ИИ-цыганство: как компаниям не попасть под влияние модных тенденций

В последнее время в деловых кругах активно обсуждают потенциал искусственного интеллекта в бизнес-процессы – от автоматизации рутинных операций до, например, помощи в принятии управленческих решений. Хотя отрицать преимущества ИИ-технологий было бы неверно, столь же ошибочным будет считать их панацеей от любых проблем. Продуктовый аналитик компании ELMA365 CSP Григорий Старовойтов поделился советами, как не «вестись» на ажиотаж вокруг искусственного интеллекта и не потерять деньги на необдуманных внедрениях.

Правовые регуляторы искусственного интеллекта

Нередко за искусственный интеллект ошибочно принимают обычные автоматизированные системы. Чтобы не попасться на удочку недобросовестных разработчиков, важно понимать, как государственные стандарты трактуют эту тему. В частности, ГОСТ 59276−2020 «Система искусственного интеллекта. Способы обеспечения доверия» описывает ИИ как способность технической системы имитировать когнитивные функции человека, включая самообучение и поиск решений без заранее заданного алгоритма, и получать результаты, сопоставимые как минимум с результатами интеллектуальной деятельности человека. В прошлом году к этому определению появилось уточнение, что искусственный интеллект способен получать результаты, не просто сопоставимые с результатами интеллектуальной деятельности человека, но и превосходящие их.

В качестве примера рассмотрим взаимодействие клиента с чат-ботом: система работает на основе заранее прописанных сценариев и формирует ответы, ориентируясь на ключевые слова, используемые клиентом в запросе. Если чат-бот не распознаёт такие маркеры, он передает диалог оператору. В свою очередь, генеративный сети, применяющиеся в ИИ-ассистентах, способны запоминать контекст разговора, распознавать синонимы и устойчивые выражения, определять эмоциональный тон общения и понимать суть беседы без строгого соблюдения фиксированных скриптов.

Для определения, используются ли в конкретном проекте технологии искусственного интеллекта, стоит обратиться к приказу №392 Министерства экономического развития РФ от 29 июня 2021 года. Этот документ выделяет пять ключевых направлений ИИ:

• компьютерное зрение;

• обработка естественного языка;

• распознавание и синтез речи;

• интеллектуальная поддержка принятия решений;

• перспективные методы искусственного интеллекта, включающие автономное выполнение задач, автоматическое проектирование физических объектов, машинное обучение, интерпретируемую обработку данных и другие аналогичные подходы.

ИИ-технологии не всемогущи: что должно насторожить заказчика

Хотя интерес к потенциалу ИИ растет, важно подходить к этому вопросу критически, особенно когда речь идет о заявлениях касательно замены человеческого труда искусственным интеллектом. Внедряя ИИ-системы в рабочие процессы компаний, стоит отличать действительные выгоды от рекламных обещаний, которые могут оказаться лишь привлекательными лозунгами без реальной пользы.

Умеет думать и принимать решения

Образ идеального ИИ-ассистента, который трудится плечом к плечу с людьми, широко распространён в медийной среде. Однако современные технологии пока далеки от создания полноценного цифрового коллеги. Зачастую задачи, которые выполняют ИИ-инструменты, описываются через метафорические термины вроде «думает», «воспринимает» или «решает». Эти формулировки создают впечатление, будто искусственный интеллект функционирует подобно человеку, хотя это скорее рекламный приём, нежели отражение реальности.

На самом деле ИИ – это совокупность алгоритмов и программного обеспечения, лишенных сознания, эмоций и способности самостоятельно мыслить. Применение антропоморфных терминов зачастую связано с маркетинговыми целями, а не с описанием реальных возможностей технологий.

Решит большинство рутинных задач

Искусственный интеллект нередко воспринимается как универсальное решение для рутинных бизнес-процессов. Некоторые компании, которые производят IT-продукты, могут использовать эту тенденцию в своих интересах и обещать, что их разработка поможет повысить эффективность работы и снизить затраты – однако не могут привести конкретные примеры того, как это работает на практике, и показать, какие измеримые результаты дает внедрение решений на основе ИИ. Такое поведение может говорить о нехватке реальных кейсов и конкретных доказательств того, как технология может реально улучшить бизнес-процессы и принести ощутимые результаты.

Внедрить нужно было вчера

На фоне того, что о технологиях искусственного интеллекта говорят повсеместно, может сложиться впечатление, что промедление с их внедрением приведет компанию к технологическому отставанию всего через несколько месяцев. Действительно, в условиях усиливающейся конкуренции оперативность принятия решений играет важную роль. Тем не менее столь же значимо сохранять рациональное мышление и избегать поспешных действий. Важно внимательно изучать рыночные тренды и всесторонне оценивать возможные последствия перед принятием стратегических решений, способных существенно повлиять на будущее организации.

Необходимо заменить действующую систему

В большинстве случаев технологии искусственного интеллекта применяются для улучшения уже существующих процессов, особенно тех, где преобладают рутинные операции. Это подразумевает возможность точечной интеграции ИИ-решений в действующие системы без необходимости глобального пересмотра всей корпоративной архитектуры. Поэтому, если внедрение нового ИИ-инструмента требует замены функционирующей инфраструктуры предприятия (например, ERP-систем, ECM-систем или CSP), следует обдумать все плюсы и минусы, прежде чем соглашаться на это.

ИИ-технологии для бизнеса: когда их действительно нужно внедрять

Внедрение ИИ-инструментов требует значительных финансовых и временных затрат, поэтому перед тем, как начать их интеграцию в существующие системы, компании необходимо провести детальный анализ и четко сформулировать цели и ожидаемые результаты. Важно точно определить задачи, для которых будут использоваться ИИ-решения, и критерии оценки улучшений. Это может быть ускорение документооборота, увеличение скорости взаимодействия с клиентами или снижение операционных расходов. Затруднения в определении ожидаемых эффектов могут сигнализировать о необходимости дополнительного анализа выгод от внедрения ИИ.

Стоит также рассмотреть альтернативные варианты решения проблем. В некоторых случаях использование ИИ не станет значительным преимуществом. Например, создание встречи в календаре с помощью ИИ-ассистента может занять столько же времени, сколько и самостоятельное добавление вручную. 

Также важно учитывать частоту выполнения операций: для регулярных задач внедрение ИИ оправдано, тогда как для редко возникающих ситуаций оно может оказаться излишним. Например, при выборе ИИ-инструментов для электронного документооборота ключевым фактором является объем обрабатываемой документации. Малый поток документов (до 200 в месяц) может эффективно управляться традиционными методами автоматизации, в то время как крупные компании с оборотом свыше 10 тысяч документов в месяц смогут извлечь из внедрения ИИ значительную пользу. 

Тщательная оценка слабых мест и показателей, требующих улучшения, позволит объективно оценить потенциальный эффект от использования ИИ-решений.

Какие задачи не подвластны искусственному интеллекту

Технологии на основе искусственного интеллекта постепенно занимают все новые ниши как в повседневной жизни, так и в бизнес-среде. Однако по прежнему остаются области, в которых они не сильны.

Решение креативных задач

Творческие задачи, требующие креативного подхода, а не его имитации, остаются вне досягаемости для ИИ-технологий. Парадоксально, но первоначальная эйфория от возможностей генеративных моделей привела к перенасыщению интернета контентом низкого качества. Созданные с использованием ИИ изображения, видеоролики и тексты часто выглядят однообразно, выдавая своё искусственное происхождение.

Искренняя вовлеченность

Технологии искусственного интеллекта активно применяются в службах поддержки. Обращаясь за помощью, клиенты рассчитывают не только на получение формального ответа, но и на проявление эмпатии и вовлеченности со стороны оператора. Генеративные модели, используемые для автоматизированных ответов, часто ограничиваются стандартными фразами типа «Благодарим вас за обращение. Ваше обращение важно для нас». Повторение таких шаблонных выражений в ходе диалога может вызвать противоположный эффект: вместо ощущения заботы клиент почувствует разочарование и дистанцированность, что в конечном итоге отталкивает его.

Отсутствие верификации человеком

Инструменты на основе искусственного интеллекта имеют существенные ограничения, поэтому делегирование задач без последующего контроля со стороны человека остается преждевременным. Это относится как к простым функциям (таким, как распознавание документов и организация встреч), так и к более сложным процессам – например, использованию «умного помощника», который помогает во время деловых встреч или извлекает необходимые данные из корпоративных баз знаний.

Искусственный интеллект в бизнес-среде: резюме 

Можно заключить, что ожидания от возможностей искусственного интеллекта в бизнесе несколько «перегреты». Многие задачи могут успешно решаться с помощью традиционной автоматизации, что зачастую оказывается более экономичным вариантом по сравнению с внедрением ИИ-ассистентов. 

Тем не менее каждая ситуация требует индивидуального рассмотрения: рациональный подход и точное понимание стоимости и ценности помогут выбрать оптимальный инструмент, способствующий повышению эффективности бизнес-процессов.