Добірка корисних AI-сервісів для різних професій

Як автоматизувати рутинні процеси: від текстового аналізу до побудови звітів і прогнозування на основі даних? Максим Мироненко, продакт-менеджер компанії Guru Apps, що входить до Universe Group, зібрав ефективні AI-сервіси для аналізу інформації, які стануть у пригоді продакт-менеджерам, HR-спеціалістам, бізнес-аналітикам, UX/UI дизайнерам і всім, хто займається аналізом та обробкою інформації.

Автоматизація рутинних процесів

ШІ суттєво спрощує рутинні завдання та дозволяє зосередитися на стратегічних аспектах роботи. Наприклад, для HR-менеджера чатботи на базі ШІ, такі як HireVue, проводять первинний відбір кандидатів, аналізуючи відеоінтерв’ю та компетенції, що значно економить час на початкових етапах відбору.

Платформи Trello, Monday і Wrike мають вбудований ШІ-функціонал, який може автоматично розподіляти завдання відповідно до того, як завантажена команда і які терміни виконання проєкту.

Однією з найбільш корисних функцій ШІ є автоматизація планування зустрічей. Наприклад, такі сервіси, як ReclaimAI або Motion, дозволяють автоматично підбирати найзручніші часові інтервали для зустрічей з урахуванням зайнятості членів команди. Це допомагає менеджерам оптимізувати робочий графік і виділяти час не лише для робочих завдань, але й для відпочинку чи навчання.

Data-driven рішення з ШІ

ШІ дозволяє менеджерам обробляти великі обсяги даних у режимі реального часу з різних джерел: від відгуків клієнтів до фінансових звітів та показників ефективності. 

Наприклад, такі сервіси, як Heap AI Copilot або Amplitude AI, дозволяють детально аналізувати поведінку користувачів застосунків і швидко отримувати якісні та кількісні інсайти. Це допомагає підвищити успішність A/B тестів і покращити продукт на основі отриманих даних.

У сфері HR також можна застосовувати штучний інтелект. Сервіси на кшталт Workday, Gloat або Visier допомагають аналізувати показники ефективності співробітників, їхню залученість і навіть прогнозують, хто з них може звільнитися. Це дає змогу розробити проактивні стратегії управління персоналом і знизити плинність кадрів.

Читайте також: Як HR впливає на бізнес, або Data-Driven підхід в управлінні талантами

Предиктивна аналітика і прогнозування

Окрім аналізу даних у реальному часі, ШІ використовується для прогнозування майбутніх результатів. Моделі предиктивної аналітики, які використовує, наприклад, IBM Watson, допомагають компаніям передбачити потенційні ризики та створювати аналітичні прогнози на основі великих масивів даних. Для менеджерів проєктів це означає, що вони можуть прогнозувати затримки, перевищення бюджету або нестачу ресурсів, аналізуючи продуктивність команди та обсяг завдань.

Наприклад, у HR-сфері сервіси на кшталт Visier допомагають прогнозувати потреби в нових позиціях на основі тенденцій плинності кадрів, що дозволяє компанії планувати найм більш стратегічно й ефективно.

Штучний інтелект також може прогнозувати потенційний вплив різних фіч або функціоналу на дохід компанії, що допомагає, наприклад, продакт-менеджеру визначити пріоритетність тих із них, які мають найвищий ROI. Таке прогностичне розуміння зміщує фокус дорожньої карти продукту з реактивного на проактивний та стратегічний розвиток продукту. Для цього продакт-менеджери можуть використовувати такі інструменти з ШІ, як Aha! або ж Funnel.io. 

Робота з базою знань

Уявіть, що ви працюєте в компанії, яка за роки накопичила безліч документів: дослідження, статті, звіти. Вони зберігаються в Google Docs, таблицях, PDF-файлах. Іноді вам потрібно швидко знайти необхідну інформацію, але це викликає певні проблеми:

• пошук інформації забирає багато часу, оскільки треба переглядати документи вручну;
• дані зберігаються у різних форматах, що ускладнює їх аналіз;
• через складність пошуку важлива інформація може залишатися непоміченою.

Рішення: ви можете використовувати ШІ-інструменти для роботи з базою знань, які прискорюють пошук і аналіз інформації, наприклад ChatGPT, ChatDoc чи AskYourPDF. Ці інструменти добре підходять для роботи з одним або кількома невеликими файлами, коли потрібно швидко знайти інформацію. Ви просто завантажуєте документ, ставите запитання й отримуєте потрібну інформацію за лічені секунди.

Переваги	Недоліки
• Низька вартість (безплатні або недорогі преміумверсії). • Простота у використанні (мінімум налаштувань). • Підтримка різних форматів файлів.	• Для роботи з багатьма файлами треба завантажувати кожен окремо. • Мінімальні можливості кастомізації для конкретних потреб. • Іноді можливі помилки через обмеження обсягу оброблюваних даних.

Notion AI — новий рівень роботи з базою знань

Якщо ви вже користуєтеся Notion, то вашої уваги точно варта нова функція, яка дозволяє швидко отримувати відповіді на запитання з будь-яких документів чи сторінок у Notion.

Переваги	Недоліки
• Доступ до всієї бази знань без необхідності завантажувати файли. • Підтримка різних форматів та інтеграції, наприклад, з Jira, Asana, Trello. • Вся інформація зібрана в одному місці. Зараз багато компаній ведуть усе в Notion. • Можливість працювати з таблицями. Наприклад, ви можете завантажити звіт у форматі CSV і отримати відповіді по ньому.	• Якщо користуєтесь іншими системами, перенесення даних у Notion може бути обтяжливим. • Потребує постійного оновлення, щоб залишатися ефективною базою знань. • Відносно висока вартість, особливо для компаній з великою кількістю користувачів. • Notion AI працює тільки в межах своєї системи, що може бути незручно для специфічних потреб.

Загалом це чудовий інструмент для компаній, які вже використовують Notion, але може бути менш прикладним для тих, хто працює з іншими платформами.

Ще одне рішення для роботи з базою знань: RAG-системи

RAG (Retrieval-Augmented Generation) — це технологія, що допомагає витягувати й обробляти інформацію з вашої бази знань за допомогою мовних моделей. Вона перетворює документи на маленькі фрагменти, зберігає їх у векторній базі та використовує ці фрагменти для формування відповіді на ваш запит.

Приклад використання: ви створюєте чат для співробітників, де вони можуть швидко отримувати відповіді на запитання, використовуючи вашу базу знань, навіть якщо вона розкидана по різних місцях або серверах.

Переваги	Недоліки
• Гнучкість: кастомізація під конкретні потреби бізнесу. • Конфіденційність: система може працювати на локальних серверах, забезпечуючи повний контроль над даними. • Гнучка оплата за запити замість фіксованої підписки. • Вища точність і менше помилок (галюцинацій).	• Складність впровадження: потрібно багато часу та спеціальних знань для налаштування. • Висока початкова вартість: ціна таких систем починається від 5000 доларів, що може бути надто дорого для малого бізнесу.

Для великих компаній, які шукають точні й конфіденційні рішення, RAG-системи є відмінним варіантом. Зазвичай я рекомендую цей варіант, коли до мене звертаються бізнеси, яким потрібно інтегрувати ШІ у воронку продажів або у відділ підтримки, де є велика база знань. Але для менших підприємств краще використовувати готові інструменти на зразок Notion.

Робота з відгуками

Аналіз відгуків — користувачів застосунку, клієнтів бізнесу чи співробітників після опитування — важливе завдання для будь-якого менеджера. З якими основними проблемами можна стикнутися під час цього процесу?

1. Велика кількість відгуків. Популярні продукти з мільйонами користувачів створюють потік фідбеків, з яким складно працювати вручну або навіть автоматизовано.
2. Проблеми аналізу настрою. Часто в одному відгуку присутні й позитивні, й негативні коментарі. Наприклад, користувач хвалить одну функцію, але критикує її реалізацію або зовнішній вигляд. Автоматичним інструментам важко адекватно інтерпретувати такі змішані повідомлення.
3. Неструктуровані та суперечливі дані. Відгуки можуть відрізнятися за обсягом і форматом: від кількох слів до довгих абзаців. Це ускладнює аналіз через різний рівень деталізації та неоднорідність даних.

ChatGPT для аналізу відгуків

Я спробував використовувати для аналізу відгуків ChatGPT: завантажив дані й отримав цілком схожі на правду результати. 

Переваги

Недоліки

• Швидкий аналіз невеликих файлів. • Відносно низька вартість. • Підтримка різних типів файлів (Excel, Google-таблиці тощо).

• Ліміт контекстного вікна. ChatGPT може аналізувати тільки обмежену кількість рядків одночасно. А розбивати файли може бути незручно й складно. • Галюцинації. ChatGPT іноді видавав різні відсотки користувачів, які скаржилися на певну функцію, у різних чатах з тими самими даними, що підривало довіру до результатів. • Низька масштабованість. Неможливо було легко масштабувати систему, оскільки великі файли треба було розбивати, а це ускладнювало порівняння результатів.

Хоча ChatGPT може бути корисним для обробки невеликих обсягів відгуків, для великих обсягів варто шукати альтернативні рішення або комбінувати кілька підходів.

Спеціалізовані інструменти для аналізу відгуків 

Рекомендую для використання сервіси Kraftful та Appbot. 

Переваги	Недоліки
• Менший рівень галюцинацій. Через те, що вони автоматично обробляють відгуки невеликими шматочками, це не заповнює контекстне вікно, і кожен з відгуків буде проаналізовано. • Розумний аналіз настрою відгуків. Сервіс враховує позитивний і негативний настрій в одному відгуку. • Розширена статистика. Можна бачити доволі точну статистику по кожній проблемі і як часто вона трапляється.	• Сервіси працюють виключно з даними з магазинів та сайтів: якщо у вас є власна база відгуків, ці інструменти можуть її не підтримувати. • Висока ціна. Зазвичай орієнтовані на великі команди та корпоративні потреби, ці сервіси можуть бути надто дорогими для малого бізнесу. • Поверхневість інсайтів. У деяких випадках бракує глибшого аналізу, що може обмежити розуміння проблеми.

Ці сервіси чудово підійдуть для обробки великих масивів відгуків, але якщо вам потрібно працювати з власними даними або отримати детальніші інсайти, варто враховувати ці нюанси.

No-Code рішення для аналізу відгуків

У результаті я створив власний інструмент для аналізу відгуків за допомогою No-Code платформ Activepieces та n8n.io. Я розробив скрипт, який підключив до Google-таблиць, куди завантажував свої відгуки. Кожен рядок автоматично парситься та обробляється за допомогою ШІ, проходячи через два етапи: спочатку аналіз настрою, а потім аналіз тем, присутніх у відгуках.

Переваги

Недоліки

• Глибший аналіз. Я можу аналізувати кожен відгук окремо, що дозволяє чітко виділити конкретні проблеми. • Гнучке налаштування. Оскільки інструмент створено власноруч, я можу редагувати промпт та інші параметри за потребою. • Зручна аналітика даних. Усі дані знаходяться в Google-таблицях, що дозволяє легко створювати графіки з розподілом настрою або проблем, на які звертають увагу користувачі, без необхідності переносити дані вручну.

• Складність і тривалість розробки. Потрібно розуміти логіку роботи No-Code інструментів, а також знати, як працювати з Google аутентифікатором, OpenAI та як створити скрипт на платформі. • Висока вартість. Ціноутворення цих інструментів залежить від складності скрипту: кількість запитів до OpenAI і детальність обробки інформації. Сам сервіс коштує близько 30 доларів на місяць, що може бути досить дорого для разового використання. Я б радив скористатися безплатною пробною версією, якщо вам це потрібно лише раз.

Для вибору конкретного інструменту або загалом для розв’язання питання, чи потрібен вам ШІ, я б рекомендував поставити собі чотири запитання:

1. Яку конкретну проблему ви хочете вирішити?
2. Які дані ви маєте і чи підходять вони для ШІ?
3. Яка потенційна рентабельність інвестицій та вплив на бізнес?
4. Який рівень складності й чи є у вас експертиза для управління рішеннями з ШІ?

Використання штучного інтелекту відкриває перед менеджерами нові можливості для покращення процесів, підвищення ефективності роботи та стратегічного прийняття рішень. І все це можливо завдяки сервісам, які роблять робочі процеси більш зрозумілими й передбачуваними.

Читайте також

Добірка безкоштовних курсів, які навчають роботи з ШІ та ChatGPT (оновлюється)

6 корисних ШІ-інструментів, які допоможуть знайти й отримати роботу мрії

Від креативних індустрій до розробки — дев’ять експертів про вплив ШІ на їхні професії