Генеративный ИИ уже активно внедряется для автоматизации бизнес-процессов в разных компаниях. Например, в одном из банков перешли от шаблонного извлечения информации к смысловому анализу документов: суммаризации, проверке соответствия нормам, выявлению рисков — все это ускорило обработку данных и помогло разобраться в сложных юридических нюансах. 

В промышленности генеративный ИИ тоже активно используется: внедряют «помощников-диагностов»: инженер описывает симптомы, модель сопоставляет их с базами инцидентов и документацией и тут же предлагает версии поломок и шаги проверки — меньше простоев, быстрее решения. Кстати, похожую технологию используют и BMW: нейросети ловят дефекты.

Ритейл тоже ускоряется за счет генеративного ИИ: у Zalando маркетинговые кампании готовятся за считанные дни вместо месяцев и дешевле на ~90%; у Walmart бот ведет переговоры с поставщиками на небольших контрактах; Carrefour запустил чат-консьержа Hopla, а Sephora — виртуальные «примерки».При этом эксперты честно предупреждают: ИИ — не панацея, ценность появляется там, где он решает конкретную задачу и встроен в цепочку продаж. 

Чем отличается внедрение в банке от промышленного предприятия? Какие сценарии сейчас работают лучше всего? И как не ошибиться с выбором инструментов, партнеров и подхода для решения поставленных задач?

Таймкоды:

00:00 — вступление: что может генеративный ИИ в бизнесе

02:05 — зачем банкам нужна технология и чем она помогает прямо сейчас

03:12 — кейс банка: извлечение и анализ информации из договоров

06:40 — как генеративный ИИ выявляет юридические риски и ошибки в документах

09:22 — кейс PwC: фабрика документов на платформе Legito

12:00 — переход в промышленность: цифровые помощники для инженеров

16:45 — как генеративный ИИ сокращает простои и снижает требования к квалификации персонала

18:20 — кейс BMW: компьютерное зрение, нейросети и контроль качества на конвейере

21:15 — взгляд эксперта: почему генеративный ИИ — не всегда конкурентное преимущество

23:40 — ритейл: Zalando ускоряет кампании и снижает расходы на 90%

25:00 — Walmart: чат-бот для переговоров с поставщиками

26:05 — Carrefour: чат-консьерж Hopla и виртуальные примерки Sephora

28:30 — цифры: какие сценарии генеративный ИИ выбирают ритейлеры

30:40 — итог: где технологии и – драйвер, а где просто инструмент

32:10 — анонс следующего выпуска: генеративный ИИ и люди, как внедрять без сопротивления

—

Этот подкаст мы делаем, используя нейросетевую модель GigaChat

Подписывайтесь на «Мы и Оно» и слушайте там, где удобно: Apple Podcasts, YouTube, «Яндекс Музыка», Castbox и другие платформы.

—

Ведущие: Глеб Силко и синтезированные роботы «Агата» и «Гига»

Автор сценария: Илья Сизов

Редакторы: София Шведова и Глеб Силко

Продюсер: Глеб Силко

Реклама

ООО «САЛЮТДЕВАЙСЫ»