Грамотное внедрение ИИ обеспечит эффективное развитие бизнеса

Технологии искусственного интеллекта могут серьезно повысить продуктивность любой компании, но отдача зависит от того, насколько верно выбрана роль для ИИ. О том, как следует готовиться к внедрению инновационных сервисов, какие шаги необходимы для их интеграции в бизнес-процессы, "РГ" рассказал Сергей Голицын, руководитель направления Т1 ИИ ИТ-холдинга Т1.

Что нужно в первую очередь сделать компании, которая стремится внедрить у себя искусственный интеллект?

Сергей Голицын: Как ни странно это прозвучит, но начинать работу с технологиями искусственного интеллекта нужно с ментальной перестройки сотрудников - и рядовых пользователей, и что более важно - топ-менеджемента. Готовность реально использовать новые инструменты в ежедневной деятельности и есть гарантия того, что немалые инвестиции будут не напрасными. Так что технической трансформации обязательно предшествует изменение цифровой культуры, в противном случае ИИ останется на уровне декларации, а работать будет по-прежнему человек, с его пределом эффективности.

Чтобы этого не случилось, следует помочь сотрудникам понять, что такое искусственный интеллект и какую пользу он может принести. Поверьте, когда человек видит, что нейросеть забирает на себя рутину, например, анализ огромного массива документов, он довольно быстро становится амбассадором нового сервиса. За первыми адептами устремляются и другие члены коллектива: никто не хочет терять конкурентоспособность на рынке труда.

Какие еще моменты важно учитывать в ходе цифровой трансформации?

Сергей Голицын: Одной подготовки сотрудников для эффективного внедрения ИИ недостаточно: вся операционная цепочка требует пересмотра. Эффект будет только тогда, когда новые сервисы будут органично встроены в бизнес-процессы, а не прикручены искусственно сверху. Задача - сделать так, чтобы нейросеть и человек дополняли действия друг друга, а не дублировали. Какие задачи делегировать искусственному интеллекту, а на каких сконцентрировать усилия человека - как только зоны ответственности будут определены, формируются новые регламенты и работа выстраивается по-новому. Без этого ИИ может только усложнить работу и увеличить сроки выполнения задач.

А если у сотрудников и компаний возникают сложности с адаптацией к новой цифровой культуре, как это преодолеть?

Сергей Голицын: Слом привычной модели всегда вызывает страх и неприятие. От руководства компании зависит, как долго продлится этот период и не перерастет ли в тихий саботаж. Обязательным условием удачной трансформации становится доверие к ИИ. Даже не отдельных сотрудников, а компании в целом. Внимание к ИИ-трансформации со стороны руководителей всех уровней, четко транслируемая позиция о передаче ряда задач ИИ, формирование понятных показателей эффективности в новых условиях - факторы, без которых ИИ работать не начнет. Работать будет по-прежнему человек, с его пределами эффективности.

Также важно хотя бы на базовом уровне объяснять особенности функционирования самого ИИ. Многих страшат возможные "галлюцинации" моделей (ошибочные выводы ИИ. - Прим. ред.), но, поскольку нейросеть лишь отвечает на запрос пользователя, результат напрямую зависит от того, как он был сформулирован. Это позволит со временем расширять круг обязанностей ИИ. Сегодня мы не можем пока доверить алгоритмам управление критической инфраструктурой, но делегировать какие-то аналитические задачи вполне возможно.

Как тогда компании организовать трансформацию внутренних процессов при внедрении ИИ?

Сергей Голицын: Мы рекомендуем запускать три трека одновременно. Первый - это трансформация ИТ-инфраструктуры, чтобы можно было гибко интегрировать ИИ-решения в бизнес-процессы: создавать ИИ-агентов и быстро настраивать прикладные сервисы.

Второй трек - обучение сотрудников. Нужно научить людей пользоваться новым инструментарием, продемонстрировать сотрудникам, как можно применять ИИ-решения для разного спектра задач: аналитических, работы с документами, в производственных процессах и т.д.

Наконец, третий трек - это трансформация функций и бизнес-процессов с учетом использования ИИ. Подчеркну, что мы прошли фазу "все, что нейросеть - это круто", и теперь смотрим на результаты. Если разбирать, почему 95% пилотных проектов в ИИ терпят неудачу, можно увидеть, что причина совсем не в ИИ, а в том, что технологию интегрировали в процесс, для которого она не предназначена, и никто не измерял, что именно должно было измениться.

Какие подразделения компании должны быть задействованы в цифровой трансформации и какие процессы нужно автоматизировать с помощью ИИ в первую очередь?

Сергей Голицын: Основными драйверами изменений выступают функциональные подразделения. Они досконально знают рабочие процессы, понимают, на каком отрезке автоматизация сократит нагрузку на сотрудников и даст ему возможность заниматься более важными и интересными задачами. А ИТ-подразделение компании - это команда, которая поможет правильно настроить ИТ-инфраструктуру под эти задачи.

Для автоматизации же первыми стоит выбирать функции, где работа уже оцифрована, формализована и содержит большое количество текстовых документов. Это, к примеру, архитектурные, инженерные и финансовые задачи, менеджмент, офисная и операционная деятельность, а также все, что касается работы со СМИ.

Стоит ли для этого нанимать сторонних специалистов или лучше полагаться на силы внутри организации?

Сергей Голицын: Всегда полезен экспертный взгляд со стороны, тем более если компания проходит этот путь впервые. Привлечение команд, которые уже имплементировали ИИ и знают особенности гибкой инфраструктуры, поможет сократить риски.

При этом стоит создать рабочую группу по искусственному интеллекту внутри компании на уровне топ-менеджмента, так как без активного участия руководства сложно перестроить работу остальных сотрудников.

Какие шаги необходимы для построения платформенной инфраструктуры при внедрении ИИ?

Сергей Голицын: Как в случае с любыми большими внедрениями, начинаем с архитектурного плана и расписания внедрения компонентов. Когда они готовы, запускаем минимум четыре стенда: для разработки, тестирования, для промышленной эксплуатации и то, что мы называем "песочница". На последнем сотрудники смогут проводить эксперименты и тестировать новые гипотезы.

Причем можно параллельно вести перестроения "по кусочкам" и прорабатывать функциональные изменения либо сначала составить полную стратегию цифровой трансформации и уже потом ее реализовать. Однако второй вариант займет гораздо больше времени.

Что касается выбора подходящей технологической платформы для реализации ИИ-решений, то это зависит от имеющихся у компании информационных систем. Чем сложнее инфраструктура, тем сложнее будет сама технологическая платформа. И для централизованного управления всеми ИИ-решениями и сервисами необходима ML-платформа.

Как можно оценить эффективность выбранных для трансформации ИТ-решений?

Сергей Голицын: Я бы выделил два этапа. Первый - проводить мониторинг того, как сотрудники пользуются ИИ-решениями, разворачиваемыми в компании. Чем чаще сотрудники используют новые сервисы, тем выше вероятность, что они полезны в работе.

Второй этап - расчет конкретных показателей: количество обработанных документов, скорость и качество обработки, экономия времени и денег. Как правило, всегда можно объективно оценить, какие возможности обеспечил ИИ.