Поскольку искусственный интеллект продолжает проникать во все большее количество отраслей, невозможно сказать, во что выльется этот рынок в ближайшее десятилетие. На фоне этого расширения ИИ-помощники особенно сильно выросли как по масштабам своей деятельности, так и по денежной стоимости, которую они генерируют.
ИИ-помощники превратились в сложные системы, способные понимать контекст, предсказывать потребности пользователя и даже решать сложные задачи – благодаря разработкам в таких областях, как обработка естественного языка (NLP), машинное обучение (ML) и аналитика данных.
Мировой рынок ИИ, оцениваемый в 2024 году более чем в 196 миллиардов долларов, по прогнозам, вырастет более чем в 13 раз в течение следующих шести лет. В этом более широком ландшафте рынок интеллектуальных виртуальных помощников (IVA) стал свидетелем собственного значительного роста: в 2023 году он оценивался примерно в 3,24 миллиарда долларов и, как ожидается, будет расти на 24,0 % в период до 2032 года.
Глобальные корпоративные и частные инвестиции в технологии ИИ (источник: Stanford Education)
Эти цифры небезосновательны, поскольку недавние технологические прорывы значительно расширили возможности ИИ-помощников. Например, достижения в области НЛП способствовали более человекоподобному взаимодействию, а улучшенная интеграция между платформами сделала различные инструменты на базе ИИ незаменимыми для решения широкого круга задач.
Развитие технологий генеративного ИИ, возглавляемое такими платформами, как ChatGPT, Perplexity и Claude, расширило границы возможного – особенно когда речь идет о создании ИИ-помощников, способных создавать персонализированный контент и автоматизировать сложные задачи с беспрецедентной эффективностью.
Проблемы и решения. Исследование роста нишевых ИИ-решений
Несмотря на вышеупомянутые успехи, достигнутые ИИ за последнее время, можно заметить, что все еще существует несколько ключевых ограничений, которые не позволяют системам ИИ общего назначения получить широкое распространение. Сложность человеческого языка, нюансы контекста и обширность знаний, необходимых для действительно универсального понимания, по-прежнему представляют собой серьезные проблемы.
Опасения по поводу конфиденциальности данных, этических соображений и возможности предвзятости остаются важными вопросами, которые требуют постоянного внимания и доработки. В результате в сфере нишевых приложений ИИ появились интересные возможности.
Специализированные агенты, созданные для работы в конкретных областях, оказываются идеальным вариантом использования современных возможностей ИИ. Сосредоточившись на ограниченном массиве информации и наборе задач, такие помощники могут использовать сильные стороны существующих технологий ИИ, обходя при этом многие узкие места, сдерживающие их текущие ограничения.
Одним из ярких примеров такого агента является CARA. Разработанный компанией CARV, CARA выступает в роли персонализированного помощника, позволяя пользователям легко ориентироваться в своей экосистеме. Экосистема включает в себя игровую и социальную сеть, различные Web3-кошельки, идентификаторы, игры на базе TON и несколько платформ социальных сетей.
В начале этого года CARV удалось привлечь 10 миллионов долларов в рамках серии А финансирования, проведенной Tribe Capital и IOSG Ventures. Это позволило 9000+ игровым и AI-компаниям из Web2 и Web3, таким как Electronic Arts, Netmarble, AliCloud, использовать данные как товар в уникальных для их бизнеса целях – от обучения NPC, понимания пользователей и механизмов борьбы с сибиллами.
Используя огромные объемы знаний, содержащихся в сети, CARA позволяет пользователям наводить справки о различных аспектах протокола, принимать участие в различных мероприятиях на “CARV Play” и следить за последними криптовалютными тенденциями, проникающими на рынок.
Анализируя игровые данные игрока и другую сопутствующую информацию (включая данные платформы CARV и информацию Web3), CARA может предоставлять индивидуальные рекомендации по играм, мероприятиям и проектам, которые могут заинтересовать пользователя.
Она также упрощает взаимодействие с пользователем, понимая и выполняя команды, основанные на намерениях, тем самым упрощая такие процессы, как привязка идентификатора и вход в игру.
Наконец, в рамках расширяющегося набора функций CARA вскоре сможет помочь пользователям определить их право на получение различных вознаграждений (в экосистеме CARV) и помочь им в поиске/участии в различных мероприятиях, основанных на вознаграждении.
Заглядывая в будущее
Поскольку сфера технологий ИИ продолжает развиваться, есть достаточно данных, позволяющих предположить, что в ближайшем будущем мы можем стать свидетелями появления нишевых ИИ-помощников в различных отраслях. Стратегическая важность внедрения этих ИИ-предложений в существующие корпоративные структуры как никогда очевидна: 83 % компаний уделяют этому приоритетное внимание в своих бизнес-стратегиях.
Примеры использования ИИ в различных отраслях (источник: Stanford Education)
Ожидается, что такое внимание приведет к значительному росту доходов, поскольку, по оценкам, к 2030 году ИИ может принести мировой экономике более 15 триллионов долларов. Рынок персональных помощников с искусственным интеллектом, оцениваемый в $108,60 млрд в 2023 году, по прогнозам, достигнет $242,30 млрд к 2030 году, что говорит о том, что эти инструменты будут играть решающую роль в преодолении разрыва между текущими возможностями ИИ и потребностями конкретных групп пользователей.
