Самые интересные истории успеха генеративного ИИ в Бразилии происходят не в исследовательских лабораториях. Они связаны с повседневной деятельностью: регистрацией продукции, публикацией рекламы, обработкой запросов на ИТ-поддержку и обслуживанием граждан. Это процессы с большим объемом и повторяемостью, в которых генеративный ИИ перестает быть экспериментом и начинает проявляться в показателях эффективности.
В этой статье мы собрали четыре проекта, реализованных Flexa Cloud на AWS с использованием OLX, Gimba, Britânia и FEBRABAN . Для каждого из них мы описываем сложность задачи, предпринятые действия и измеренные результаты. В заключение мы объясняем, что общего у этих случаев и как применить полученные знания в вашей компании.
Краткое содержание: Результаты применения генеративного ИИ в 4 компаниях
| О компании | Desafio | Результаты применения генеративного ИИ |
|---|---|---|
| OLX | Медленная и неполная публикация объявлений. | Публикация до в 3 раз быстрееболее 5,5 миллионов рекламных объявлений |
| Гимба | Ручная регистрация товара в каталоге | Время на один товар На 84% нижеот 13 до 2 минут |
| Британия | Перегруженная внутренняя служба поддержки | 30 40% до% из так называемых повседневных задач, решаемых помощницей Таней. |
| ФЕВРАБАН | Цель – помочь миллионам людей справиться с долгами. | Чат-бот, обученный с помощью 15 лет данных Мой карман в курсе последних новостей |
OLX: объявления публикуются до 3 раз быстрее.
На OLX узкое место находилось в верхней части воронки продаж. Любой, кто хотел что-то продать, должен был заполнить несколько полей в объявлении, и многие либо сдавались, либо размещали объявления с неполной информацией. Это ухудшало опыт покупателя и снижало качество платформы.
Решением стал инструмент генеративного искусственного интеллекта , который автоматически заполняет объявление на основе информации, уже предоставленной продавцом. Результат: скорость размещения объявлений увеличилась до 3 раз , инструментом пользуются около 250 000 человек ежедневно, с его помощью создано более 5,5 миллионов объявлений , а в некоторых категориях заполнено до 10% больше полей.
Этим решением уже ежедневно пользуются около 250 000 человек, и оно позволило разместить более 5,5 миллионов рекламных объявлений.
Марсело Вендлинг, технический директор OLX Group.
Полная статья о проекте OLX была опубликована на сайте TI Inside.
Gimba: Регистрация продукта на Amazon Bedrock на 84% быстрее.
В компании Gimba, дистрибьюторе офисных товаров и B2B-ритейлере, проблема заключалась в регистрации продукции. Каждый новый товар требовал ручного описания, атрибутов и стандартизации, что задерживало внесение товара в каталог и приводило к появлению противоречивой информации.
Благодаря генеративному ИИ на Amazon Bedrock , каталог теперь автоматически генерируется и проверяется командой. Время обработки каждого товара сократилось на 84% , с 13 до 2 минут . Данные каталога стали более согласованными, что также улучшило органический рейтинг в поисковой выдаче, и прогнозируется увеличение объема поисковых запросов на 10%.
Компания Gimba полностью переработала процесс регистрации продукции, сократив время регистрации каждого товара на 84%, с 13 минут до всего 2 минут.
Даниэль Арруда, технический директор Gimba.
Подробности содержатся в тематическом исследовании Gimba и в тематическом исследовании, опубликованном AWS.
Britannia: Виртуальный помощник решает до 40% ИТ-запросов.
В компании Britânia внутренняя служба поддержки получала большое количество простых звонков, таких как вопросы о доступе, процедурах и рекомендациях. ИТ-команда тратила значительную часть дня на рутинные задачи и почти не имела времени на проблемы, действительно требующие вмешательства специалиста.
Решением стала Таня , виртуальный ассистент с генеративным ИИ, созданный на AWS и интегрированный непосредственно в систему обработки заявок. Сегодня она обрабатывает от 30% до 40% ежедневных заявок , консультирует сотрудников и передает команде специалистов только то, что требует анализа. Проект был реализован одновременно с переходом в облако, что обеспечило масштабируемость, снижение затрат и улучшение управления.
Это решение уже обрабатывает примерно 30-40% ежедневных звонков, автоматизируя простые задачи поддержки, правильно направляя сотрудников и напрямую интегрируясь с нашей системой управления звонками.
Пауло Бебер, старший архитектор программного обеспечения и специалист по искусственному интеллекту в Britânia
ФЕВРАБАН: Meu Bolso em Dia («Мой карман в порядке») предоставляет консультации людям, имеющим задолженность, в больших масштабах.
Программа финансового образования FEBRABAN « Meu Bolso em Dia » столкнулась с проблемой масштабирования: необходимо было помочь миллионам бразильцев разобраться с долгами и неплатежами, не жертвуя при этом точностью информации.
В программу был добавлен чат-бот с генеративным искусственным интеллектом от AWS, созданный на основе данных, накопленных за 15 лет . Пользователь общается с ним простым языком и получает рекомендации по решению своей проблемы, при этом ответы соответствуют официальному контенту программы.
Чат-бот, созданный на основе 15-летнего опыта работы с программным обеспечением, помогает людям решать проблемы с задолженностью и просрочками платежей с помощью простого и интуитивно понятного интерфейса.
Рауль Морейра, председатель Banco Original и член правления FEBRABAN.
Что общего у этих историй успеха в области генеративного искусственного интеллекта?
Эти четыре проекта относятся к разным секторам, но следуют одной и той же схеме. Из них можно извлечь пять ценных уроков для любой компании:
- Они начали с процесса, включающего в себя объем и повторение. Регистрация, реклама, звонки и обслуживание клиентов. Именно здесь генеративный ИИ обеспечивает быстрые и легко измеримые результаты.
- Они определили метрику еще до начала работы. Минуты на единицу товара, процент обработанных звонков, скорость публикации. Без показателей невозможно доказать окупаемость инвестиций.
- Они позаботились о данных. Качество ответа зависит от качества основы. В Meu Bolso em Dia мы занимаемся организацией контента уже 15 лет.
- Они интегрировали их в уже существующие системы. Таня взаимодействует с системой обработки звонков, а регистрация в Gimba пополняет каталог. Искусственный интеллект стал частью процесса, а не отдельным инструментом.
- Они осуществляли государственное управление с самого начала. Безопасность, контроль доступа к данным и, при необходимости, проверка человеком. Именно это отличает пилотную программу от успешного результата. Понимание рисков... Искусственный интеллект без управления.
Как внедрить генеративный ИИ в производство в вашей компании.
Для воспроизведения этих результатов большинство компаний сталкиваются с одной и той же проблемой: им не хватает команды, которая понимает бизнес, владеет архитектурой ИИ на AWS и может расставлять приоритеты в нужных инициативах. Именно поэтому в Flexa Cloud существует Центр передового опыта (CoE) в области гиперавтоматизации и управляемого ИИ.
Центр передового опыта (CoE) организует все идеи компании в области ИИ в единую очередь, расставляет приоритеты на основе ожидаемой отдачи, разрабатывает решения на AWS и измеряет влияние каждой реализации. На практике это тот же метод, что и в описанных выше случаях, только команда опытных специалистов выступает в качестве продолжения вашей деятельности.
- Почему компании внедряют Центры передового опыта в области искусственного интеллекта?
- Искусственный интеллект: как эта технология меняет операционную деятельность.
- Другие случаи: Индра на рынке свободной энергии e Компания Bravante добилась значительных успехов в выводе из эксплуатации морских шельфов.
Часто задаваемые вопросы о генеративном искусственном интеллекте в компаниях
Приведите несколько примеров успешных проектов в области генеративного искусственного интеллекта в Бразилии.
OLX, которая публикует объявления в 3 раза быстрее благодаря автозаполнению; Gimba, которая сократила время регистрации товаров на 84% с помощью Amazon Bedrock; Britânia, чей виртуальный помощник обрабатывает от 30% до 40% запросов в службу ИТ-поддержки; и FEBRABAN с чат-ботом для программы Meu Bolso em Dia.
В каких процессах генеративный ИИ обеспечивает более быстрые результаты?
В процессах с большим объемом и повторяющимися операциями, таких как регистрация продукции, создание контента, внутреннее обслуживание клиентов и поддержка клиентов, экономия времени заметна и легко измерима.
Как измерить рентабельность инвестиций в проект генеративного искусственного интеллекта?
Определение показателей до начала проекта, таких как время выполнения задачи, объем обработанных данных, процент решенных запросов на обслуживание или стоимость операции, и сравнение их с предыдущей ситуацией после внедрения.
Как запустить проект генеративного ИИ на AWS?
Выберите высокоэффективный процесс, определите показатели успеха, подготовьте данные и с самого начала постройте систему с учетом принципов управления. Центр передового опыта в области ИИ, такой как центр передового опыта Flexa Cloud, помогает расставлять приоритеты в инициативах и внедрять их в производство.
Хотите добиться результатов, подобных тем, что демонстрируют OLX и Gimba?
Запланируйте бесплатную диагностику с командой Flexa Cloud CoE. Мы определим, где генеративный ИИ может принести реальную пользу вашей компании, и как внедрить его в производство с управлением на платформе AWS.
