К основному содержимому
#BookCube

Как корпорации тратят деньги на AI?

#BookCube

The Information подготовили отчёт по тратам крупнейших компаний на генеративные модели. В основном это, конечно, ллм-ки, но некоторые еще генерят картинки для креативов🥴.

Сама таблица не очень удобная, поэтому я прогнал её через LLM, чтобы распределить по группам для наглядности:

  • AT&T: Customer service chatbot
  • Doordash: Customer support/contact center chatbot, voice ordering, menu, and search optimization
  • Duolingo: Generating lessons, audio, and chatbot for conversational practice
  • Elastic: Sales, marketing, and information retrieval internal tools
  • Expedia: Customer-facing chatbot, internal tools
  • Fidelity: Generating emails to customers and other materials
  • Freshworks: Customer service chatbot, employee HR chatbot, document summaries
  • G42: Customer-facing chatbots for healthcare, financial services, and energy sectors
  • H&R Block: Customer-facing chatbot in tax software
  • Ikea: Customer-facing chatbot on the website
  • Klarna: Customer service chatbot and HR software
  • Intuit: Chatbot and customer service features
  • Mercedes Benz: Call center automation
  • Oscar Insurance: Customer-facing chatbot in insurance claim software
  • Radisson Hotels: Customer service assistant for managing bookings
  • Snap: Chatbot
  • Stripe: Customer service chatbot and fraud detection
  • Suzuki: Employee chatbot apps
  • T-Mobile: Customer support chatbot
  • Uber: Customer support and internal HR tools
  • Volkswagen: Voice assistant in vehicles, employee-facing tools
  • Coca-Cola: Generating marketing materials and AI assistants for employees
  • Autodesk: Support, code generation, and sales
  • IPG: Content generation and employee-facing chatbot
  • Walmart: Curating personalized shopping lists, generative AI-powered search, assistant app
  • Wayfair: Code generation
  • Wendy’s: Generating suggested orders for customers
  • Morgan Stanley: Information retrieval for wealth management
  • Pfizer: Search documents by voice command and chatbot
  • Toyota: Information retrieval and coding assistants for employees
  • Volvo: Streamlining invoice and claims document processing
  • Zoom: Meeting summarization
  • Goldman Sachs: Code generation, document search, summarization
  • ServiceNow: Generating sales emails and code generation
  • GitLab: Code generation
  • Notion: Summarization and text generation
  • Fidelity: Emails to customers and other materials
  • Salesforce: Chatbots and summarization for sales and HR Самое интересное — это, вероятно, голосовой помощник в машине от Volkswagen и забавный комментарий по поводу Pfizer (ещё помните их по ковиду?). Последние используют голосового помощника для поиска документов (никто больше голосом не работает), за исключением учеников Duolingo. У зеленой совы, кстати, неплохо вышло интегрировать LLM в свой продукт.

Остальные сценарии использования довольно банальны: саммари, особенно для HR; дебильные costumer-support чат-боты (кстати, кто-то ими вообще пользуется?); корпоративные подписки на ChatGPT, Клод или Gemini для оптимизации работы сотрудников и генерация писем. Ничего примечательного. Однако всё же интересно, как каждая конкретная компания использует LLM в своей работе.

И, наконец, счёт среди топовых моделей таков: OpenAI — 43
Gemini — 19
Anthropic — 12

Я даже немного удивлён, что у Gemini клиентов больше, чем у Антропиков — наверное, из-за контекста в 2М токенов. Кстати, обычно компании используют одного или двух ботов, так что общая сумма очевидно превышает 50.

Табличка Статья

@ai_newz