Поделиться
Лаборатория инжиниринга промышленного дизайна MNTlab запустила первый в России отдел IDGPT
Российская лаборатория промышленного дизайна, инжиниринга и изобретений MNTlab объявила о запуске первого в России отдела IDGPT (индустриальный дизайн на основе технологий GPT). Новое подразделение применяет современные технологии искусственного интеллекта в области индустриального дизайна, создавая продуктивное сочетание человеческого креатива и потенциала нейросетей.
Решение было принято по итогам проведенного с hh.ru исследования, выявившего дефицит кадров и тренд на резкий рост зарплат, которые маленькие компании иногда не могут себе позволить.
Отдел насчитывает четыре человека. В него вошли действующие специалисты, прошедшие переобучение.
Специалисты MNTlab делегируют нейросети часть базовых проектных задач — прежде всего начальное проектирование скетчей и создание демонстрационных материалов. Проектирование и прототипирование — это наиболее энергозатратная часть разработки, когда нужно обрабатывать огромный объем входящих запросов от ТЗ заказчика и превращать это в шорт-лист ключевых идей/скетчей продукта, которые далее уже люди-промдизайнеры берут в проработку и в ручном режиме ведут к реализации. Сотрудничество между человеком и искусственным интеллектом приводит к инновационным идеям и уникальным решениям, которые ранее казались недоступными либо сопряженными с большими накладными расходами.
Новый подход позволяет повысить продуктивность и увеличить мощности производства, сохраняя за людьми ключевые творческие компетенции, которые и формируют конкурентное преимущество компании на рынке, подчеркивает генеральный директор и сооснователь MNTlab Михаил Крапивной. Без ИИ дизайнер выполняет первичное создание скетчей за 10-15 часов. С ИИ — за два-три часа. Сам типовой проект сдается в среднем за 8-10 недель (это совсем средний показатель, есть и более сложные проекты), а с ИИ идет сокращение минимум на две-три недели, что бывает для заказчиков крайне важно.
Искусственный интеллект активно участвует в проектировании и прототипировании, создавая основу для продуктовых скетчей, которые далее дорабатываются промышленными дизайнерами. За счет нового отдела компания рассчитывает снизить операционные расходы по итогам года примерно на 25%.
Ожидается, что создание отдела IDGPT приведет к повышению пропускной способности компании на четверть к 2024 г. Кроме того, MNTlab планирует искать новые точки оптимизации, что позволит сократить расходы на 15-20% в течение года после полного внедрения новых методов искусственного интеллекта.
На базе отдела также создан собственный внутрикорпоративный учебный центр, который, по словам Крапивного, в дальнейшем станет доступным для дизайнеров и менеджеров из других компаний на отечественном рынке. Центр создан для обучения сотрудников методикам управлениям поисковыми запросами, промтами (promt), чтобы дизайнеры и инженеры могли формировать наиболее эффективные поисковые запросы для выполнения задач искусственным интеллектом и получать на выходе адекватную визуальную или текстовую основу для последующих доработок человеком. «Простыми словами, мы учим заказчиков емко и понятно формулировать свои пожелания к разрабатываемому продукту и смыслы, которые с помощью этого продукта бренд хочет донести до своего потребителя», - сказал Крапивной.
Несмотря на то, что современные языковые модели нейросетей обладают способностью обрабатывать длинные контексты, по-прежнему остается неизвестно, насколько эффективно они используют эту возможность. Михаил Крапивной напоминает, что в ходе международных исследований языковых моделей нейросетей в 2023 г. выяснилось, что часто производительность моделей оказывается наиболее высокой, когда релевантная информация находится в начале или в конце длинного поискового запроса. Однако значительно снижается вероятность успешного извлечения релевантной информации, когда моделям необходимо обращаться к середине длинных поисковых фраз. Более того, по мере увеличения длины входного контекста даже у моделей с явно выраженным умением работать с длинными текстами производительность существенно ухудшается.
«С одной стороны именно длинные, детальные запросы помогают получить от нейросети наиболее качественное решение задачи, с другой — чем длиннее запрос, тем чаще у машины возникают погрешности, вот почему умение грамотно проектировать многоуровневые промты становится важнейший soft skill для промышленных дизайнеров», — отметила ведущий промышленный дизайнер MNTlab Милена Манукян.
Короткая ссылка
