5 скрытых сложностей на пути интеграции LLM в бизнес-процессы
Встраивание языковых моделей LLM в бизнес-процессы часто сопряжено множеством препятствий, которые компаниям необходимо преодолеть для повышения рентабельности. Выбор подхода к внедрению, будь то готовое коммерческое решение или кастомная модель, должен основываться на ресурсах и целях вашей организации. В статье обсудим пять ключевых аспектов, которые важно учитывать, чтобы процесс интеграции ИИ стал успешным и выгодным.
Как сегодня внедряют LLM
По данным консалтинговой компании «Яков и партнеры», в 2024 году 54% российских компаний из топ-300 внедрили искусственный интеллект хотя бы в одну бизнес-функцию. ИИ-технологии могут использоваться в самых разных сценариях: от автоматизации поддержки до персональных ИИ-помощников в разных специальностях. Это повышает эффективность работы бизнеса и укрепляет его позиции на рынке: согласно исследованию Gartner, использование генеративного ИИ может привести к увеличению выручки до 15,8%, снижению операционных затрат на 15,2% и росту продуктивности сотрудников более чем на 22%.
Однако компании, которые начинают процесс интеграции, нередко сталкиваются со сложностями: от непонимания сотрудников до невозможности оценить эффективность. Сейчас существует несколько вариантов внедрения LLM в бизнес — каждый из них имеет свои особенности:
- Готовое решение — самый быстрый вариант, который предлагает использовать уже обученную модель без значительных доработок. Компании могут внедрять open-source инструменты, интегрировать ИИ через API или получать коробочные решения по подписке. Любой из этих вариантов снижает первоначальные затраты, но и ограничивает гибкость.
- Доработка базовых инструментов — использование открытой модели с последующим ее дообучением под конкретные задачи компании. Этот вариант сложнее и дороже, чем использование короботных решений, но дает больше контроля над качеством.
- Полная кастомная интеграция — разработка собственной модели, ее интеграция и масштабирование. Это наиболее затратный и сложный путь, но он дает максимальную гибкость и контроль.
Как правило, выбор подхода зависит от ресурсов, целей и масштабов компании. Внедрение LLM — это не просто технический процесс, а стратегическое решение. Без четкого плана и грамотного управления он может обернуться не ростом эффективности, а дополнительными затратами. Можно выделить пять потребностей, которые стоит учитывать при интеграции ИИ в любые бизнес-процессы.
Конкретные цели и измеримые метрики
Одна из распространенных сложностей при интеграции ИИ-решений — недостаточно четкое понимание их реального эффекта. Компании внедряют технологии, но при этом не могут ответить на вопрос: какие именно задачи они решают, какую пользу приносят, какие метрики улучшают. В итоге интеграция ИИ сводится к формальному заявлению о его использовании, а не к реальным улучшениям.
Что помогает
Еще до начала работы определите важные для вас метрики (как количественные, так и качественные). К примеру, если ИИ используется для генерации CRM-рассылок, можно взять 200-300 примеров и оценить, на каком уровне качества их решают человек и модель. Тогда в процессе работы можно будет отслеживать, как меняются показатели после обновлений (например, при изменении промта или дообучении). Мы сразу замеряем эффект в деньгах: например, в Яндекс Маркете интеграция нейросетей в работу операторов принесла 15% чистой экономии.
Качество модели: адаптация под бизнес-задачи
Крупные компании, такие как Google или Microsoft, могут позволить себе масштабные инвестиции в ИИ, но для среднего и малого бизнеса это неподъемная задача — поэтому они прибегают к интеграции готовых решений. Сложность в том, что базовые модели обычно не встраиваются в бизнес-процессы бесшовно: их качества недостаточно для решения профессиональных задач.
Конечно, иногда для работы достаточно просто грамотно задавать контекст в запросе (промт-инженерия). Если полная инструкция по выполнению задания умещается в несколько страниц, модели этого будет достаточно для подготовки хорошего ответа. Но такая возможность есть далеко не всегда, а значит — бизнесу нужно адаптировать LLM под свои нужды. У компании есть два основных варианта.
Легкое дообучение (P-Tune, LoRA). При нем модифицируются только верхние слои модели, а точность повышается при минимальных затратах. Легкое дообучение помогает, когда ИИ, например, должен соблюдать tone-of-voice компании при общении с клиентами или написании маркетинговых материалов.
Fine-tuning. Это более глубокое дообучение, которое требует больших наборов данных и вычислительных мощностей, зато позволяет адаптировать модель под разные типы профессиональных задач.
Что помогает
Используете ли вы качественный промпт или дообучаете нейросеть, очень важно хорошо подготовить исходные данные. Не менее 95% примеров выполненных задач в обучении должны соответствовать ожидаемым ответам — иначе модель не сможет корректно оценить, что от нее требуется, и будет допускать ошибки. Это можно сравнить с обучением человека: если ему дать 10 примеров в качестве референса, из которых правильными будут только 7, в его работе достаточно быстро что-то пойдет не так.
Структурируйте типы задач в том блоке, куда внедряете ИИ — так вы сможете точнее подготовить данные для каждого из форматов, а потом и лучше оценивать результат, точнее фиксировать ошибки.
Рассылка: как вести бизнес в России
Раз в неделю присылаем самые важные новости и лайфхаки для развития вашего бизнеса
Инфраструктура данных: упрощение доступа к информации
Второй ключевой аспект — правильно выстроенная инфраструктура данных. Это важно и для человека: например, менеджера поддержки. Если база знаний организована хорошо, он будет быстро находить нужную информацию и эффективнее отвечать на запросы клиентов. Если плохо — процесс затянется.
Для ИИ структурированные данные, возможно, еще более важны. LLM устроены таким образом, что если они не получат нужную информацию, то генерируют её сами — и скорее всего не так, как нам хотелось бы. Поэтому нужно обеспечить модели доступ к базе знаний, которые могут пригодиться для работы.
Есть компании, где эта база организована очень хаотично. Данные предоставляются в виде ссылки, по ссылке открывается видео с записью экрана, на экране транслируется Word-документ с нужным ответом. Для человека такая система просто неудобна, а нейросеть и вовсе не сможет извлечь необходимую информацию.
Что помогает
Заранее наведите порядок в данных. Видео стоит расшифровать и оформить в виде четкой текстовой инструкции. Вся передаваемая модели информация должна быть логично организована, содержать необходимый контекст и все важные детали. Если для работы требуются конкретные правила или дополнительные сведения, они должны быть сразу поданы в модель, а не оставаться на ее усмотрение.
Оптимальный подход — представить данные в таком виде, чтобы их мог понять ваш коллега из другого отдела. Если он без дополнительных пояснений разберется, справится и ИИ.
Пользовательский опыт (UX): удобство взаимодействия
Третье условие — продуманность конечного продукта и удобство его использования. Например, если LLM используется для помощи операторам поддержки, стоит продумать, как именно отображать его подсказки. Будут ли они появляться сбоку экрана в виде дополнительной информации? Или они сразу вставляются в окно ввода? Может быть, отобразятся на отдельной странице? От того, насколько удобен этот процесс, зависит эффективность интеграции.
Кроме интерфейса, стоит предусмотреть систему мониторинга и исправления ошибок. Как отслеживать корректность ответов и возможную ошибку модели, должен ли оператор иметь возможность быстро редактировать или отклонять предложенные LLM варианты. Все это — важные вопросы, которые нельзя оставлять без внимания.
Что помогает
При проектировании UX важно встроить ИИ-ассистента в уже существующие рабочие процессы. Изучите, как устроена работа без помощи LLM, и предположите, в каком формате его будет удобнее всего интегрировать. Конечно, на этапе внедрения что-то может измениться, но так процесс адаптации все равно окажется эффективнее.
Адаптация пользователей: обучение и поддержка
Одного запуска ИИ недостаточно — важно, чтобы сотрудники, которые с ним работают, прошли процесс адаптации. Компании часто недооценивают важность этого, но люди должны привыкнуть к тому, что теперь у них есть инструмент, который помогает в работе, а это требует времени (по нашему опыту, от двух-трех недель до нескольких месяцев).
Нередко пользователи сначала сопротивляются: не видят преимуществ, не доверяют результатам или просто опасаются изменений. Но со временем они начинают замечать, что коллеги, использующие инструмент, работают быстрее. Потом, попробовав сами, постепенно приходят к выводу, что технология облегчает их задачи.
Что помогает
Прежде всего, понимать, что ошибки неизбежны — их допускают и люди, и модели. Однако ИИ не может нести за них ответственности, окончательное решение всегда остается за человеком.
Можно вспомнить эксперимент McDonald's с голосовым помощником на стойках самообслуживания. Компания попыталась использовать ИИ drive-thru для приема заказов, но из-за недостаточной доработки модель допустила слишком много ошибок. Все дело в том, что нейросети не предназначены для самостоятельного принятия решений. Их задача — помогать и советовать, а не заменять человеческий контроль. Менеджерам стоит это помнить и доносить до сотрудников на этапе интеграции.
В Яндексе операторы фильтруют ответы нейросети и принимают финальное решение о том, использовать ли их в коммуникации с клиентами. Но благодаря грамотному дообучению нейросети, в 60% случаев хорошие подсказки уже используются сотрудниками в работе.
Также помните, что люди по-разному адаптируются к инновациям, поэтому важно создать среду, в которой пользователи смогут получать положительный опыт работы с новым инструментом. Обучение, обмен кейсами и обратная связь — все это помогает быстрее преодолеть сопротивление и встроить LLM в повседневную работу.
Чтобы внедрение ИИ принесло пользу, бизнесу важно многое продумать заранее. Иногда разумнее инвестировать в качественное обучение команды или доработку модели, чем пытаться делать все быстро и самостоятельно. Компании, которые осознают свои ограничения и готовы к партнерству с интеграторами, в конечном итоге добиваются лучших результатов.
