожидаем, что большее влияние ИИ окажет именно в сфере процессов, причем внутри компаний любых сфер, а не только связанных с креативом и контент-мейкингом.
Перспективнее всего оптимизировать с помощью ИИ те процессы, в которых человек может на словах легко объяснить, что нужно делать. Иными словами, те задачи, для решения которых легко придумать алгоритм действий. Например, зайти на 20 сайтов, просмотреть все статьи за ноябрь, выделить те, которые соответствуют теме «брендинг» и сделать саммари на их основе. Это типичная и легкая задача для нейросети.
Чаще всего такие рутинные задачи дают сотрудникам на начальных позициях, и именно для них ИИ может экономить время, причем значительно. Мы подсчитали: получится освободить до семи часов из восьмичасового рабочего дня. Освободившееся время сотрудник может тратить на обучение, более творческие задачи, эксперименты.
Нейросети нужен бадди
На пути внедрения ИИ в рутинные процессы первым барьером, если не считать вопрос доступа, является «коробочность» решений. Казалось бы, для решения конкретно вашей задачи просто выберите специализированную нейросеть —, но обычно такой нет. Задачи специфичны и нетривиальны, а нейросети пока еще функционально стандартны. Например, как сделать креатив под определенные технические требования и брендбук? Как написать комментарии к отчетам в Excel? Как вообще отправить Excel в окно чата GPT?
Тут нужны нетривиальные решения: дополнительная обработка данных через стандартное программирование, дообучение существующих моделей и поиск правильного контекста, который нужно дать в промпт, чтобы получить нужный результат. Для этого в компании нужен, в идеале, программист или специалист по нейросетям, но подойдет и знающий энтузиаст.
Опыт показывает, что изначальное использование нейросетей в компаниях начинается с одного-двух энтузиастов, обычно уже работающих внутри компаний. Они пробуют решать свои задачи с помощью различных ИИ-инструментов, затем рассказывают об этом коллегам, и дальше либо к ним начинают обращаться другие сотрудники за помощью, либо вокруг созданного подхода развивается отдельный внутренний процесс или продукт. Но я не встречал ситуаций, когда все сотрудники активно используют все очевидные преимущества ИИ в работе. Почему?
И тут мы сталкиваемся со вторым барьером, человеческим — это нежелание большей части сотрудников использовать ИИ. И причин этому несколько: помимо психологических (нет мотивации обучаться новым форматам, неприязнь технологии), хочется отметить два практических:
Сложность доступа. Эта проблема в последнее время начала решаться через сторонние сервисы, работающие с тем же ChatGPT через API и принимающие рубли в качестве оплаты.
Сложность в получении качественного результата сразу же. Для новичков составление правильных запросов, исправление, фактчекинг и корректировка отнимают больше времени, чем самостоятельное решение той же задачи. Причем люди понимают, что для улучшения своей продуктивности нужно освоить промпт-инжиниринг и набраться опыта. Это не отличается от получения любых других рабочих навыков, но почему-то люди пока не готовы вкладывать свой ресурс в такое обучение.
Как адаптировать ИИ в своей компании: чек-лист
Как же внедрить ИИ в процессы? Мы провели интервью с компаниями из разных областей и собрали несколько пунктов, с которых стоит начать:
Провести аудит ваших процессов и определить те, которые легко автоматизируются (то есть вы можете описать алгоритм, выполняющий большую часть работы). И начать автоматизацию именно с этого пула задач.
Найти в компании или нанять сотрудников из этих областей, которых можно назвать ИИ-энтузиастами. Это люди, которые интересуются нейросетями и сами стараются применить их в своей работе, либо могут значимо мотивировать других сотрудников.
Желательно иметь в компании IT-специалиста, который, не будучи экспертом по нейросетям, может понять, как использовать готовые библиотеки, и таким образом помогать раскатывать идеи применения ИИ от энтузастов в решения, которыми может пользоваться вся компания.
Желательно при расширении применения ИИ от энтузиастов обеспечить легкий доступ сотрудников к нейросетям, провести обучения, тренинги, показать кейсы.
После выполнения пунктов выше, можно увеличивать сложность задач, решаемых нейросетью, и даже, при необходимости, нанять специалиста в этой области.
Так вы заложите фундамент, на котором последовательно можно увеличивать эффективность всей компании на всех уровнях — от младших сотрудников до топ-менеджмента.
Все, везде и сразу
А что же создание контента — самая яркая и заметная сфера применения ИИ?
Здесь постоянно появляются новые серьезные обновления. С точки зрения создания контента у ИИ действительно есть несколько реальных преимуществ перед традиционным человеческим подходом. Хочется выделить четыре основных:
Скорость
Например, бренд, который ведет соцсети и активно использует ситуационный маркетинг, хочет интегрироваться в контекст события — финал чемпионата мира по футболу. Как максимально оперативно отреагировать в соцсетях на результат матча? Обычно готовится два креатива — на случай победы одной или другой команды, и публикуется тот, который соответствует реальности.
Но если речь не про футбол, и исходов больше, чем два? А если само событие происходит не по календарю, а непредсказуемо? Нейросети дают уникальную возможность быстро создавать качественный контент под любой инфоповод, по качеству слабо отличимый от заранее подготовленного. И это дает брендам возможность быть релевантнее, перехватывать инициативу в информационном поле или даже задавать тренды.
Уникальность
Нейросети делают контент, который от человека потребовал бы много мастерства и времени. Некоторые типы контента вообще без нейросетей сделать сложно, дорого или невозможно. Хороший пример — надписи, спрятанные в картинках, которые видны, если прищуриться. Другой пример — короткие видео, которые визуализируют текущий момент или настроение.
Стоимость
На создание контента через ИИ уходит значительно меньше времени, что напрямую влияет на стоимость финального продукта для клиента. Например, в смете по SMM при использовании нейросетей добавляются часы специалисты AI-креатора, но заметно уменьшаются часы дизайнеров, редакторов, менеджеров, что в итоге может приводить к удешевлению общей сметы на треть.
Яркость
Креативы, созданные нейросетью, часто яркие и необычные, поэтому цепляют внимание пользователя на странице, а значит, отлично подходят для использования в медийных кампаниях. Действительно, измерения показали, что использование в рекламе креативов, созданных нейросетью, дает лучшие результаты (в CTR и CR) по сравнению со стандартными баннерами.
В следующей части я отдельно расскажу об ИИ в поисковиках, что особенно интересно, так как это ИИ для всех, который мы будем использовать не только на работе, но и в быту в самое ближайшее время. Подробнее об ИИ можно узнать на сессии-обсуждении
«Вкалывают роботы, а не человек», где я буду выступать в качестве спикера.
Неделя рекламы
Новости 
Кейсы 
How to 
Интервью и дискуссии 
Маркетинговые исследования 
Просто о сложном 
Проверено ADPASS 
Рекламные кампании 
