«Решения на основе ИИ становятся неотъемлемым инструментом бизнеса»

Эра искусственного интеллекта

Мы находимся в моменте истории, когда происходит технический сдвиг. Мы переходим в эру, которая будет называться Эрой Искусственного Интеллекта. ИИ — это концепция, мечта создать какую-то машину, которая будет иметь разум похожий на наш и сможет решать творческие задачи. Для любой концепции нужна реализация. И сейчас наконец появились технологии, которые приблизили к нам то, что будет называться ИИ. Речь идет об искусственных нейронных сетях, — так начал свое выступление на конференции REKONFA директор по искусственному интеллекту Яндекс Рекламы Алексей Штоколов.

По мнению эксперта, искусственный интеллект — это усилитель навыков, функций и способностей, которые у человека уже есть. Причем современный ИИ дает реальную возможность применять его на благо людей, а не просто смотреть на его эволюцию. Сфера его применения человеком и для человека — самая большая задача на сегодняшний день, уверен Штоколов.

Согласно озвученной на конференции статистике Яндекс, сейчас уже более 70% бюджетов рекламодателей компании находятся под управлением нейросетей.

Мы эффективно решаем задачи рекламодателей, постоянно увеличивая количество полезных целевых действий <...>. Это могут быть покупки, звонки, переходы и др. Количество конверсий* при той же стоимости выросло на 30% за год (ноябрь 2022 к ноябрю 2023 гг.), — объяснил CEO бизнес-группы Поиска и рекламных технологий Яндекс Дмитрий Масюк.

По словам Алексея Штоколова, сейчас до 30% рекламных объявлений генерируются с применением искусственного интеллекта — от помощи в подборе креатива до таргетинга и оптимизации бизнес-показателей. В Директе в создании рекламного объявления участвуют 25 нейросетей, которые обрабатывают больше 500 тыс. запросов в секунду.

Нюансы внедрения

Одновременно с этим, согласно данным совместного исследования O2Consulting и Национального центра развития искусственного интеллекта при правительстве — «Индекс интеллектуальной зрелости», ИИ в работе применяют лишь 13% региональных органов исполнительной власти, а 32% — только планируют сделать это. При этом распределение по РФ организаций, которые занимаются разработкой продуктов в сфере ИИ, оказалось неравномерным:

• в части регионов зарегистрировано не более 10 таких компаний;
• в 71% — есть центры обработки данных для выполнения основных задач машинного обучения, но не везде для этого хватает мощностей;
• в 62% регионов — дефицит ИИ-специалистов;
• в 91% — не разрабатываются стратегии развития и использования ИИ;
• в более 70% — есть документы, содержащие блоки, посвященные развитию ИИ.

Как рассказали аналитики в исследовании, распространенными проблемами регионов при внедрении ИИ стали:

• отсутствие цифровой инфраструктуры;
• нехватка специалистов с необходимыми компетенциями;
• недостаток/отсутствие технологических решений на рынке;
• низкое качество/нехватка данных.

А согласно исследованию компании Reksoft Consulting о проблемах, возникающих у российских Data-специалистов при разработке и внедрении ИИ-решений, существуют сложности с передачей их в эксплуатацию и поддержкой. Причины трудностей — в неорганизованности процесса передачи и отсутствии четких критериев для принятия решений, в том числе с точки зрения экономического эффекта. Кроме того, нет выстроенного процесса мониторинга, поддержки и развития таких решений. Также подходы к информационной безопасности не адаптированы для внедрения ИИ-решений и оценки их рисков, уверены эксперты.

ИИ и бизнес

В 2022 г. Институт статистических исследований и экономики знаний (ИСИЭЗ) НИУ ВШЭ запустил мониторинг** развития и распространения ИИ в РФ. Как выяснилось, 65% организаций применяют ИИ лишь в тестовом/экспериментальном режиме: они пока оценивают возможности новых решений для бизнеса. 3/4 респондентов используют ИИ вместе с другими диджитал-технологиями. В 50% — говорилось о разных видах промышленного ПО. В 27% компании применяют ИИ параллельно с технологиями Интернета вещей, в 38% — вместе с коммуникационными сервисами по взаимодействию с клиентами и решению маркетинговых задач.

После первой волны визионерского восприятия и завышенных ожиданий к технологиям ИИ решения на их основе постепенно становятся неотъемлемым инструментом бизнеса и применяются практически во всех сферах деятельности — от мониторинга сельхозугодий и управления космическими аппаратами до помощи в написании научных работ и новостей СМИ. Растущий интерес, расширение потребительских предпочтений и демократизация данного направления технологий приводят к появлению новых рынков и продуктов на основе ИИ. Одним из главных трендов последних лет стали мегамодели (мультизадачные, мультимодальные и мультиязычные), обрабатывающие различные типы данных (текст, речь, изображения и др.). Так, этой весной рынок буквально «взорвала» модель GPT-4, способная работать не только с текстами на разных языках (как ChatGPT), но и с изображениями (как Midjourney). Россия относится к немногим странам, имеющим собственные фундаментальные заделы в области ИИ, в т. ч. мегамоделей. Наиболее популярные из них — GigaChat, Kandinsky (ПАО «Сбербанк»), YaLM («Яндекс»); появляются и другие оригинальные разработки компаний и университетов, — рассказал директор Центра стратегической аналитики и больших данных ИСИЭЗ НИУ ВШЭ Константин Вишневский (цитата по ИСИЭЗ НИУ ВШЭ).

Поиск по товарам

По данным Яндекса, в среднем пользователь изучает четыре-шесть источников перед покупкой. Исследование Яндекс Рекламы и Aquarelle (сентябрь 2023 г.) показывает, что 61% респондентов важно купить товар конкретного бренда или производителя. Согласно исследованию, проведенному по ряду индустрий с мая по октябрь 2023 г., 58% пользователей начинали поиск в Яндексе с брендовых запросов. 77% возвращаются и покупают снова на привычном сайте.

По словам руководителя направления Ecom в Поиске Яндекс Елены Бубновой, в Поиске по товаром собрано около миллиарда предложений от производителей и магазинов: то есть 85% товаров, которые ищут пользователи, уже в нем. По подсчетам аналитиков, конверсия из Поиска по товарам в 2,2 раза выше, чем из обычного Поиска. В среднем прирост заказов, который он дает: 3,5% — у лидеров рынка; 7,1% — у больших магазинов; 15,5% — у средних, 28,6% — у маленьких.

Люди ищут не только привычными способами, но и активно пробуют новые возможности, которые дают им технологии. Например, уже порядка 10% запросов Поиска по товарам совершается через Умную камеру и поиск по картинкам.

ИИ и реклама

В конце ноября 2023 г. Яндекс анонсировал возможность создания готовых рекламных объявлений для предпринимателей с помощью нейросетей. По мнению компании, это сэкономит время и позволит запускать эффективные кампании без навыков работы с текстом и графикой. По данным внутренних экспериментов Яндекс Бизнеса, добавление генеративных объявлений в кампанию позволяет увеличить количество целевых действий до +5% в сравнении с рекламными кампаниями без созданного нейросетями контента.

Кроме того, Яндекс Бизнес обновил нейрофотосток с созданными нейросетью YandexART изображениями. Количество картинок выросло на 30%, а сами они стали более реалистичными. Их можно использовать для иллюстрации объявлений 650 видов предпринимательской деятельности. Объявления каждого пятого пользователя с подпиской Яндекс Бизнеса содержат сгенерированную нейросетью картинку.

Также, как сообщил техдиректор Яндекс Рекламы Валерий Стромов, по состоянию на ноябрь 2023 г., 74% рекламных кампаний используют автостратегии, а 75% конверсий приносит автотаргетинг.

Доля рекламных кампаний в Новосибирской области, для которых сейчас использует автоматические стратегии и автотаргетинг — 72% и 68% соответственно.

Основная проблема нейросетей в их сложности, рассказал ранее Алексей Штоколов в интервью «Деловому кварталу». Он считает, что основная задача рекламной компании — сделать продукт, позволяющий работать, не зная и не задумываясь, как устроены нейросети.

В целом наша задача — сделать линейку продуктов, позволяющую людям, которые не хотят (или которым не нравятся нейросети), не разбираться в рабочих процессах ИИ. Для этих бизнесов нужен такой продукт, который полностью абстрагирует их от необходимости вникать, но даст возможность делать работу хорошо, смотреть результаты, говорить «нравится»/«не нравится» и давать обратную связь. Это для небольших компаний. Для крупных бизнесов это будет большой кастомизированный настраиваемый продукт, который откроет много возможностей для обратной связи с нейросетями и получения информации, почему было принято то или иное решение. И если говорить о тех, кто не очень любит технологии, то здесь речь в первую очередь будет идти об адаптации под них продукта. Потому что нет смысла заставлять людей делать то, что им не нравится, но есть смысл сделать для них удобно, — подытожил эксперт.