Системы генеративного искусственного интеллекта (ГИИ)

Системы генеративного искусственного интеллекта (ГИИ, англ. Generative Artificial Intelligence Systems, GenAI) – это вид искусственного интеллекта, который способен создавать новые данные на основе изученных моделей и информации.

Интеллектуальная генерация контента - это процесс создания контента с использованием алгоритмов искусственного интеллекта, который является уникальным, привлекательным и релевантным для аудитории.

Системы генеративного искусственного интеллекта предназначены для создания нового контента на основе существующих данных, таких как тексты, изображения, музыка и другие виды данных. Данные системы включают в себя генеративные модели, которые могут создавать изображения, обрабатывать естественный язык, выполнять машинный перевод, синтезировать речь и создавать музыку.

ГИИ используются в различных отраслях, включая маркетинг, рекламу, дизайн, музыку и кино. Генеративный искусственный интеллект позволяет создавать уникальный контент, который может быть использован для привлечения внимания аудитории и увеличения продаж. Кроме того, генеративный ИИ может помочь в создании более эффективных маркетинговых кампаний, так как он может генерировать идеи и предложения на основе анализа данных.

Системы генеративного искусственного интеллекта в основном используют следующие группы пользователей:

• компании из сферы креативных индустрий для создания контента: текстов, изображений, видео и музыки;
• предприятия, занимающиеся разработкой программного обеспечения, для автоматизации кодирования и генерации тестовых данных;
• образовательные учреждения и онлайн-платформы для разработки обучающих материалов и персонализации образовательных программ;
• исследовательские организации и лаборатории для моделирования данных, генерации гипотез и анализа больших объёмов информации;
• компании в сфере маркетинга и рекламы для создания рекламных текстов, слоганов, сценариев и визуального контента;
• финансовые учреждения и компании для анализа рыночных тенденций, прогнозирования и генерации отчётов;
• юридические фирмы и организации для генерации юридических документов, анализа правовых текстов и выявления закономерностей в судебной практике.

Администрирование

Возможность администрирования позволяет осуществлять настройку и управление функциональностью системы, а также управление учётными записями и правами доступа к системе.

Импорт/экспорт данных

Возможность импорта и/или экспорта данных в продукте позволяет загрузить данные из наиболее популярных файловых форматов или выгрузить рабочие данные в файл для дальнейшего использования в другом ПО.

Многопользовательский доступ

Возможность многопользовательской доступа в программную систему обеспечивает одновременную работу нескольких пользователей на одной базе данных под собственными учётными записями. Пользователи в этом случае могут иметь отличающиеся права доступа к данным и функциям программного обеспечения.

Наличие API

Часто при использовании современного делового программного обеспечения возникает потребность автоматической передачи данных из одного ПО в другое. Например, может быть полезно автоматически передавать данные из Системы управления взаимоотношениями с клиентами (CRM) в Систему бухгалтерского учёта (БУ). Для обеспечения такого и подобных сопряжений программные системы оснащаются специальными Прикладными программными интерфейсами (англ. API, Application Programming Interface). С помощью таких API любые компетентные программисты смогут связать два программных продукта между собой для автоматического обмена информацией.

Отчётность и аналитика

Наличие у продукта функций подготовки отчётности и/или аналитики позволяют получать систематизированные и визуализированные данные из системы для последующего анализа и принятия решений на основе данных.

На основе своего экспертного мнения Соваре рекомендует наиболее внимательно подходить к выбору решения. При выборе программного продукта из функционального класса систем генеративного искусственного интеллекта (ГИИ) необходимо учитывать ряд ключевых факторов, которые определят пригодность продукта для решения конкретных бизнес-задач. Прежде всего, следует проанализировать масштаб деятельности компании: для крупных корпораций могут быть актуальны решения с высокой пропускной способностью и возможностями горизонтального масштабирования, в то время как для малого и среднего бизнеса приоритет может быть отдан более доступным по стоимости и простым в интеграции продуктам. Также важно учитывать специфику отрасли и соответствующие требования к обработке данных, например, в финансовом секторе критически важна высокая точность прогнозов и соответствие нормативным актам о защите данных, в медицинской сфере — возможность работы с конфиденциальной информацией и соответствие стандартам качества медицинских данных. Не менее значимы технические ограничения, включая совместимость с существующей ИТ-инфраструктурой, требования к вычислительным ресурсам и поддержке определённых операционных систем и баз данных.

Ключевые аспекты при принятии решения:

• соответствие функциональности ГИИ конкретным бизнес-процессам (например, автоматизация создания контента, генерация аналитических отчётов, разработка прототипов продуктов);
• наличие механизмов обеспечения безопасности и конфиденциальности данных (шифрование, контроль доступа, аудит действий пользователей);
• возможности интеграции с другими корпоративными системами (CRM, ERP, системами управления контентом и т. д.);
• уровень поддержки и обслуживания со стороны разработчика (наличие документации, обучающих материалов, службы технической поддержки);
• масштабируемость и гибкость архитектуры системы (возможность расширения функционала, увеличения объёма обрабатываемых данных);
• показатели производительности и надёжности (время отклика, процент успешного выполнения запросов, доступность системы);
• наличие механизмов обучения и адаптации системы под специфические задачи компании.

После анализа вышеперечисленных аспектов следует провести пилотное тестирование выбранного решения на ограниченном объёме данных или в рамках отдельного бизнес-процесса. Это позволит оценить эффективность ГИИ в реальных условиях, выявить возможные проблемы с интеграцией и настройкой, а также определить необходимость доработки или изменения конфигурации системы. Также важно учесть правовые и регуляторные аспекты использования ГИИ, включая соблюдение законодательства о защите данных и интеллектуальной собственности.

Интеллектуальная генерация контента может быть очень полезной для компании по нескольким причинам. Во-первых, она может помочь создавать уникальный и привлекательный контент, который будет привлекать внимание аудитории и увеличивать продажи. Во-вторых, генерация контента на основе искусственного интеллекта может быть быстрее и эффективнее, чем ручная работа, что позволяет компаниям экономить время и ресурсы. В-третьих, генерация контента с использованием ИИ может быть более точной и релевантной, чем ручной труд, поскольку алгоритмы могут анализировать данные и создавать контент, который соответствует потребностям и предпочтениям аудитории.

Классификатор программных продуктов Соваре определяет конкретные функциональные критерии для систем. Для соответствия категории ГИИ система должна удовлетворять следующим критериям:

• Генерация нового контента: система генеративного ИИ должны создавать новый контент на основе существующих данных, например, тексты, изображения, музыка и другие виды контента.

• Машинное обучение и глубокое обучение: система должна использовать алгоритмы машинного и глубокого обучения для создания нового контента.

• Уникальность: генеративный ИИ должен позволять создавать уникальный контент.

• Персонализированный контент: генеративный ИИ должен создавать персонализированный контент, учитывая в точности задание пользователя и контекстную специфику запроса.

Аналитическая компания Soware прогнозирует, что в 2026 году на рынке систем генеративного искусственного интеллекта (ГИИ) продолжат развиваться тенденции, зародившиеся ранее, при этом ожидается углубление интеграции передовых технологий и расширение сфер применения ГИИ. Среди ключевых трендов можно выделить:

• Развитие мультимодальных моделей. Дальнейшее совершенствование моделей, способных обрабатывать различные типы данных (текст, изображения, аудио, видео) одновременно, что позволит создавать более сложные и реалистичные генерируемые данные для использования в медиа, образовании и бизнесе.

• Персонализация контента. Углублённое развитие алгоритмов, учитывающих индивидуальные предпочтения пользователей, для создания высокорелевантного контента в сферах развлечений, образования и маркетинга, что повысит удовлетворённость пользователей и эффективность коммуникационных стратегий.

• Безопасность и этичность ГИИ. Усиление работы над механизмами защиты данных и предотвращения генерации вредоносного контента, разработка стандартов и норм использования ГИИ, учитывающих правовые и этические аспекты, для минимизации рисков и повышения доверия к технологиям.

• Корпоративное применение ГИИ. Расширение внедрения ГИИ в бизнес-процессы компаний: автоматизация создания отчётов, генерация контента, оптимизация логистики и управления цепочками поставок, что приведёт к существенному повышению эффективности работы организаций.

• Методы обучения на ограниченных данных. Разработка и внедрение алгоритмов, способных эффективно обучаться на небольших объёмах данных, что снизит затраты на сбор и обработку информации и сделает ГИИ более доступным для широкого круга пользователей и организаций.

• Объяснимый ИИ. Продолжение тренда на создание моделей, решения которых можно интерпретировать и объяснить пользователю, что особенно важно для внедрения ГИИ в такие сферы, как медицина, финансы и юриспруденция, где требуется высокая прозрачность алгоритмов.

• Оптимизация вычислительных требований. Дальнейшая работа над снижением зависимости ГИИ от мощных вычислительных ресурсов, разработка лёгких и эффективных моделей, которые смогут работать на менее производительном оборудовании, что расширит возможности использования ГИИ в малом и среднем бизнесе, а также в удалённых регионах.

Россия

ОтветИИм, RoboGPT, ruGPT, Сократик

Эстония

TextWizard

США

OpenAI Sora, Grok, GPT-4o, Claude, Vectara, Hugging Face, Copy.ai, WordAi, Zomani.ai, Zoom AI Companion, Backplain, Hypotenuse AI, Otter.ai, Writesonic, Regie.ai, Grammarly, Parrot AI, Ginger Business, P. AI, Generative AI on AWS

Великобритания

ProWritingAid

Сингапур

Addlly AI

Израиль

Imagen

Китай

Infodator Wisdom