Первое — это когда решается прикладная задача добавлением функционала нейросетей, ускоряя процессы и достигая разнообразия результата.

Второе — это когда весь бизнес может быть построен сугубо на работе нейронных сетей и машинного обучения, связанных в кластеры, каждый из которых автоматизирует конкретный этап бизнес-процесса.

Браться рассуждать об эффективности любого подхода и конкретной нейронной сети сейчас не стоит, так как, во-первых, пользоваться ими не проще чем сформулировать правильный вопрос, чтобы найти корректный ответ, во-вторых, они развиваются и то, что давали генеративные сети всего год назад, уже не соизмеримо с тем, что они дают сегодня. А что будет завтра?

Что делает человека интеллектуальным? Не сколько способность достигать результата, а способность максимально точно спрогнозировать вероятность его достижения, осознав с чего начать путь открытия. Буквально все проявленные научные явления называют открытиями, а это значит, что все уже существует, и нужно лишь найти ключ и открыть "емкость" с ответом.

Нейронные сети являются в некотором роде ключами, так как наше мышление слишком широко и абстрактно и мы не умеем им управлять полноценно, а когда имеется специализированное искусственное "мышление" , например генерация изображений в определённом стиле, то это решает сразу несколько задач: расширение потенциала художника, количество художников в разных стилях, настроенность на контексты, в том числе разных эпох, владение цветом, его глубиной, палитрами.

Какова вероятность собрать такую команду, чтобы в ней объединялись все эти свойства? Крайне мала.

А вот найти оператора такой сети, которая заместит такую узкоспециализированную команду гораздо проще, а ещё этому можно и научиться. Таким образом, задачей любого бизнеса становиться открытие способности разделить процессы на такие стадии, которые могут быть обслужены нейронными сетями, а это в текущем времени называется цифровой трансформацией бизнеса. Для этого требуется также свои специалисты, которые могут увидеть весь процесс целиком, определить, что подаётся на вход конкретного этапа и что получается на выходе с заданными свойствами и техническими характеристиками.

Например, возьмём креативный процесс. Сейчас идея — это продукт креатора, то есть такого специалиста, который придумывает классные вещи чаще всего интуитивно, но он может быть 1 на миллионы, и борьба за такого специалиста практически обречена, так как человек остаётся человеком и имеет склонность к эмоциональным искажениям, то, что мы называем творческий кризис, который может быть вызван любыми социопсихологическими факторами. Но бизнес не может ждать пока человек войдёт в ресурс. И тут на помощь снова могут прийти нейронные сети, которые возьмут совокупность опыта всех креаторов, обобщат, найдут абстрактные связи, соответствующих времени и культуре, и выдадут варианты идей, из которых нужно просто выбрать тому, кто умеет выбирать, а это тоже отдельная задача. Но и тут может помочь машинное обучение и большие данные. Спросим у системы на что аудитория реагировала лучше всего: на исторические факты, на культурное наследие региона, на социальные ценности или футуризм, и она выдаст варианты ответов, которые стоит сопоставить со сгенерированными идеями, и вот у нас уже имеется набор гипотез, которые определяются системой смыслов, так сказать, облаком ключевых терминов и понятий, доступных большинству, и далее дело за их проверкой.

Далее следует ещё одна важная стадия - производство. В этой области ярко обсуждается вероятность замещения работы человека работой сетей, эксплуатация которых стоят в десятки, а то и сотни раз дешевле чем оплата труда персонала. Но ещё важным критерием является количество производимых материалов и количество тестов, которые можно проводить. Человек при всей своей продуктивности не сможет конкурировать с такой производительностью, а значит мы попадаем в ловушку: замещая труд персонала сетью, бизнес как коллектив специализированных сотрудников, также, может быть замещён работой сети более высокого порядка или системой сетей, связанных между собой.

А это уже философский вопрос - не "пилим ли мы сук, на котором сидим"? Ведь менеджмент также может быть замещен системами поддержки принятия решений или именно системой принятия решений.

Однако, пока проникновение сетей не так велико, хотя идёт уже и очень активно, не стоит паниковать, а стоит наблюдать и тестировать, так как вопрос не стоит о замещении человека сетями в моменте, речь идёт об усилении человека функционалом сетей для повышения личного и командного КПД и увеличения своей творческой продуктивности со стороны каждого специалиста.

В деятельности команды маркетинга сервиса "Пакет" от Х5 мы уже ставим эксперименты, которые решают сразу несколько задач: ускорение, удешевление, разнообразие, качество, ценность.

Так, проведя ряд экспериментов, было произведено несколько концепций игровых механик, ситуативных контекстов и создания персонажей - архетипов нашей аудитории, которая может почерпнуть для себя новые смыслы и дискурсы своего развития и поведения.

Например, возникла идея ввести персонажа покупателя из будущего, который отвечал бы заданным свойствам и олицетворял бы собирательный образ покупателей через 10-15 лет. Так появилась Патриция - образ девушки, которая рассказывает нашей аудитории, как будут совершаться покупки по-новому в будущем, и что через специальные системы она передаёт нам эту информацию, чтобы мы начали пользоваться этим прямо сейчас, тем самым влияя на наше же будущее. Напоминает сюжеты фильмов "Назад в будущее" и "Довод". По такой идее были сгенерированы образы через сеть Midjourney, а план публикаций и контексты были разработаны вместе с ChatGPT после часа рассуждений с системой, путём загруженных в них правильно сформулированных запросов. В общей сложности, после появления идеи, у нас заняло 1 день на все производство и осталось лишь начать публикации по календарю, что уже давно автоматизированно и также не требует внимания. Остаётся наблюдать за реакциями аудитории и корректировками сценария с помощью тех же подходов. В сравнении, у отдела smm на такую задачу ушло бы не менее 1 недели, в лучшем случае.

%img-1%

Как пелось в одной песни из старого фильма "решайте сами, иметь или не иметь..."

Другим примером может служить коммуникационный проект для поддержания связи с клиентами через crm-канал почтовой рассылки, в котором задачей было простимулировать посещение магазинов в канун праздников, когда аудитория стремится организовать себе приятный стол для встречи гостей или соблюдения семейной традиции.

С помощью нейронной чат-сети Jasper были придуманы истории в контексте "как это было в детстве?", а сети Midjourney и Lexica помогли создать фотографические образы, которые мы сформировали по запросам, созданным из тех контекстов, которые сформулировал чат. В итоге, мы объединили это в форме ТЗ дизайнеру и верстальщику, и они представили это в привычном всем формате мобильных сториз и опубликовали на мобильной посадочной, на который вели трафик из рассылок.

Вовлечение получилось очень высоким, а общее время производства заняло порядка 4 дней, и то, самым долгим этапом была верстка, так как она делалась мануально. Очевидно, когда и эта стадия будет качественно замещена работой сети, времязатраты сократятся ещё в 3-5 раз.

Это говорит нам о том, что наступила эпоха потокового каст-дева любых бизнес идей и/или офферов от бизнеса.

%img-2%

Ссылка на проект: https://eda.x5paket.ru/newvesna/

Говоря о геймификации, как об устойчивой механики для привлечения внимания аудитории к бизнес-процессам и продуктам, влияние нейронных сетей и симуляций искусственного интеллекта в лице собеседников-персонажей, также является вдохновляющей областью для экспериментов.

Например, мы начали с формулирования сценариев для казуальных игр с интеграцией туда наших продуктов. ChatGPT помог создать множество альтернативных сценариев на примере базового, и теперь у нас есть целый план как их реализовать на созданной бренд-геймплатформе.

В ходе разработки нам помогало креативное агентство, которое создавало иллюстрации, иконки, звуковые семплы. В итоге, что-то получилось хорошо, а что-то не попадало в наши ожидания, поэтому из-за отсутствия времени мы решили использовать нейронные сети для альтернативной генерации звуков и иллюстраций. В итоге, мы выбрали варианты нейронных сетей, так как они были ярче, вкуснее, свежее и оригинально. Таким образом у нас получился микс из продуктов человека и нейронных сетей, что дало очень интересный эмерджентный результат.

%img-3%

Ссылка на проект: https://game.x5paket.ru/play/PointsHunters/?utm_variant=new

В наших планах не останавливаться в такого рода экспериментах и расширять применение сетей в нашем развитии сервиса Пакет от X5, постепенно добавляя им новые данные на вход и изучать эффекты, которые будут получаться, в частности применять чековую аналитику покупателей на базе X5ID в качестве источника данных.