Генеративні моделі штучного інтелекту як ефективний інструмент для оптимізації бізнес-процесів

Автор(и)

Ключові слова:

штучний інтелект (ШІ), промптинг, чат-бот, бізнес-процес, чат-бот GPT, ефективність, оптимізація бізнес-процесів

Анотація

Нині багато галузей прагнуть автоматизувати певні види робіт за допомогою інтелектуальних машин, тому штучний інтелект широко використовують у різних сферах, включно з управлінням бізнесом. Чат-боти, зокрема створені на базі моделі GPT (Generative Pre-trained Transformer), набувають популярності як ефективний інструмент для спілкування з клієнтами та управління завданнями. У статті розглянуто сутність штучного інтелекту, зокрема поняття генеративної моделі штучного інтелекту. Окреслено роль штучного інтелекту як сучасного інструменту для розв’язання багатьох питань.
Оскільки в процесі формування запитів – промптингу – виникають деякі проблеми, їх потрібно вирішити для досягнення максимальної продуктивності менеджерів. Дослідження й формування ефективного промптингу в чат-ботах (зокрема GPT) для управління бізнес-процесами стає одним із ключових завдань. Досягнення в галузі штучного інтелекту та машинного навчання дають змогу розширити можливості цього інструменту для підвищення продуктивності менеджерів усіх ланок управління.
У статті проаналізовано основні принципи промптингу та проблеми, які можуть виникати. Авторки провели низку експериментів із різними методами промптингу й оцінили їхню ефективність у реальних умовах для вирішення різних управлінських завдань. Визначено основні елементи й типи промптингу для максимально ефективної взаємодії та оптимізації вирішення сучасних управлінських завдань. Ключовими чинниками для отримання найкращих результатів є гнучкість і адаптація промпту до конкретного завдання. Сформовано рекомендації щодо ефективного промпт-інжинірингу в генеративних моделях штучного інтелекту для оптимізації бізнес-процесів. На підставі проведеного дослідження запропоновано підходи до підвищення ефективності використання штучного інтелекту в управлінні бізнес-процесами компаній та організацій.

Біографії авторів

Аліна Іваненко, Національний університет «Києво-Могилянська академія»

Іваненко Аліна Олександрівна – магістр ОНП «Маркетинг» кафедри маркетингу та управління бізнесом Національного університету «Києво-Могилянська академія»

a.ivanenko@ukma.edu.ua

Катерина Пічик, Національний університет «Києво-Могилянська академія»

Пічик Катерина Валеріївна – кандидатка економічних наук, доцентка, завідувачка кафедри маркетингу та управління бізнесом Національного університету «Києво-Могилянська академія»

pichykkv@ukma.edu.ua

Посилання

  1. Ai Lab Projector. “Research on the Use of AI in Ukrainian Companies, March 2023.” https://prjctr.com/library/video/shtuchnij-intelekt-ta-dizajn-doslidzhennya.
  2. Balani, Navveen. “The Journey of a Prompt: Lifecycle in Generative AI Systems through Prompt Engineering.” Juny 20, 2023. https://www.linkedin.com/pulse/journey-prompt-lifecycle-generative-ai-systems-through-navveen-balani/
  3. Cabinet of Ministers of Ukraine. On approval of the Concept of the development of artificial intelligence in Ukraine. Order 1556-p. December 2, 2020. https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/1556-2020-%D1%80#Text [in Ukrainian].
  4. Collins Dictionary. “The acceleration of AI and other 2023 trends.” November 1, 2023. https://blog.collinsdictionary.com/language-lovers/the-acceleration-of-ai-and-other-2023-trends/
  5. DAIR.AI. Prompt Engineering Guide. https://www.promptingguide.ai.
  6. Fintechnews Switzerland. “Stanford: Fintech Maintains Position as Third Biggest AI Investment Focus Area – Fintech Schweiz Digital Finance News – FintechNewsCH. Fintech Schweiz Digital Finance News – FintechNewsCH.” April 25, 2023. Accessed November 16, 2023. https://fintechnews.ch/aifintech/stanfordfintech-maintains-position-as-third-biggest-ai-investment-focus-rea/59671/
  7. Glybovets, Mykola, and Oleksii Oletsky. Artificial Intelligence Systems. http://kist.ntu.edu.ua/textPhD/ArtificIntell.pdf [in Ukrainian].
  8. Intelligence A. Introducing the Neo Revolutionary Thought User Interface (TUI). Independently Published, 2017.
  9. McKinsey & Company. “The state of AI in 2023: Generative AI’s breakout year.” August 2023. https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai-in-2023-generative-ais-breakout-year#/
  10. PwC. Sizing the prize. What’s the real value of AI for your business and how can you capitalise? 2020. https://www.pwc.com/gx/en/issues/analytics/assets/pwc-ai-analysis-sizing-the-prize-report.pdf.
  11. Reilly, Athena, Joe Depa, and Greg Douglass. AI: Built to Scale: From experimental to exponential. Accessed November 16, 2023. https://www.accenture.com/content/dam/accenture/final/a-commigration/custom/_acnmedia/thought-leadership-assets/pdf-2/Accenture-Built-to-ScalePDF-Report.pdf#zoom=50.
  12. Skopenko, Nataliіa, Iryna Yevseyeva-Severyna, and Olga Kyrychenko. “The Impact of Artificial Intelligence Technologies on Business Efficiency.” Internauka. Series: Economic Sciences 11 (2022). https://doi.org/10.25313/2520-2294-2022-11-8425 [in Ukrainian].
  13. Slovo i Dilo. “Artificial Intelligence in Ukraine: In Which Sectors is AI Implementation Planned.” May 6, 2021. https://www.slovoidilo.ua/2021/05/06/infografika/suspilstvo/shtuchnyj-intelekt-ukrayini-yakyx-haluzyaxplanuyut-zastosovuvaty-shi [in Ukrainian].
  14. Turing, A. M. “Computing Machinery and Intelligence.” Mind 59, no. 236 (1950): 433–60.

##submission.downloads##

Опубліковано

2024-02-05

Як цитувати

Іваненко, Аліна, і Катерина Пічик. 2024. «Генеративні моделі штучного інтелекту як ефективний інструмент для оптимізації бізнес-процесів». Empirio 1 (1):112-21. https://empirio.ukma.edu.ua/article/view/298115.

Номер

Розділ

МЕНЕДЖМЕНТ. ОСВІТНІЙ МЕНЕДЖМЕНТ