Поскольку почти половина всех проектов искусственного интеллекта не выходит из пилотной стадии, как организациям убедиться, что руководство понимает, какие сценарии использования действительно работают? Создайте свою собственную команду знатоков в области ИИ из числа бизнес-лидеров, советует на портале InformationWeek Роджер Буркхардт, главный технический директор по рынкам капитала Broadridge Financial Solutions.
Финансовые компании, разочарованные неудовлетворительными результатами ИИ-проектов, должны направить часть ресурсов, которые сейчас выделяются на звездных специалистов в области науки о данных и передовые технологии, на повышение уровня знаний в области ИИ среди бизнес-лидеров своих организаций.
Финансовые компании ведут бесчисленные пилотные программы с использованием ИИ. Но многие из этих проектов никогда не увидят свет. Несмотря на то, что сейчас на ИИ бросаются огромные ресурсы, согласно Gartner, менее 55% ИИ-проектов выходят за рамки пилотной стадии. И даже те инициативы, которые доходят до стадии эксплуатации, часто не приносят ожидаемых результатов.
Почему эти хорошо финансируемые проекты так часто терпят неудачу? Ответ на этот вопрос имеет отношение не столько к самому ИИ, сколько к организационному управлению. Большинство компаний, предоставляющих финансовые услуги, начинают свой путь к ИИ с найма самых лучших и талантливых специалистов по изучению данных. Но опыт показывает, что разработка модели ИИ — не самое сложное условие успеха. Даже самые талантливые специалисты по изучению данных с трудом справляются с созданием ИИ-приложений, которые оказывают реальное влияние на результаты бизнеса. Для достижения этой цели им часто не хватает ни бизнес-знаний, ни опыта работы. В результате компании, которые уделяют слишком много внимания найму «единорогов» в области науки о данных, в итоге получают статистически интересные модели, которые практически не имеют ценности для бизнеса.
Препятствия на пути к изменениям
Правда заключается в том, что большинство ИИ-проектов терпят неудачу не из-за отсутствия специальных знаний, а по тем же причинам, по которым терпят неудачу другие крупные инициативы по изменению. По оценкам исследователей, 85% проектов цифровой трансформации во всех секторах бизнеса «существенно не дотягивают» до поставленных целей. Проекты, которые не справляются с поставленными задачами, постепенно теряют темп из-за некоторого сочетания непредвиденных проблем с реализацией и внутреннего сопротивления. Оба препятствия отчасти вызваны отсутствием взаимодействия с бизнес-лидерами и их командами. ИИ-решения, разработанные без тесного сотрудничества с бизнесом, часто не соответствуют рабочим процессам, целям и ограничениям, которые определяют операционные процессы и эффективность бизнеса. С точки зрения бизнес-подразделений, эти решения могут не работать или не быть нацелены на правильные цели.
Эти опасения способствуют возникновению второго основного препятствия на пути крупных изменений — внутреннего сопротивления. Бизнес-команды, которые чувствуют, что им навязывают решение, созданное извне, часто будут сопротивляться. Распространенная причина заключается в том, что рекомендации ИИ не сопровождаются хорошим объяснением, и поэтому бизнес не получает уверенности в правильности их выполнении.
Иногда этот отпор принимает форму прямого и явного сопротивления. Чаще оно проявляется в виде апатии и отсутствия повседневной поддержки, что со временем подрывает инициативу. Такой тип сопротивления может быть особенно опасен в ИИ-проектах из-за широко распространенного мнения, что ИИ придет, чтобы занять рабочие места людей.
Создание института ИИ-мастеров
Как же финансовые компании могут преодолеть эти проблемы и перейти от экспериментальных проектов к масштабному использованию ИИ в своих организациях? Одним из наиболее важных шагов, которые могут предпринять компании, является создание когорты тех, кого я называю «ИИ-мастерами». Это профессионалы с опытом работы в бизнесе, которые также прошли обучение по технологиям и процессам ИИ. Они понимают, как работает ИИ и как его применить в организации.
ИИ-мастера используют свои обширные знания, чтобы помочь внедрить ИИ-решения в бизнес. Их уникальный взгляд на вещи позволяет им правильно определить последовательность этапов процесса внедрения и устранить потенциальные препятствия. Они также могут помочь определить ранние действия, которые принесут быстрые победы, создавая импульс для ИИ-инициативы.
Эти доморощенные эксперты по ИИ могут помочь поддержать этот импульс, укрепляя доверие к ИИ-проекту во всей организации. Поскольку они работают в бизнес-подразделениях и возглавляют их, у них есть связи и влияние. Они могут рассказать о том, почему ИИ-инициатива имеет ценность не только для организации, но и для сотрудников в их повседневной работе. На протяжении всего процесса разработки и внедрения эти доморощенные ИИ-профессионалы могут служить ценным связующим звеном, способствуя сотрудничеству между высшим руководством, технологическим отделом/отделом ИИ и бизнес-подразделениями.
Академия ИИ
Создание внутреннего пула ИИ-специалистов может показаться дорогостоящей и даже сложной задачей. Однако подумайте о ставках. Компании, предоставляющие финансовые услуги, инвестируют колоссальные деньги в возможности ИИ, которые, по мнению многих, вскоре станут ключевыми факторами эффективности бизнеса. Если ИИ-мастера помогут повысить шансы на успех, ускорить процесс внедрения и улучшить конечный результат, затраты на инвестиции в команду будут незначительными по сравнению с общей отдачей от ИИ-инициативы.
У компаний, предоставляющих финансовые услуги, которые хотят создать и развернуть команду ИИ-специалистов, есть выбор. Они могут нанять профессионалов с опытом работы в области ИИ из технологических компаний или других внешних организаций и обучить их своему бизнесу, или же они могут обучить внутренних бизнес-лидеров, которые возьмут на себя роль специалистов по ИИ. За свою карьеру я обучил сотни руководителей высшего звена быть такими сторонниками ИИ. Основываясь на этом опыте, я считаю, что быстрее и эффективнее будет создать «Академию ИИ» для обучения существующих бизнес-лидеров. Очевидно, что это также имеет преимущества с точки зрения удержания и роста лучших талантов.
Профессионалы в области ИИ, прошедшие такое обучение, смогут использовать свое понимание корпоративной культуры, глубокие знания в своей области и свои связи в организации, чтобы продвинуть ИИ-инициативу дальше пилотной стадии и превратить ее в операционную возможность, которая действительно увеличивает доходы и повышает эффективность бизнеса.
