Искусственный интеллект

[samsony1]

Российские компании смогут сэкономить более 4 трлн рублей в год благодаря ИИ

По данным исследования разработчика системы активной бизнес-аналитики Proceset компании «Инфомаксимум», 34% работы офисных сотрудников могут быть автоматизированы с помощью искусственного интеллекта и других цифровых решений, что открывает новые возможности для повышения эффективности, противодействия кадровому кризису и реструктуризации рынка труда. Это позволит бизнесу экономить до 4,13 трлн руб. в год.

Уже сейчас более трети российских сотрудников заняты в профессиях и сферах, которые могут быть частично или полностью автоматизированы за счет устранения рутинных рабочих задач. Наиболее подходящими для автоматизации отмечены:

- офисные функции: анализ и обработка документации, сбор данных и уведомления, формирование отчетов, аналитика;
- клиентское обслуживание: работа с заявками, поддержка пользователей в чатах или на горячих линиях, обработка обращений и транзакций.

Исследование показывает, что автоматизация способна сократить время на выполнение рутинных задач сотрудниками в 2 раза, а также снизить количество ошибок, исправлений, переработок и дублирования работ на 70%.

источник - здесь

[samsony1]

SuperJob: интерес к нейросетям увеличивается с ростом уровня дохода

Каждый второй россиянин пользуется нейросетями. В опросе сервиса SuperJob приняли участие 1600 представителей экономически активного населения из всех округов страны.

48% россиян уже используют искусственный интеллект: 31% — для личных целей, 18% — в работе, 16% — для учебы. Мужчины применяют ИИ чаще женщин (51% против 43% соответственно), причем преимущественно для личных и учебных задач, тогда как женщины чаще используют его в профессиональной деятельности.

Уровень вовлеченности в технологии напрямую зависит от возраста: ИИ используют 66% россиян до 35 лет, 42% — в возрасте от 35 до 45 лет и только 23% среди тех, кто старше 45. Молодёжь активно применяет ИИ во всех сферах: почти каждый второй — для личных целей, каждый третий — для учебы, 3 из 10 — в работе.

Чем выше доход, тем активнее россияне используют нейросети: 22% среди зарабатывающих до 50 тысяч рублей в месяц против 54% среди опрошенных с зарплатой от 100 тысяч рублей.

Среди пользователей нейросетей 27% полностью удовлетворены качеством выполнения запросов, 58% — скорее удовлетворены, 11% — скорее не удовлетворены, а 4% — не удовлетворены вовсе.

источник - здесь

[samsony1]

Этические проблемы использовании ИИ в финансовой сфере

Сфера финансов наряду с медициной и информационно-коммуникационными технологиями (ИКТ) входит в тройку лидеров по использованию ИИ и потому заслуживает пристального внимания. Какие этические коллизии провоцирует активное внедрение ИИ в бизнес-процессах, рыночных практиках финансовых организаций и какие возможны пути для их разрешения?

Принято считать, что внедрение ИИ способствует эффективности предоставляемых услуг, в том числе за счет их персонализации и сокращения времени на выполнение рутинных задач. При этом традиционно ставятся вопросы, связанные, например, с проблемами «черного ящика» (непрозрачность принятия решений – Прим. Ред.), конфиденциальности данных, предвзятости алгоритмов, субъекта ответственности в случае допущения ошибки, делегирования права на принятие решения ИИ-системе вне человеческого контроля, социального рейтингования, инклюзии, надежности и безопасности ИИ-системы и т.д.

источник - здесь

[samsony1]

В России представили GigaChat2.0

«Сбер» представил GigaChat 2.0 — функциональную нейросетевую модель на русском языке.

В пресс-службе банка рассказали, что GigaChat 2.0 позволяет компаниям создавать более продуктивных автономных помощников (AI-агентов), способных рассуждать и самостоятельно решать сложные задачи. Модели улучшили знания в математике, естественных и гуманитарных науках, а также стали лучше программировать и писать качественный код.

Для разработки агентов на Python и JS допустимо использовать SDK LangChain, с которым GigaChat полностью совместим. Пакеты совместимости доступны в публичном репозитории GigaChain. Модели нового поколения дольше удерживают контекст беседы и анализируют больше текста (максимальный объем запроса вырос почти до 200 страниц), а также в два раза точнее следуют инструкциям пользователя и на 25% лучше решают рабочие задачи и отвечают на вопросы: соблюдают заданные форматы и условия, формируют ответы в определенном стиле.

источник - здесь