Применение нейросетевых технологий в креативных индустриях вполне способно дать мощный импульс российской экономике, нарастив их вклад в ВВП на 2,3 трлн рублей. К такому выводу пришли аналитики онлайн-школ XYZ и Bang Bang Education. По итогам проведенного исследования выяснилось, что ИИ может автоматизировать до 23% типичных задач в креативных профессиях. Тем не менее, по данным, только 43% специалистов действительно применяют нейросети.
Причем в основном это их личный выбор. К тому же, использование ИИ редко приводит к существенному росту бизнес-показателей.
Основные функции ИИ в этой сфере ограничены созданием картинок, различной работой над текстом. Но применяют его также и для генерации концепций, создания программного кода, а также поиска данных. Как показало исследование, освободившееся благодаря автоматизации время 44% работников тратят на саморазвитие, 29% — на основную работу, а 9% — погружаются в сторонние проекты. При этом 18% респондентов признались, что свободное время предпочитают посвятить отдыху.
Машинное обучение, отметим, кардинально трансформирует бизнес-процессы, позволяя компаниям повысить скорость и точность выполнения задач, особенно рутинных и трудоемких. Алгоритмы машинного обучения анализируют огромные массивы данных в реальном времени, автоматизируя процессы, такие как модерация контента, обработка заказов и персонализированные рекомендации для клиентов. Это не только сокращает затраты на рабочую силу, но и улучшает качество решений, минимизируя человеческий фактор. Благодаря машинному обучению компании могут глубже понимать поведение своих клиентов, предугадывать их потребности и предлагать более точные решения, что повышает общую конкурентоспособность и создает условия для быстрого роста.
Основные функции ИИ в этой сфере ограничены созданием картинок, различной работой над текстом. Но применяют его также и для генерации концепций, создания программного кода, а также поиска данных. Как показало исследование, освободившееся благодаря автоматизации время 44% работников тратят на саморазвитие, 29% — на основную работу, а 9% — погружаются в сторонние проекты. При этом 18% респондентов признались, что свободное время предпочитают посвятить отдыху.
Машинное обучение, отметим, кардинально трансформирует бизнес-процессы, позволяя компаниям повысить скорость и точность выполнения задач, особенно рутинных и трудоемких. Алгоритмы машинного обучения анализируют огромные массивы данных в реальном времени, автоматизируя процессы, такие как модерация контента, обработка заказов и персонализированные рекомендации для клиентов. Это не только сокращает затраты на рабочую силу, но и улучшает качество решений, минимизируя человеческий фактор. Благодаря машинному обучению компании могут глубже понимать поведение своих клиентов, предугадывать их потребности и предлагать более точные решения, что повышает общую конкурентоспособность и создает условия для быстрого роста.
