Ольга Шкряба: «ИИ уже не отдельный сервис, а полноценный участник бизнес-процессов»
В России создали нейросеть, которая «очеловечивает» тексты
Ольга Шкряба, основатель текстового ИИ-сервиса ReText.AI, уверена: искусственный интеллект скоро станет полноценным сотрудником в бизнесе. Если в компании копятся неразобранные обращения, постоянно не хватает текстового и видеоконтента, а люди тратят часы на одни и те же задачи – пора автоматизироваться. Компании, которые сделали ИИ полноценным участником процессов, уже в выигрыше.
Человеческим языком
– Ольга, с чего начинался ReText.AI и какие у него функции сегодня?
– Мы заметили, что большинство инструментов для работы с текстом – это обычные синонимайзеры: они заменяют слова, но не умеют действительно перефразировать текст.
Мы решили попробовать создать нейросеть, которая перепишет текст, сохраняя смысл, меняя формулировки и структуру. ReText.AI изначально был нацелен именно на точечную работу с текстами, и сегодня не пытается быть универсальной нейросетью «для всего». Но умеет не только писать, но и проверяет грамматику, объясняет правила, может переписывать тексты, а также выполнять разные аналитические и статистические задачи с текстами. Это не только генерация, но и анализ.
– Вы анонсировали функцию «очеловечивания текста», которая убирает шаблонные фразы и «машинность». Как это работает?
– На первый взгляд это действительно звучит немного парадоксально – нейросеть, которая делает текст более «человеческим». Но на практике это просто ответ на новую ситуацию. Сейчас очень много текстов генерируется ИИ, и они часто выглядят довольно шаблонно. Функция «очеловечивания» помогает убрать эту шаблонность, сделать язык более естественным и разнообразным.
– Где уже применяется нейросеть?
– Небольшие e-commerce проекты используют ReText.AI для подготовки карточек товаров и текстов для сайтов. Это позволяет сильно ускорить работу с контентом и сократить расходы на копирайтинг.
В последнее время мы видим ещё один интересный запрос – проверку текстов на использование ИИ. Наш AI-детектор начали активно использовать в образовательной среде, медиа и маркетинговых агентствах. Редакции проверяют тексты перед публикацией, а образовательные проекты – работы студентов. Мы также видим интерес со стороны компаний, которые хотят понимать, какой контент создаётся сотрудниками самостоятельно, а какой – с помощью нейросетей.
Иногда продукт начинают использовать и в довольно неожиданных сценариях – например, при проверке заявок, резюме или пользовательского контента на платформах.
Ждут результата
– Что ждут от таких нейросетей участники рынка?
– Сейчас практически все компании хотят внедрить ИИ. Но проблема в том, что многие не до конца понимают, как это сделать, не сломав существующие процессы. Поэтому работа часто состоит не только в том, чтобы предоставить API, но и в том, чтобы помочь компаниям правильно встроить ИИ в их инфраструктуру.
– Какие главные цифровые тренды на российском рынке вы можете отметить?
– Первый – массовая автоматизация рутинных задач с помощью ИИ. Второй – рост интереса к инструментам проверки контента и выявления дипфейков. И третий – интеграция ИИ прямо в рабочие процессы компаний, а не использование его как отдельного сервиса.
Пора ИИ учиться
– В школах уже вводится курс по ИИ. Насколько это своевременно?
– Важно со школы учить не просто пользоваться нейросетями, а пониманию, как они работают: что такое данные, модели, ошибки и ограничения алгоритмов. Самое важное – это критическое мышление и умение формулировать задачи. Мне кажется, в целом должен измениться сам подход к обучению.
Исторически образование было во многом построено на запоминании больших объёмов информации. Сейчас это становится менее актуально. Гораздо важнее становится умение работать с данными, анализировать их и правильно использовать инструменты, включая ИИ.
– Какой совет вы, как руководитель инженерной команды, дадите старшекласснику, который стоит перед выбором, куда пойти в IT? И есть ли там место девушкам?
– Не пытайтесь угадать самую модную технологию. Лучше сосредоточиться на фундаменте: математике, алгоритмах, работе с данными и программировании. Технологии меняются довольно быстро, а базовые знания остаются полезными всегда. Мне всегда было интересно разбираться в том, как что-то работает и можно ли сделать это лучше.
Как девушка я не чувствовала серьёзных препятствий. Возможно, где-то присутствует некоторая предвзятость, но в IT всё довольно быстро решается результатами. Когда у тебя есть проекты и опыт, это обычно снимает большинство вопросов.
