Некоторые компании сами подрывают основу своего бизнеса — продуктивность, эффективность и конкурентоспособность. Причина может быть в том, как именно внедряется искусственный интеллект.

Так считают эксперты консалтинговой компании Datatonic, которая занимается облачными технологиями и ИИ. По их мнению, следующий этап развития корпоративного ИИ будет связан с системами, где люди и алгоритмы работают вместе. Такой подход называют «Человек в контуре»: когда человек остается частью процесса и контролирует работу ИИ.

Изображение сгенерировал ChatGPT

Почему компании теряют эффективность?

Исследование Datatonic показывает: компании, которые не встраивают ИИ в реальные рабочие процессы людей, начинают отставать от конкурентов. Их продуктивность растет медленнее.

Гибридная модель, когда люди и ИИ работают вместе, помогает быстрее принимать решения и улучшает работу всей компании.

Генеральный директор Datatonic Скотт Айверс объясняет это так: «ИИ — это не просто новая технология. Он меняет сам подход к работе. Самая большая проблема возникает тогда, когда ИИ существует отдельно от людей, которые на самом деле управляют бизнесом».

Почему некоторые проекты с ИИ не дают результата?

За последние годы компании вложили большие средства в искусственный интеллект. Теперь от них ожидают реальных результатов. Но на практике многие проекты так и остаются на стадии экспериментов. Одна из причин — сотрудники не до конца доверяют новым системам.

В результате компании не используют аналитические возможности ИИ при принятии решений. А значит, и ожидаемый рост эффективности так и не появляется.

Почему модели «человек в контуре» становятся ключевыми

В Datatonic считают, что будущее кроется за системами «human-in-the-loop». Они объединяют скорость ИИ и человеческое мышление.

Хороший пример — разработка программного обеспечения с помощью ИИ-агентов.

В таких проектах:

• люди определяют, какой продукт нужно создать;
• формулируют требования;
• проверяют планы разработки.

После этого ИИ может автоматически создавать отдельные модули программы.

То есть алгоритмы выполняют большую часть технической работы, а люди отвечают за направление и контроль.

Где уже используется такой подход?

Совместная работа людей и ИИ уже начинает активно использоваться в бизнесе.

Например, в финансовых и административных отделах ИИ помогает обрабатывать документы. По некоторым оценкам, это может сократить расходы на обработку счетов примерно на 70%.

Но при этом окончательное решение все равно принимает финансовая команда.

Люди создают систему оценки, проверяют планы, устанавливают правила и принимают решения. ИИ работает быстро и обрабатывает большие объемы данных. Именно эта комбинация дает бизнесу реальную пользу.

Почему полностью автономный ИИ пока рискован?

Многие компании пока не готовы безопасно использовать полностью автономные ИИ-системы.

Основные проблемы:

1. Недостаточный контроль безопасности.
2. Слабые системы управления.
3. Отсутствие четких правил использования ИИ.

Чтобы автономные системы работали надежно, компаниям нужны контрольные этапы. Например, точки проверки решений и стандарты оценки эффективности.

Также важно регулярно проверять работу моделей по мере их развития, чтобы они оставались безопасными и соответствовали требованиям законодательства.

Когда доверие к системе растет, компании могут постепенно передавать ИИ больше задач. Но если пропустить этап управления и контроля, то это не ускорит работу и лишь создаст новые риски.

Как изменится работа компаний в ближайшие годы?

Datatonic ожидает, что в течение ближайших двух лет роль ИИ в рабочих процессах резко вырастет.

ИИ-агенты будут помогать готовить задачи, проверять данные и анализировать решения еще до того, как команда начнет тратить на них ресурсы.

По мнению Скотта Айверса из Datatonic, будущее бизнеса будет выглядеть так: небольшие и гибкие команды специалистов в отделах финансов, HR или маркетинга, которые работают вместе с ИИ.

И выигрывать будут те компании, которые научат сотрудников работать вместе с ИИ, а не пытаться обходиться без него.