По мере того как искусственный интеллект (ИИ) продолжает доминировать в заголовках новостей, фокус разговоров смещается на его результаты и последствия для бизнеса. Многие крупные предприятия используют ИИ для автоматизации повторяющихся задач, таких как бухгалтерский учет, и увеличивают общую операционную эффективность. ИИ продемонстрировал свою ценность для крупных организаций, у которых есть ресурсы для тщательной реализации его через собственные МЛМ модели и программное обеспечение. Но малые и средние предприятия (МСП) не располагают теми же ресурсами, поэтому им необходимо решить, как лучше всего использовать мощь МЛМ.
Одной из главных задач является выбор наилучшего решения для их уникальных нужд с безопасным сохранением данных. Еще одна проблема: как МСП могут использовать мощь ИИ моделей, чтобы конкурировать с более крупными организациями?
Внедрение программ для повышения эффективности с ограниченными ресурсами
В этом конкурентном рынке МСП не могут позволить себе отставать от коллег или более крупных организаций в технологических разработках. Согласно недавнему отчету Salesforce, 75% МСП как минимум экспериментируют с ИИ, при этом 83% из них увеличивают свои доходы благодаря внедрению этой технологии. Однако существует разрыв в принятии. 78% растущих МСП планируют увеличить свои инвестиции в ИИ, в то время как только половина (55%) сокращающихся МСП имеет такие же планы.
Экспериментируя с технологией или нет, остается одна истина: МСП не могут играть на поле с более крупными компаниями, если у них нет такой же инфраструктуры и поддержки рабочей силы. Но из-за этого им не нужно страдать. Для МСП с небольшими командами ИИ является ключевым инструментом для повышения эффективности, использования возможностей роста и удержания темпа с конкурентами, которые используют автоматизацию для более разумного принятия решений.
Например, бухгалтерские группы МСП могут испытывать трудности с быстротой, эффективностью и точностью, часто сталкиваясь с финансовыми задолженностями. ИИ может стать ключевым моментом для успешной работы финансовой команды, освобождая их от повторяющихся бухгалтерских задач и позволяя сосредоточиться на стратегическом анализе, необходимом для продвижения бизнеса вперед.
Чтобы небольшие команды могли перейти от экспериментов к стратегической реализации, технологии необходимо запустить эффективно с минимальными ручными усилиями, извлекая соответствующие данные для принятия решений и оставаясь доступными для сотрудников.
Незаметный герой: Улучшенная генерация извлечений
Будущее ИИ для МСП связано с Улучшенной Генерацией Извлечений (UГИ). Среда UГИ работает, извлекая и храня данные из различных источников, доменов и форматов, доступных для человека, вводящего данные. С правильно построенной системой UГИ бизнес может предоставить свои уникальные данные в контексте мощной модели. Используя общие знания и специфические данные компании, модель может отвечать на вопросы, используя только извлеченные данные. Этот подход позволяет даже самым небольшим организациям получить доступ к той же мощности бизнес- и бухгалтерской обработки, что и технологические гиганты (FAANG и другие).
UГИ дает малым предприятиям возможность извлекать действенные инсайты из своих данных, конкурировать в большом масштабе и использовать следующую волну инноваций без массовых начальных затрат или инфраструктуры. Это достигается за счет использования модели встраивания для векторизации данных для извлечения. Возможность проводить семантический поиск с использованием обработки естественного языка (NLP) в источниках UГИ позволяет МЛМ получать правильные данные и предоставлять ценную информацию. Это резко снижает количество ошибок, так как UГИ основана на наборе данных, что повышает надежность информации.
Одним из больших преимуществ UГИ для бизнес-применения является то, что модели не обучаются на данных. Это означает, что информация, введенная в программу, не будет использоваться для дальнейшего развития искусственного программного обеспечения. Для конфиденциальной информации, такой как бухгалтерские и финансовые данные, компании могут делиться уникальной информацией для инсайтов, не беспокоясь о том, что эти данные станут публичными.
От UГИ к богатству: как интегрировать в рабочие процессы
Организации могут извлекать выгоду от ИИ также, как квалифицированные специалисты осваивают свое ремесло. Так же, как электрики понимают взаимодействие между энергией и инфраструктурой, МСП должны научиться адаптировать UГИ для решения своих уникальных нужд.
Хорошее понимание инструментов также гарантирует, что МСП применяют ИИ для эффективного решения правильных бизнес-задач. Несколько ключевых советов для предприятий по внедрению UГИ включают:
- Кураторство и структура базы знаний — система извлечений хороша лишь настолько, насколько хороши данные, которые ее питают. Предприятия должны инвестировать в очистку, структурирование и встраивание своей базы знаний — будь то внутренние документы, взаимодействия с клиентами или исследовательские архивы. Хорошо организованная векторная база данных (FAISS, Pinecone, Chroma) станет основой для качественного извлечения.
- Оптимизация извлечения и генерации — стандартные модели не подойдут. Настройте извлекатель (извлечение плотного фрагмента, гибридный поиск) и генератор (МЛМ), чтобы они соответствовали домену компании. Если система не извлекает правильные данные, даже лучший МЛМ будет генерировать бессмыслицу. Балансируйте между точностью и полнотой для получения правильной информации в нужное время.
- Обеспечение безопасности и соблюдение требований — внедрение ИИ в предприятии касается не только производительности, но и доверия. Внедрите строгие меры контроля доступа и обеспечьте соответствие нормативным требованиям (GDPR или SOC 2). Если эти правила не соблюдаются, система UГИ может стать не активом, а обязательством.
- Мониторинг, итерация, улучшение — ИИ-системы не следует «установить и забыть». Чтобы правильно следить за ними, департаменты должны отслеживать качество извлечения, измерять точность ответов и устанавливать обратную связь с реальными пользователями. Разворачивайте валидацию «человек в цикле», где это необходимо, и постоянно уточняйте метрики извлечения и настройки модели. Компании, которые добиваются успеха с помощью ИИ, это те, кто воспринимает его как живую систему, а не как статичный инструмент.
Стратегический ИИ делает управление бизнесом эффективным
Хотя ИИ может быть мощным — если не подавляющим — инструментом, UГИ предоставляет обоснованный, практический подход к внедрению. Поскольку программы UГИ используют уже усовершенствованные данные компаний, это обеспечивает возврат инвестиций, который полезен для уникальных нужд МСП в бизнесе и финансовом учете. С возможностью безопасно и эффективно извлекать информацию, насыщенную контекстом, из уникальных данных, UГИ позволяет небольшим командам принимать более быстрые и умные решения и сокращать разрыв между ними и гораздо большими конкурентами.
Руководство МСП, стремящиеся к балансу, должно приоритизировать UГИ как способ найти эффективность, защищая свои данные. Для тех, кто готов перейти от экспериментов к стратегическому росту, UГИ — это не просто техническое решение, это конкурентное преимущество.
Запись Улучшенная генерация извлечений: решение МСП для эффективного и целенаправленного использования ИИ впервые появилась на Unite.AI.
