Генеративный ИИ (GenAI) несет в себе как перспективы, так и опасности. Организации, которые адаптируются к его возможностям и учитывают риски, могут получить беспрецедентные преимущества, пишет на портале InformationWeek Сунил Сенан, старший вице-президент, руководитель направления данных и аналитики компании Infosys.
В ежегодном опросе McKinsey, посвященном ИИ, генеративный ИИ занял центральное место в 2023 г. Каждый третий респондент отметил, что его организация уже использует GenAI в одной или нескольких бизнес-функциях, а двое из пяти назвали его появление причиной увеличения инвестиций в ИИ. Это серьезная трансформационная технология, не уступающая прошлым великим волнам изменений производительности труда, вызванных технологиями. Игнорировать потенциал GenAI — значит рисковать потерять актуальность с точки зрения всех базовых параметров вашего бизнеса, таких как затраты, возможность роста доходов и скорость выхода на рынок. Однако на фоне ажиотажа вокруг генеративного ИИ, связанного с его беспрецедентным потенциалом трансформации бизнеса, важно не упускать из виду и его проблемы. Во главе списка стоит необходимость адаптации и внесения существенных изменений, чтобы приспособиться к этой технологии и извлечь из нее пользу.
Традиционные организационные структуры будут нарушены, поскольку GenAI усиливает человеческий потенциал, повышая продуктивность всех ролей и персон в штате сотрудников. Помимо повышения эффективности и производительности, генеративный ИИ обладает огромным бизнес-потенциалом в плане стимулирования роста и ускорения темпов ведения бизнеса. Организациям необходимо найти способ заложить правильную основу и использовать открывающиеся возможности. Чтобы добиться успеха на этом пути, предприятия обеспечивают трансформацию кадров, предоставляя ИИ специалистам, находящимся «ближе всего» к технологии, особенно разработчикам ПО, инженерам и дизайнерам, которым предстоит пройти довольно крутую кривую обучения в области фреймворков глубокого обучения и машинного обучения.
Для защиты от негативных аспектов ИИ предприятиям следует заложить в основу своих систем ИИ принципы «ответственного проектирования». Это поможет моделям преодолеть дефицит доверия между системами ИИ и людьми с их неписаными знаниями — благодаря рассуждениям в контексте и объяснениям. Такие подходы, основанные на использовании человеческого фактора, позволят не только повысить качество результатов работы систем ИИ, но и помогут сотрудникам развить интуицию и понимание с помощью генеративного ИИ: например, создать дизайн продуктов, не похожий ни на что, что может придумать человеческий разум.
Для получения максимальной отдачи от генеративного ИИ предприятиям также потребуется внести изменения в техническую и кадровую сферы. Например, им потребуется разработать алгоритмы, более сложные, чем широко используемые модели прогнозирования и классификации. Для успешной реализации передовых программ GenAI необходимо наличие нескольких возможностей, в том числе комплексный технологический стек, включающий в себя безопасность, права на данные, права доступа, конфиденциальные вычисления, платформы для совместной работы, хостинг и комплексное ПО. После разработки концепции технологического стека предприятиям необходимо решить, какие компоненты создавать самостоятельно, а какие получать через сервисы ИИ, в режиме «ПО как услуга» или через облачные платформы.
Структура поддержки GenAI очень важна, поскольку его внедрение уже растет. Для крупного производителя оборудования использование GenAI обычно заключается в обобщении важной информации о различных деталях и их применении и предоставления ее в стандартном формате на веб-сайте. Эта информация собирается внутри компании из документов, pdf-файлов, ppts-презентаций и даже видео.
Аналогичным образом, в электронике с помощью GenAI проводится серьезный анализ настроений, причем не только комментариев в социальных сетях, но и всех писем клиентов, поступающих в адрес компании, и даже звонков (с использованием записей разговоров). Без больших языковых моделей (LLM) такой анализ занимал бы гораздо больше времени, причем для этого пришлось бы создавать собственные модели. Однако с помощью таких инструментов, как text bison и chirp, анализ настроений можно проводить за более короткий срок.
В компании, занимающейся розничной торговлей товарами для дома, GenAI применяется для создания бота для внутреннего и внешнего взаимодействия. Железная дорога использует GenAI для преобразования программного кода с одного языка на другой. А компания, занимающаяся продажей спортивных товаров, — для анализа настроений в отношении своего бренда. И таких сценариев множество.
Генеративный ИИ — мощный, но и небезупречный инструмент, который, как известно, иногда допускает ошибки в кодировании, выдает неверные рекомендации, делает необъективные выводы или нарушает конфиденциальность данных. Поэтому он должен находиться под контролем группы сотрудников, которые отвечают за точность, справедливость, этичность и соответствие результатов.
Также необходимо широкомасштабное управление микроизменениями в бизнес-организациях, чтобы повысить компетентность нетехнических пользователей в вопросах основ GenAI и работы с его инструментами, облегчить переход к новым методам работы и создать условия для интеграции ИИ во все операции предприятия. В нашей компании мы запустили комплекс сервисов, решений и платформ, ориентированных на ИИ, для повышения потенциала людей, предприятий и сообществ. Важнейшей его составляющей является использование последовательного и взаимодополняющего набора принципов, практик и процедур контроля для управления подтверждением достоверности обучающих данных, этикой, доверием и социальной ответственностью.
Следующие действия помогут организациям создать правильную среду для реализации своих инициатив в области GenAI:
— Создать культуру инноваций на скорости и инноваций на масштабе. Генеративный ИИ может привести к появлению множества инициатив в области ИИ без видимых бизнес-результатов, если предприятия не продумают конкретные результаты, которые они хотят получить в плане роста, эффективности и, что более важно, создания экосистемы для создания новых продуктов, услуг и опыта, основанных на ИИ. Важным инструментом, который позволит предприятиям построить дорожную карту и план с осмысленными и целенаправленными результатами, является создание совместно с бизнесом «канвы» ИИ, в которой инициативы в области ИИ приоритизируются с учетом их влияния на бизнес, простоты реализации и надежности решения. В соответствии с этой концепцией инновации на скорости позволяют экспериментировать с идеями для достижения желаемого результата, а инновации на масштабе — доводить эти идеи до производства, масштабировать внедрение и обеспечивать ценность.
— Сформировать благоприятную организационную культуру. Как уже упоминалось, модели генеративного ИИ могут предполагать внедрение новых методов работы, что требует от сотрудников значительной открытости для принятия этих новшеств. Чтобы добиться этого, организации должны разъяснять преимущества внедрения GenAI и поддерживать сотрудников в освоении различных инструментов и моделей, с которыми им придется работать. Культура непрерывного обучения позволит сотрудникам овладеть не только техническими, но и мягкими навыками, необходимыми для гармоничной работы с ИИ, и идти в ногу с развивающимся технологическим ландшафтом.
— Обеспечить управление. Использование персональных данных для работы генеративного ИИ сопряжено с рядом рисков, таких как нарушение конфиденциальности, необъективные результаты, распространение дезинформации и т. д. Надежная система управления необходима для управления этими рисками, а также для разработки политики ответственного использования, управления согласием и защиты прав интеллектуальной собственности создателей контента. Система должна также предусматривать меры, принимаемые при безответственном использовании, определять план реагирования для смягчения последствий неблагоприятных событий и определять роль различных лиц, включая высшее руководство, в поддержании генеративного ИИ на должном уровне.
— Лидеры должны стать движущей силой перемен. Опрос, проведенный по заказу Infosys с целью выяснения влияния ИИ на бизнес, показал большую уверенность руководителей: 77% лиц, принимающих решения в области ИТ, заявили, что они смогут подготовить сотрудников своей компании к выполнению новых функций, созданных ИИ. Хотя это похвально и важно, руководители должны также «запачкать руки» в ИИ и лично возглавить изменения, по крайней мере на начальных этапах внедрения. Они должны сосредоточиться на развитии творческого мышления и других навыков, чтобы преодолеть разрыв между сотрудниками и инструментами/технологиями GenAI.
Заключение
Является ли генеративный ИИ величайшей в длинном списке великих технологий? Его многогранные возможности позволяют ему стимулировать улучшения, решать проблемы и создавать инновации в каждой сфере любого бизнеса. Но даже усиливаясь, он бросает вызов. Организации должны подготовиться к значительным изменениям и адаптации, чтобы понять GenAI, извлечь из него выгоду и, если потребуется, даже сдержать его. В целом
