Як інтегрувати ШІ у вашому продукті — кроки та стратегії з розмови експертів

Нещодавно ми поспілкувалися з Євгеном Плохим, керівником продукту Readdle, співзасновником KOLO та ентузіастом ШІ.

Ймовірно, ви використовуєте інструменти штучного інтелекту на щоденній основі. Та, можливо, навіть думали про те, як їх інтегрувати у своєму продукті. 

Якщо ні, ця розмова може наштовхнути на ідеї. Але перш, ніж перейти до основних моментів нашої бесіди з Євгеном, давайте переконаємося, що маємо спільне розуміння ключової термінології.

Штучний інтелект

Штучний інтелект (ШІ) — це імітація людського інтелекту у вигляді програмного забезпечення (ПЗ) або комбінації ПЗ та обладнання. Навчання, аналіз, пошук рішень, аргументація, використання природної мови для отримання та передачі інформації — усе це приклади можливостей ШІ.

Це досягається шляхом розробки алгоритмів, що моделюють або наслідують аспекти людського мислення та когнітивних процесів. Штучний інтелект може також використовувати способи, що є відмінними від людського мислення, наприклад, коли йдеться про аналіз великих даних.

Великі мовні моделі

Великі мовні моделі (LLM) — це вдосконалені моделі ШІ, які використовують методи глибокого навчання, зокрема нейронні мережі, відомі як “трансформери”. LLM застосовують трансформери для виконання завдань обробки природної мови, таких як переклад, класифікація тексту, аналіз сенсів і тональностей, пошук інформації та генерація тексту у відповідь на запит.

Будь то написання тексту, переклад, узагальнення контенту чи створення зображень з простих слів, LLM — це швейцарські ножі у світі ШІ.

Ось і все, тепер ми готові слухати Євгена!

3 кроки для впровадження ШІ у вашому digital продукті

Початок роботи зі штучним інтелектом у наявному продукті передбачає три ключові кроки: 

Перший крок — це дослідження. Експериментуйте з різними рішеннями ШІ разом зі своєю командою. Практичний досвід не тільки допоможе вам зрозуміти технологію, але й стимулюватиме креативність та інновації.

Ознайомившись із технологією, переходьте до другого кроку — впровадження. Адаптуйте функціональність ШІ відповідно до потреб ваших клієнтів. Забезпечте плавну інтеграцію, вдосконалюючи наявні варіанти використання та розширюючи можливості свого продукту.

Третій крок — інновації. Досліджуйте нові функції, які можуть принести користь вашим клієнтам. Впроваджуйте свіжі ідеї, які допоможуть продемонструвати весь потенціал ваших функцій на основі ШІ та збільшити цінність продукту для користувачів.

Крок 1. Дослідження

Вивчення технологій: Почніть із дослідження різних технологій, алгоритмів і додатків ШІ. Зрозумійте основи машинного навчання, обробки природної мови, комп’ютерного зору тощо.

Практичні експерименти: Проводьте практичні експерименти з інструментами та платформами ШІ. Досліджуйте готові моделі, бібліотеки та фреймворки, такі як TensorFlow, PyTorch та scikit-learn. Наприклад, якщо ви працюєте з fashion індустрією, ви можете поекспериментувати з функціональністю ШІ у якості персонального стиліста, який допомагатиме користувачам комбінувати речі та пропонуватиме конкретні опції з асортименту магазину. 

Навчання команди: Інвестуйте в навчальні програми та семінари для вашої команди, щоб розвивати їхню обізнаність у галузі ШІ. Це може бути відвідування онлайн-курсів, семінарів або залучення експертів для внутрішніх навчальних сесій.

Крок 2. Реалізація

Коли ви матимете розуміння ринку інструментів штучного інтелекту, можна переходити до розгляду можливостей у рамках вашого продукту. Ось як можна адаптувати рішення ШІ відповідно до потреб ваших клієнтів:

• Розуміння клієнтів: Співпрацюйте з вашими клієнтами, щоб зрозуміти їхні потреби та проблеми. Визначте, як технологія може задовольнити ці потреби й покращити їхній досвід. Наприклад, якщо ви розробляєте додаток для здоров’я, ШІ можна використати для передбачення потенційних проблем до їхнього виникнення. 
• Адаптація функцій: Налаштуйте функції ШІ відповідно до конкретних вимог ваших клієнтів. Це може включати налаштування алгоритмів, коригування параметрів або інтеграцію з існуючими системами. Наприклад, якщо ви розробляєте рекомендаційний механізм для платформи електронної комерції, персоналізуйте рекомендації на основі вподобань і поведінки користувачів.
• Збір відгуків: Постійно збирайте зворотний зв’язок від клієнтів під час впровадження. Вдосконалюйте своє рішення, враховуючи їхні відгуки, щоб переконатися, що воно відповідає їхнім потребам та очікуванням.

Крок 3. Інновації

Щоб виділити свої продукти на ринку, потрібно творчо підходити до використання ШІ. Ось кілька способів:

• Організуйте мозковий штурм зі своєю командою, щоб разом прийти до нових ідей використання ШІ. Заохочуйте нестандартні рішення і дослідження нетрадиційних варіантів використання.
• Створюйте прототипи на основі зворотного зв’язку від обраної групи користувачів.
• Будьте в курсі нових технологій і тенденцій у галузі штучного інтелекту. Експериментуйте з передовими методами, такими як генеративно-змагальні мережі (GAN), навчання з підкріпленням або федеративне навчання, щоб розширити межі того, що можливо з допомогою ШІ.

Як вибрати стратегію використання ШІ у вашому продукті

Почніть з вибору оптимальної стратегії на основі комплексного аналізу екосистеми вашого продукту та цільової аудиторії.

Аналіз потреб користувачів: Вивчіть потреби та проблеми своїх користувачів, щоб визначити, де ШІ може мати найбільший вплив.

Визначення цілей: Розгляньте головні цілі вашого продукту та компанії. Ви прагнете оптимізувати процеси, підвищити залучення користувачів чи відкрити нові джерела доходу?

Оцінка ресурсів: Визначте, наскільки доцільно впроваджувати ШІ в рамках вашої інфраструктури та ресурсів. Оцініть, чи маєте необхідну експертизу в команді, чи варто розглянути партнерства зі спеціалістами з ШІ.

Після оцінки цих чинників ви зможете розробити дорожню карту, яка описує процес впровадження, включно з основними етапами, строками та розподілом ресурсів.

Чи кожен продукт потребує ШІ?

Хоча штучний інтелект стає все більш поширеним у сучасних продуктах, потрібно розуміти, що не кожен продукт обов’язково потребує інтеграції штучного інтелекту. Ця технологія може суттєво поліпшити функціональність і користувацький досвід, але її інтеграція має бути обґрунтованою та відповідати цілям продукту.

Деякі продукти успішно функціонують без ШІ, особливо ті, що мають прості функції або працюють у нішах, де він не додає значної цінності. Сьогодні ми можемо побачити спектр продуктів на ринку — від тих, де ШІ є додатковою функцією, до тих, де він є центральною рушійною силою.

У майбутньому може виникнути крихкий баланс між використанням ШІ для його трансформаційних можливостей і і збереженням людської творчості та інтуїції на передньому плані. А щодо ідеї штучного інтелекту загального призначення (AGI), який провіщає кінець світу, давайте залишимо це науковій фантастиці та жартам.

Як ШІ полегшує життя маркетологам

ШІ започаткував нову еру ефективності та рентабельності маркетингових процесів. Насамперед, він допомагає маркетологам оптимізувати зусилля із залучення клієнтів і оптимізувати життєву цінність клієнта (LTV) із безпрецедентною точністю.

ШІ може прогнозувати вірогідність повторної купівлі серед клієнтів, що раніше купували товари певної категорії та брали участь у ваших кампаніях. Використовуючи цю інформацію, ви можете надсилати схожим клієнтам персоналізовані маркетингові повідомлення та рекомендації, збільшуючи ймовірність конверсії та утримання.

Автоматизація і підвищення якості продукції

Одним із найзначніших впливів штучного інтелекту на маркетинг є автоматизація повторюваних завдань і підвищення якості продукції. Інструменти автоматизації на основі ШІ можуть виконувати такі завдання, як аналіз даних, оптимізація кампаній та створення персоналізованого контенту, звільняючи час маркетологів для стратегічних ініціатив.

Крім того, алгоритми штучного інтелекту можуть постійно відстежувати й оптимізувати маркетингові кампанії в режимі реального часу, допомагаючи презентувати продукти та послуги саме тоді, коли вони будуть найбільш доречними.

ШІ для копірайтингу

ШІ-інструменти стали надійними ресурсами для копірайтерів, щоб створювати привабливий, персоналізований контент з більшою ефективністю. Платформи, які ґрунтуються на ШІ, можуть створювати тексти, адаптовані до певних сегментів аудиторії.

Це не тільки економить час і зусилля, але й допомагає збільшувати рівень залучення та конверсії. Крім того, ШІ може аналізувати споживчі дані та тенденції, щоб надавати інформацію про найефективніші стратегії комунікації, завдяки чому підвищується ефективність копірайтингу. 

Великі мовні моделі — позбавлення від рутинних завдань

LLM звільняє людей від рутинної роботи та надає змогу займатися стратегічними та творчими задачами. Ви витрачаєте менше часу на рутинні справи та маєте більше часу на мозковий штурм або розробку кампаній. LLM роблять це можливим завдяки автоматизації поточної роботи, дозволяючи зосередитися на головному. 

Наприклад, замість того, щоб вручну складати опитування клієнтів, LLM можуть аналізувати дані й виділяти ключові ідеї, звільняючи час для розробки нових маркетингових стратегій на основі цих ідей.

LLM можуть надавати нетрадиційні рішення складних задач. Ось, де це стає насправді цікавим, — LLM не зупиняються лише на повсякденних завданнях. Вони також можуть наштовхнути на ідеї, коли людина потрапляє у творчий застій. 

Наприклад, якщо вам важко придумати привабливий слоган для кампанії, LLM можуть надати кілька варіантів на основі ваших ідей, активуючи нові напрямки мислення.

Потенційні варіанти використання LLM такі ж різноманітні, як і наша уява. Незалежно від того, чи ви стратег, який працює з даними, майстер слова з талантом до сторітелінгу або візіонер із великими ідеями, — LLM мають щось для вас.

Як вибрати LLM для свого проєкту?

Обираючи LLM для своїх завдань, необхідно зважати на кілька критеріїв, щоб переконатися, що вони відповідають вашим потребам. Почнемо з вибору моделі.

Моделі з відкритим кодом

Моделі з відкритим вихідним кодом зазвичай обирають, коли є потреба у повному керуванні та оптимізації моделі. 

Якщо ви прагнете зменшити залежність від сторонніх сервісів і у вас достатньо обчислювальних ресурсів, моделі з відкритим вихідним кодом стануть оптимальним варіантом.

Комерційні моделі

Комерційним моделям віддають перевагу, коли потрібна проста й надійна інтеграція. Якщо ваш пріоритет — мати модель, яка легко впроваджується без потреби в значній конфігурації та налаштуваннях, комерційні моделі можуть бути оптимальним варіантом.

Комерційні моделі підходять, якщо у вашому середовищі немає обмежень щодо використання використання зовнішніх сервісів або пропрієтарного коду.

Яке майбутнє чекає на цифрові продукти зі штучним інтелектом

Уявіть, що ви відвідуєте вебсайт електронної комерції, де інтерфейс адаптується до кожного вашого пошукового запиту. Це — як особистий персональний консультант, який добре вас знає та допомагає саме з тим, чого ви зараз потребуєте. 

Завдяки програмам LLM ці платформи розумітимуть, що ви шукаєте, і відповідно налаштовуватимуть досвід перегляду — отже кожен відвідувач матиме власний досвід з платформою.

Ми певні, що цей сценарій дуже скоро стане реальним, враховуючи що наразі штучний інтелект робить кожен наступний крок все швидше попереднього. Тим часом наша задача — активно вчитися, адаптуватися до швидкості, а потім створювати нове, роблячи вклад в інновації та допомагаючи клієнтам отримувати більше користі від сучасних інструментів.