ИИ-цыганство: как бизнесу не попасться на модный тренд

@Freepic (AI-generated)




Продуктовый аналитик ELMA365 CSP Григорий Старовойтов рассказал, как не стать заложником тренда на искусственный интеллект и не потерять состояние на ненужном внедрении.

Закон гласит: правовые регуляторы искусственного интеллекта

Технологии искусственного интеллекта часто путают с простыми автоматизированными системами. Чтобы не стать жертвой обмана, когда за технологию искусственного интеллекта выдают нечто иное, нужно знать, как официальные документы определяют этот вопрос.

ГОСТ 59276−2020 «Система искусственного интеллекта. Способы обеспечения доверия» определяет искусственный интеллект 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. Год назад к этому определению появилось уточнение, что искусственный интеллект способен получать результаты, не просто сопоставимые с результатами интеллектуальной деятельности человека, но и превосходящие их.

Приведем пример: общение клиента через чат-бота строится на том, что система следует по заранее определенным сценариям и готовит ответы в соответствии с метками, которые в своем запросе воспроизводит клиент. Если же чат-бот не находит в беседе этих слов-меток, то переводит беседу на оператора. 

В отличие от этого, ИИ-системы (например, генеративные помощники) запоминают контекст беседы, различают синонимы и устойчивые выражения, определяют эмоциональную тональность обращения и понимают смысл обращения без строго следования заданным скриптам.

Чтобы понять, относится проект к искусственному интеллекту или нет, можно обратиться к приказу №392 Минэкономразвития от 29 июня 2021 года, где перечислены пять основных ИИ-технологий:

— компьютерное зрение, 
— обработка естественного языка, 
— распознавание и синтез речи, 
— интеллектуальная поддержка принятия решений,
— перспективные методы искусственного интеллекта, которые включают в себя автономное решение задач, автоматический дизайн физических объектов, машинное обучение, интерпретируемую обработку данных и другие методы.

Red flags в ИИ-технологиях: главные маркеры, которые должны насторожить

В последнее время дискуссии о применении технологий искусственного интеллекта в сфере бизнеса становятся все более интенсивными. Несмотря на растущий интерес к возможностям ИИ и его потенциалу, важно сохранять критический подход к заявлениям о полной замене человеческого труда ИИ-инструментами. 

При рассмотрении вопроса об интеграции систем искусственного интеллекта в работу компании необходимо отличать реальные преимущества от маркетинговых уловок, которые могут быть не более чем красивыми обещаниями без практической ценности.

Думает и решает: идеальных ИИ-помощников не существует

В инфополе в качестве ИИ-бизнес-ассистента часто тиражируется образ этакого антропоморфного робота, который работает бок о бок с человеком и является его полноценным коллегой. Однако текущий уровень развития технологий все еще не позволяет создать полностью автономного коллегу в полном смысле этого слова.

Когда речь заходит о задачах, которые должен выполнять ИИ-инструмент, часто используются термины, приписывающие ему человеческие качества: «думает», «воспринимает», «решает» и так далее. Это может создавать иллюзию полного сходства с человеческой деятельностью, однако представление о том, что искусственный интеллект может мыслить или чувствовать, является преувеличением.

Важно понимать, что искусственный интеллект представляет собой набор инструментов и программных решений. Он не обладает сознанием, эмоциями и самостоятельным мышлением. Использование антропоморфных терминов в описании функций ИИ часто больше имеет маркетинговый характер, чем отражает реальные возможности технологий.

Быстро и эффективно: громкие обещания вместо реальных примеров

Технологии искусственного интеллекта зачастую воспринимаются как панацея от рутинных бизнес-задач. Этим могут воспользоваться нерадивые вендоры. Вместо того чтобы представить четкие кейсы, как эти инструменты работают на практике и как они помогают улучшить процессы, они используют общие фразы о повышении эффективности, оптимизации и снижении расходов. 

За такой абстрактностью часто скрывается отсутствие реальных примеров использования инструментов и измеримых результатов того, как именно эта ИИ-технология может быть интегрирована в бизнес и какие конкретные преимущества она принесет.

Сейчас или никогда: давление на скорость принятия решения

Из-за того, что вокруг технологий искусственного интеллекта много шума, может показаться, что если отложить внедрение, то через полгода компания окажется на грани технологического отставания. Безусловно, во время нарастающей конкуренции скорость принятия решений важна, однако не менее важно сохранять трезвость мышления и не поддаваться панике, когда предлагается совершить немедленные действия и внедрить ИИ-технологии уже сегодня. Необходимо тщательно анализировать рыночные тенденции и взвешивать все за и против перед тем, как принимать решения, которые могут оказать значительное влияние на будущее компании.

---

Читайте также: Индустрия 5.0: как цифровизация знаний и коллективный интеллект меняют наше будущее

---

Дорогу ИИ: обязательная замена действующей системы

Если интеграция нового ИИ-инструмента предполагает радикальные изменения в инфраструктуре предприятия, включая отказ от действующих ERP-систем, ECM-систем или CSP, необходимо тщательно проанализировать подобное требование. На текущий момент технологии на основе искусственного интеллекта чаще всего используются как средство оптимизации уже существующих процессов, особенно тех, которые характеризуются рутиной и повторяемостью. Это означает, что ИИ-инструменты могут быть интегрированы точечно в уже установленные процессы без необходимости полного пересмотра всей инфраструктуры компании.


@Freepic (AI-generated)

Внедрять или не внедрять: как понять, что ИИ-технологии нужны бизнесу

Когда в компании возникает вопрос о том, стоит ли интегрировать в текущие системы инструменты на основе искусственного интеллекта, нужно провести тщательный анализ и четко определить цели и ожидаемые результаты, поскольку внедрение инструментов искусственного интеллекта требует от компании значительных финансовых и временных ресурсов.

Необходимо уточнить, для решения каких именно задач планируется внедрение ИИ и по каким критериям будет оцениваться результат улучшения, (например, ускорение обработки документов, повышение скорости ответов клиентам или сокращение каких-либо издержек). Если возникают трудности с определением ожидаемых результатов, это может служить сигналом к более глубокому анализу преимуществ, которые компания стремится получить от внедрения искусственного интеллекта.

Также важно оценить возможность использования альтернативных решений. Считается, что ИИ ускорит процесс, однако если говорить, например, о создании с помощью ИИ-ассистента встречи в календаре, то здесь не так очевидно, что будет быстрее: попросить об этом ИИ или заполнить нужную ячейку в календаре самостоятельно. 

При этом важно отметить, что для часто выполняемых действий внедрение искусственного интеллекта может быть оправданным, в то время как для редких операций его применение может оказаться неэффективным с точки зрения затрат и времени. 

Например, при выборе ИИ-инструментов ЭДО важным критерием является объем обрабатываемых документов. Для малых потоков (например, 200 документов в месяц) вполне можно обойтись традиционными средствами автоматизации, в то время как для крупных компаний с обработкой более 10 тысяч документов в месяц внедрение ИИ способно значительно повысить эффективность работы. 

Зная, какие показатели необходимо улучшить и где имеются слабые места, можно оценить, какой полезный эффект будет от внедрения инструментов на основе искусственного интеллекта.

ИИ всемогущий: какие задачи не стоит доверять умным помощникам

Несмотря на разнообразие возможностей искусственного интеллекта, есть области, с которыми эта технология справляется посредственно. 

Креативность и оригинальность мышления

Задачи и процессы, требующие по-настоящему творческого подхода, а не его имитации, пока неподвластны искусственному интеллекту. Наблюдается интересный парадокс: несмотря на первоначальный восторг от возможностей генеративных моделей, сегодня они привели к избытку низкокачественного контента в интернете. Сделанные с помощью ИИ изображения, видео и тексты выглядят шаблонно, поэтому сразу становится очевидным их искусственное происхождение. 

Эмоциональная вовлеченность

Во время обращения в службу поддержки клиенты ожидают не просто формального ответа, а понимания и участия со стороны специалиста. Если эту функцию выполняет генеративная модель, то зачастую она прибегает к использованию стандартных фраз вроде «Спасибо за ваше обращение. Мы осознаем важность качественного обслуживания». 

Однако если за время общения с клиентом такая наигранная искренность повторяется неоднократно, то вместо того, чтобы создать впечатление заботы и внимания, шаблонные ответы ИИ-ассистента могут вызвать обратный эффект и оттолкнуть клиента. 

Принятие окончательного решения

Возможности инструментов на основе искусственного интеллекта пока сильно ограничены, поэтому доверять им задачи без последующей верификации человеком пока рано. Это касается как простых задач (например, распознавания документов и организации деловых встреч), так и более сложных процессов, таких как использование «умного суфлера», который помогает поддерживать ход беседы или предлагает подходящую информацию из корпоративной базы знаний.

Таким образом, можно сделать вывод, что ожидания от потенциала технологий на основе искусственного интеллекта в бизнес-среде несколько завышены. На практике многие вопросы могут решаться с помощью автоматизации процессов — это выйдет дешевле, чем внедрение ИИ-ассистентов. Однако каждый случай стоит рассматривать индивидуально, поскольку холодный расчет, грамотный подход и четкое понимание цены и ценности позволят выбрать подходящий инструмент, который действительно сделает бизнес-процессы более эффективными. 

Григорий Старовойтов, 
Продуктовый аналитик ELMA365 CSP.

Для NEW RETAIL