Основные выводы экспертов о росте генеративного ИИ в создании и локализации контента

Updated September 22, 2023
Klyuchevye insajty eksperty generativnyj ai sozdanie kontenta lokalizatsiya - Smartcat blog
Smartcat covers all your language needs with AI translation, AI content generation and AI human workflows.

Smartcat недавно провела онлайн-презентацию нашего нового продукта — Smartcat AI Content Generator. В мероприятии приняли участие более 500 профессионалов из сферы перевода, обучения и развития, маркетинга и других отраслей. Если вы пропустили это событие, вы можете посмотреть запись мероприятия.

В ходе этого мероприятия мы углубились в некоторые из самых актуальных тем в области создания и перевода контента, изучив замечательные возможности искусственного интеллекта Smartcat. Наша уважаемая группа экспертов, в которую вошли Дэвид Келли, генеральный директор Learning Guild; Майк Капут, коммерческий директор Marketing AI Institute; Ласло Варга, старший консультант Nimdzi Insights; и Игорь Афанасьев, директор по продуктам Smartcat, провела стимулирующую дискуссию. Эта группа экспертов пролила свет на то, как искусственный интеллект может революционизировать создание контента, перевод и многое другое.

Майк Капут – Преобразующая роль искусственного интеллекта в сфере маркетинга

Майк Капут, директор по контенту в Marketing AI Institute, поделился несколькими ключевыми наблюдениями о состоянии ИИ в маркетинге. В своих комментариях он подчеркнул продолжающуюся эволюцию внедрения ИИ в сфере маркетинга, отметив растущий интерес со стороны руководства и практиков к использованию технологий ИИ для улучшения маркетинговых результатов:

Мы все еще находимся на ранних этапах внедрения

Среднестатистический маркетолог все еще находится на ранней стадии внедрения технологий искусственного интеллекта. Многие компании пытаются понять практическое применение и окупаемость инвестиций (ROI) в искусственный интеллект в своих маркетинговых усилиях.

В отрасли происходит смена мышления

Генеральные директора и директора по маркетингу все чаще проявляют интерес к изучению возможностей крупных языковых моделей и генеративного ИИ, что знаменует собой поворотный момент в отношении отрасли к ИИ.

Принятие варьируется в зависимости от роли

В этом процессе активно участвуют как руководители, так и рядовые сотрудники. Согласно недавнему опросу, проведенному Marketing AI Institute, около 98 % руководителей и специалистов в области маркетинга в той или иной степени используют инструменты искусственного интеллекта. Это внедрение охватывает всю организационную иерархию: руководители интегрируют ИИ в рабочие процессы, а специалисты проводят собственные эксперименты.

Существует два типа внедрения: снизу вверх и сверху вниз.

Внедрение ИИ в маркетинг не ограничивается ни нисходящим, ни восходящим подходами; оно происходит одновременно в обоих направлениях. Руководители активно ищут способы включить ИИ в свои стратегии, а отдельные сотрудники самостоятельно экспериментируют с инструментами ИИ. Цель состоит в том, чтобы эти два подхода сблизились и привели к разработке формальных стратегий, процессов, политик и руководящих принципов в области ИИ внутри организаций.

Ласло Варга – Оценка настоящего и будущего искусственного интеллекта в локализации и языковой индустрии

Ласло Варга, ведущий консультант Nimdzi Insights, компании, занимающейся исследованиями и консалтингом в области локализации и языковой индустрии, подчеркнул осторожный, но исследовательский подход языковой индустрии к крупным языковым моделям, уделяя особое внимание пониманию их потенциальных преимуществ и применения за пределами перевода.

Медленное разрушение всей языковой индустрии

Несмотря на значительный интерес к крупным языковым моделям, в языковой индустрии пока не наблюдается таких же радикальных изменений, как в других секторах. Это связано с тем, что многие крупные языковые модели являются инструментами общего назначения, а не специально разработанными для конкретных приложений.

Неопределенность в отношении рентабельности инвестиций и эффективности сохраняется

В настоящее время сохраняется неопределенность в отношении рентабельности инвестиций (ROI) и реальной эффективности крупных языковых моделей, аналогично первоначальному скептицизму в отношении машинного перевода, который с тех пор достиг зрелости.

Примеры использования LLM в языковой индустрии

Основным случаем использования крупных языковых моделей в языковой индустрии является перевод. Однако Ласло подчеркнул, что крупные языковые модели обладают дополнительными возможностями, выходящими за рамки перевода, которые не следует упускать из виду. Эти возможности изучаются и тестируются различными организациями.

Мы находимся на этапе тестирования и проверки.

Многие организации в настоящее время находятся на этапе тестирования, пытаясь определить практичность и качество использования крупных языковых моделей. Непредсказуемость, присущая моделям искусственного интеллекта, представляет собой проблему для обеспечения стабильного качества.

Учиться на успехе других

Ласло подчеркнул интерес отрасли к изучению опыта других компаний в области использования крупных языковых моделей, стремясь понять их потенциальные возможности и преимущества.

Дэвид Келли – Изучение проблем и возможностей искусственного интеллекта в области обучения и развития

Генеральный директор Learning Guild Дэвид Келли подчеркнул текущий подход к инновациям в области обучения и развития, основанный на принципе «снизу вверх», уникальные вызовы, с которыми сталкивается эта сфера из-за восприятия ее как затратной, акцент на повышение эффективности и потенциал влияния «сверху вниз» на будущие изменения в практиках обучения и развития.

В сфере обучения и развития преобладает подход «снизу вверх»

Дэвид подчеркнул, что в сфере обучения и развития персонала наблюдается подход «снизу вверх» к внедрению новых технологий и практик. Это означает, что сотрудники организаций берут на себя инициативу по экспериментированию с новыми инструментами и подходами в области обучения и развития персонала.

Бросая вызов представлениям о L&D

Он отметил значительную проблему, с которой сталкивается отдел обучения и развития в отличие от отдела маркетинга. В то время как маркетинг часто рассматривается как способствующий продажам продукции, отдел обучения и развития в большинстве организаций обычно считается центром затрат. Следовательно, отдел обучения и развития должен сосредоточиться на повышении эффективности, чтобы продемонстрировать свою ценность. Один из способов достичь этого — продемонстрировать, как искусственный интеллект может улучшить ключевые показатели эффективности корпоративного обучения, такие как затраты на разработку курсов, уровень вовлеченности сотрудников в обучение и текучесть кадров.

Отрасль обучения и развития персонала должна сосредоточиться на повышении эффективности

По словам Дэвида, основное внимание в области обучения и развития уделяется повышению эффективности процессов обучения и развития. Ожидается, что эта тенденция будет усиливаться по мере того, как специалисты в области обучения и развития будут искать способы оптимизации своей деятельности.

Вскоре начнется влияние сверху вниз

Дэвид предполагает, что в будущем давление в отношении эффективности и инноваций в сфере обучения и развития будет исходить от высшего руководства организаций, включая генеральных директоров. По мере того как внедрение новых методов и технологий в сфере обучения и развития станет более нормальным явлением, высшее руководство, вероятно, будет искать способы повысить эффективность своих подразделений по обучению и развитию.

Посмотрите официальный запуск генератора контента Smartcat AI и послушайте увлекательную дискуссию экспертов, которые поделятся своими знаниями.

Закажите 30-минутную индивидуальную демонстрацию, чтобы увидеть генератор контента на базе искусственного интеллекта в действии.

💌

Подписывайтесь на нашу новостную рассылку

Электронная почта *