Фото пресс-службы Сбера

Нейросетевая модель Сбера GigaChat помогает быстрее принимать управленческие решения. О своем эксперименте в этой области рассказал первый заместитель председателя правления Сбербанка Александр Ведяхин в интервью Reuters.

       ？GigaChat, так же как любая большая языковая модель, хорош тем, что там можно создавать агентов. Это по сути набор текстовых описаний на русском языке, их загружаешь в модель, и на основе этих описаний тебе выдается соответствующий ответ, – пояснил он. – Например, в формате: ты журналист, имеющий определенный опыт, и сейчас ты берешь интервью у Дональда Трампа. Можно спросить у нейросети, какой бы вопрос ты сформулировал Трампу, будучи конкретным журналистом？.

       ？В моем случае я сам, руками, с помощью IT-коллег, которые программировали на Python, запрограммировал агента на себя, своих прямых подчиненных, это примерно час времени заняло, загрузил туда огромный документ на 75 страниц про маркетинг и каждому задал вопрос – что из этого документа вам будет интересно, что нужно внедрять в ваше направление? Одновременно я разослал документ своим коллегам и потом сравнил результаты？, – рассказал Александр Ведяхин.

       ？По времени обработки документа, даже с учетом написания и программирования агентов, это было все равно быстрее, чем если вся моя команда читала бы этот документ. А здесь я затратил полтора часа, IT-коллеги еще полтора часа, итого 3 часа, – поделился Александр Ведяхин. – При этом ответы агентов и моих коллег были сопоставимы. Вот такой явный пример, когда даже в менеджменте искусственный интеллект успешно применяется. И я не использовал каких-то специальных навыков программирования, это был достаточно понятный промпт-инжиниринг？.