В 2024 году «Яндекс» предоставил API (Application programming interface, программный интерфейс приложений для их взаимодействия между собой. — Прим. ред.) нейросети YandexGPT, что позволило бизнесу интегрировать её в различные приложения и сервисы. На сегодняшний день в разработке «Яндекса» используется уже четвёртое поколение генеративных языковых моделей для встраивания в сторонние бизнес-приложения и веб‑сервисы. В компании утверждают, что самая мощная модель YandexGPT 4 Pro в 70 % случаев отвечает лучше аналогичной модели прошлого поколения, а для некоторых типов задач приближается по качеству к GPT-4o компании OpenAI. По данным Yandex Cloud, более тысячи компаний уже решают корпоративные задачи с помощью YandexGPT API.
Почти в это же время Сбер также открыл доступ к API GigaChat компаниям и разработчикам для создания собственных решений и оптимизации процессов. В рамках программного интерфейса стали доступны две модели: GigaChat Lite и GigaChat Pro.
Директор бизнес-группы поиска и рекламных технологий «Яндекса» Дмитрий Масюк на конференции YaTalks заявил, что к 2028 году эффект от внедрения искусственного интеллекта в бизнес-процессы может составить до 6,9 трлн рублей. В компании полагают, что нейросети позволят снизить издержки предприятий и, соответственно, повысить их прибыль. Примерно через пять лет ИИ принесёт российской экономике до 6,9 трлн рублей, считает Дмитрий Масюк. При этом объем рынка решений для бизнеса, работающих на базе искусственного интеллекта, может превысить 550 млрд рублей к тому времени.
«Телеспутник» узнал у представителей компаний, которые интегрировались по API с YandexGPT и GigaChat об опыте использования бизнесом больших языковых моделей, какие трудности возникали, а также какие бизнес-задачи удалось решить.
Исполнительный директор маркетплейса ИТ-аутстаффинга SkillStaff Полина Беляцкая, рассказала, что одной из задач, связанных с использованием искусственного интеллекта и API YandexGPT стало создание кратких описаний резюме ИТ-специалистов.
«Без дополнительного обучения модели ИИ не может выполнять сложные задачи, такие как парсинг резюме из разных форматов в структуру платформы. Поэтому мы выбрали простую задачу для API YandexGPT, чтобы получать результаты без необходимости обучения модели. В процессе внедрения мы создали специальные промты и интегрировали их в раздел платформы. Теперь нейросеть успешно формирует обобщённые, но содержательные описания профессионального опыта, используя детализированные данные о проектах, достижениях и специализациях», — пояснила она.
Такое решение помогает компаниям в оформлении резюме ИТ-экспертов и делает их профили более привлекательными на платформе. Кроме того, нейросеть облегчает подбор кандидатов для клиентов, предлагая компактный и понятный формат, который акцентирует внимание на важных аспектах, избегая длинных описаний.
При этом Полина Беляцкая отметила, что единственным недостатком стало однообразие формулировок. «Мы бы хотели, чтобы они звучали более живо. Однако специалист всегда может поправить сгенерированное описание. API YandexGPT скорее служит инструментом, помогающим оформить мысли. Кроме того, на платформе доступен ИИ-помощник, позволяющий быстрее оценить соответствие резюме ИТ-специалиста конкретной вакансии. Искусственный интеллект анализирует информацию в резюме и в вакансии. Если кандидат не соответствует требованиям, помощник указывает причины отказа», — добавила она.
Компания DIS Group внедрила через API GigaChat в систему управления знаниями «Плюс7 МаяК», «чтобы сократить для пользователей время на работу с объёмными статьями».
По словам заместителя директора подразделения консалтинга DIS Group Сергея Евтушенко, с помощью нейросетевой модели можно получить ответы на любые вопросы по выбранному тексту, к примеру, в статье про кредиты в отдельном окне можно задать вопрос об условиях выдачи ипотеки.
«Сценарий использования сервиса предполагает, что, например, сотрудник кол-центра получает запрос от клиента по определённой тематике и находит в системе необходимую статью. Для экономии времени вместо того, чтобы читать статью самостоятельно, пользователь может задать интересующий вопрос GigaChat, который предоставит краткий и ёмкий ответ. По нашим подсчётам, благодаря ИИ-сервису сокращение времени пользователей на чтение и обработку больших объёмов информации достигает до 400 %», — уточнил Сергей Евтушенко.
В ряде компаний российские разработки в области искусственного интеллекта критикуются, но при этом не перестают оставаться объектом внимания. Так по словам технического директора EdTech-компании «Лань» Станислава Тихонова, разработчики компании отмечают, что подход к организации API YandexGPT, в частности авторизации и некоторых аспектов работы с ним показался недружелюбным и переусложненным. А также есть что улучшить в тарификации и упорядочении документации. На этом фоне заметно выигрывает GigaChat с гораздо более продуманной интеграцией и понятностью предоставляемых сведений.
«Вместе с тем, надо отметить, что по релевантности ответов и YandexGPT, и GigaChat пока уступают известным зарубежным моделям, это видно невооружённым взглядом. Плюс, насколько мы можем судить по опыту разработки RAG-сервисов (Retrieval Augmented Generation — технология, сочетающая в себе поиск релевантной информации в существующих хранилищах данных и генерацию текста с помощью языковых моделей. — Прим. ред.), отечественные решения отличаются большей дороговизной по сравнению с зарубежными. По всем этим причинам мы пока отказались от использования и YandexGPT и GigaChat для решения своих бизнес-задач, но продолжаем внимательно следить за развитием предлагаемых ими сервисов», — сказал Станислав Тихонов.
Собеседники «Телеспутника» сходятся во мнении, что драйвером развития отечественных технологий искусственного интеллекта станет конкуренция. Причём не только внутренняя — между различными российскими продуктами ИТ-гигантов, но и глобальная — с зарубежными ИИ-решениями и от этой технологической гонки, в конечном счёте, выиграют бизнес и клиенты.
