Задача непростая, когда речь идет о вовлечении персонала крупной компании в использование ИИ. Так с чего же начинать? Об этом на K-Tech Summit 2024 рассказал Данияр Каженбаев, управляющий директор Centras Group, TeamLead AlphaLab:
– Я занимаюсь в «Сентрасе» разработкой новых продуктов. Хотел бы рассказать про наш опыт освоения искусственного интеллекта. Немного про нашу компанию – мы большой финансовый холдинг, занимаемся инвестициями, страхованием, медициной, а совсем скоро откроем первые рестораны под брендом Popeyes.
В прошлом году ChatGPT стал хитом, и мы, конечно, как передовая компания решили вовлечь сотрудников в работу с ИИ. Что же у нас получилось? Во-первых, мы поняли, что ИИ – это не про снижение рутины и автоматизацию, а про интеллектуальный труд. Когда нужно что-то придумать, то ИИ как copilot нам помогает. Что в Казахстане больше всего заходит? Это простая работа с текстом, ChatGPT хорошо с ней справляется: переписка, вежливый отказ, подготовить речь, написать пост для соцсетей или даже статью. Когда ChatGPT научился распознавать формат PDF, у сотрудников открылось второе дыхание – теперь можно загружать документы и получать резюме. Также наши аналитики выгружают данные, чтобы получить выводы – некий драфт, пища для размышления. В конце 2023 года многие GPT прикрутили к себе работу с поисковиками, это очень хорошо нам помогает в аналитике сайтов.
По дизайну эффективность мы оцениваем как 50/50. Наши дизайнеры попробовали сервисы по генерации изображений, и результат получили часто непрогнозируемый. Когда нужно убрать фон или добавить элементы, то здесь ИИ вполне хорошо справляется. Этими опциями мы пользуемся гораздо чаще, чем мощными генераторами.
В итоге, результаты у сотрудников были абсолютно разные. Мы стали анализировать, почему так происходит. Сравнили промпты. Один пишет: «Дай мне маркетинговый план на 2023 год для страховой компании». Другой: «Check-up (чек-ап) – это программа ранней диагностики заболеваний, включающая в себя набор анализов и исследований, который позволит выяснить все ли в порядке с организмом». Подготовь из этого текста пост для Instagram в веселом свободном стиле, максимум в 5 предложениях, сделав акцент на даты акции, для аудитории людей 20-25 лет».
Получается, чем конкретнее наш запрос, тем качественнее будет ответ. Но тогда, как научить людей правильно писать запросы? Углубились в тему и открыли для себя удивительный мир промптов (Prompt engineering (инженерия запросов) – процесс тщательной подготовки и формулировки запросов (prompts) для оптимизации работы систем искусственного интеллекта, особенно в областях, связанных с генерацией текста, изображений и других видов контента – ред.). Оказалось, что это фундаментальная часть общения человека с искусственным интеллектом. Prompt engineering – целое направление IT, которое изучают в университетах. Стали изучать базовые принципы, чтобы повысить эффективность взаимодействия сотрудников с ИИ: конкретность запроса, ясность и понятность формулировки, разумные ожидания, использование ключевых слов, ограничение длины запроса. Здесь также важна техника общения – из чего должен состоять промпт: контекст, задача, инструкция. В плане контекста нужно дать GPT понимание, от чьего лица он должен писать текст. Затем определяем цель: например, хотим что-то объяснить читателю или найти аномалию в данных. Дальше прописываем задачу – она должна быть простая, конкретная, ориентированная на действие. Самый главный для меня элемент – это инструкция: здесь мы прописываем параметры, из которых должен состоять наш промпт. Это вид (код, таблица, слайды и т.д.), ограничения (количество слов, примеров, тезисов, столбцов и т.д.), тон и стиль (дружелюбно, приветливо, четко, в стиле Хемингуэя и т.д.), пошаговая инструкция (шаг 1, 2, 3), примеры, на которые GPT должен ориентироваться. На следующем этапе мы делаем доработку ответа – если результат запроса на 60% удовлетворяет, то можно работать дальше. Если нет, то лучше начать составлять запрос заново. Далее можно корректировать результат в нужную нам сторону: 1) выделить нужные пункты и попросить их раскрыть; 2) акцентировать внимание на том, что вам понравилось; 3) попросить сделать более приветливо, короче и т.д.
Можно начать работу с ИИ с уточнений. Например, человек хочет получить маркетинговый план и спрашивает GPT, какая информация ему для этого нужна. И он перечислит: целевая аудитория, бюджет, каналы коммуникаций и т.д.
Так у нас появляется базовая конструкция для промпта. И она сразу выдает неплохие результаты. Например, я от имени инструктора по йоге прошу ChatGPT написать статью о медитации, дать советы для новичков. ИИ хорошо справился с этой работой. Я люблю показывать промпты Midjourney – чтобы получать крутые картинки мы должны научиться писать очень качественные промпты, детализированные, со множеством уточнений. Есть даже платные сервисы, которые помогают писать запросы в Midjourney. Это пример того, насколько сложными они могут быть. Как вариант – сложные запросы можно дробить на более мелкие, чтобы упрощать работу для ChatGPT.
Сейчас наши сотрудники хотят интегрировать возможности ChatGPT со своей системой – это для нас показатель развития. И встал вопрос: кто лучше справляется с задачами промпт-инжиниринга? Наш пример говорит, что это бизнес-аналитики, потому что логика работ очень схожая.
Еще хотел бы сказать, что при упоминании «искусственный интеллект» у людей появляется какой-то соревновательный инстинкт: мол, у ИИ нет эмоций, сознания, интуиции. Мы как бизнес смотрим на ИИ как на технологию, которую нам надо освоить. Современный GPT очень быстро развивается, чтобы получать от него максимальную пользу нужно начинать с базовых принципов промпт-инжиниринга.
Следите за нашими новостями на Instagram, YouTube, Telegrame
Всегда Ваш, K-PRO