Forwarded from СофтТех
Действительно ли полезен ИИ?
iConText и Up&Wise провели исследование тенденций ИИ, включающее сбор открытых данных и опрос 3 тыс. респондентов. В целом видно, что ИИ набирает обороты, но пока не все уверены его в применимости и полезности, а также есть много опасений и проблем.
● Только для 29% ИИ является рабочим инструментом, который уже применяется на практике. При этом 3% считают, что это просто хайп, который скоро пройдет, а еще 9% видят в ИИ только угрозу безопасности.
● Всего 9% используют в работе нейросети регулярно, а еще 27% периодически. И немало тех, кто не даже не планирует использовать ИИ – таких 18% опрошенных.
● В основном ИИ видят как решение рутинных задач (37%), в остальном пока большая неопределенность – 38% просто изучают их из любопытства или тестируют.
● Треть опрошенных не видят смысла в ИИ, а также 19% не понимают, как его использовать. И еще 21% боится за безопасность данных.
● Также почти половина пользуется ИИ в повседневной жизни (47%), но и велика доля кто не хочет им пользоваться – 34%.
● Пользу бизнесу применение ИИ дает в основном за счет улучшения аналитики (60%), а также создания контента (46%) и оптимизации рабочей нагрузки (45%).
● Но доверие к нейросетям пока не велико – всего 4% полностью доверяют его решениям и 38% доверяют, но с опаской. А 11% вообще категорично к нему относятся и надеются только на людей.
● Основными отраслями, где полезен ИИ, выделяются маркетинг (46%) и производство (40%). Остальные отрасли сильно отстают в ожиданиях полезности. Но в перспективе 5% опрошенных уверены, что ИИ сможет заменить человека во всех областях.
● По проблематике применения ИИ основные «лидеры» постоянны – это безопасность данных (44%) и дефицит кадров (33%). А также порядка 84% опрошенных видят опасность применения ИИ для общества.
● Среди последствий массового применения ИИ выделяются риски деградации общества (19%) и роста недоверия в нем (17%). Хотя большинство смотрит позитивно и выделяет потенциал технологических прорывов (33%).
iConText и Up&Wise провели исследование тенденций ИИ, включающее сбор открытых данных и опрос 3 тыс. респондентов. В целом видно, что ИИ набирает обороты, но пока не все уверены его в применимости и полезности, а также есть много опасений и проблем.
● Только для 29% ИИ является рабочим инструментом, который уже применяется на практике. При этом 3% считают, что это просто хайп, который скоро пройдет, а еще 9% видят в ИИ только угрозу безопасности.
● Всего 9% используют в работе нейросети регулярно, а еще 27% периодически. И немало тех, кто не даже не планирует использовать ИИ – таких 18% опрошенных.
● В основном ИИ видят как решение рутинных задач (37%), в остальном пока большая неопределенность – 38% просто изучают их из любопытства или тестируют.
● Треть опрошенных не видят смысла в ИИ, а также 19% не понимают, как его использовать. И еще 21% боится за безопасность данных.
● Также почти половина пользуется ИИ в повседневной жизни (47%), но и велика доля кто не хочет им пользоваться – 34%.
● Пользу бизнесу применение ИИ дает в основном за счет улучшения аналитики (60%), а также создания контента (46%) и оптимизации рабочей нагрузки (45%).
● Но доверие к нейросетям пока не велико – всего 4% полностью доверяют его решениям и 38% доверяют, но с опаской. А 11% вообще категорично к нему относятся и надеются только на людей.
● Основными отраслями, где полезен ИИ, выделяются маркетинг (46%) и производство (40%). Остальные отрасли сильно отстают в ожиданиях полезности. Но в перспективе 5% опрошенных уверены, что ИИ сможет заменить человека во всех областях.
● По проблематике применения ИИ основные «лидеры» постоянны – это безопасность данных (44%) и дефицит кадров (33%). А также порядка 84% опрошенных видят опасность применения ИИ для общества.
● Среди последствий массового применения ИИ выделяются риски деградации общества (19%) и роста недоверия в нем (17%). Хотя большинство смотрит позитивно и выделяет потенциал технологических прорывов (33%).
Forwarded from СофтТех
Кейсы применения ИИ.
Также в ранее упомянутом исследовании есть несколько примеров эффективного применения ИИ в компаниях.
● Сбербанк – предиктивная маршрутизация.
B2B клиенты предпочитают общаться с сотрудником, а не голосовым помощником. С учетом этого планировалось улучить клиентский опыт и оптимизировать контакт-центры за счет более точной маршрутизации вызовов.
Банк отказался от IVR сценариев, сконцентрировавшись на корректной маршрутизации – для этого применили рекомендательную систему, которая определяет продукт и тему обращения клиента для более правильного подбора оператора.
В итоге 85% трафика маршрутизировалось сервисом, что дало снижение на 10% переведенных оператором вызовов. 88 операторов было разгружено и на 6% снизилась стоимость обслуживания клиентов. А также сэкономили 1,3 млн минут в год телефонного трафика и 7 лет рабочего времени клиентов.
● Дом.рф – HR-бот.
Большое количество времени затрачивалось на onboarding сотрудников – введение в курс дела, оформление документов и предоставление прав доступа. Для улучшения показателей решили заменить HR-сотрудника роботизированным ботом, выполняющим функцию Buddy для нового сотрудника.
По итогам проекта реализовали чат-бот, включающий 300 информационных витрин и 400 информационных пуш-сообщений. При устройстве на работу бот предоставляет чек-листы необходимых для оформления документов, консультирует по регламентам и нормативным политикам компании. А после выхода на работу рассылает советы на различные темы с полезной информацией.
В результате на 7% снизилось количество сотрудников, не прошедших испытательный срок, в 5 раз сократилось время получения доступов, а также сократилось время сбора информации по удовлетворенности новых сотрудников и повысился сам уровень удовлетворенности.
● TripAdvisor – голосовой помощник Alexa.
Проблемой стала низкая вовлеченность ЦА в услуги и сервисы планирования путешествий во время и после пандемии Covid-19. Необходимо было восстановить спрос и интерес пользователей к путешествиям – решением выбрали голосового помощника, проводящего экскурсию по интересующим локациям.
Alexa была интегрирована в платформу TripAdvisor для проведения виртуальных голосовых туров – пользователи могли поговорить с ней, ознакомиться с маршрутами, задать вопросы по потенциальным локациям и потом перейти на сайт Tripadvisor для планирования поездки.
В результате более 2 тыс. пользователей воспользовались сервисом и тратили в среднем более 4 минут на общение с голосовым помощником.
● Tradera (крупнейший интернет-аукцион в Скандинавии) – рекомендательная система.
В компании наблюдался спад уровня вовлеченности пользователей при использовании сервисов платформы. Для решения проблемы решили внедрить автоматическую обработку динамических потоков данных для предоставления наиболее актуальных рекомендаций участникам торгов.
В итоге разработали платформу, собирающую данные о целевой аудитории, на основе которых реализовали ML-генерацию таргетированных рекомендаций. Их рассылали через веб-сайт, мобильное приложение и почту.
Это привело к росту продаж на 131%, на 40% повысился рейтинг кликов на главной странице и в 2,5 раза выросло число открытий email-писем.
● Ростелеком – продвижение B2B-продуктов силами генеративных текстов.
Подготовка текстов и визуала требовала много трудозатрат, при этом, с учетом специфики B2B-продуктов, требовалась высокая погруженность авторов в контекст и особенности продуктов. Это требовало дополнительные затраты на обучение или подбор высококвалифицированных специалистов.
В качестве альтернативы ручному труду было принято решение использовать генеративные языковые модели GPT 4.0 и anthropic. Это ускорило сроки и снизило трудозатраты создания контента при сохранении качества.
В результате на 20% улучшился показатель CPM, на 16% снизилась стоимость перехода, в 6 раз сократилось время на подготовку контента и в 2,8 раз снизились затраты на его производство, а экономия трудозатрат составила почти 80%.
Также в ранее упомянутом исследовании есть несколько примеров эффективного применения ИИ в компаниях.
● Сбербанк – предиктивная маршрутизация.
B2B клиенты предпочитают общаться с сотрудником, а не голосовым помощником. С учетом этого планировалось улучить клиентский опыт и оптимизировать контакт-центры за счет более точной маршрутизации вызовов.
Банк отказался от IVR сценариев, сконцентрировавшись на корректной маршрутизации – для этого применили рекомендательную систему, которая определяет продукт и тему обращения клиента для более правильного подбора оператора.
В итоге 85% трафика маршрутизировалось сервисом, что дало снижение на 10% переведенных оператором вызовов. 88 операторов было разгружено и на 6% снизилась стоимость обслуживания клиентов. А также сэкономили 1,3 млн минут в год телефонного трафика и 7 лет рабочего времени клиентов.
● Дом.рф – HR-бот.
Большое количество времени затрачивалось на onboarding сотрудников – введение в курс дела, оформление документов и предоставление прав доступа. Для улучшения показателей решили заменить HR-сотрудника роботизированным ботом, выполняющим функцию Buddy для нового сотрудника.
По итогам проекта реализовали чат-бот, включающий 300 информационных витрин и 400 информационных пуш-сообщений. При устройстве на работу бот предоставляет чек-листы необходимых для оформления документов, консультирует по регламентам и нормативным политикам компании. А после выхода на работу рассылает советы на различные темы с полезной информацией.
В результате на 7% снизилось количество сотрудников, не прошедших испытательный срок, в 5 раз сократилось время получения доступов, а также сократилось время сбора информации по удовлетворенности новых сотрудников и повысился сам уровень удовлетворенности.
● TripAdvisor – голосовой помощник Alexa.
Проблемой стала низкая вовлеченность ЦА в услуги и сервисы планирования путешествий во время и после пандемии Covid-19. Необходимо было восстановить спрос и интерес пользователей к путешествиям – решением выбрали голосового помощника, проводящего экскурсию по интересующим локациям.
Alexa была интегрирована в платформу TripAdvisor для проведения виртуальных голосовых туров – пользователи могли поговорить с ней, ознакомиться с маршрутами, задать вопросы по потенциальным локациям и потом перейти на сайт Tripadvisor для планирования поездки.
В результате более 2 тыс. пользователей воспользовались сервисом и тратили в среднем более 4 минут на общение с голосовым помощником.
● Tradera (крупнейший интернет-аукцион в Скандинавии) – рекомендательная система.
В компании наблюдался спад уровня вовлеченности пользователей при использовании сервисов платформы. Для решения проблемы решили внедрить автоматическую обработку динамических потоков данных для предоставления наиболее актуальных рекомендаций участникам торгов.
В итоге разработали платформу, собирающую данные о целевой аудитории, на основе которых реализовали ML-генерацию таргетированных рекомендаций. Их рассылали через веб-сайт, мобильное приложение и почту.
Это привело к росту продаж на 131%, на 40% повысился рейтинг кликов на главной странице и в 2,5 раза выросло число открытий email-писем.
● Ростелеком – продвижение B2B-продуктов силами генеративных текстов.
Подготовка текстов и визуала требовала много трудозатрат, при этом, с учетом специфики B2B-продуктов, требовалась высокая погруженность авторов в контекст и особенности продуктов. Это требовало дополнительные затраты на обучение или подбор высококвалифицированных специалистов.
В качестве альтернативы ручному труду было принято решение использовать генеративные языковые модели GPT 4.0 и anthropic. Это ускорило сроки и снизило трудозатраты создания контента при сохранении качества.
В результате на 20% улучшился показатель CPM, на 16% снизилась стоимость перехода, в 6 раз сократилось время на подготовку контента и в 2,8 раз снизились затраты на его производство, а экономия трудозатрат составила почти 80%.
Forwarded from CNews.ru
CNews Analytics опубликовал топ-15 поставщиков рынка резервного копирования
https://www.cnews.ru/news/top/2023-12-29_cnews_analytics_opublikoval_top-15
https://www.cnews.ru/news/top/2023-12-29_cnews_analytics_opublikoval_top-15
CNews.ru
Рынок решений резервного копирования 2023
В 2022 г. на фоне ухода западных вендоров российский рынок резервного копирования и восстановления данных сократился почти на треть. Однако после этого шокового периода опрошенные CNews эксперты ожидают, что рынок будет расти примерно на 20% в год, и уже…
Forwarded from СофтТех
Драйверы развития ИТ в России в 2024 году
В дополнение к общим трендам 2024 года аналитики из CNews оценили основные драйверы и барьеры развития отечественной ИТ-отрасли. Выводы сделаны по результатам опроса 119 поставщиков и заказчиков ИТ услуг из различных отраслей. В этом посте расскажем о драйверах роста, в следующем о блок-факторах.
● Импортозамещение – с большим отрывом в значимости главный фактор роста отечественного ИТ. Здесь также сильно влияет регуляторный аспект – всё ближе дедлайн обязательного импортозамещения на объектах КИИ и решений кибербезопасности.
● Второе место за мерами господдержки ИТ-отрасли. Благодаря масштабным инициативам государства наблюдаются позитивные тренды – растут инвестиции в науку, создаются преференции для разработчиков, локализуется производство и развивается экспорт ИТ-решений.
● Рост цифровых компетенций бизнес-заказчиков. Это влияет не только на улучшение диалога между бизнесом и ИТ, но и стимулирует развитие самих ИТ-компаний.
● Дефицит кадров будет развивать автоматизацию. Пример того, как негативный фактор стимулирует развитие новых решений. Нехватку персонала разного уровня (наибольшую проблему в бизнесе разных отраслей) нивелируют внедрением цифровых решений, в том числе с использованием ИИ.
В дополнение к общим трендам 2024 года аналитики из CNews оценили основные драйверы и барьеры развития отечественной ИТ-отрасли. Выводы сделаны по результатам опроса 119 поставщиков и заказчиков ИТ услуг из различных отраслей. В этом посте расскажем о драйверах роста, в следующем о блок-факторах.
● Импортозамещение – с большим отрывом в значимости главный фактор роста отечественного ИТ. Здесь также сильно влияет регуляторный аспект – всё ближе дедлайн обязательного импортозамещения на объектах КИИ и решений кибербезопасности.
● Второе место за мерами господдержки ИТ-отрасли. Благодаря масштабным инициативам государства наблюдаются позитивные тренды – растут инвестиции в науку, создаются преференции для разработчиков, локализуется производство и развивается экспорт ИТ-решений.
● Рост цифровых компетенций бизнес-заказчиков. Это влияет не только на улучшение диалога между бизнесом и ИТ, но и стимулирует развитие самих ИТ-компаний.
● Дефицит кадров будет развивать автоматизацию. Пример того, как негативный фактор стимулирует развитие новых решений. Нехватку персонала разного уровня (наибольшую проблему в бизнесе разных отраслей) нивелируют внедрением цифровых решений, в том числе с использованием ИИ.
Forwarded from IT News
Ответ по-русски: отечественные онлайн-площадки для работы и отдыха
На карточках собрали для вас различные российские онлайн-платформы, которые можно использовать как для работы, так и для отдыха 👆
Подписаться
На карточках собрали для вас различные российские онлайн-платформы, которые можно использовать как для работы, так и для отдыха 👆
Подписаться
Блокируем еще быстрее.
Генпрокуратура, Минцифры и Роскомнадзор разработали законопроект, регламентирующий оперативную блокировку запрещённого контента и вредоносных сайтов с применением новой системы на базе ИИ.
Еще в 2022 году Главный радиочастотный центр, подразделение Роскомнадзора, проинвестировал 57,7 млн рублей в разработку системы «Окулус». Она была запущена в 2023 и продолжает развиваться. Теперь для её успешной работы «подкручивается» и регуляторика.
Эта система заточена на поиск контента, который считается противоправным (экстремистская тематика, призывы к массовым незаконным мероприятиям, суициду, пронаркотический контент, пропаганда ЛГБТ и др.), используя технологии ИИ.
Как сообщают в Генпрокуратуре, в 2023 году в Роскомнадзор было направлено более 2 тыс. требований о внесудебном ограничении контента. А Роскомнадзор за этот год внёс в реестр запрещённой информации 529 тыс. страниц, что на 10% меньше, чем в 2022 году. Большинство заблокированного контента связано с фейками о СВО, экстремизмом и пропагандой наркотиков и азартных игр.
Генпрокуратура, Минцифры и Роскомнадзор разработали законопроект, регламентирующий оперативную блокировку запрещённого контента и вредоносных сайтов с применением новой системы на базе ИИ.
Еще в 2022 году Главный радиочастотный центр, подразделение Роскомнадзора, проинвестировал 57,7 млн рублей в разработку системы «Окулус». Она была запущена в 2023 и продолжает развиваться. Теперь для её успешной работы «подкручивается» и регуляторика.
Эта система заточена на поиск контента, который считается противоправным (экстремистская тематика, призывы к массовым незаконным мероприятиям, суициду, пронаркотический контент, пропаганда ЛГБТ и др.), используя технологии ИИ.
Как сообщают в Генпрокуратуре, в 2023 году в Роскомнадзор было направлено более 2 тыс. требований о внесудебном ограничении контента. А Роскомнадзор за этот год внёс в реестр запрещённой информации 529 тыс. страниц, что на 10% меньше, чем в 2022 году. Большинство заблокированного контента связано с фейками о СВО, экстремизмом и пропагандой наркотиков и азартных игр.
Коммерсантъ
В России подготовили законопроект об оперативной блокировке контента в интернете
Подробнее на сайте