2026: от рекомендаций до ИИ-агентов
Главный редактор «ТехИнсайдера» Александр Грек поговорил о том, как генеративный ИИ меняет нашу жизнь, со старшим директором по искусственному интеллекту Авито Андреем Рыбинцевым.
ТИ: Андрей, меня удивило, что «под капотом» Авито спрятан целый набор мощнейших ИИ-технологий. Это правда? И если да, чем они занимаются?
– Верно. Сервисы с использованием технологий ИИ внедрены в Авито уже больше 10 лет. Начнем с главного: у нас есть движок рекомендаций, который работает настолько круто, что люди залипают в ленте объявлений, как в коротких видео в соцсетях. От 40 до 60% сделок на платформе (в зависимости от категории) проходит именно благодаря рекомендациям. Наша рекомендательная система работает по принципу дейтинг-сервиса: она создает идеальные совпадения между покупателями и продавцами, анализируя совместимость запросов и предложений. Этот умный мэтчинг основан на ИИ-алгоритмах, которые обрабатывают огромные массивы данных: на платформе размещено более 240 млн активных объявлений – почти по два объявления на каждого жителя России. И весь этот колоссальный объем контента проходит автоматическую модерацию с помощью искусственного интеллекта. Со своей стороны, хочу спросить, какие громкие кейсы в сфере внедрения ИИ в электронной коммерции наиболее заметны на рынке?
ТИ: Сервис Deep Brew у Starbucks. Там ИИ предсказывает заказы на основе погоды, локации, истории покупок и генерирует персонализированные акции – например, «ваш латте со скидкой 20% в дождь». Компания утверждает, что это принесло ей 2,5 млрд долл. дополнительной выручки. А как строятся рекомендации у вас?
– Предположим, к нам приходит новый человек, о котором мы ничего не знаем. Но стоит ему совершить два-три действия, и становится понятно очень многое. У нас собирается гигантская аналитическая база, которая позволяет отслеживать, как аудитория взаимодействует с платформой: мы обрабатываем около 40 млрд кликов в день и выявили огромное количество закономерностей. Уже после нескольких кликов понятно, что человеку будет интересно, поэтому мы можем предложить ему именно те рекомендации, которые его зацепят. А как развивается рекомендательный ИИ в медиа? Формирует ли он ленту рекомендаций и предвосхищает потребности, например в конкретных темах?