Компании все шире внедряют приложения искусственного интеллекта, признавая его потенциал не только для повышения эффективности и снижения затрат, но и для трансформации, которая ведет к росту доходов и окупаемости инвестиций. Бина Амманат, исполнительный директор Института искусственного интеллекта Deloitte, рассказала порталу AI Business о четырех конкретных действиях, которые необходимо предпринять уже сегодня.

«Искусственный интеллект создает ценность в бизнесе, будь то оптимизация существующих процессов или создание новых возможностей для получения прибыли, — говорит она. — Это один из инструментов в арсенале бизнес-лидера, который можно использовать для конкурентной дифференциации».

Необходимо идти в ногу с актуальными новыми технологиями. «Представьте себе бизнес, который сегодня отказывается от использования компьютеров или смартфонов, — отмечает Амманат. — Он будет отставать от конкурентов».

Результаты пока скромные

Но внедрение новых технологий также сопровождается болезнями роста. Компании все глубже применяют ИИ, однако видят лишь «посредственные результаты» от его внедрения в масштабах предприятия, говорится в новом отчете Deloitte «State of AI in the Enterprise, 5th edition».

Так, 76% опрошенных руководителей полностью развернули три или более типов приложений ИИ, по сравнению с 62% в 2021 г. Однако доля организаций, увидевших разочаровывающие результаты несмотря на активное внедрение ИИ, увеличилась: 22% по сравнению с 17% в прошлом году.

Исследование выявило три главные проблемы при запуске проектов: доказательство ценности для бизнеса (37%), отсутствие заинтересованности руководства (34%) и выбор правильных технологий ИИ (33%). Что касается масштабирования проектов, то наибольшими препятствиями являются управление рисками, связанными с ИИ (50%), заинтересованность руководства (50%) и интеграция ИИ в ежедневные операции и рабочие процессы организации (46%).

Deloitte проанализировала, что делают успешные компании, чтобы заставить ИИ работать на них, и сформулировала план действий.

Четыре действия, которые необходимо предпринять

1. Инвестируйте в культуру и лидерство

Культура часто является ключом к успеху.

Обеспечьте базовую подготовку по ИИ каждому сотруднику, включая старших руководителей и членов совета директоров.

Назначьте руководителя высшего звена, отстаивающего идею ИИ внутри компании и за ее пределами. Некоторые компании назначают на эту роль директора по ИИ или директора по данным.

«Вам нужен человек, который сможет объяснить это, поддержать это внутри вашей организации и продвинуть это вперед», — говорит Амманат.

В отчете Deloitte отмечается, что 43% респондентов назначили руководителя по улучшению взаимодействия между людьми и ИИ, но «конкретные действия запаздывают». Например, 70% не привлекают работников к разработке ИИ.

При разработке стратегии или внедрении ИИ «сообщите об этом ключевым заинтересованным сторонам в организации и сотрудникам, которые будут использовать этот ИИ», — советует Амманат. Например, если вы планируете использовать ИИ-инструмент для подбора персонала, убедитесь, что отдел кадров знает об этом и участвует в процессе принятия решений.

Будьте откровенны с сотрудниками о том, что вы используете ИИ. Лучшие идеи приходят от работников, наделенных полномочиями.

Будьте активны в распространении новых передовых практик и сценариев использования из вашей отрасли и следите за обновлениями.

2. Займитесь преобразованием операций

Перестройте работу с учетом ИИ.

Приложите усилия, чтобы работать по-другому, и последовательно оценивайте модели ИИ. Это ключевые моменты для улучшения результатов.

По словам Амманат, изменения даются нелегко, поэтому начинайте с малого, с хорошо проверенных сценариев использования. Например, одним из изменений может быть включение кого-то из ИТ-специалистов в команду, которая оценивает поставщика технологий.

«Преобразование — это не один большой масштабный проект. Это маленькие шаги, определяющие, где вы можете получить наибольшую пользу и продолжать двигаться дальше», — отмечает она.

Внедряйте в развертываемые модели и приложения передовые методы, включая отслеживание окупаемости инвестиций, документирование процессов управления и обеспечения качества данных, вводимых в модели ИИ, следование документированным процедурам MLOps, использование процесса и структуры управления качеством и рисками ИИ для оценки предвзятости моделей ИИ и других рисков до запуска моделей в производство.

Двумя ведущими стратегиями снижения рисков являются обучение разработчиков ИИ выявлению и решению этических проблем ИИ, а также обучение и поддержка сотрудников для создания продуктивных и позитивных отношений с ИИ.

3. Организуйте технологии и специалистов в единую человеко-машинную рабочую силу

На начальной фазе корпоративные пользователи ИИ будут нанимать специалистов по ИИ извне, пока внутренний персонал не будет обучен созданию более дифференцированных технологий. Они также могут приобретать компании с персоналом, обладающим навыками работы с ИИ.

Две трети опрошенных компаний покупают, а не создают ИИ-решения, и для компаний обычным делом является совместная разработка индивидуальных ИИ-решений со своими поставщиками. Однако большинство поставщиков предлагают «платформы, похожие на набор», а не «полностью готовые» решения.

Осознайте, что ИИ нельзя заниматься изолированно. «Будет полезно подключиться к внешней экосистеме, чтобы выбрать правильный сценарий использования ИИ для получения немедленной выгоды и придания импульса, — говорит Амманат. — Мы вступили в эпоху, когда не нужно действовать в одиночку».

Например, генеральный директор, который расстроен тем, что не видит окупаемости инвестиций от внедряемых ИИ-решений, может сначала посмотреть внутри компании, можно ли создать новый инструмент самим. Если нет, можно ли купить этот инструмент? Если нет, есть ли стартап, который работает над решением, которое можно приобрести? Или есть ли ученый, который пытается решить эту проблему и открыт для партнерства? Возможно, рассмотрите также лучшие практики конкурентов.

4. Выберите правильные сценарии использования

Начните со сценариев использования в вашей отрасли, которые легче реализовать или которые имеют пропорционально более быстрый или высокий ROI. Это позволит создать импульс.

Имейте в виду, что лучшие сценарии использования в разных отраслях будут отличаться, так же как и сценарии использования для бизнес-процессов. Например, для операционной и финансовой деятельности лучшим вариантом использования ИИ является прогнозирование технического обслуживания, а для клиентского опыта и маркетинга — операции по обслуживанию клиентов.

Правильное начало — ключевой момент. «То, как вы начнете, повлияет на то, что у вас получится с окупаемостью инвестиций», — говорит Амманат.