Обзор Инструментов ИИ: От Текстов до Кода
Искусственный интеллект — это не только чат-боты. Сегодня модели пишут тексты и код, создают изображения, музыку и видео, собирают презентации и помогают учиться по вашим материалам. В этом кратком обзоре — карта территории. В следующих уроках мы подробно разберем каждый класс инструментов с примерами и готовыми промптами.
1. Текстовые модели (LLM) — «Мозг операции»
Самый универсальный инструмент в банке. Это ваш персональный ассистент, аналитик и копирайтер.
Что умеют:
Писать и редактировать: письма клиентам, пресс-релизы, ТЗ для разработчиков, саммари встреч.
Анализировать документы: сравнивать условия договоров, искать риски в отчетах, переводить финансовую терминологию на понятный язык.
Планировать: составлять чек-листы для онбординга, roadmaps проектов.
Кодить: писать SQL-запросы, скрипты для Excel/Google Sheets, исправлять ошибки в коде.
Ключевые особенности:
Мультимодальность: видят не только текст, но и сканы документов, графики в отчетах.
Инструменты: могут использовать калькулятор для точных расчетов или искать свежие курсы валют в интернете.
Память: помнят контекст диалога (но в пределах лимита окна контекста).
Примеры: ChatGPT, Claude, Gemini, DeepSeek (хорош для кода), Qwen.
Когда использовать: "Холодный старт" любого текста, анализ больших PDF-отчетов, быстрый поиск информации, написание макросов.
Ограничения и Безопасность LLM могут "галлюцинировать" — придумывать факты и цифры. Всегда проверяйте суммы, ставки и фамилии. Критично: Никогда не загружайте в публичные нейросети (ChatGPT, Claude и др.) чувствительные банковские данные (ПДн клиентов, коммерческую тайну), если у вас нет корпоративной подписки с защитой данных (Enterprise). Помните кейс Samsung, когда инженеры слили код в чат-бот.
2. Генерация изображений — «Визуал»
Что умеют:
Маркетинг: баннеры для соцсетей, иллюстрации к статьям в блоге банка.
Дизайн: мокапы мобильных приложений, концепты мерча, логотипы для внутренних проектов.
Редактирование: убрать лишний объект с фото офиса, расширить фон для презентации.
Примеры: Midjourney, Stable Diffusion, DALL-E 3, Kandinsky (Сбер).
Когда использовать: Когда нужен уникальный вижуал без покупки стоковых фото, для быстрых концептов.
Ограничения: Текст на картинках (надписи) часто генерируется с ошибками. Руки и детали людей могут быть искажены.
3. Генерация музыки — «Звук и атмосфера»
Что умеют:
Фоновая музыка для корпоративных роликов.
Джинглы для внутренней рекламы или подкастов банка.
Примеры: Suno, Udio, Stable Audio.
Когда использовать: Озвучка обучающих видео, поздравлений, презентаций.
Ограничения: Проверяйте лицензию — не все генерации можно использовать в коммерческих целях (рекламе).
4. Генерация видео — «Оживление контента»
Что умеют:
Аватары: создание виртуального спикера из текста (для обучающих роликов по продуктам).
Анимация: оживление логотипа или статичного баннера.
Монтаж: автоматическая нарезка длинных видеовстреч на короткие клипы.
Примеры: HeyGen (аватары), Runway, Pika, Kling.
Когда использовать: Быстрое создание видеоинструкций, оживление презентаций, контент для соцсетей.
Ограничения: Сложная физика движений пока дается с трудом.
5. Презентации — «Оформление и структура»
Что умеют:
Создавать структуру презентации по теме (например "Отчет по кредитному портфелю за Q3").
Генерировать дизайн слайдов и подбирать картинки.
Примеры: Gamma, Tome, Beautiful.ai, Copilot в PowerPoint.
Когда использовать: Когда нужно быстро собрать "скелет" выступления или красиво оформить идею.
Ограничения: Дизайн часто требует ручной доработки под фирменный стиль банка.
6. Код и интерфейсы — «Разработка для всех»
Что умеют:
Помощь IT: автодополнение кода, написание юнит-тестов, документации.
Помощь аналитикам: написание SQL-запросов к базам данных, скриптов Python для анализа данных.
Прототипы: генерация веб-страниц по скриншоту наброска на салфетке.
Примеры: GitHub Copilot, Cursor, v0 (от Vercel).
Когда использовать: Ускорение разработки (на 30-50%), создание внутренних дэшбордов.
7. Обучение — «ИИ поверх своих материалов»
Что умеют:
(RAG) Отвечать на вопросы по базе знаний банка: "Как открыть счет для ИП?", "Какие условия по ипотеке?".
Создавать тесты и квизы для обучения сотрудников.
Примеры: NotebookLM (Google), кастомные GPT.
Когда использовать: Онбординг новых сотрудников, быстрый поиск по регламентам.
Как выбрать инструмент (быстрый чек-лист):
Цель: Текст, Картинка, Код или Видео?
Данные: Есть ли там конфиденциальная информация? (Если да — используем только закрытые корпоративные контуры или обезличиваем данные).
Сложность: Нужен быстрый черновик или финальный продукт? (ИИ идеален для черновиков).
Лицензия: Можно ли использовать результат в коммерции?
Мини-словарь:
LLM (Large Language Model): Большая языковая модель (текстовый ИИ).
Промпт (Prompt): Текстовый запрос к нейросети.
Галлюцинация: Когда ИИ уверенно пишет неправду.
RAG (Retrieval-Augmented Generation): Технология, когда ИИ ищет ответ в ваших документах, а не выдумывает.
Что дальше: В следующем уроке мы разберем конкретные сценарии для разных ролей в банке: от юриста до маркетолога.
Last updated