Навіщо українським компаніям Azure Open AI: пояснюємо з практики Київстар

Український бізнес уже користується цією перевагою Azure OpenAI в кількох напрямках. Поширений кейс — ШІ-помічник у розробці. Компанія налаштовує OpenAI доступ до структури даних й запрограмовує ШІ-помічника для роботи з відповідальними співробітниками. Як тоді розподіляються ролі:

• ШІ готує драфт рішення задачі, поставленої співробітником, бо вже знає структуру даних, що використовуються.
• Розробник не виконує задачу з нуля, а тільки редагує її та фіналізує, тобто витрачає значно менше часу.

У чому тут користь для компанії? З ШІ-помічником розробник виконує більше задач, а отже бізнес має фінансові зиски. Компанія може порівняти витрати на підписку Open AI та дохід від більшої кількості закритих задач. 

Інший варіант використання ШІ — в ролі помічників з рутинними задачами. Наприклад, компанія має масивні мануали по продуктах, в яких співробітникам потрібно шукати інформацію. Замість того, щоб наймати спеціального асистента, компанія використовує Open AI — дає ШІ весь масив даних, щоб той знаходив необхідну інформацію по запиту та формував відповідь на питання.

Додамо в цю ж категорію покращення співпраці з клієнтами. Адже в студії Open AI є можливість розгорнути ШІ-помічника в форматі вебзастосунка не тільки для внутрішнього, але й зовнішнього користування. Деякі замовники відкривають доступ до таких застосунків своїм контрагентам: вони тестують їх на власних даних, публікують через веб, асоціюють застосунок з компанією-контрагентом і надають їй доступ.

Ще одна причина використовувати ШІ — нестача фахівців. Знайти двох нових спеціалістів для компанії — реально, чотирьох — складно, шістьох — майже неможливо. Виникає проблема масштабування команд, а разом з нею — і зростання бізнесу. ШІ це змінює, адже бере на себе частину роботи.

Навіть якщо ви знайдете необхідну кількість фахівців, не факт, що отримаєте команду з однаковим професійним рівнем. Людський фактор може позначитися на продуктивності бізнес-процесів. Натомість ШІ-помічники працюватимуть на одному рівні.

Перевага Open AI — повна інтеграція в екосистему Azure з його безпековими політиками. Open AI можна поєднати з корпоративною інфраструктурою компанії — це одна з ключових причин, чому клієнти хочуть хмарні сервіси від гіперскейлерів.

Уже зараз в деяких компаніях діє заборона на Chat GPT, бо, використовуючи його, співробітники можуть виливати конфіденційну інформацію. Якщо ж компанія застосовує генеративні рішення ШІ в рамках підписки на Open AI, це значно безпечніше з двох причин:

• компанія контролює підписку й може безпечно працювати зі своїми даними;
• Microsoft, як постачальник, має надійні безпекові інструменти, що проактивно зменшують ризики бізнесу.

Задля безпеки компанії також можуть мати різні підписки для окремих підрозділів. Наприклад, одну — для маркетологів, іншу — для розробників. Це дозволяє обмежити доступ до даних: маркетологи навіть не побачать технічну підписку. Крім того, такий підхід допомагає контролювати витрати бюджету — компанія бачить, скільки витратив конкретний підрозділ.

Найуспішніші компанії — ті, що шукають не економію, а вигоду з ШІ. Коли бізнес думає, як зекономити кости, він не бачить потенційні переваги від ШІ. Тобто не має уявлення, яку вигоду може отримати, імплементуючи новий інструмент швидше конкурентів. 

Компанія, яка цілиться в зменшення витрат на IT з ChatGPT, забуває про важливе: збільшуючи витрати, можна й підвищити свій прибуток. Це ключова відмінність між стартапами та довголітніми гігантами бізнесу. Малі компанії не мають проблем з тим, що на певний підрозділ витрачається багато грошей. Бо вони розуміють, що отримують більше переваг і зростають. 

Якщо компанія використовує ChatGPT суто для зменшення витрат, вона себе лімітує — обмежує співробітників й інновації. Бо у них ціль — не модернізувати, а тільки оптимізувати робочі процеси. Обидва підходи дають результат в тактичній перспективі, але в стратегічній — не факт.