Должность директора по искусственному интеллекту (Chief AI Officer, CAIO) становится одной из самых модных в мире бизнеса по мере ускорения внедрения ИИ. На новоиспеченных CAIO обычно возлагается двойная роль: достижение бизнес-целей с помощью ИИ и одновременно обеспечение ответственного управления этой технологией, пишет на портале BigDATAwire Марк Портер, технический директор компании dbt Labs.

По идее, CAIO работает с другими руководителями высшего звена над оценкой новых решений в области ИИ, поддержкой дорожных карт продуктов, разработкой инновационных предложений в области ИИ, внедрением ответственной ИИ-практики и обеспечением бесперебойной работы всех аспектов бизнеса, затронутых ИИ. Однако для многих организаций назначение CAIO часто не является правильным способом стать компанией, которая будет полагаться на ИИ и будет эффективна с точки зрения ИИ.

Путь к внедрению ИИ и нерешенные проблемы

Давайте определим пару терминов и рассмотрим шумиху вокруг ИИ. Системы машинного обучения на основе моделей существуют уже несколько десятилетий, и они эффективно используются во множестве областей, включая медицинскую диагностику, выявление мошенничества и финансовое моделирование. Однако 30 ноября 2022 г. мир ИИ, каким его знала общественность, изменился навсегда, когда ChatGPT стала первой общедоступной большой языковой моделью (LLM).

В прошлом МО и ИИ рассматривались как инструменты, которые должны использоваться подобно компиляторам или текстовым редакторам, со специальными технологиями и персоналом, обладающим особыми навыками для их успешного применения, но генеративный ИИ (GenAI) — это совсем другое. LLM и созданный на их основе GenAI предоставляют возможности, которых раньше не существовало. Эта технология является преобразующей в том плане, что она может помочь людям стать лучше в тех вещах, которые мы уже делаем хорошо; в конце концов, она обучена на корпусе человеческих знаний о вещах, которые мы уже делали, и она действительно хороша в сопоставлении шаблонов и экстраполяции. Хорошая новость заключается в том, что нам предстоит проделать огромную работу над тем, что мы уже умеем делать хорошо: отвечать на вопросы к службе поддержки, синтезировать имеющуюся информацию практически в любой форме, обобщать звонки и тексты и многое другое.

Если верить шумихе вокруг ИИ, впервые в истории человечества у нас появился надежный партнер, с которым можно поговорить, который может нас рассудить. В то же время мы узнали, что ИИ, подобно вашему громкому и самоуверенному дяде, может быть столь же убедителен, когда сообщает вам ложные факты, как и когда говорит правдиво. Хотя предвзятость, дрейф моделей и качество обучения всегда были и остаются проблемами, это не мешало компаниям внедрять их в свои организации, потому что «радиус взрыва» можно было контролировать. С LLM дело обстоит иначе. Люди любят, когда им что-то рассказывают, а когда это рассказывают убедительно, они в это верят. Поэтому, если дрейф традиционной модели ИИ может быть вреден и должен быть исправлен, то когда убедительный ИИ ошибается в важных вещах, то «У нас проблема, Хьюстон!».

Доводы в пользу разделения ответственности за ИИ

При таком широком влиянии и шумихе вполне естественно, что руководители и советы директоров компаний задались вопросом, нужен ли им кто-то на самом верху, чья единственная задача — прокладывать путь через неопределенность. Так появился CAIO.

Многие организации ухватились за идею о том, что их ИИ-стратегией должен руководить один человек, но есть более эффективные способы достижения целей. Вместо этого им следует позаботиться о том, чтобы почти в каждом подразделении компании существовала экспертиза по ИИ.

Представьте себе, что когда появилось электричество (меня тогда еще не было, несмотря на то, что думают мои дети), в каждой компании был назначен директор по электрификации. Да, у каждой части компании был потенциал, который можно было улучшить с помощью электричества, но это не значит, что ответственность должна была лежать на одном человеке. Заводскому цеху нужен был один план, отделу обслуживания — другой, а отделу продаж необходимо было понять, как электричество повлияет на их собственные процессы и потребности клиентов. Хотя хлипкие стратегии («Электричество — это хорошо!») могут существовать в рамках всей организации, для их реального исполнения необходимы знания и опыт каждого отдела, расстановка приоритетов и руководство на местах.

ИИ повлияет на компании в меньшем масштабе, чем электричество, но его воздействие все равно будет значительным и окажет влияние на деятельность всей организации. Скорее всего, компаниям нужен опытный специалист, регулярно дающий советы по ИИ представителям высшего руководства. Но если вы назначаете отдельного руководителя высшего звена, ответственность и подотчетность смешиваются.

Есть много статей, которые занимают позицию, противоположную моей. В них с упоением рассказывается обо всех возлагаемых на CAIO обязанностях, но все, что я слышу, — это то, что другие высшие руководители теряют вовлеченность, самостоятельность и ответственность за то, что является одной из самых важных инициатив, которые они будут возглавлять в своей карьере. Звучат общие слова о том, что CAIO нужен для конкурентного преимущества и для того, чтобы компания принимала лучшие решения, включая «внедрение ИИ» (что бы это ни значило), для трансформации бизнеса, улучшения обслуживания клиентов и т. д. Насколько я знаю, такие должности уже существуют. На самом деле, хотя все эти вещи необходимы, а ИИ является неотъемлемой частью их улучшений, наличие центрального руководителя высшего звена, скорее всего, вредно.

Модель эффективного внедрения и интеграции ИИ

Не поймите меня неправильно: предстоит большая работа по внедрению ИИ. С точки зрения CIO, применение ИИ во всех системах компании должно быть хорошо реализовано и иметь сильные функции управления для обеспечения правильного и этичного использования моделей. Например, мы должны убедиться, что инструменты ИИ эффективно помогают клиентам, которые обращаются за поддержкой, что ПО отдела кадров ответственно использует ИИ, что отдел продаж и отдел по работе с клиентами имеют правильные инструменты для обобщения звонков, анализа контрактов и т. д., а команда по поиску талантов получает преимущества ИИ, избегая предвзятости и способствуя разнообразию соискателей.

Если компания производит технические продукты, и в ней есть технический директор, то имеет смысл создать команду по разработке платформы ИИ, чтобы убедиться, что ИИ используется экономически эффективно и последовательно. Директор по маркетингу, конечно, должен использовать ИИ-продукты для SEO-анализа, создания документов и анализа данных о конкурентах. В компаниях, занимающихся разработкой ПО, GenAI может стать огромным стимулом для младших и старших разработчиков благодаря возможностям генерации кода. Тем немногих компаниям, которые производят ИИ-продукты, необходимо иметь целую команду инженеров и разработчиков, которые являются экспертами в области ИИ.

Обязать одного человека контролировать все эти функции практически невозможно, и это может (по иронии судьбы) помешать ИИ-операциям и стратегии, замедляя бизнес-операции. Гораздо эффективнее предоставить руководителям высшего звена возможность внедрять и использовать ИИ по своему усмотрению и в своем темпе, исходя из индивидуальных потребностей своего отдела.

Однако не проблема, если у вас уже есть CAIO или вы считаете, что он вам нужен. В этом случае CAIO должен выполнять роль консультанта и наблюдателя, не похожего на других руководителей высшего звена. Другие руководители высшего звена — это операторы, а не советники. А этот человек может стать источником советов для совета директоров и руководства компании о том, как эффективно внедрять ИИ, а также выявлять и внедрять лучшие практики в компании.

Независимо от того, есть у вас CAIO или нет, эффективным шагом на пути к успешной интеграции и внедрению ИИ является создание совета по ИИ. Совет будет следить за тем, как внедряется ИИ, и должен включать представителей от каждого отдела. В зависимости от компании и ее методов работы, в совете могут быть представлены CIO, CTO, COO и т. д. Каждое подразделение должно отчитываться о планируемом использовании ИИ, о том, какие преимущества для бизнеса оно обещает, а также о том, как оно будет регулировать расходы и обеспечивать управление.

CAIO (в чисто консультативном, неоперативном качестве) мог бы стать председателем этого совета. В примере с электрификацией такой совет должен был бы следить за тем, чтобы все пользовались электричеством, причем безопасно, и применяли одинаковые розетки и напряжение для обеспечения эффективности. Основная польза от совета по ИИ заключается в том, что все голоса будут услышаны, а любые решения по ИИ будут приниматься группой, а не в одиночку. Это также снимает бремя с одного человека, который должен понимать все отделы организации, и распределяет эту ответственность поровну.

Вывод

Непреложным фактом является то, что ИИ, как МО, так и GenAI, преобразует каждую компанию. ИИ влияет на ваш бизнес, будь то внешние силы, отражающие новые потребности и желания ваших клиентов, конкуренты, обходящие вас с фланга, или внутренние силы, такие как необходимость повышения эффективности, создания лучших продуктов или большей предсказуемости. Вы можете выбрать: вести или быть ведомым.

Если вы решите вести, важно делать это с учетом того, как в настоящее время функционирует ваша компания и ее отделы. Все руководители должны быть наделены полномочиями и подотчетностью — они должны иметь возможность вносить необходимые изменения и инновации, а также подстраивать методы и темпы внедрения ИИ под свой отдел. В то же время, как и во всем остальном в компании, вам необходимы координация и регулирование, а для этого у вас уже есть процессы. Вместо того чтобы создавать новые процессы, включите внедрение ИИ в эти процессы.

Поскольку ИИ настолько нов, вам может понадобиться совет по ИИ или возможно один высокопоставленный советник, который поможет осуществить преобразования. Со временем, как и электричество, ИИ будет интегрирован во все, что вы делаете, и вам не понадобятся ни специальная должность, ни особый совет.