Британское правительство провело трёхмесячное тестирование ИИ-помощника Microsoft M365 Copilot и не выявило заметного роста производительности чиновников. Хотя выполнение некоторых задач ускорилось, другие стали только труднее из-за низкого качества предоставляемых ИИ материалов, сообщает The Register. Впрочем, тестирование проводилось почти год назад, за прошедшее время ИИ-помощник должен был «поумнеть».

Департамент бизнеса и торговли Великобритании (Department for Business and Trade) получил 1 тыс. лицензий на использование соответствующего Copilot с октября по декабрь 2024 года. Большую часть лицензий разобрали добровольцы, 30 % участников отобрали случайным образом. Около 300 испытуемых дали согласие на анализ своих данных. Выяснилось, что 72 % пользователей были «удовлетворены» или «очень удовлетворены» работой ИИ-помощника и не особенно обрадовались, когда тест завершился. Тем не менее, реальный рост производительности оказался неоднозначным.

Около ⅔ участников эксперимента использовали Microsoft 365 Copilot не менее раза в неделю, 30 % — не реже раза в день. В Великобритании стоимость ежемесячной подписки составляет от £4,90 до £18,10 за пользователя, так что в масштабах государственной машины затраты могут быть значительными.

Источник изображения: Департамент бизнеса и торговли Великобритании

При этом в среднем на одного пользователя приходилось всего 72 взаимодействия с Copilot за 63 рабочих дня, т.е. примерно по 1,14/день. Чаще всего Copilot использовали в Word, Teams и Outlook, значительно реже — в PowerPoint и Excel, а реже всего — в Loop и OneNote. Три самых популярных задания: расшифровка или подведение итогов встречи, написание электронных писем и создание резюме записей. Именно эти задачи и вызвали «удовлетворение». Реже всего Copilot просили составить расписание, проверить программный код и сгенерировать изображение.

Время, затраченное на выполнение задачи с помощью Copilot, регистрировалось и сравнивалось со временем выполнения сотрудниками задач вручную. Оказалось, пользователи M365 Copilot составляли сводки отчётов и писали электронные письма быстрее, качественнее и точнее, чем те, кто не пользовался ботом. Но, например, экономия времени при написании e-mail была крайне незначительной. Анализ данных в Excel выполнялся ботом медленнее и с худшим качеством и точностью, чем вручную. Слайды PowerPoint создавались в среднем на 7 мин. быстрее, но качество и точность были хуже, а результаты приходилось исправлять вручную.

Источник изображения: Департамент бизнеса и торговли Великобритании

По словам участников эксперимента, рутинные административные задачи эффективнее выполнять с помощью Microsoft 365 Copilot, высвобождая время на более важные задачи. Некоторые другие участники эксперимента сообщили, что использовали сэкономленное время для посещения обучающих занятий или прогулок в обеденный перерыв. Но всё это не означает, что ИИ-помощник действительно повысил производительность работы чиновников, хотя сама Microsoft при продвижении Copilot делает упор именно на экономию времени.

Кроме того, 22 % участников отметили наличие «галлюцинаций» у ИИ-помощники, 43 % их не заметили, ещё 11 % не смогли уверенно сказать, были ли «галлюцинации» во время тестирования, а остальные отмолчались. При этом отношение со стороны коллег к пользователям Copilot тоже были неоднозначным — некоторые отнеслись к участникам эксперимента с некоторой степенью «прохладцы». До принятия окончательного решения о массовом внедрении Microsoft 365 Copilot Департамент проведёт анализ экологических издержек и расчёт соотношения цены и качества сервиса.

«Базис», крупнейший российский разработчик решений для управления динамической ИТ-инфраструктурой, внедрил нейросетевые технологии в бизнес-процессы, связанные с реагированием на инциденты и технической поддержкой продуктов. Использование генеративного искусственного интеллекта позволило на 20–50 % уменьшить затраты времени на рутинные операции, а скорость выполнения связанных с ними задач выросла до 6 раз. В результате эффективность труда выросла, а заказчики компании получили более качественный и оперативный сервис.

Разработанные специалистами «Базиса» решения базируются на открытых языковых моделях, способных понимать естественный язык, анализировать большие объёмы технической документации и генерировать программный код. Они интегрированы в существующие рабочие процессы компании и функционируют как цифровые помощники, берущие на себя рутинные операции. Работа нейросети — в том числе её обучение и применение (инференс) — организована в изолированном защищённом контуре. Все инструменты размещены внутри собственной инфраструктуры компании — такой подход обеспечивает полный контроль над данными и исключает риски, связанные с использованием внешних сервисов.

Ключевые результаты внедрения

Сокращение времени реакции на инциденты.

Время, которое ответственный инженер тратил на организацию работы в случае инцидента, сократилось на 70 %. Если раньше ему приходилось вручную формировать рабочие группы, создавать коммуникационные каналы и готовить первичную информацию о проблеме, то после внедрения нейросетевых технологий эти процессы были автоматизированы. В результате все необходимые специалисты в максимально короткий срок получают структурированную информацию об инциденте и могут немедленно приступать к его устранению, что критически важно для обеспечения бесперебойной работы сервисов.

В планах есть дальнейшее развитие этого направления: на цифрового помощника будет возложен учёт и контроль процесса решения инцидента, ведение его хронологии, он будет «участвовать» в обсуждении и анализе логов, подготовке черновика отчёта и ретроспективы по инциденту.

Мгновенный поиск информации.

На базе нейросети создан интеллектуальный помощник (цифровой техлид), который мгновенно находит ответы в корпоративной базе знаний и предоставляет готовые решения. Система анализирует запросы пользователей, находит релевантную информацию среди сотен технических документов и формирует точные ответы с конкретными инструкциями. Особенно важно, что помощник успешно обрабатывает запросы даже при нечётких формулировках, понимая суть проблемы и предлагая оптимальные пути решения. Он также предоставляет пользователю процесс размышления и список ссылок на использованную для генерации ответа документацию. Это позволяет специалисту заметить нюансы, которые помощник мог упустить, или прийти к более глубокому пониманию проблемы.

Источник изображения: «Базис»

Ускорение разработки скриптов и тестов.

Рутинные задачи по написанию несложного кода, которые раньше отнимали часы работы квалифицированных специалистов, теперь выполняются за 10–15 минут. Производительность при решении этих задач выросла в 3–4 раза. Нейросеть взяла на себя написание скриптов, создание тестов и анализ существующих решений.

«Внедрение нейросетевых технологий стало логичным шагом в развитии нашей компании. Мы не просто следуем технологическим трендам — мы создаём практические инструменты, которые реально повышают эффективность работы. И за последние полгода мы добились значительных результатов, в том числе благодаря коллегам из "Публичного облака" РТК-ЦОД, которые помогли нам с организацией инфраструктуры. Постепенно мы переходим от простой автоматизации рутинных задач и подготовки документации к интеграции нейросетевых технологий с другими нашими системами и процессами. Это позволит повысить эффективность нашей работы и, как следствие, обеспечить нашим заказчикам более оперативный и качественный сервис», — отметил Денис Романов, директор департамента Professional services компании «Базис». 

Yandex B2B Tech создала «Нейроаналитика», ИИ-агента, предназначенного для аналитики и визуализации данных. Отмечается, что агент снизит нагрузку на сотрудников-аналитиков и позволит ускорить формирование отчётов, а также проверку бизнес-гипотез в среднем на 30 %. Внешние компании получат доступ к первому варианту агента в сентябре 2025 года. Доступ к новой версии Yandex DataLens с ИИ-агентом будет предоставляться как в облаке, так и в формате on-premise.

В пресс-службе компании сообщают, что с помощью нового инструмента можно будет искать инсайты и делать выводы, основанные на информации, отображённой в виде таблиц и графиков. Кроме того, ИИ-агент поможет формировать и редактировать «сложные визуализации» полученной информации.

Агент «Нейроаналитик» будет встроен в интерфейс Yandex DataLens в виде чата и будет поддерживать обращения к нейросети на естественном языке — для того, чтобы перестроить визуализацию или, например, изменить расчётную формулу. ИИ-модель по запросу скорректирует соответствующие параметры.

Будущее BI-платформы (Business Intelligence), предназначенной для сбора, анализа, визуализации и интерпретации данных с целью поддержки принятия бизнес-решений в компании видят в развитии новых функций на базе ИИ. Отмечается, что с такими функциями аналитика станет доступнее для разных позиций в компаниях.

Источник изображения: Miguelangel Miquelena/unsplash.com

Первыми доступ к «Нейроаналитику» получили сотрудники подразделений «Яндекса». Только за первые две недели работы инструмент протестирован 4 тыс. человек. Отмечается, что ПО будет полезно как аналитикам, так и всем, кто работает с большими массивами информации. Кроме того, аналитика пригодится и в личных проектах — для анализа рынка акций или даже изучения динамики цен на товары в маркетплейсе.

В основе «Нейроаналитика» лежат технологии Yandex Cloud AI Studio. На платформе доступны новейшие генеративные нейросети «Яндекса», ИИ-модели синтеза и распознавания речи, а также актуальные LLM и VLM на open source основе. Товарный знак «Яндекс Нейроаналитик» уже зарегистрирован «Роспатентом».

Провайдер Cloud.ru анонсировал запуск умного ассистента «Клаудия» в публичном облаке Cloud.ru Evolution.

Помощник «Клаудия» построен на базе генеративного искусственного интеллекта и в настоящий момент доступен в режиме Public Preview. Инструмент помогает управлять облачными ресурсами и инфраструктурой, выполняя конкретные действия. С его помощью можно упростить подбор облачных сервисов под задачи пользователя, самостоятельно развернуть виртуальные машины, взаимодействовать с консолью в режиме Co-pilot, а также настроить опции мониторинга и рассылки оповещений.

ИИ-ассистент знает все особенности, архитектуру и технические возможности платформы Cloud.ru Evolution. Благодаря ему разработчики стартапов и pet-проектов без глубокого опыта в IT Ops и облачных технологиях, а также администраторы, техлиды, DevOps и SRE-инженеры смогут передать часть рутинных операций искусственному интеллекту, ускорить запуск новых проектов и высвободить время для стратегических и архитектурных задач.

Источник изображений: cloud.ru/ai-assistant

В числе основных сценариев применения ИИ-помощника провайдер Cloud.ru перечисляет следующие: создание базовой инфраструктуры в облаке (подбор конфигурации, помощь в создании SSH-ключа и развёртывание виртуальной машины); подбор персонализированных рекомендаций по решениям Cloud.ru Evolution, которые лучше всего соответствуют бизнес-задачам пользователей; визуализация производительности и настройка уведомлений от ресурсов облака Cloud.ru Evolution; подсказки команд для работы в консоли виртуальных машин в режиме Co-pilot; консультирование по техническим вопросам с использованием документации облачных сервисов. «Клаудия» не хранит конфиденциальную информацию и не имеет доступа к учётным данным пользователя.

Облачный провайдер DigitalOcean представил платформу GenAI, которая позволяет использовать базовые модели от сторонних поставщиков для создания и развёртывания агентов ИИ за считанные минуты без необходимости глубоких знаний в области ИИ или машинного обучения. Как сообщает DigitalOcean, интуитивно понятная работа в GenAI позволяет клиентам вне зависимости от уровня подготовки настраивать агентов с доступом к надёжным конвейерам данных и многоагентным командам.

DigitalOcean GenAI позволяет компаниям создавать чат-боты на основе базовых моделей сторонних поставщиков (Anthropic, Meta✴, Mistral и др.) для анализа документов, семантического поиска, создания изображений и т.д. Платформа создана так, чтобы быть независимой от фреймворков. Платформа упрощает и создание агентов, специфичных для конкретных вариантов использования, привнося контекстные данные в базовые LLM.

Клиенты смогут не только извлекать неструктурированные данные из файлов, но и структурированные данные из баз данных или обращаясь к API, чтобы дополнять подсказки и задействовать Retrieval Augmented Generation (RAG), обеспечивая агентам доступ к точной и актуальной информации. С помощью вызываемых функций можно дописать кастомный код, чтобы расширить возможности своего агента.

Источник изображения: DigitalOcean

Встроенные ограничители (guardrails) позволяют повысить достоверность ответов агента, помогая отфильтровывать неправильные или ненадлежащие результаты. А возможность частных подключений и наличие готового интерфейса для чат-ботов упрощают запуск этих агентов на веб-сайте клиента. В будущем появится возможность обращаться к источникам данным по URL, поддержка конвейеров AgentOps и CI/CD, тонкая настройка моделей и многое другое.

Облачная платформа VK Cloud объявила о внедрении так называемого «Верховного архитектора мультиоблака» — консультанта на основе ИИ, отвечающего за мгновенную техническую поддержку. Этот помощник в виде бота Telegram работает в круглосуточном режиме.

Отмечается, что ассистент обучен на масштабной базе знаний по продуктам VK Cloud объёмом более 6000 документов по 600 разделам. Помощник выполнен на базе LLM с RAG. При обучении консультанта были задействованы такие ИИ-технологии, как HyDE — для точного сопоставления запроса с документами, Router — для выбора наиболее подходящего направления поиска и Reranker — для дополнительной проверки и сортировки найденных ответов. Помощник работает только с публичной документацией и не имеет доступа к внутренним системам VK Cloud.

Ассистент готов помочь с любыми вопросами, связанными с работой облачной платформы VK Cloud. Задавать вопросы можно в произвольной форме, а в ответ он напишет подробные инструкции, скрипты, манифесты Terraform. Система постоянно обновляется с учетом изменений в сервисах и документации VK Cloud.

Источник изображения: VK Cloud

Среди преимуществ ИИ-бота названы глубокое понимание контекста, помощь в любое время дня и ночи, а также быстрые ответы, на генерацию которых требуются считаные секунды. Если консультант не сможет оперативно помочь, пользователь может обратиться в традиционную службу техподдержки. Фактически, как заявляет VK Cloud, это личный помощник разработчика и DevOps-инженера.

Недавно представленный Amazon чат-бот Amazon Q страдает характерными для этого типа решений «галлюцинациями» и допускает утечки конфиденциальных данных, сообщает Platformer. Пользователям превью-версии стали доступны данные о местоположении ЦОД компании, непубличных дисконтных программах и ещё не представленных функциях.

Инцидент получил статус утечки уровня 2. Это означает, что он оказался достаточно серьёзен, чтобы привлечь специалистов к его устранению ночью и работе в течение выходных. Проблемы Q весьма некстати проявились тогда, когда Amazon пытается отвоевать себе место на рынке ИИ-ассистентов. Пионерами здесь стали Microsoft, Google и некоторые стартапы. В сентябре компания объявила о намерении инвестировать $4 млрд в стартап Anthropic, а на этой неделе, наконец, представила собственный чат-бот Q.

В ответ на сообщения о проблемах Q в компании заявили, что некоторые сотрудники действительно обмениваются отзывами по внутренним каналам, но нет свидетельств того, что в материалах обратной связи упоминаются случаи явной утечки данных. Позже компания ещё раз подчеркнула, что Amazon Q не допускал утечек конфиденциальной информации. При этом в компании уточняют, что обратная связь только приветствуется, поскольку поможет лучше настроить поведение ИИ-ассистента. Однако внутренние документы компании, утекшие в Сеть, свидетельствуют об обратном — Q выдавал вводящие в заблуждение или же потенциально опасные ответы, например, касающиеся вопросов безопасности.

Источник изображения: John Schnobrich/unsplash.com

До сих пор Amazon тщательно скрывает местоположение ЦОД из своего огромного парка, включающего как собственные объекты, так и арендованные мощности. В 2018 году WikiLeaks обнародовала внутреннюю документацию IT-гиганта, включающую сведения о координатах дата-центров компании по состоянию на 2015 год. С тех пор расположение ЦОД раскрывалось только в документах о планируемом строительстве, но точных сведений о местонахождении всех площадок компании данных нет до сих пор. В последнем отчёте K-10, AWS уведомила, что на конец 2022 года компания владела по всему миру ЦОД общей площадью более 1,4 млн м² и арендует ещё более 1,6 млн м².

Компания Amazon Web Services представила интеллектуального ассистента Amazon Q на базе генеративного ИИ, предназначенного для помощи корпоративным клиентам. Поначалу Amazon Q будет использоваться для нужд разработчиков и поддержки IT-команд. Amazon Q уже доступен в виде превью, причем многие функции бесплатны. В дальнейшем AWS будет брать по $20/мес. за каждого пользователя, а версия с дополнительными функциями для ИТ-специалистов будет стоить $25/мес.

«Amazon Q может помочь вам получать быстрые и актуальные ответы на насущные вопросы, решать проблемы, генерировать контент и предпринимать действия, используя данные и опыт, найденные в информационных репозиториях, коде и корпоративных системах вашей компании», — сообщил гендиректор Amazon. Глава AWS считает, что Amazon Q реформирует множество видов деятельности. ИИ-помощник разработан с учётом 17-летнего опыта работы самой AWS и поначалу будет доступен именно внутри экосистемы AWS.

Хотя Amazon Q в первую очередь нацелен на разработчиков и ИТ-специалистов, компания планирует в конечном итоге распространить его возможности на весь корпоративный сегмент. Подобно другим ИИ-помощникам он сможет подключаться к различным источникам данных, отвечать на вопросы и составлять резюме, а также предоставлять экспертные сведения или помощь на основе внутренней информации компании. Это потенциально может сделать его конкурентом ChatGPT Enterprise от OpenAI, Copilot for 365 от Microsoft и Duet AI for Workspace от Google.

Источник изображения: AWS

Специалисты смогут получить доступ Amazon Q из консоли AWS. Q расскажет, как использовать сервисы, какие API доступны, к каким сервисам можно подключиться и как они взаимодействуют между собой. Пользователь сможет создавать запросы на естественном языке, а Q подготовит экспертный ответ со ссылками и цитатами. Так, в EC2-консоли Amazon Q даст совет, какой тип инстанса лучше всего подходит для размещения определённого типа приложений в зависимости в зависимости от потребностей клиента. А если возникла проблема с сетью, у Q можно напрямую спросить: «Почему я не могу подключиться по SSH к своему инстансу?». В этом случае помощник подключит его к сетевому анализатору, чтобы устранить неполадки с соединением.

AWS интегрировала ИИ-ассистента в поддерживаемые IDE вместе с ИИ-инструментом Amazon CodeWhisperer, так что с Q можно пообщаться непосредственно во время разработки. Например, Amazon Q может разобрать и описать исходный код незнакомого проекта или же в диалоговом режиме в Amazon CodeCatalyst поможет создать новый код, опираясь на описание необходимой функциональности и учитывая лучшие практики, а также имеющуюся кодовую базу и бизнес-сведения. Наконец, функция Amazon Q Transformation, доступная в виде превью для IntelliJ IDEA и Visual Studio Code, позволит автоматизировать обновление кода приложений с Java 8 и 11 до версии 17. А вскоре Q научится преобразовывать .NET-приложения для Windows в кросс-платформенные.