AI Insights: генеративный искусственный интеллект в операциях авиакомпаний

Люфтганза Групп установила свой Цифровой ангар чтобы сосредоточиться на опыте клиентов чуть больше года назад. Неудивительно, что в рамках своего проекта подразделение рассматривает технологию генеративного искусственного интеллекта.

В рамках нашей постоянной серии статей о том, как туристические бренды используют генеративные решения искусственного интеллекта от таких компаний, как OpenAI, Google и других, технический директор Digital Hangar Кристиан Спаннбауэр поделился своими мыслями об этой технологии и ее влиянии на туристическую индустрию.

Мы начали работать с генеративным ИИ… в начале этого года с первым анонсом и доступностью сервисов OpenAI. Опыт работы в других областях технологий существенно отличается от опыта: он доступен сразу, поэтому каждый может просто открыть сеанс. Никакой большой технической установки не требуется. Что мы должны обеспечить, так это соблюдение внутренних правил, местных законов и любых существующих этических, культурных и так далее правил. Обычно требуются усилия и время, чтобы убедить внутренних заинтересованных сторон, поскольку они хотят убедиться, что они используются правильно, что данные остаются у нас и что они не выходят наружу непреднамеренно. Это не столько технологический вызов, сколько культурный вызов или вызов навыков.

Наша текущая работа с генеративным искусственным интеллектом сосредоточена на… несколько областей. Эти области неудивительны. Я ожидаю, что большинство компаний займутся ими. Речь идет о создании контента, о любых аспектах обслуживания разговоров и автоматизации, когда дело доходит до сложностей или задач, связанных с текстом. Мы добавляем некоторую документацию по нашим внутренним положениям, правилам, руководствам, руководствам и стандартным рабочим процедурам, чтобы обучить модель и предоставить нашим внутренним сотрудникам доступ к ней очень простым способом. Идей очень много, если начать одну, это вдохновляет другие функциональные отделы, это легко демократизируется, и это хорошо. Вот в чем разница и сила по сравнению с тем, что мы видим в других инновациях.

Самая большая проблема для нас связана с генеративным искусственным интеллектом… это не технологический вызов. Мы тесно сотрудничаем с Microsoft и OpenAI, поэтому есть поддержка и понимание, и мы очень быстро интегрируем наши платформы. Я не вижу трудностей на низком уровне с открытыми данными, доступными в крупных моделях из Интернета. Но когда дело доходит до внутренних данных, им необходимо определенное качество, чтобы модель давала правильные результаты. Галлюцинации по-прежнему являются проблемой для публичных моделей и еще более серьезной проблемой для внутренних. Чтобы принять решение, вы должны понимать свои данные, их качество и то, основаны ли они на актуальных данных. Правильный это или неправильный ответ, а затем обучите модель возвращать правильные вещи. Это самая большая проблема. Кроме того, данные распределяются по нескольким системам, и не все из них доступны напрямую, поэтому вам приходится объединять их таким образом, чтобы модель могла их обрабатывать или чтобы мы могли их обучить.

Что касается туристической индустрии в целом, мы видим наибольший потенциал в использовании генеративного искусственного интеллекта для… это вдохновение. Например, люди хотят пойти куда-нибудь поиграть в гольф, они находят место, и до него должна добраться авиакомпания Lufthansa. Это очевидный вариант использования, но он не является отличительным, поскольку он уже доступен сегодня. Есть много маленьких и более крупных компаний, предоставляющих подобные услуги, поэтому ажиотаж вокруг этих более общих вариантов использования утихнет. Затем речь идет о темах, которые действительно дифференцированы и основаны на наших внутренних возможностях, например, весь опыт работы с Lufthansa. Если я посмотрю на наше приложение сегодня, мне потребуется знать, чего я хочу, но если я удалю приложение и использую Copilot на основе генеративного искусственного интеллекта, это будет другая модель взаимодействия. У нас уже есть данные о наших клиентах, мы знаем их предпочтения. Мы отслеживаем события с нашими клиентами, чтобы превратить модель взаимодействия, которую мы используем сегодня в нашем приложении, в персонализированный разговор, подобный консьерж-сервису. Он может облегчить жизнь нашим клиентам, постоянно учится и дает правильные советы.

Через год мы планируем использовать генеративный искусственный интеллект для… все наши функции в определенной степени. Мы широко демократизировали его использование, принесли понимание того, что можно сделать, и видим продуктивность в нашей повседневной работе. Наши разработчики получают повышение эффективности. Я думаю, что уже сегодня 40% исходного кода Github создано искусственным интеллектом. Разработчики могут повысить свою эффективность с помощью этих небольших инструментов. Есть еще наша административная работа. Если я, например, посмотрю на наши встречи, я увижу, что кто-то приглашает, кто-то ведет протокол, кто-то следит за происходящим. Я думаю, что в ближайшем будущем мы увидим, что это делает в основном второй пилот. Технология будет развиваться, поэтому мы увидим еще больше преобразований между речью, текстом, изображениями и видео для случаев использования, о которых мы сегодня не думаем. Очень сложно предсказать дальнейшие шаги.