За кулисами «скрытой» ИИ-революции в Citi

Для многих крупных корпораций искусственный интеллект по-прежнему ограничивается отдельными пилотными проектами. Небольшие команды экспериментируют с инструментами, проводят тесты и представляют результаты, которые редко получают распространение за пределами нескольких отделов. Citi выбрал иной путь. В течение последних двух лет банк сосредоточился на интеграции ИИ в повседневный рабочий процесс по всей организации, выведя его за пределы сферы деятельности нескольких специалистов.

Эта инициатива способствовала формированию внутреннего сообщества специалистов по ИИ, насчитывающего около 4 000 сотрудников из различных подразделений, включая отделы технологий, операций, управления рисками и обслуживания клиентов. Эта цифра, впервые опубликованная Business Insider, подчеркивает, как Citi разработал программы «AI Champions» и «AI Accelerators» для поощрения широкого участия, а не для поддержания строгого централизованного контроля.

Степень интеграции значительна. Citi сообщает, что из примерно 182 000 сотрудников по всему миру более 70% в той или иной степени используют одобренные компанией инструменты ИИ. Такое широкое внедрение ставит банк впереди многих конкурентов, которые по-прежнему ограничивают доступ к ИИ техническими командами или специализированными инновационными лабораториями.

От централизованных пилотных проектов к внедрению на уровне команд

Стратегия Citi начиналась с людей, а не только с инструментов. Банк пригласил сотрудников выступить в качестве добровольцев в качестве «AI Champions», предоставив им специализированное обучение, внутренние ресурсы и ранний доступ к одобренным системам ИИ. Затем эти люди оказывали поддержку своим непосредственным коллегам, выступая в качестве доступных консультантов, а не формальных инструкторов.

Этот подход отражает практическое понимание внедрения технологий. Новые инструменты часто терпят неудачу не из-за недостатка возможностей, а потому, что сотрудники не уверены, когда и как их применять. Внедрив поддержку непосредственно в команды, Citi преодолел разрыв между экспериментальным использованием и повседневным применением.

Официальное признание было ключевым компонентом. Сотрудники могли зарабатывать внутренние значки, проходя курсы или демонстрируя, как они используют ИИ для улучшения выполнения своих конкретных задач. Хотя эти значки не приводили напрямую к повышению по службе или увеличению зарплаты, они помогали повысить видимость и авторитет навыков работы с ИИ внутри компании. По данным Business Insider, эта модель, основанная на взаимодействии коллег, ускорила внедрение более эффективно, чем традиционные директивы, идущие сверху вниз.

Практическое применение с необходимыми мерами безопасности

Руководство Citi позиционирует эти усилия как ответ на масштабы операционной деятельности, а не просто как технологическую новинку. При обширных операциях в сфере розничного банкинга, инвестиционных услуг, комплаенса и поддержки клиентов даже незначительное повышение эффективности может принести существенные совокупные выгоды. Инструменты ИИ теперь используются для составления резюме длинных документов, подготовки внутренних сообщений, анализа данных и помощи в программировании. Хотя эти применения не являются уникальными, разница заключается в их систематическом внедрении по всему предприятию.

Ориентация на повседневную полезность также определяет подход Citi к управлению рисками. Банк ограничивает сотрудников набором проверенных и одобренных компанией инструментов, внедряя четкие ограничения на использование данных и обработку результатов. Эти ограничения, хотя и замедляют эксперименты, повысили уверенность руководства в предоставлении более широкого доступа. В строго регулируемых секторах, таких как финансы, установление доверия к процессу часто важнее, чем погоня за скоростью.

Уроки подхода Citi к масштабированию ИИ

Архитектура программы Citi дает важный урок для других крупных организаций: для успешной интеграции ИИ не требуется, чтобы каждый сотрудник стал экспертом. Требуется критическая масса сотрудников, которые достаточно хорошо понимают инструменты, чтобы использовать их ответственно и направлять своих коллег. Обучая тысячи сотрудников вместо избранных немногих, Citi снизила свою зависимость от небольшой, перегруженной работой группы специалистов.

Есть и культурный аспект. Активное поощрение участия сотрудников, не занимающихся техническими вопросами, дает четкий сигнал о том, что ИИ не является прерогативой инженеров или специалистов по данным. Он становится стандартным компонентом современной работы, подобно внедрению программ для работы с таблицами или презентаций в предыдущие десятилетия.

Этот сдвиг соответствует более общим тенденциям в отрасли. Исследования таких компаний, как McKinsey, показывают, что многие компании сталкиваются с трудностями при переходе проектов ИИ из пилотной фазы в производственную, часто ссылаясь на нехватку квалифицированных кадров и неясную ответственность. Модель Citi смягчает некоторые из этих проблем, распределяя практическую ответственность между командами при сохранении централизованного управления и стандартов.

Естественно, у этого подхода есть свои ограничения. Внедрение под руководством коллег зависит от постоянного участия, и прогресс может быть неравномерным в разных командах. Существует также риск того, что неформальные сети поддержки станут несогласованными, что приведет к неравенству в получении выгод. Citi решает эту проблему путем периодической ротации «чемпионов ИИ» и постоянного обновления учебных материалов по мере развития инструментов.

Одним из наиболее примечательных аспектов является решение банка рассматривать ИИ как операционную инфраструктуру, а не просто как инновационный проект. Вместо того чтобы формулировать вопрос как «Может ли ИИ преобразовать наш бизнес?», Citi задал вопрос: «Где ИИ может уменьшить трение в нашей существующей работе?». Такая прагматичная формулировка облегчает количественную оценку прогресса и снижает давление, связанное с необходимостью достижения сенсационных и немедленных результатов.

Этот опыт также ставит под сомнение распространенное предположение о том, что внедрение ИИ должно осуществляться исключительно по принципу «сверху вниз». Хотя высшее руководство Citi оказало существенную поддержку, значительный импульс пришел от сотрудников, которые добровольно посвящали свое свободное время обучению и обмену знаниями. В крупных, сложных организациях эту энергию «снизу вверх» трудно создать искусственно, однако зачастую именно она является решающим фактором в том, станет ли новая технология частью корпоративной культуры.

По мере того как все больше корпораций переходят от этапа тестирования к полномасштабному внедрению, эксперимент Citi становится ценным примером для изучения. Он демонстрирует, что масштабирования можно достичь не просто путем приобретения более совершенных инструментов, а путем укрепления уверенности людей в использовании тех инструментов, которые у них уже есть. Для предприятий, озадаченных медленным прогрессом в области ИИ, решение может зависеть не столько от стратегических презентаций, сколько от поддержки того, как выполняется работа, по одной команде за раз.

См. также: JPMorgan Chase рассматривает расходы на ИИ как основную инфраструктуру

Изучите пересечение ИИ и больших данных вместе с лидерами отрасли. Вы ставка AI & Big Data Expo проходит в Амстердаме, Калифорнии и Лондоне. Это комплексное мероприятие является частью TechEx и проходит одновременно с другими ведущими технологическими мероприятиями. Нажмите здесь для получения более подробной информации.

Новости об ИИ предоставляются TechForge Media. Узнайте о других предстоящих мероприятиях и вебинарах по корпоративным технологиям здесь.