Как снизить затраты бизнеса на 30% при помощи ИИ-ассистентов

Билл Гейтс считает, что через 3-5 лет появятся ИИ-сотрудники. Они смогут обучаться и выполнять задачи без постоянного контроля со стороны пользователя. Им не нужно платить зарплату, они работают 24/7 и не совершают человеческих ошибок. В недалеком будущем, подключив несколько таких ИИ-сотрудников, можно будет создать ИИ-компанию, в которой все процессы автоматизированы, а владелец занимается только стратегией.

Но это будет потом. Впрочем, уже сейчас доступны полумеры - автономные ИИ-ассистенты, которые пусть и не заменяют людей, но помогают им решать задачи, увеличивая производительность труда.

Например, такие ассистенты полезны в области SMM, продаж, HR и разработки софта. Скажем, Amazon только на софте экономит таким способом $260 млн в год, а в целом бизнес может сэкономить до 30% на внедрении ИИ-решений.

Что касается меня лично, то я использую HR-ассистента для первичного отсева резюме при найме, другой ассистент, который умеет анализировать записи совещаний, неоднократно набрасывал неплохие идеи, ну и конечно не представляю, зачем бы я сегодня стал писать код без ИИ-ассистента, это кратно ускоряет разработку без потери качества.

Самое интересное, что внедрение такого ассистента – не фантастика, не требует огромных денег или невероятной квалификации. Начните с анализа того, какие задачи требуют больше всего времени и ресурсов. Когда определитесь с этим, выберите один из вариантов, исходя из ваших потребностей и навыков:

1. Нужно писать код: есть несколько открытых библиотек для создания ИИ-ассистентов, в первую очередь это LangChain, LangGraph, CrewAI и AutoGen. Эти инструменты позволяют гибко настраивать промпт-архитектуры с использованием языковых моделей. Также с их помощью можно интегрировать вызовы различных инструментов, использовать долгосрочную память и продвинутые методы рассуждения и рефлексии, а также создавать мультиагентные системы для автоматизации более сложных процессов. Я использую именно эти инструменты для разработки ИИ-ассистентов.

2. Не нужно писать код: использование таких инструментов как Zapier, Make , DialogFlow позволяет автоматизировать процессы без программирования. Они предлагают простой интерфейс и интеграции с различными сервисами. Например, с их помощью можно подключить любую языковую модель и настроить ее для выполнения конкретных задач.

3. Нужно уметь писать промпты: можно использовать популярные платформы с LLM, такие как ChatGPT, Claude, Gemini и Perplexity AI, напрямую. Все платформы, кроме Claude, предлагают доступ в интернет, а OpenAI имеет маркетплейс ассистентов GPTs, в котором можно создать своего ИИ-ассистента, добавив к нему необходимые знания (загрузив в него любую текстовую информацию) и навыки (ручки к API различных систем, фактически дав ассистенту возможность вызывать нужные функции. Здесь конечно придется немного писать код). На этом сайте можно изучить лучшие промпты для ваших задач, а инструмент PromptWise помогает оптимизировать промпты для ChatGPT.

4. Готовые продукты: Pygma AI предлагает ИИ-ассистента для ведения блога в соцсетях, Bland AI звонит клиентам и продает товары, PyjamaHR позволяет в 10 раз быстрее нанимать кандидатов, GitHub Copilot уже используют многие программисты для помощи в написании кода, а tl;dv подводит итоги рабочих совещаний. Конечно, коробочные решения не такие гибкие, но если они решают именно ваши задачи, то можно пользоваться.

Сейчас самый подходящий момент, чтобы начать использовать ИИ-ассистентов. Это не только повысит эффективность и сократит издержки, но и подготовит вашу компанию к будущим изменениям, когда полноценные ИИ-сотрудники станут реальностью. Это вопрос выживания, поэтому не ждите, пока технологии достигнут идеала — начните уже сейчас, и вы окажетесь на шаг впереди конкурентов.

#технологии