Неэффективное внедрение искусственного интеллекта может привести к сокращению рабочей силы

Многие организации подрывают основные столпы бизнеса — производительность, конкурентоспособность и эффективность. По данным консалтинговой компании Datatonic, специализирующейся на облачных данных и искусственном интеллекте, эта эрозия является результатом несовершенного внедрения сотрудничества между людьми и ИИ. Компания заявляет, что на следующем этапе развития корпоративного ИИ успех будет сопутствовать тем, кто внедряет тщательно управляемые и разработанные системы ИИ, которые работают вместе с людьми в рамках концепции «человек в цикле» (HiTL).

Исследования Datatonic показывают, что компании, не способные интегрировать ИИ в рабочие процессы людей, теряют позиции из-за стагнации производительности. Консалтинговая компания утверждает, что гибридный подход, сочетающий человека и ИИ, ускоряет принятие решений и повышает общую операционную эффективность. Скотт Эйверс, генеральный директор Datatonic, отмечает: «ИИ — это переосмысление того, как выполняется работа. Наибольший риск, который мы наблюдаем, — это потеря производительности, когда ИИ работает в изоляции от людей, которые фактически управляют бизнесом».

После многих лет инвестиций в ИИ компании сталкиваются с растущим давлением, требующим продемонстрировать отдачу. Однако исследования показывают, что многие инициативы остаются в пилотной фазе из-за ограниченного доверия пользователей. В результате организации упускают возможности использовать аналитические данные, полученные с помощью ИИ, для положительного влияния на решения и рабочие процессы, не реализуя потенциальный рост эффективности.

Datatonic подчеркивает, что модели HiTL имеют решающее значение для будущего успеха, объединяя скорость ИИ с человеческим суждением и ответственностью. Это видно на примере разработки программного обеспечения с помощью агентов, где системы ИИ генерируют код на основе общих запросов. В таких конфигурациях команды людей определяют цели разработки, проверяют требования и рассматривают планы перед выполнением. После определения направления агенты ИИ собирают модульные компоненты.

Внедрение ИИ на рабочем месте набирает обороты в сфере финансов и операционной деятельности. Например, обработка документов с помощью ИИ в бэк-офисе и финансовых отделах, по имеющимся данным, сокращает затраты на обработку счетов до 70%, хотя финансовые команды по-прежнему сохраняют за собой право окончательного утверждения.

«Это партнерские отношения», — объясняет Эндрю Хардинг, технический директор Datatonic. «Люди разрабатывают системы оценки, проверяют планы, устанавливают ограничения и принимают ключевые решения. ИИ выполняет задачи быстро и в больших масштабах. Истинная ценность для предприятия заключается в этом сочетании».

Многие предприятия испытывают трудности с безопасным внедрением полностью автономных агентов ИИ, предупреждает Datatonic, ссылаясь на недостатки в системах контроля безопасности и структурах управления. Автономность может масштабироваться только в том случае, если организации внедряют контрольные точки утверждения и эталонные стандарты производительности. Системы оценки также должны развиваться вместе с моделями ИИ, чтобы обеспечить безопасную, запланированную работу без нарушений нормативных требований.

Хардинг добавляет: «По мере развития доверия компании могут ответственно делегировать больше задач ИИ. Но обход системы управления не ускоряет прогресс — он увеличивает риск».

Datatonic прогнозирует значительное ускорение обработки рабочих нагрузок с помощью ИИ в течение следующих двух лет, при этом подготовка и валидация будут управляться агентами ИИ. Системы ИИ также могут использоваться для тестирования и проверки решений, прежде чем команды задействуют ресурсы.

Скотт Айверс предвидит будущее, в котором «экспертные отделы — финансы, HR, маркетинг — будут управляться небольшими, гибкими командами, каждая из которых будет усилена ИИ. Победителями станут компании, которые научат людей работать с ИИ, а не вокруг него», — заключает он.

(Источник изображения: «Водопад» от PMillera4 лицензируется по CC BY-NC-ND 2.0.)

Хотите узнать больше об ИИ и больших данных от лидеров отрасли? Посетите выставку AI & Big Data Expo, которая проходит в Амстердаме, Калифорнии и Лондоне. Это комплексное мероприятие является частью TechEx и проходит одновременно с другими крупными технологическими событиями. Более подробную информацию можно найти здесь.

AI News поддерживается TechForge Media. Узнайте о других предстоящих мероприятиях и вебинарах по корпоративным технологиям здесь.