Генеративный искусственный интеллект (ГИИ) c функцией Отчётность и аналитика

Генеративный искусственный интеллект (ГИИ, англ. Generative Artificial Intelligence, GAI) – это класс алгоритмов и моделей, которые используются для создания нового контента, такого как тексты, изображения, музыка и прочих видов. Генеративный AI использует машинное обучение для обучения на больших объемах данных, а затем использует эти знания для создания нового, уникального контента.

Интеллектуальная генерация данных — это деятельность, связанная с применением алгоритмов и моделей генеративного искусственного интеллекта для создания новых данных, которые могут быть представлены в виде текстов, изображений, музыкальных композиций и других форматов контента. В основе интеллектуальной генерации данных лежит использование методов машинного обучения, позволяющих моделям обучаться на обширных массивах информации и затем генерировать оригинальные, не существовавшие ранее данные, обладающие определёнными характеристиками и свойствами исходного набора данных. Такая деятельность находит применение в различных сферах, включая креативную индустрию, образование, научные исследования, бизнес и многие другие.

Ключевые аспекты данного процесса:

• создание литературных и журналистских текстов,
• генерация визуальных изображений и графического контента,
• разработка музыкальных произведений и звуковых дорожек,
• формирование наборов данных для обучения и тестирования моделей машинного обучения,
• создание сценариев и диалогов для видеоигр и кино,
• автоматизация подготовки учебных и методических материалов,
• разработка персонализированных маркетинговых и рекламных материалов.

Важную роль в процессе интеллектуальной генерации данных играют цифровые (программные) решения, которые обеспечивают необходимую вычислительную мощность, алгоритмы обработки и анализа данных, интерфейсы для взаимодействия пользователя с системой, а также механизмы контроля качества и соответствия генерируемых данных заданным параметрам и требованиям. Без современных программных платформ и инфраструктурных решений реализация интеллектуальной генерации данных была бы существенно затруднена или невозможна.

Генеративный искусственный интеллект предназначен для создания нового уникального контента в различных форматах — текстах, изображениях, музыкальных произведениях и других видах медиа. Он реализует свои функции посредством алгоритмов машинного обучения, которые обучаются на обширных наборах данных и затем генерируют оригинальные материалы, имитируя закономерности и стили, выявленные в процессе обучения.

Функциональное предназначение генеративного искусственного интеллекта заключается в автоматизации процессов создания контента, повышении эффективности работы в творческих и аналитических областях, снижении временных и ресурсных затрат на разработку различного рода материалов. Системы генеративного ИИ могут применяться для разработки маркетинговых и рекламных материалов, создания прототипов и идей в дизайне и архитектуре, генерации тестовых данных для разработки и тестирования программного обеспечения, а также для решения ряда других задач, требующих креативного подхода и обработки больших объёмов информации.

Генеративный искусственный интеллект в основном используют следующие группы пользователей:

• представители креативных индустрий (литераторы, художники, музыканты) для создания произведений искусства и интеллектуального контента;
• компании в сфере маркетинга и рекламы для разработки рекламных материалов, слоганов, визуального контента;
• IT-компании и разработчики ПО для автоматизации кодирования, генерации тестовых данных, создания документации;
• образовательные учреждения и онлайн-школы для разработки учебных материалов, генерации тестов и заданий;
• медиакомпании и новостные агентства для создания черновиков статей, автоматического формирования новостных сводок;
• бизнес-структуры для анализа больших объёмов данных, генерации отчётов, прогнозирования трендов и поддержки принятия решений;
• юридические фирмы и консультационные центры для генерации шаблонов документов, анализа юридических текстов и поиска прецедентов.

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 функционального класса Генеративный искусственный интеллект (ГИИ) для решения деловых задач необходимо учитывать ряд ключевых факторов, которые определят эффективность применения технологии в конкретной организации. Прежде всего, следует оценить масштаб деятельности компании: для малого бизнеса могут быть достаточны решения с базовым набором функций и невысокой стоимостью, тогда как крупным корпорациям потребуются масштабируемые системы с возможностью интеграции в существующую ИТ-инфраструктуру и поддержкой большого объёма данных. Также важно учитывать отраслевые требования и специфику бизнеса — например, в финансовом секторе могут быть жёсткие требования к безопасности и конфиденциальности данных, в то время как в креативных индустриях акцент может быть сделан на разнообразии форматов генерируемого контента и качестве его исполнения. Не менее значимы технические ограничения, включая требования к аппаратным ресурсам (например, объём оперативной памяти, мощность процессора, ёмкость хранилища данных), совместимости с используемым программным обеспечением и операционной системой, а также возможности развёртывания решения (локально или в облачной среде). Кроме того, стоит обратить внимание на функциональность модели ГИИ, набор поддерживаемых типов контента (текст, изображения, видео, музыка и т. д.), качество и реалистичность генерируемых данных, наличие инструментов для настройки и контроля процесса генерации, а также возможности обучения модели на специфическом корпоративном наборе данных.

Ключевые аспекты при принятии решения:

• соответствие функциональности ГИИ конкретным бизнес-задачам (автоматизация создания контента, генерация идей, разработка прототипов продуктов и т. п.);
• наличие механизмов обеспечения безопасности и конфиденциальности данных в соответствии с отраслевыми стандартами и законодательством;
• возможность интеграции с существующими корпоративными информационными системами и базами данных;
• масштабируемость решения и его способность адаптироваться к растущему объёму задач и данных;
• наличие документации, обучающих материалов и технической поддержки для пользователей и ИТ-специалистов;
• прозрачность алгоритмов работы модели и возможность контроля качества генерируемого контента;
• поддержка различных форматов ввода и вывода данных, необходимых для бизнес-процессов компании;
• стоимость решения, включая лицензии, обслуживание и возможные дополнительные расходы.

Окончательный выбор программного продукта ГИИ должен базироваться на тщательном анализе текущих и будущих потребностей бизнеса, оценке рисков и потенциальных выгод от внедрения технологии, а также на понимании того, как ГИИ может быть интегрирован в существующие бизнес-процессы и способствовать достижению стратегических целей компании. Важно также предусмотреть этап пилотного внедрения и тестирования решения на ограниченном объёме задач для оценки его эффективности и выявления возможных проблем перед полномасштабным развёртыванием.

Генеративный искусственный интеллект (ГИИ) открывает новые возможности для бизнеса и экономики, позволяя автоматизировать создание контента, ускорить разработку продуктов и оптимизировать рабочие процессы. Преимущества использования ГИИ включают:

• Автоматизация создания контента. ГИИ способен генерировать тексты, изображения и другие виды контента, что снижает затраты на ручной труд и ускоряет процесс создания материалов для маркетинга, образования и медиа.

• Ускорение разработки продуктов. В сфере дизайна, разработки ПО и других областях ГИИ помогает быстро создавать прототипы и варианты решений, сокращая время вывода продукта на рынок.

• Персонализация предложений. ГИИ анализирует большие объёмы данных о пользователях и создаёт персонализированный контент, повышая вовлечённость и лояльность клиентов, а также эффективность маркетинговых кампаний.

• Оптимизация рабочих процессов. Применение ГИИ позволяет автоматизировать рутинные задачи, освобождая время сотрудников для более сложных и творческих заданий, что повышает общую продуктивность.

• Расширение возможностей творчества. ГИИ служит инструментом для художников, писателей и других творческих профессионалов, предлагая новые идеи и варианты реализации проектов, что способствует развитию креативных индустрий.

• Снижение затрат на контент-производство. За счёт автоматизации процессов создания контента компании могут существенно сократить расходы на его производство, сохраняя при этом высокое качество материалов.

• Улучшение качества аналитических данных. ГИИ может обрабатывать и анализировать огромные объёмы данных, выявляя скрытые закономерности и тренды, что помогает принимать более обоснованные бизнес-решения.

Классификатор программных продуктов Соваре определяет конкретные функциональные критерии для систем. Для того, чтобы быть представленными на рынке Генеративный искусственный интеллект, системы должны иметь следующие функциональные возможности:

• способность обучаться на больших объёмах разнородных данных и извлекать из них закономерности, необходимые для генерации нового контента,
• возможность создавать уникальный контент в различных форматах (тексты, изображения, музыка и др.),
• способность адаптироваться к изменяющимся условиям и требованиям пользователя, модифицируя генерируемый контент с учётом новых параметров,
• возможность имитировать стили и особенности уже существующих произведений или данных для создания контента в заданном стиле,
• способность генерировать контент, который соответствует определённым критериям качества и реалистичности.

По данным аналитических исследований Soware, в 2026 году на рынке программных приложений функционального класса «Генеративный искусственный интеллект» продолжат развиваться тенденции, связанные с углублением интеграции ГИИ с другими технологиями, совершенствованием мультимодальных моделей, повышением качества генерируемого контента, расширением сфер применения в бизнесе и жизни, а также усилением внимания к этическим, правовым и безопасным аспектам использования ГИИ.

Генеративный искусственный интеллект в 2026 году будут во многом изменяться под влиянием следующих основных трендов:

• Интеграция с технологиями расширенной реальности и IoT. ГИИ будет всё более тесно переплетаться с технологиями расширенной реальности и интернетом вещей, что позволит создавать комплексные решения для промышленности, образования и сферы услуг, повышая уровень интерактивности и персонализации пользовательского опыта.

• Увеличение объёмов и разнообразия данных для обучения. Модели ГИИ будут требовать всё больших объёмов структурированных и неструктурированных данных, что стимулирует развитие инфраструктуры для их хранения, обработки и анализа, включая распределённые вычислительные системы и облачные платформы.

• Развитие мультимодальных архитектур. Мультимодальные модели, обрабатывающие различные типы данных (текст, изображения, аудио, видео), станут более совершенными, что расширит их применение в креативных индустриях, образовании, медицине и бизнес-аналитике.

• Повышение реалистичности и качества контента. Алгоритмы ГИИ продолжат совершенствоваться, позволяя генерировать контент, который будет практически неотличим от созданного человеком, что повысит доверие пользователей и расширит возможности применения технологий в медиа и развлекательной индустрии.

• Расширение применения в бизнес-процессах. ГИИ будет активнее внедряться для автоматизации рутинных задач, оптимизации бизнес-процессов, прогнозирования спроса, персонализации предложений и улучшения клиентского опыта, что приведёт к существенному повышению эффективности работы компаний.

• Углубление работы с этическими и правовыми аспектами. Будут активно разрабатываться и внедряться стандарты и нормы использования ГИИ, направленные на предотвращение злоупотреблений, защиту персональных данных и интеллектуальной собственности, что потребует междисциплинарного подхода и участия широкого круга экспертов.

• Усиление мер по обеспечению безопасности данных и моделей. Развитие методов защиты моделей и данных ГИИ от несанкционированного доступа, атак и утечек станет приоритетом, включая применение криптографических методов, технологий блокчейн и систем обнаружения аномалий.