“Бути серед першопрохідців, впроваджуючи технології ШІ в операційні процеси та діяльність компанії, — не легко, але воно того варте. З чого ми починали? Стимулювали команду подавати свої ідеї щодо застосування штучного інтелекту в роботі, проводили навчання, підтримували, створили окремі гілки чатів для обміну цікавими знахідками ШІ-інструментів. Коли “прокладаєш нові доріжки”, витрачаєш на це час та ресурси, в результаті отримуєш “клад” унікальних можливостей, які підійдуть під потреби саме вашого бізнесу” — вважає Іван Векірчик, співзасновник KNESS, якого часто запрошують на різноманітні заходи у ролі експерта з питань впровадження технологій ШІ у бізнес.
Нещодавно у рамках семінару «Глобальні тренди й штучний інтелект» в Академії КМЕФ наш спікер ділився досвідом групи компаній KNESS з лідерами бізнесу, державного управління та громадського сектору.
Ключові думки з виступу:
- Команда KNESS використовує ШІ у своїх продуктах вже досить давно: система прогнозування PV.Forecast, програмний модуль PV. Predictive Maintenance, що інтегрований в комплекс PV.SCADA та інші розробки на базі нейромереж від нашого RnD.
- За допомогою ШІ можна розширити спектр своїх продуктів та покращити якість послуг, наприклад, завдяки власним програмним рішенням на основі нейромереж.
- Впроваджуючи ШІ в операційну діяльність, можна оптимізувати час на виконання рутинних завдань до 40%, а ще — повністю автоматизувати бізнес-процеси, де це можливо.
- Для впровадження новітніх інструментів на основі ШІ варто оцінити весь спектр можливостей нейромереж. До прикладу, ми наразі тестуємо “новинки” від Microsoft та Google, зокрема продукти Microsoft Copilot (Microsoft 365) та Duet AI, а ще — отримали реліф на реалізацію власних проєктів з ШІ на ресурсах Azure.
- Стиль спілкування штучного інтелекту сьогодні стає все більш емпатичним: сьогодні нейромережа вдало підбирає потрібні нам слова підтримки та заохочення.
- Освоєння технологій ШІ потребує часу, тому керівництво повинно підтримувати й цінувати тих працівників, які вивчають нові інструменти на базі ШІ, щоб бути ще більш ефективними у своїй роботі.
ШІ — робочий інструмент команди KNESS
Для виконання щоденних рутинних задач наша команда вже використовує інструменти ШІ для створення інформаційних продуктів, для моніторингу та аналітики, у документообігу, комунікаціях та програмуванні. В планах — запуск внутрішнього навчання команди щодо опанування інструментів ШІ за відповідними напрямами, спеціалізацією та з врахуванням індивідуальних запитів.
На етапах розробки та тестувань у KNESS є кілька проєктів на базі ШІ, які невдовзі будуть втілені в життя, зокрема: програмний продукт для автоматичного формування комерційних пропозицій з реалізації СЕС, проєкт з первинного пошуку та відбору кандидатів, “Кібернаставник” — помічник з інформаційної безпеки, що буде інтегрований в корпоративний бот тощо.
Наведені нижче приклади — це власні рішення на основі нейромереж, які вже досить давно використовуються в окремих бізнес-напрямах нашої компанії.
Кейс 1: система прогнозування генерації ВДЕ із використанням ШІ — PV. Forecast
Комплекс математичних та статистичних моделей у поєднанні зі штучним інтелектом — основа системи прогнозування генерації ВДЕ PV. Forecast. Це програмне рішення є одним із найбільш точних на ринку ВДЕ. Однією із переваг нашого рішення є те, що нейромережа навчається на даних конкретного енергооб’єкта з урахуванням його особливостей і як результат – видає близький до точного результат прогнозування на різні часові горизонти.
Наразі даною системою користується понад 160 об’єктів генерації.
Кейс 2: програмний модуль з автоматичного аналізу роботи обладнання на СЕС — PV. Predictive Maintenance
Predictive Maintenance — програмний модуль на основі нейромереж, який з високою точністю інформує про факт виходу з ладу обладнання та запобігає можливим втратам генерації СЕС. Яким чином? Програма здійснює автоматичний щоденний аналіз обладнання на пошук втрат генерації та виконує відповідну сигналізацію за допомогою зручних для технічного персоналу каналів сповіщення.
Програмний модуль є частиною програмно-апаратного комплексу PV. SCADA. Завдяки цьому додатковому функціоналу, диспетчера щоденно можуть переглядати дані щодо технічного стану обладнання та за необхідності давати команду технічній службі усунути технічне порушення. Розроблена система понад 2 роки використовується нашою сервісною компанією при обслуговуванні більше сотні СЕС загальною потужністю 1,44 ГВт.
Кейс 3: ШІ у KNESSBOT
KNESSBOT — наш корпоративний телеграм-бот, який виконує функцію помічника для кожного співробітника KNESS. KNESSBOT має інтеграцію з Azure OpenAI Service, зокрема мовною моделлю GPT 4 Turbo та з моделлю для генерації зображень DALL-E-3.
Завдяки цьому наша команда має ще більше помічних інструментів та можливостей:
- аналіз та переклад документів
- оформлення відпусток або відряджень в електронному форматі за 10-60 секунд
- пошук контактів колег та іншої інформації про компанію у базі знань
- створення заявки у підтримку
- генерація та аналіз зображення
“У сприятливому середовищі ідеї перетворюються в інноваційні рішення. У цьому ми переконалися на власному досвіді. Тож продовжуємо розвиватися й шукати, тестувати, розробляти новітні рішення для досягнення поставлених цілей. Використовувати щось нове, змінюватись, навчатися, імплементувати в повсякденне життя інновації — це важливо для розвитку будь-якого бізнесу” — підсумував Іван Векірчик.
