BigDataFuture

#datingА тепер хвилюватись настав час для TinderLLM щодня проникають у все нові сфери нашого життя - вони змінюють наш підхід до виконання звичних задач. Ми більше не користуємось сервісами для перекладу. Кількість запитань на легендарному Stack Overflow впала у майже 10 разів з часу появи ChatGPT… На черзі дейтинг. Known, стартап з Сан Франциско, побудував свій дейтинговий застосунок навколо голосового AI-онбордингу. Новий користувач розповідає про себе і свої вподобання AI у вигляді звичайної розмови → AI аналізує відповіді, підбирає пари → користувач може задати AI стосовно них уточнювальні запитання → метч.Facebook (і не тільки він один) років 5-10 тому вже намагався прогнозувати ідеальні пари на основі даних та алгоритмів, проте нічого з цього не вийшло. А от у Known - схоже, що вийде! Адже LLM надають ті можливості, яких алгоритми 5-10 років тому не мали.1. Середня онбординг-розмова з AI від Known триває 26 хвилин. Це величезний об’єм даних, який на порядок перевищує той, що знає про користувача Tinder. Більше даних - вища точність рекомендаційних алгоритмів.2. Важливий не лише об’єм даних, але й їх природа. Користувач ніколи не напише в свій профіль на Tinder те, чим готовий поділитися з AI в розмові. А зазвичай - це найважливіша інформація для правильного метчу.3. AI може аналізувати не лише те, що користувач каже, а ще й як. І, часто, те, як ми кажемо - говорить про нас набагато більше, ніж те, що ми кажемо. А це все додаткові дані для аналізу. Чорне дзеркало свого часу передбачувало можливість, що алгоритми будуть допомагати нам обирати ідеальних партнерів - LLM нас до такої реальності наблизили.

#ai_from_inside - історії про те, як ми будуємо AI-рішення в ArtellenceЩе одна сфера, в якій LLM змінюють правила гриОстанні місяці ми активно працювали над масштабним релізом. Реліз зробили - час повернутися до активної комунікації.Корупція в тендерах - одна з головних проблем України. Під час процедури комплаєнсу учасників, перевірка відбувається на основі даних з держреєстрів. А вони містять лише невелику частину інформації, яка може вказувати на потенційні корупційні зв’язки та інші ризики. Ще 1-2 роки тому принципово змінити цей підхід було б складно. Проте технології LLM розвиваються з такою швидкістю, що сьогодні - це реальність!Ідея. Корупція, з технічної точки зору - це зв’язки між компаніями чи людьми, яких не повинно було б існувати. І, якщо доповнити держреєстри інформацією з соцмереж та інших відкритих джерел - ймовірність знаходження таких прихованих зв’язків сильно підвищується.LLM. Знаючи цифрові сутності, якими представлена компанія: її сторінки в соцмережах, пов’язані профілі - побудувати зв’язки з іншими компаніями - задача вирішена. Проте до сьогодні була проблема - як же скласти вичерпний перелік таких цифрових сутностей? Компанія може мати багато брендів, неофіційні сторінки, велику кількість пов’язаних людей, з яких лише одиниці зазначені в держреєстрах… Часто назви компаній майже ідентичні. Знаєте скільки в Україні компаній з назвою Омега? Сотні! Визначити які з цифрових сутностей належать саме потрібній умовній Омезі - ані людина, ані класичні алгоритми машинного навчання були б не в силах. Проте сьогодні LLM можуть вирішити цю задачу з точністю понад 95%! І все завдяки величезним знанням про контекст, якими ніхто, окрім них, не володіє. А з кожною новою версією LLM, об’єм їх знань та вміння ці знання застосовувати - тільки зростає.

👏 Перша компанія успішно завершила тестування у межах SandboxArtellence стала першою компанією, що пройшла повний цикл тестування продукту в межах Sandbox — експериментального простору, створеного Мінцифрою та Українським фондом стартапів, для компаній, які працюють зі ШІ та блокчейн технологіями.Як працює Artellence? Компанія створює технології штучного інтелекту, які допомагають обробляти та аналізувати великі обсяги даних з відкритих джерел. Ці рішення належать до сфери OSINT (Open Source Intelligence) — розвідки на основі відкритих даних. Команда розробила власну систему розпізнавання облич, побудувала NLP алгоритми для аналізу змісту текстів, створила моделі структурування великих неоднорідних даних і застосувала ці навички для вивчення величезного обсягу даних з відкритих джерел.🟦 Sandbox, як безпечний простір, де інновації можуть розвиватися під пильним наглядом експертів, дала Artellence змогу протестувати продукт і отримати комплексну підтримку — від технічної експертизи та юридичної оцінки до бізнес-консультацій. Попереду — нові компанії, нові кейси та нові інсайти.📲 Подавайте заявку на участь у Sandbox за посиланням.

Ми в Artellence щодня працюємо на перетині безпеки та технологій. І бачимо скільки викликів постають перед бізнесом сьогодні, а технології та AI зокрема, відкривають як нові можливості, так і загрози.Саме тому разом із партнерами організовуємо конференцію Безпека бізнесу в епоху війни та штучного інтелекту. На конференції, ми зберемо тісне коло зацікавлених – керівників служб безпеки, власників бізнесу, аналітиків і технологічних експертів. Разом обговоримо:- Поточні безпекові виклики, прогнози розвитку ситуації та як ефективно готуватися до змін- Використання корпоративної розвідки та новітніх технологій у сфері безпеки- Антикорупційні розслідування та комплаєнс у бізнесі в еру AIArtellence звичайно теж поділиться експертизою, співвласниця, Олена Степура, долучиться до дискусійної панелі Корпоративна розвідка: сучасні технології та можливості та проведе воркшоп, де поділиться практичними кейсами використання AI у сфері корпоративної безпеки.Деталі та програма: https://corporatesecurity.in.ua

#AIemployee #GenAI ChatGPT → AI-агент → AI-співробітник2023. Це був рік ChatGPT. Штучний інтелект виконував окремі завдання, працюючи із текстами, фото, аудіо, табличною інформацією. Чутки про те, що штучний інтелект замінить людей, на той час були лише чутками. 2024. Став роком популяризації AI-агентів. AI-маркетолог, AI-сейлз, AI-аналітик… Штучний інтелект почав комбінувати різні моделі та можливості для виконання груп завдань. Наприклад, AI-сейлз вже міг виконувати значну частину роботи сейлза-людини: шукати лідів, заносити інформацію в CRM, підтримувати листування та відповідати на дзвінки. Чутки про заміну людей потрохи переставали бути лише чутками. 2025. Стане роком AI-співробітників. Це вже не фантастика! Це вже реальність! У світі десятки компаній розробляють AI-працівників. Їх ключова відмінність від AI-агентів - вихід за рамки виконання окремих завдань та фокусування на сферах відповідальності. З AI-співробітником ви можете спілкуватися як із реальним віддаленим колегою у Slack: ставити питання, завдання, а за необхідності - він напише вам першим. Він інтегрований із внутрішніми системами компанії (Google services, CRM, Notion) і сам віднайде в них інформацію, необхідну для виконання задач. А ще буде відслідковувати поточний стан своєї сфери відповідальності та приймати відповідні рішення. На перший погляд, від джуніор-спеціаліста нічим не відрізняється. Хоча ні, відрізняється. Майже миттєвою швидкістю виконання задач й у 100 разів нижчою вартістю!Інтеграція AI-працівників в наше життя вже почалася. А обмежена вона виключно нашою швидкістю сприйняття інновацій. Інтернетом та смартфонами ми також почали користуватись не одразу, проте зараз своє життя без них уявити вже не можемо. На черзі - наші нові AI-колеги.