Эта статья взята из Making AI Work — специальной рассылки MIT Technology Review, посвященной применению больших языковых моделей (LLM) в различных отраслях. Чтобы получать ее в свой почтовый ящик,подпишитесь здесь.
От бухгалтерии до дизайна, от исследования рынка до разработки продукта — для ведения бизнеса требуется поразительное разнообразие навыков. Крупная компания может нанять экспертов для выполнения этих задач, но малый бизнес не всегда имеет такую роскошь.
Вот тут на помощь приходит ИИ. Современные модели ИИ неплохо справляются с этими задачами. Хитрость для малого бизнеса заключается в понимании того, где ИИ достаточно хорош, а где — нет.
Одно из направлений, где «достаточно хороший» ИИ уже может быть весьма ценным для владельцев малого бизнеса, — это предоставление секретарских услуг и решение базовых административных вопросов. Давайте посмотрим, как один частный репетитор использует его для улучшения ведения учета и высвобождения своего времени.
Пример из практики
Сэм Финнеган-Дин работает в сфере фандрайзинга на благотворительность, но подрабатывает репетитором по математике и философии для студентов из своего дома в Лондоне. Благодаря этому частичному бизнесу он может использовать свои дипломы по философии и делиться любовью к этому предмету с клиентами.
Но встречи со студентами — лишь часть работы хорошего репетитора. Он также планирует занятия, ищет новые материалы для чтения, составляет задания, выставляет счета и следит за новыми исследованиями — и все это в дополнение к основной работе. Учитывая эти требования, у Финнегана-Дина не так много времени, как хотелось бы, чтобы расширить список своих учеников.
Поэтому он обратился к ИИ за помощью в управлении повседневными аспектами своего бизнеса. Он говорит, что ИИ взял на себя секретарскую роль во всех его цифровых блокнотах, где он делает пометки о прогрессе клиентов и новых материалах для чтения, чтобы оставаться в курсе событий. Он описывает использование ИИ как нечто вроде второй памяти, которая помогает ему связывать идеи, записанные в разных местах.
Хотя он экспериментировал с различными инструментами, такими как Claude и ChatGPT, сейчас он остановился на Notion AI, поскольку он лучше интегрируется с его учебными заметками, которые хранятся на разных вкладках блокнота в приложении Notion. Финнеган-Дин не использует ИИ для создания учебных материалов, но он позволяет Notion AI записывать встречи со своими клиентами (получив их согласие), а затем использует автоматические резюме для уточнения своей стратегии преподавания. Например, если он замечает по сводке ИИ, что определенная техника не помогала студенту, он может изменить свой подход к предмету в следующий раз.
Кроме того, Notion AI помогает ему в постановке целей, составлении конспектов уроков, выставлении счетов и генерации/синхронизации постов в социальных сетях. Например, что касается постановки целей, Финнеган-Дин говорит, что понимает свои долгосрочные цели для бизнеса, но не всегда знает конкретные шаги для их достижения. Он использует ИИ, чтобы помочь заполнить эти пробелы. Он начинает с записи цели «Полярная звезда» — например, набрать определенное количество клиентов к концу года. Затем он просит свой ИИ сгенерировать шаги, которые ему необходимо предпринять для достижения этой цели, исходя из профиля, который он создал в приложении. Затем он может проанализировать результаты и выбрать, за какие задачи взяться в первую очередь.
Инструмент
Notion уже много лет является крупным игроком на рынке программного обеспечения для ведения заметок. Его надстройка ИИ, выпущенная в конце 2023 года, теперь имеет инструменты, которые позволяют ей взаимодействовать со многими другими онлайн-платформами для повышения производительности. В ней есть почтовый клиент, интеграции с календарем и недавно выпущенный агент. И хотя такой уровень доступа вызвал опасения по поводу конфиденциальности, он также может стать довольно мощным виртуальным помощником.
Многие задачи, на которые нацелен Notion AI, менее творческие и более рутинные: например, синхронизация информации между документами или поиск по старым наброскам. Это делает инструмент особенно привлекательным для владельцев малого бизнеса, у которых ограничены ресурсы, особенно для выполнения черновой работы.
Другие компании разрабатывают инструменты, ориентированные на конкретные отрасли. Например, Grandma’s Quilt Shop в Юме, штат Аризона, использует Rain, имеющую программный пакет, адаптированный для компаний, занимающихся рукоделием, для генерации описаний инвентаря и ценообразования для своих запасов дизайнов тканей. Владельцы утверждают, что этот инструмент ИИ сокращает время, необходимое для размещения товаров, на 60–80%.
Однако есть и недостатки, поскольку Финнеган-Дин назвал некоторые особенности Notion AI порой «неуклюжими». А надстройка ИИ для Notion стоит 20 долларов в месяц. Как и в случае со всеми новыми инструментами, владельцам малого бизнеса следует тщательно оценить, перевешивают ли потенциальная выгода и головная боль затраты на то, чтобы просто выполнить работу самостоятельно.
Советы пользователям
Рассмотрите следующие моменты, когда думаете о том, может ли ИИ помочь вам вести бизнес или сделать какую-либо часть вашей работы немного проще.
- Семь раз отмерь, один раз отрежь. Поскольку LLM питаются данными, которые вы вводите для ответа на ваши запросы или выполнения задач, вы хотите предоставлять им информацию в удобной для вас и для модели форме. Для многих из этих сервисов ИИ для блокнотов это означает, например, использование их платформы для ведения заметок, чтобы вам не приходилось вводить или загружать заметки позже. Из-за этого стоит тщательно взвесить свои варианты, прежде чем переходить на экосистему на базе ИИ.
- Работайте, используя свои сильные стороны. Подумайте, каких навыков вам не хватает в штате, и посмотрите, может ли ИИ помочь в обучении или взять эти задачи на себя. Просто помните: ИИ может галлюцинировать и допускать ошибки, поэтому подумайте, где требуется точность, и оставьте контроль за людьми.
- ИИ не всегда лучший инструмент. Неплохо использовать готовое решение, когда это лучший выбор. Например, будет безопаснее использовать существующие платформы для обработки платежей, такие как Shopify или Square, чем кодировать их с помощью ИИ.
- Рассмотрите возможность использования локальных моделей для любой конфиденциальной информации. В наших репортажах освещались риски, связанные с онлайн-моделями ИИ в плане утечки конфиденциальных данных, и было много сообщений о том, как компании, занимающиеся ИИ, собирают ваши данные, когда вы задаете вопросы их чат-ботам. Даже если ваш бизнес не обрабатывает личную информацию, все равно могут быть вещи, которыми вы предпочли бы не делиться публично. В таких случаях использование модели с открытым исходным кодом, которая выполняет выводы по вашим запросам локально, может быть отличным вариантом вместо ChatGPT, Claude или других проприетарных моделей. К счастью, некоторые LLM теперь можно запускать на ноутбуках и небольших настольных компьютерах. Вот как настроить и начать использовать такую модель.
Подпишитесь на Making AI Work, — специальную рассылку MIT Technology Review, посвященную применению LLM в здравоохранении, климатических технологиях, образовании и многом другом.
Всегда имейте в виду, что редакции могут придерживаться предвзятых взглядов в освещении новостей.
Автор – Peter Hall
