Как работать с популярными нейросетями для анализа данных, в чем нельзя им доверять и какие инсайты можно получить, работая с ИИ, — на примерах демонстрирует Денис Алексеев, эксперт по цифровому маркетингу и веб-аналитике
Крупнейшие технологические гиганты Alphabet, Amazon, Apple фиксируют рост акций и прибыли после внедрения решений на базе ИИ. При этом общий тренд на демократизацию технологий не позволяет большим корпорациям закрепить за собой исключительное право на использование нейросетей. Amazon, например, недавно запустил бесплатные образовательные бизнес-курсы по генеративному искусственному интеллекту. А эксперты Gartner предсказывают, что к 2026 году более 80% компаний в мире будут использовать технологии генеративного ИИ. Для сравнения: в начале 2023 года таких компаний насчитывалось всего 5%.
По мере развития нейросетей открывается все больше возможностей для работы с данными. Уже сегодня предприниматели могут получить качественные выводы и рекомендации без привлечения в штат аналитиков и без внедрения дорогостоящих решений.
Ниже мы собрали несколько аналитических экспериментов с популярными генеративными ИИ. Каждый из них можно повторить на собственных данных — и получить пару ценных инсайтов.
Как Bard анализирует изображения
Представим, что система аналитики, установленная в компании, подготовила график. Наша задача — разобраться, чем этот график полезен бизнесу, какие выводы мы можем из него сделать. Можно для этого использовать Bard — бот с ИИ от компании Google. Достаточно сделать скриншот графика и попросить бота объяснить, что на нем изображено.
