ИИ-мечтательство и ИИ-вошинг*: какая правда скрывается за громкими обещаниями бизнесу

При обсуждении любой горячей темы, включая трансформацию на основе ИИ, периодически полезен «холодный душ».
Недавно опубликованная колонка Джули Аверилл в The New York Times, название которой можно перевести как «Компаниям пора перестать обманывать себя насчёт ИИ», предлагает именно такой отрезвляющий взгляд на происходящее, отмечает Павел Потеев, ассоциированный партнёр и руководитель Центра цифровой и ИИ-трансформации O2Consulting.

Вместе с экспертом разбираемся в содержании статьи.

Сама Джули Аверилл имеет опыт работы на позиции CIO и участия в нескольких этапах цифровой трансформации. В своих публикациях и выступлениях она рассматривает изменения на разных уровнях организации — от совета директоров до сотрудников и клиентов. Как очень многие руководители, работающие в сфере технологий, говорит прежде всего не о системах, а о людях.

Главное

1. Обещание ИИ — ещё не стратегия. Заветная аббревиатура AI звучит сегодня повсюду: в названиях должностей, прогнозах для акционеров и планах по сокращению персонала. На деле заявления об использовании ИИ часто опережают реальные возможности компании. Полноценная стратегия — это долгий путь и сложная работа большого количества людей.
 
2. Сам ИИ — не «волшебная палочка». Разработчики нередко представляют ИИ как инструмент, способный одним взмахом решить сложные проблемы. Подобные ожидания сопровождали и предыдущие технологические волны, однако на этот раз потенциал технологии действительно велик. При этом поверхностное знакомство с ИИ — например, на уровне использования ChatGPT — порой формирует избыточную уверенность в его возможностях даже на уровне совета директоров. Возникающие вслед за этим запросы «быстро внедрить ИИ» в реальную производственную среду со временем избавляют от иллюзий, но одновременно распыляют ресурсы и без того перегруженных команд.
 
3. Без качественных данных чуда не случится. ИИ-инструменты, которые показывают замечательные результаты на демо, пасуют перед реальными данными, собранными за десятки лет работы предприятия. А в этих данных — нестыковки между системами, ошибки, обходы процессов. Все это не может не повлиять на качество решений, которые будет предлагать ИИ. И снова мы говорим о скрупулезной работе по подготовке этих данных.
 
4. ИИ наводит смуту в коллективе. Счет людей, с которыми компании расстались, обосновав это «ростом эффективности от применения ИИ», идет на десятки тысяч. В реальности эта эффективность еще не достигнута и многих из этих людей по-тихому приняли обратно. Нетрудно представить, как такие решения влияют на чувство стабильности и доверие внутри организаций. В результате ИИ-инициативы начинают восприниматься не как инструмент развития, а как угроза — и вызывают сопротивление со стороны сотрудников.
 
5. ИИ нужны люди. Чем раньше в культуре компаний приживется понимание, что применение ИИ потребует работы людей (медленной по сравнению с работой того же ИИ), тем быстрее мы перейдем от ИИ-театра к созданию чего-то нового. Вместе с ИИ.
 
И как итог: именно на уровне CIO разговор об ИИ выходит из мира мечтаний и возвращается на землю, потому что здесь за каждым громким обещанием должны стоять работающий продукт и измеримый результат.

*ИИ-вошинг (AI washing) — это практика, при которой компания преувеличивает роль или возможности ИИ в своих продуктах, процессах или стратегии, чтобы выглядеть более технологичной и привлекательной для клиентов, инвесторов или сотрудников.

Подписаться на Max
🌐Ваш O2Consulting