Только что закончили стрим про использование AI в рабочих задачах, рассказывал про глубокую аналитику рекламных креативов с помощью искусственного интеллекта. Поделился своим опытом, послушал ребят, офигенно вдохновился, записал несколько пунктов на внедрение!)

Сохраняйте себе пост: ссылка на мирошку + запись встречи будет через пару часов, закину в комментарии

Меня вообще последнее время сильно увлекают автоматизированные пайплайны, когда с помощью AI и стандартных инструментов ты можешь решать рутинные задачи, которые обычно отнимают кучу времени. Вот лишь несколько примеров:

— Если вам ежедневно падают сотни отзывов от клиентов разной степени содержательности, то с помощью несложной обработки AI мы можем развернутные положительные отзывы закидывать в SMMщиков, а по негативным сразу автоматически бить тревогу в каком-нибудь телеграм чатике.
— Классическая задача про контроль качества звонков отдела продаж и прочего я вообще молчу. На днях я ради интереса запилил скрипт, который берет mp3 запись звонка, транскрибирует ее, закидывает в OpenAI API и ставит баллы по нашему внутреннему чек-листу. Прогнал так 5 звонков и получил оценку ровно ту же, что получилась у нашего руководителя отдела продаж (только времени это заняло пару минут).
— Можно анализировать сотни своих рекламных креативов и креативов конкурентов, чтобы понять, какие признаки должны быть в объявлении, чтобы оно давало крутой результат. С помощью AI выделяешь несколько десятков признаков из каждой картинки, а потом на большом объеме данных смотришь — условно, какого цвета должна быть картинка, чтобы результат был выше.

Именно последний сценарий я подробно разбирал на стриме и даже сделал вам заготовочку кода на Python в Google Colab! Внутри блокнота я как раз реализовал интеграцию с OpenAI API и пример обработки одной картинки по нескольким признакам. Если хотите в своей компании внедрить «лабораторию по автоматизированной обработке рекламных креативов» — возьмите этот код за основу, добавьте побольше признаков, добавьте сохранение результатов в БД и загружайте туда картинки пачками.

Кстати, ради прикола, я сделал вид, что не умею кодить на питоне и весь код мне тоже сгенерировал ChatGPT, я просто копировал и задавал правильные вопросы 🤓

Выводы

Выводов из этого всего будет несколько.

1. AI — не фейк и не прикол.

Мы разрабатывали системы распознавания лиц больше 5 лет назад, когда про ChatGPT никто не знал, и уже тогда было понятно, что это не магия. Сегодня ИИ — часть нашей жизни и отличный помощник в рутинных задачах, учебе и познании мира, так что обязательно держите нос по ветру и смотрите как можно больше кейсов применения, чтобы забрать что-то себе.

2. Рынок труда сильно поменяется.

Абсолютно точно могу сказать, что люди, которые в цифровом мире будут знать Python + владеть AI + знать какие-то прикладные инструменты типа BI-ек или SQL — точно будут на коне с точки зрения карьеры. Сейчас это уже не штуки, которыми владеют только крутые программисты, а базовый набор технологий, который нужен для эффективного решения кучи задач. Все больше вижу тренд на рынке на проджектов-универсалов, которые закрывают собой много задач и делают это супер эффективно (и недорого) за счет владения технологиями. Пока это касается только модных стартапов, но поверьте — скоро доберется до всех.

Если вы тоже не согласны стать кожаным мешком, которого заменят роботы — очень рекомендую освоить хотя бы базово инструменты типа Python, Airflow и прочее. И, ни на что не намекаю, конечно, но у нас в Simulative как раз Черная пятница в самом разгаре...

3. Пункт для тех, кто в отрицании

А если все-таки вы не хотите изучать Python и прочие штуки, то когда общаетесь с ChatGPT, обязательно добавляйте «спасибо» и «пожалуйста». Если вдруг роботы нас все-таки поработят, есть шанс, что они вам не тронут 🤓

4. Пункт для всех

Ссылка на блокнот с кодом — сохраняйте себе этот пост, чтобы не потерять! Даже если конкретная задача про креативы вам не нужна, скелет интеграции с OpenAI API (тем более с загрузкой данных ему в память) точно пригодится!