Инструменты искусственного интеллекта неожиданно вошли в нашу жизнь пару лет назад. Все мы, конечно, знали об их существовании и раньше — но они находились от нас в некоторой дистанции.
Тот же Midjourney, например, изобрели в 2016 году — но завирусился он и стал по-настоящему общественным инструментом только в последние год-два. До этого момента у нас не было счастливой возможности наблюдать, как Гарри Поттера перемещают из вселенной во вселенную: вот Гарри Поттер в советской эстетике, а вот — в стиле «Звездных войн» 👌
Первый выпуск ChatGPT и вовсе произошел только в ноябре 2022-го, то есть меньше года назад. Сейчас в это практически невозможно поверить: этот инструмент так плотно вошел в нашу реальность, что кажется он был всегда.
Поэтому в этой статье мы хотим сделать обзор, как инструменты искусственного интеллекта уже помогли бизнесу и, возможно, сделать несколько предположений о том, как они еще могут помочь.
Что могут нейросети
Нейросети точно не приготовят за вас ужин и не вынесут мусор — а вот со многими интеллектуальными задачами они вполне могут справиться.
В медийном пространстве чаще всего говорят о том, как нейронки в скором времени заменят всех копирайтеров и дизайнеров — но на самом деле главное их преимущество не в творчестве, а в анализе данных и оптимизации процессов. То есть в технической работе.
Но этим, разумеется, их возможности не ограничиваются — разберем ключевые сильные стороны инструментов ИИ по пунктам.
Анализ данных
ИИ активно используют для обработки больших объемов данных и предсказания трендов. Нейронка DeepFM (Deep Factorization Machine), например, помогает бизнесу предсказать показатель кликабельности.
Яркий пример использования инструментов ИИ для предиктивной аналитики — компания Volkswagen. С 2016 года она продвигает свои легковые автомобили с помощью компании Blackwood Seven, которая работает на основе искусственного интеллекта. Нейронка, которую использует агентство, анализирует большие данные по рыночным ценам на топливо, ценам конкурентов и заинтересованности в конкретной модели автомобиля — и на основе этого предсказывает, где, как и на кого запускать рекламные объявления.
Результат такого сотрудничества с нейросетью (правда, через посредника) — +14% к продажам. А для некоторых моделей рост составил целых 20%!
Оптимизация
Существует множество нейросетей, главная задача которых — анализ производственных процессов, выявление проблем и повышение производительности. Такие нейросети посредством анализа больших данных умеют уменьшать сроки производства и снижать затраты на материалы.
ИИ также могут рассчитывать цикл жизни товара и, исходя из этого, оптимизировать цены на доставку и коммуникацию с клиентом.
Нейросети, кстати, также хорошо работают с оптимизацией контента. Так что, если вы слышали много разговоров о том, как хорошо ChatGPT пишет тексты — скорее всего, вы разговаривали с SEO-специалистами.
Нейросети на данный момент, конечно, еще не способны заменить человека там, где требуется чистое творчество или принятие решений, но уже здорово помогают в решении рутинных задач. Быстро нарисовать нужную картинку для презентации за минуту, вместо того чтобы нагружать штатного дизайнера. Сочинить короткий пояснительный текст к статье, или, как мы недавно обнаружили в ходе экспериментов — сочинить интересную интригующую тему письма на основе имеющегося контента. Как выяснилось, ИИ справляется с этим ничуть не хуже человека
Нейросеть действительно может самостоятельно проанализировать и определить ключевые слова, написать текст с ними и адаптировать его под конкретную аудиторию или тон-оф-войс, привлечь больше трафика на сайт — и все это с минимальным участием человека.
Персонализация
Мы не раз говорили, что прибыль напрямую зависит от того, насколько хорошо вы знаете и понимаете своих клиентов — и насколько умеете находить к ним персонализированный подход.
Алгоритмы машинного обучения анализируют, что пользователи просматривают в данный момент и насколько они в это вовлекаются. И в зависимости от этого предполагают, как именно коммуницировать с каждым отдельным клиентом, что ему показывать — и даже, как поменять интерфейс сайта или сам продукт, чтобы он вызывал больший отклик у целевой аудитории.
Кибербезопасность
Решения на базе искусственного интеллекта используют алгоритмы машинного обучения, которые помогают выявить скрытые закономерности в данных и идентифицировать угрозы или уязвимости до того, как их обнаружат мошенники. За счет того, что нейросети работают автономно и постоянно это позволяет значительно сократить время реагирования на угрозы кибератак.
Нейронки умеют не только выявлять факты мошенничества и ловить вредоносные программы и вирусы, но и находить спам, выявлять DDoS-атаки и даже модерировать контент и определять ботов.
Преимущества нейросетей в сфере кибербезопасности в том, что у них нет рабочего дня. Кибератаки могут происходить круглосуточно — но ИИ-инструменты тоже функционируют без пауз и обедов, поэтому вероятность пропуска ошибки значительно снижается.
Примеры из маркетинга
Диджитал-маркетинг — одна из тех сфер, где ИИ-инструменты используются активнее всего. И такие кейсы проще всего анализировать, так как они наглядны и понятны широкой аудитории.
В маркетинге нейросети активно используют для брендинга, дизайна, создания новых продуктов, написания текстов и звуков.
Даже если посмотреть на каннские кейсы 2023 года, мы насчитаем с десяток проектов и работ, созданных совместно с ИИ. То есть это не просто инструмент — это еще и тренд для индустрии.
Пример — кейс Vaseline, который взял бронзу в Каннах в категории «Данные и ИИ». Компания заметила проблему: почти все изображения с какими-то дерматологическими проблемами, которые можно найти онлайн — показаны на белой коже. Из-за этого люди с темной кожей умирают от кожных заболеваний на 25% чаще: они не узнают эти заболевания и не обращаются к врачу.
Поэтому Vaseline создали открытую базу данных под названием «Увидь мою кожу», где собрали разные дерматологические заболевания, показанные на темной коже. Таким образом они сделали первый шаг к решению большой проблемы, добавили баллов к репутации бренда — и еще завоевали бронзу в Каннах.
Но необязательно претендовать на Каннского Льва, чтобы использовать ИИ в своих маркетинговых коммуникациях. Бразильский McDonald’s, например, просто спросил у ChatGPT, какой бургер считается самым культовым — и получил от нейросети ответ, что это Биг Мак. Компания использовала этот ответ в качестве наружной рекламы. А ее конкурент Burger King через пару дней разместил аналогичный плакат в том же месте: только в этот раз он спросил у ChatGPT, какой бургер самый большой. И, как вы можете догадаться, получил ответ в свою пользу. Простой, но эффективный креатив.
Нейросети активно используют и для регулярных маркетинговых коммуникаций. Кто-то просто периодически генерит изображения и тексты для соцсетей и рассылок, а кто-то идет дальше. Epica, например, создали самостоятельного нейроинфлюенсера по имени Саммер. Теперь Саммер периодически публикует посты от своего имени: рассказывает о своей жизни и приключениях — ну и, конечно, о продуктах Epica. И собирает немало реакций.
Компании активно используют и техническую сторону нейросетей: Netflix, например, задействует инструменты ИИ для улучшения пользовательских рекомендаций. Нейросети анализируют просмотры пользователей и прогнозируют, что бы они могли захотеть посмотреть в следующий раз. И кажется, у них неплохо получается: Netflix активно вкладывает деньги в развитие машинного обучения и Data Science в рамках компании.
Это лишь малая доля кейсов — на самом деле ИИ плотно вошел в мир маркетинга и никуда не собирается из него уходить. Поэтому, если вы все это время сомневались, стоит ли обращать внимание на нейросети — это знак, что нужно перестать сомневаться и начать осваивать новые инструменты. Тем более, что есть тенденция стремительного роста этой доли рынка.
Что нас ждет дальше?
Очевидно, что мрачные прогнозы о том, что нейросети украдут нашу работу вряд ли сбудутся. Те «невероятные» результаты работы ИИ, которые мы наблюдаем, преимущественно являются итогом командной работы нескольких нейросетей и человека.
То есть сама по себе нейросеть не может быть эффективной — она все равно нуждается в человеке, который бы ей командовал, руководил, направлял.
Но отсюда следует, что так или иначе специалистам стоит, как минимум, начать знакомиться с этими инструментами. Потому что они уже плотно вошли в нашу жизнь, они показывают эффективность, они развиваются — было бы наивно это игнорировать.
Мы видим тренд, что нейросети действительно все лучше справляются с рутинными задачами — и это то, что можно делегировать. Возможно, ChatGPT не напишет вам творческий вовлекающий копирайт, но он точно может создать технический текст, который будет нуждаться только в небольшой редактуре. А еще с его помощью можно создавать и тестировать гипотезы, составлять контент-планы, анализировать результаты ваших маркетинговых кампаний — и сравнивать выводы.
Особенно интересно применение нейросетей для анализа клиентских данных. К сожалению, тут еще нет популярных решений, таких как для создания текста или генерации изображений, но именно это направление для бизнеса будет интереснее всего: предугадывание потребностей человека на основе истории его поведения и сведений об остальных клиентах. Это то, что ждет нас в ближайшем будущем
Midjourney не заменит команду дизайнеров, но может сократить траты на какие-то простые cтоковые изображения — например, поможет сгенерить фон в фирменных цветах для вашей рассылки. На примере опыта студии Артемия Лебедева мы видим, что нейросети вполне способны справляться с простыми задачами — хотя, конечно, не с первой попытки.
Нейросети стремительно развиваются и наращивают свои навыки — поэтому, чтобы держать руку на пульсе, нужно начинать разбираться в них уже сейчас. И это не так сложно, как может показаться.
Удачных экспериментов!
Ваш Sendsay
