Воркшоп по генеративному ИИ: обучили 60 сотрудников, помогли придумать и проверить 40 идей по оптимизации процессов
Искусственный интеллект — не джинн, он не исполняет желания, если его просто потереть. Он решает задачи, если научиться правильно с ним обращаться: формулировать запросы, задавать ограничения, направлять и грамотно кормить его данными.
Мы заботимся о данных клиента и всегда соблюдаем NDA. Название компании выдумано, а все совпадения случайны
О клиенте
Компания, входящая в топ-5 крупнейших фармкомпаний мира, собирается открыть собственную ИИ-лабораторию и пришла к нам, чтобы повысить экспертизу сотрудников. Мы помогли провести погружение в работу с искусственным интеллектом для встраивания его в бизнес-процессы
Сейчас расскажем, к чему это привело
Шаг 1 — определили потребности и цели
Компания готовится к масштабному внедрению ИИ-продуктов в свои процессы, поэтому основная цель — научить сотрудников эффективно работать с искусственным интеллектом:
Понимать, как устроен и как работает искусственный интеллект
Оценивать риски и предвидеть результаты ИИ-проектов
Искать поставщиков ИИ-решений
Генерировать идеи по применению ИИ для решения задач
Использовать языковые модели в ежедневной работе
Мы показывали сотрудникам возможности ИИ в целом и языковых моделей в частности, а затем преимущества от их использования на конкретных примерах. Поэтому процесс обучения продолжился и после воркшопа — каждый захотел научиться тратить меньше времени на свои задачи
Шаг 2 — выбрали технологии и инструменты
После оценки текущих и перспективных потребностей мы сравнивали GigaChat, Gemini и другие модели, но выбрали ChatGPT. Про Yandex GPT тоже рассказывали, потому что Яндекс ведет деятельность в России
С ним легко работать
Он выигрывает у других моделей в точности работы по всем тестам на практических задачах
Помогает пользователям составлять эффективные запросы
Легко обрабатывает большие объемы вводных данных
Наглядно демонстрирует все возможности искусственного интеллекта новичкам
Он сейчас в авангарде, развивается быстрее остальных, легко кастомизируется, дополняется плагинами и не создает проблем новичкам:
Есть дополнительные функции: GPTs и ассистенты
У модели есть встроенный function calling, интерпретатор кода и поиск по базе знаний
Для продвинутых пользователей он тоже интересен: мы рассказывали, как использовать RAG, мультиагентные архитектуры и Crew AI
С помощью RAG в компании могут обучать модель на основе собственных баз знаний. Благодаря Crew AI можно для обработки сложных запросов использовать сразу несколько ИИ-агентов, каждый из которых будет принимать участие в рамках своей уникальной роли
Недавно рассказывали об особенностях работы с RAG-системами на вебинаре на Ютубе и Рутубе
Шаг 3 — разработали решение
Разработали курс по знакомству с ChatGPT, решению с его помощью задач и подготовили материалы по машинному обучению и метрикам оценки проектов
Обзор ИИ-продуктов
Что такое LLM-модель и какие задачи она решает
Какими бывают LLM-модели
Основы промпт-инжиниринга
Подключение собственных баз знаний
Разобрали, как вести ИИ-проекты и изучили возможности генеративных моделей через следующие блоки тренинга:
Затем мы составили с помощью сотрудников список задач для отработки на практике
В конце провели практические занятия, где на реальных кейсах показали, как работать с генеративными языковыми моделями:
Создание рекламных креативов
Написание SEO-статей
Анализ результатов кастдева и исследований
Подготовка сторителлинга для презентаций
Разрешение конфликтных ситуаций
Составление планов развития талантов
Все справились: каждый сотрудник, прошедший обучение, нашел в своей рутине процессы, которые можно оптимизировать с помощью искусственного интеллекта
Результаты
Обучение прошли более 60 сотрудников компании. После воркшопа эти сотрудники компании запустили в обсуждение для реализации более 10 решений, идеи для которых были сгенерированы во время обучения. По результатам обучения 100% участников оставили положительные отзывы
Свяжитесь с нами
Соцсети
Если у вас остались вопросы, напишите нам или оставьте заявку, и мы поможем с вашим вопросом
Связаться
© 2024 GenAI Lab
Политика Конфиденциальности