Друзья, привет! Сегодня поговорим на довольно серьезную тему. Давайте посмотрим, какие ошибки бизнес допускает при попытках внедрения искусственного интеллекта и решений на его основе в бизнес-процессы.
Уже очевидно, что использование ИИ в бизнесе – тема весьма привлекательная. Преимущества, которые он дает, просто неоспоримы. И это на фоне того, что серьезных инвестиций в инфраструктуру делать не нужно. Но проблема в том, что несмотря на всю привлекательность, само внедрение сопряжено с рисками.
9 ошибок при внедрении ИИ в бизнес
Друзья, привет! Сегодня поговорим на довольно серьезную тему. Давайте посмотрим, какие ошибки бизнес допускает при попытках внедрения искусственного интеллекта и решений на его основе в бизнес-процессы.
Уже очевидно, что использование ИИ в бизнесе – тема весьма привлекательная. Преимущества, которые он дает, просто неоспоримы. И это на фоне того, что серьезных инвестиций в инфраструктуру делать не нужно. Но проблема в том, что несмотря на всю привлекательность, само внедрение сопряжено с рисками.
Чрезмерная автоматизация
Важно найти равновесие между автоматизацией и человеческим подходом. Мы не должны забывать о клиентах, о персонализации, об обслуживании. И эти процессы часто требуют участия человека для обеспечения высокого уровня удовлетворенности ваших клиентов.
Как избежать: Необходимо провести анализ клиентского пути и определить точки, где человеческое взаимодействие наиболее ценное, ну и по сути незаменимо. И необходимо внедрять ИИ для поддержки сотрудников, а не для полной их замены. Регулярно собирайте обратную связь от клиентов о качестве обслуживания.
Нехватка ресурсов и специалистов
Внедрение ИИ потребует значительных капиталовложений в технологии в случаях, когда вы хотите полностью на своих каких-то ресурсах это делать. Но даже если мы говорим с вами о внедрении ИИ без того, чтобы затрагивать фундаментальные процессы или инфраструктуру бизнеса, то так или иначе потребуется время, пока человек научится пользоваться технологией.
Как избежать: Учтите затраты на обучение персонала. Рассмотрите возможность партнерства с образовательными учреждениями, которые специализируются на таких технологиях, либо с IT-компаниями. В частности, мы, как я и говорил выше, занимаемся как пост-обучением, так и, в принципе, просветительскими лекциями по внедрению искусственного интеллекта.
Недостаточное тестирование
Перед полномасштабным внедрением очень важно провести тесты систем, решений, ботов, которые вы планируете погружать в код, в инфраструктуру бизнес-процесса вашей компании. Даже, когда мы, после анализа бизнес-процесса и выявления задач с большим потенциалом к ai-зации, даже если мы под эту историю подбираем готовые решения, мы стремимся сделать так, чтобы, во-первых, решения были простыми и понятными в использовании.
Как избежать: Необходимо разработать план поэтапного тестирования. Он должен включать пилотные проекты в своего рода "песочницах" или в ограниченном масштабе. Возьмите в качестве примера какое-нибудь подразделение, можно таким путем пойти. Установите четкие критерии, по которым вы будете измерять успех, получилось, не получилось, в какой степени получилось, имеет ли это экономические эффекты, целесообразность. Ну и обязательно привлекайте конечных пользователей к процессу тестирования, чтобы получить реальную обратную связь.
Нереалистичные ожидания
О, это мое любимое. Обычно, когда мы говорим даже на уровне простых генеративных моделей типа ChatGPT и ей подобных, то люди думают, что это какой-то волшебник Гендальф, который сейчас решит все проблемы, просто стукнув своим волшебным посохом по полу. На самом деле нет. Вы должны понимать, что передавая какие-то процессы на ИИ, ваша первичная и главная задача это упростить труд ваших сотрудников и повысить их КПД и эффективность.
Как избежать: Устанавливайте достижимые цели, внедряйте технологии и решения поэтапно, чтобы не разочароваться. Проведите тщательный анализ рынка, изучите кейсы от коллег, конкурентов, от компаний за рубежом, которые уже использовали и как именно использовали, с какими сложностями сталкивались, и таким образом выйдите на понятный баланс KPI, которые помогут вам безболезненно внедрить ИИ в ваши процессы.
Использование некачественных данных
Хорошо, если вообще используют какие-то данные, если честно. Это для меня самое удивительное, потому что люди не отдают себе отчета в том, что на основе данных, которые погружаются в нейронную сеть, в ИИ, будут приниматься решения, и от того, насколько детальные, подробные, качественные и проверенные эти данные, зависит, какие решения мы будем принимать.
Как избежать: Обязательно, обязательно прежде чем работать, не полагайтесь на ИИ. Он может подключать, выдумывать, галлюцинировать, и поэтому обязательно делайте предварительную очистку даже силами самого ИИ, прежде чем передавать их дальше на обработку. Введите процессы валидации, верификации и так далее. В общем, ваша задача получить данные хорошего качества.
Неготовность к изменениям
Часто пока еще бывает так, что ИИ внедряется просто потому, что это модно. И зачастую эта история остается такой, знаете, своего рода как исследование, которое провели и положили в стол. То есть, вроде как много времени и сил потратили, а по факту ничего не прижилось, ничего не сделали. У меня на памяти есть несколько кейсов, когда компаниям это нужно было, но они не провели детальный анализ, не приняли факта, что придется какие-то вещи менять и реорганизовывать процессы.
Как избежать: Подумайте сами, когда вы внедряете искусственный интеллект, у вас просто упраздняется куча промежуточных этапов между стартом и результатом. Надо понимать, что вы должны быть готовы к таким вещам.&
Неуместное применение ИИ
Надо понимать, ради чего вы внедряете ИИ. И надо понимать, что это должно быть целесообразно не только с точки зрения экономики, но и с точки зрения того, что... А вдруг на этом месте лучше оставить человека? Не все процессы можно перевести.
Как избежать: Проведите тщательный анализ процессов, которые вы хотите потенциально переносить на ИИ. Обнаружить и выявить области, где искусственный интеллект реально принесет пользу. Для этого надо понимать, в каких направлениях его лучше всего использовать, и обычно для таких задач, для получения таких ответов тоже приглашают нас.
Непрозрачность работы ИИ
Для того, чтобы построить доверие к ИИ-системам, нужно обеспечить механизм интерпретации и, как бы правильно сказать, понятности, что ли, объяснимости данных. То есть вы должны всегда понимать, что и для чего вы делаете. У вас не должно быть ощущения кота Шредингера, когда вы не можете сказать, жив ли кот или мертв кот, который находится в ящике, пока вы не открыли.
Как избежать: Вам важно выбирать решения, в которых вы можете объяснить все, что происходит под капотом. В конце концов, мы же отдаем туда свои данные. В идеале я рекомендую разрабатывать, насколько это возможно, решение самостоятельно, чтобы вы алгоритмы решения определенных задач прописывали сами, либо вы видели, как они работают.
Друзья, это коротко о тех зонах риска, тех ошибках, которые обычно допускает бизнес при попытке внедрения искусственного интеллекта и решений на его основе в процессы. Но если вы хотите больше узнавать о тонкостях разных аспектов применения искусственного интеллекта в бизнесе, подписывайтесь на мои каналы, обязательно ставьте реакции, пишите комментарии. Для меня очень важно, чтобы вы реагировали, чтобы вы задавали вопросы, потому что так улучшается качество моего контента.
В описании к этому посту есть все ссылки на мои ресурсы. А если у вас есть конкретные вопросы, либо вы хотите провести у себя в компании welcome-лекцию, чтобы объяснить коллегам, что такое искусственный интеллект и как с ним работать, по крайней мере, если речь идет о генеративных моделях, то обязательно пишите, договоримся, я делаю такие welcome-лекции.
Если у вас есть какая-то конкретная задача, то тоже можем обсудить. Всем удачи и до связи!