Искусственный интеллект может существенно помочь бизнесу, но внедрять его в компанию может быть проблематично. Старший преподаватель Гарварда Хайз Гибсон рассказал, какие основные ошибки совершают компании при интеграции ИИ и как их избежать.
Отсутствие внутренних знаний и навыков в области ИИ
Многие организации привлекают внешних ИИ-специалистов, забывая о необходимости обучения и повышения квалификации существующих сотрудников. Это приводит к разделению коллектива на тех, кто умеет работать с ИИ, и тех, кто отстаёт.
- Повысить ИИ-грамотность. Сотрудники должны понимать, как ИИ может помочь в работе и какие риски существуют. Для этого нужны многоуровневые программы обучения, особенно для руководителей и менеджеров. Например, компания IKEA обучила 8 500 сотрудников из разных подразделений работе с ИИ, чтобы снять страх перед технологиями и продемонстрировать их полезность. Это позволило эффективно внедрить чат-ботов для поддержки клиентов, что принесло компании дополнительных 1,4 миллиарда долларов дохода.
- Регулярно обучать сотрудников. Вместо разовых тренингов по ИИ важно встроить систему постоянного обучения в ежедневную работу. Один из подходов — «обратное наставничество», когда ИИ-специалисты обучают топ-менеджеров эффективному применению технологий.
- Помнить про возможную предвзятость ИИ. Руководители должны понимать, как ИИ может нарушать этические нормы, например, отдавая предпочтение одним кандидатам перед другими. В 2018 году компания Amazon отказалась от собственного алгоритма найма, так как тот начал занижать оценки резюме женщин. Он обучался на данных, где преобладали мужчины, что привело к искажённым решениям.
Внедрение ИИ без достаточных мер кибербезопасности
Без должных мер кибербезопасности ИИ может стать серьёзной угрозой для компании и привести к кибератакам и отравлению данных.
- Сделать упор на кибербезопасность ИИ. Необходимо проводить тщательные оценки рисков до внедрения любых ИИ-инициатив и технологий обнаружения угроз ИИ.
- Создать протоколы реагирования. Компаниям следует разработать новые политики для управления данными, защиты моделей и выявления атак с ИИ. Хорошим примером служит реакция Microsoft на атаку Midnight Blizzard в 2024 году, когда российская хакерская группа использовала ИИ для доступа к письмам и данным. В ответ Microsoft обновила протоколы реагирования, которые теперь могут защищать модели от манипуляций и выявлять кибератаки.
- Внедрить архитектуру с нулевым доверием. Переход от принципа «доверяй, но проверяй» к «проверяй всё» с использованием строгого шифрования и аутентификации для доступа к ИИ. Американский банк JPMorgan внедрил ИИ в рабочий процесс, ограничив доступ к торговым моделям, требуя от сотрудников отслеживать ИИ-транзакции на предмет мошенничества. Теперь ИИ значительно лучше выявляет потенциальные угрозы безопасности.
Инвестиции в инструменты, не способные масштабироваться
Несогласованность основных бизнес-процессов обычно приводит к разрозненности ИИ-проектов, которые хоть и имеют потенциал, не могут расти и расширяться. ИИ — это мощный инструмент, но его эффективность зависит от того, кто им управляет.
- Интегрировать ИИ в бизнес-процессы. ИИ должен дополнять принятие решений и рабочие процессы, а не нарушать их. Например, компания Siemens интегрировала ИИ в производство, улучшив планирование и принятие решений без нарушения существующих стандартов. ИИ анализирует данные в реальном времени, помогая повышать эффективность и оперативно реагировать на изменения.
- Оценить эффективности вложений в ИИ. Важно разработать показатели для оценки влияния ИИ на эффективность, прибыль и удовлетворённость клиентов, а не на точность алгоритмов. Например, бразильский банк Bradesco внедрил чат-бота, который сократил время ожидания клиентов с 10 минут до нескольких секунд.
- Создать инструкции по управлению ИИ. Определить роли и задачи в управлении ИИ, проверить модели и проанализировать их предвзятость. Также важно оценить риски для безопасности и недостатки навыков при внедрении существующих ИИ-решений.
Помните, что успех ИИ в компании начинается с ваших сотрудников. Внедрение ИИ в организацию — это не только инвестиции в технологии, но и внимание к развитию талантов и безопасности, чтобы обеспечить успешную интеграцию, отмечает Хайз Гибсон. Внедрение ИИ требует лидеров, способных не только масштабировать технологии, но и создать команду, которая будет ответственно его использовать, вместо того, чтобы позволять технологиям контролировать процесс.