Ainergy. Новые возможности автоматизации с генеративным ИИ на платформе SimpleOne

На фоне огромной волны популярности нейросетей, переживающих сейчас свой ренессанс, многие крупные компании стали инвестировать в ИИ, дополняя им свои технологии. Не отставая от тренда, компания SimpleOne ― российский разработчик решений для автоматизации сервисных бизнес-процессов ― интегрировала в свои продукты ИИ-инструменты Ainergy. Теперь возможности собственной платформы, которую crm/">SimpleOne активно расширяла в последнее время, стали еще более всеобъемлющими. Алексей Лыков, руководитель направления ITSM в Softline, обсудил особенности нового решения, его возможности и сферы применения с владельцем продукта Ainergy SimpleOne Александром Стародубцевым.

― Практически каждый человек слышал про ИИ и нейросети. Но не совсем понятно, какую конкретно ценность человеку или бизнесу может принести ИИ уже сейчас. И, зачастую, это выглядит как некий «хайп». Насколько он оправдан?

― Давайте немного углубимся в историю вопроса на нашем примере. Наша команда занимается нейронными сетями уже более десяти лет. Начинали мы в 2014 году, когда у нас был проект 1MIND. Он заключался в разработке модуля классификации для платформы ServiceNow, который мы публиковали на маркетплейсе этого вендора. Тогда мы использовали сверточные нейронные сети. Они позволяли находить скрытые зависимости между входными параметрами и выдавать некоторые прогнозы. В нашем случае прогнозы были связаны с тем, к какому сервису, к какому типу запроса относятся обращения, какой уровень срочности и влияния на бизнес ему присвоить.

Сверточные нейронные сети обладали рядом недостатков ― в частности, их нужно было обучать на больших массивах данных. Были высокие требования к разметке и качеству данных, значительные ресурсы требовались для обучения, и это занимало много времени. При этом мы имели дело с "черным ящиком", который непонятно как работает и принимает решения. Не было возможности его отладки. Он решал конкретную задачу, и при изменении текущего информационного ландшафта требовалось постоянно дообучать и переобучать сети. И точность сетей, обученных на тех объемах данных, которые были нам доступны, едва дотягивала до уровня человека.

В 2023 году для разработчиков появились первые промышленные сети на архитектуре трансформеров. Это вызвало у нас большое воодушевление. Нейронные сети стали более человеческими, они научились разговаривать на человеческом языке и понимать задачи, которые им ставят. Появилась возможность использовать их без дополнительного обучения. Новые модели нейронных сетей не только научились следовать тем же инструкциям, по которым работают люди, но и могут объяснить логику своей работы, показать, как они пришли к тому или иному решению. Конечно же, это открывает безграничные возможности в части автоматизации и полной замены человеческого труда, поэтому «хайп» вполне оправдан.

― Можете привести пару примеров конкретных задач, которые решаются на базе Ainergy?

― Если говорить о ценности для конкретного человека, то, в первую очередь, надо упомянуть об ИИ-ассистентах. Они позволяют значительно сократить время, затрачиваемое на поиск информации. Речь идет об информационных запросах, когда мы ищем какую-то информацию в предметной области, возможно, не самую свежую, но при этом получаем точный ответ на заданный вопрос без необходимости читать длинные лонгриды и серфить по интернету.

Помимо быстрых ответов на информационные вопросы, ассистенты могут помочь в написании кода и текста, с переводом на другие языки и со множеством других задач, связанных с обработкой информации. Например, можно извлечь конкретную информацию из большого текста, суммировать его и сократить до небольшой выжимки. Либо наоборот, расширить текст по кратким вводным до развернутого документа. Также можно преобразовать входной текст: перевести его на другой язык, откорректировать, изменить формат, стиль изложения, применить определенные требования в части корпоративной тональности или сложности используемой терминологии.

Возвращаясь к функциональности Ainergy, нужно отметить, что это корпоративная платформа, сфокусированная не на ценности для конкретных исполнителей, а на ценности для бизнеса. Речь идет в первую очередь о замене человека в определенных процедурах.

К самым простым кейсам можно отнести замену корректора и литературного редактора в процессе разработки контента для маркетинга. Здесь можно отказаться от услуг внешнего специалиста и автоматизировать коррекцию текстов с помощью нейронной сети, что удешевляет и ускоряет процесс выпуска контента. На вход подаем черновой вариант, а на выходе получаем текст с вычитанной орфографией, пунктуацией, корректно расставленными типографскими символами и с повышенной читаемостью.

В качестве второго кейса можно привести виджет автозаполнения полей в CRM-системе. Он работает следующим образом: продавец звонит потенциальному клиенту, задает ему вопросы согласно скрипту, направленному на заполнение формы квалификации интереса. Нейронная сеть автоматически, на основе аудиозаписи звонка, заполняет поля карточки интереса той информацией, которая была получена продавцом в ходе беседы. Это, с одной стороны, сокращает затраты продавца на ручной ввод информации в CRM-систему по множеству структурированных полей, а, с другой стороны, повышает качество заполнения данных.

― Как происходит обучение и настройка ИИ? 

― Мы предоставляем уже обученные сети, поэтому для старта их использования дообучение не требуется. Настройка сети производится с помощью промптов на человеческом языке в специальных формах, которые позволяют тестировать разные варианты постановки задачи искусственному интеллекту и обкатывать их на живых примерах. Получив хорошо работающий промпт, можно приступать к запуску этой функциональности в тестовом режиме.

Чтобы выбрать задачу, которую можно автоматизировать с помощью ИИ, следует представить, что есть процедура, которую можно поручить человеку, не обладающему большим опытом в нашей компании. Условно говоря, компетентному «человеку с улицы», квалифицированному, но не знающему каких-то скрытых моментов или специфики нашей работы, которые нигде не описаны и не формализованы. Хорошо ли он справится с задачей? Если мысленный эксперимент завершается успешно, такая процедура ― подходящий кандидат для автоматизации с помощью ИИ.

Подготовка демонстрационного примера по такому заданию занимает один-два дня. На выходе получаем демо с подтверждением концепции, опробованной на различных данных. После успешного тестирования внедрение новой функции занимает около недели (с технической точки зрения, без учета организационных изменений).

― Какие технологии используются в вашем ИИ?

― Мы используем генеративные нейронные сети, работающие с разными модальностями. Широкий набор моделей способен работать не только с текстами, но и с изображениями. Например, это могут быть сканы документов, файлы, скриншоты. Кроме того, нейросеть может самостоятельно генерировать изображения, например, создавать картинки для статей блога, выдержанные в едином стиле и соответствующие тематике поста. Нейросети могут распознавать аудиофайлы и работать с видео, извлекая оттуда необходимую информацию. Также существуют сети, которые могут генерировать аудиодорожку с речью из текста.

Для обработки открытых данных, используемых в маркетинге, документировании систем и разработке внешних сайтов, мы проксируем флагманские коммерческие сервисы искусственного интеллекта.

Для обработки чувствительных данных, используемых внутри компании, мы предоставляем модели на основе open-source решений, развернутых в нашем защищенном облаке. Мы гарантируем, что там осуществляется только процессинг ― информация, обрабатываемая в защищенном облаке, нигде не логируется и не используется для дообучения. В этом варианте все данные хранятся на экземпляре системы клиента.

― Какие уникальные по сравнению с другими ИИ особенности реализованы в Ainergy?

― Мы не сосредоточены на разработке собственных моделей искусственного интеллекта. С учетом того, что во всем мире существует всего десяток компаний, обладающих достаточными вычислительными мощностями и объемами данных, это было бы пустой тратой времени и ресурсов. Наш продукт сконцентрирован на разработке ландшафта и инструментов для внедрения и стабильной эксплуатации сервисов ИИ в корпоративной среде.

Уникальной особенностью нашего продукта является плотная интеграция с платформой автоматизации бизнес-процессов SimpleOne, а также свойства, присущие корпоративным системам уровня Enterprise. Это невероятная гибкость в функциональности и кастомизации, низкие затраты на разработку и сопровождение, быстрый time-to-market новых доработок, высокая производительность и надежность, повышенное внимание к отказоустойчивости сервиса и его безопасности.

― Другие решения SimpleOne сделаны на единой платформе, в каждый продукт заложена готовая методологическая составляющая, позволяющая начать работу без сложных настроек. Будут ли вместе с новыми релизами выходить модули, включающие готовую функциональность на основе мировых трендов в ИИ?

― Для ответа на этот вопрос нужно обсудить ключевые принципы автоматизации с помощью искусственного интеллекта в корпоративной среде.

Первый принцип заключается в том, что задачу, которую можно хорошо алгоритмизировать и выполнить без искусственного интеллекта (например, с помощью статистических методов или математических моделей), лучше автоматизировать без ИИ. Это повысит качество и стабильность работы автоматизации.

Второй принцип заключается в том, что основой для применения ИИ должен быть прозрачный, хорошо описанный и структурированный процесс, реализованный в соответствии с лучшими практиками. Это значит, что наличие в информационной системе правильного, методически выверенного процесса является необходимым фундаментом для автоматизации с помощью ИИ.

Мы не позиционируем Ainergy как полностью самостоятельный продукт и стараемся дополнять им существующие коробочные решения. И развиваем его в тесном сотрудничестве с другими продуктовыми командами SimpleOne. При установке Ainergy к существующему решению, которое автоматизирует одну из предметных областей, клиент получает набор механизмов, виджетов и подпроцессов, адаптированных к этой области и реализуемых с помощью ИИ.

В новых версиях Ainergy мы предлагаем все больше инструментов, адаптированных к автоматизации процедур в областях управления сервисными процессами: ITSM, CRM, ITAM, SDLC, HRM, ESM и других направлениях, связанных с управлением процессами сервисной деятельности.

― Какие прорывы нас ожидают в будущем? ИИ заменит большую часть сотрудников ИТ? Поделитесь вашим видением относительно развития ИИ.

― В наше динамичное время мы являемся свидетелями значительных технологических трансформаций, по масштабу сравнимых с распространением электричества. Искусственный интеллект развивается стремительными темпами и обладает потенциалом существенно изменить характер труда как в сфере информационных технологий, так и в других областях интеллектуальной деятельности. Это открывает перед обществом новые горизонты развития и ставит перед нами важные вопросы, требующие осмысления и коллективного решения. Мудрое и ответственное управление этими процессами имеет первостепенное значение для благополучия всего человечества в долгосрочной перспективе.

Самая важная задача ИТ-специалистов в этом новом векторе развития – выравнивание целей ИИ с человеческими ценностями (AI alignment). В ближайшее время все интерфейсы взаимодействия с машиной будут смещаться в сторону большего использования интерактивного голосового ввода и вывода, когда нейросеть будет эмулировать человеческое общение, уточняя по ходу диалога задачу пользователя и его потребности. Визуальная часть интерфейса – страницы сайтов, формы систем и приложений будет генерироваться на лету, персонально под каждого пользователя с учетом общего и персонального контекста.

Основной задачей платформ автоматизации бизнес-процессов станет создание надежной, безопасной, прозрачной среды для работы ИИ, а также предоставление инструментов контроля за процессом со стороны человека. Внутри организации людям останутся роли контроля автоматизированных процессов на соответствие целям и ценностям, а также области ручного траблшутинга. Важной останется роль бизнес-аналитиков, задающих правила и ограничения в логике работы ИИ, согласованные с бизнесом и контролирующими организациями.