Еще недавно для того, чтобы внедрить искусственный интеллект в компании, нужно было либо нанимать ML-специалиста/специалистов, либо заказывать решение "под ключ", либо искать проверенных консультантов. И при этом риск того, что по итогу ML в компании окажется ненужным (задачу можно было решить проще без ML или от ML у владельцев/управляющих/менеджеров были слишком завышенные ожидания) оставался слишком высок в пересчете на затраты в рамках исследований. Далеко не каждый бизнес мог позволить себе такие затраты. А попробовать ИИ ведь хочется. Тренды, хайп, "а чего это у конкурентов уже есть, а у меня нет?", поиск точек роста и так далее. У меня даже несколько знакомых предпринимателей переквалифицировались в ML и около-ML инженеров, чтобы лучше разобраться в том, что происходит. Естественно, раз есть интерес и спрос, будут появляться решения, с помощью которых можно без серьезных специальных знаний попробовать новые подходы для решения бизнес-задач. Одним из самых зарекомендовавших себя способов внедрения больших языковых моделей стали RAG-системы, когда в контекст модели подмешивается информация из документов компании и ответы становятся более точными и основанными на новых данных, которые модель не могла видеть ранее. Здесь LLM выступает сначала как переводчик человеческого запроса в запрос к векторной базе, полученной на основе базы знаний компании, а затем, как анализатор поисковой выдачи, чтобы сформировать конечный ответ на человеческом языке. Конечно, можно вооружиться питоном, взять какой-нибудь LangChain или другие фреймворки для построения подобных систем и написать все самому. Но, повторюсь, это вряд ли под силу любому бизнесу, особенно, никак не связанному с IT. И тогда можно смотреть в сторону "конструкторов", где через инструменты с графическим интерфейсом можно создавать пайплайны под свои задачи. Вот такой инструмент (AI Assistant API) сейчас запустил Yandex Cloud и под капотом там их последние модели на выбор. Пока с помощью таких пайплайнов можно улучшать тексты, готовить учебные материалы для сотрудников, автоматизировать ответы техподдержки на частые вопросы и так далее. Но, думаю, постепенно это все будет развиваться в сложных и довольно умных агентов, которые смогут упростить бизнес-рутину.