Сбер презентовал GigaChat: почему это хорошая новость для бизнеса

В чем плюсы российских генеративных моделей искусственного интеллекта и почему, несмотря на широкую функциональность выпущенного продукта, крупные компании не спешат его использовать.

GigaChat, собственный вариант нейросети от Сбера, умеет то же самое, что и его американский «старший брат» ChatGPT. Чат-бот пишет тексты и код, отвечает на вопросы, плюс хорошо знает русский язык и создает изображения. Он открывает бизнесу новые возможности по ускорению процессов — технология позволяет создавать документы с нуля, готовить ответы на заявки и обращения, вычленять суть из объемных файлов.

Игорь Беляк

директор направления по искусственному интеллекту компании Directum

«Мы давно изучаем применимость больших языковых моделей для решения различных задач в области корпоративного контента. Однако ранние генеративные варианты ИИ были недостаточно мощными. ChatGPT произвел настоящую революцию. Мы взяли инструмент на вооружение для оптимизации своих процессов и разработали прототипы решений в Directum RX Intelligence. Но есть ограничение — наши клиенты, крупные российские компании, не готовы использовать импортный продукт для работы со своими данными».

Аналоги от российских компаний Яндекс и Сбер имеют более высокий уровень безопасности и могут решать те же задачи. Особенно применение отечественных нейросетей актуально для сфер онлайн-коммерции, розничной торговли, маркетинговых коммуникаций и других.

Впрочем, как сообщают эксперты, крупный бизнес не спешит использовать онлайн-модели, так как опасается передавать данные даже условному Сберу. Поэтому, разрабатывая продукты для управления бизнес-процессами и документами, не стоит забывать о развитии локальных генеративных моделей. Размещенные в контуре клиента нейросети не передают информацию за пределы компании, а задачи выполняют те же — от суммаризации длинных текстов до подготовки документов и заявок.

Решения на базе собственной генеративной нейросети должны появиться уже в ближайшее время, сообщают в Directum. Сейчас вендор исследует существующие модели, тестирует их поведение, формирует наборы данных, применимые в ECM/BPM-системах, для обучения ИИ.