Границы и требования: как грамотно внедрять ИИ в корпоративной среде

В условиях современного подхода к разработке и внедрению программного обеспечения ИИ-инструменты (в первую очередь на базе LLM) позволяют ускорить вывод качественного продукта на рынок. Как правильно оценивать и управлять рисками, объясняет Александр Кузнецов, Директор по искусственному интеллекту Bell Integrator FabricaONE.AI.

Эффективность и экономия: когда внедрение ИИ окупается

Современные ИИ-инструменты не заменяют человека в полном объеме, но способны существенно сократить время на реализацию множества операций и повысить качество за счет автоматизированных проверок. Но есть ряд нюансов: необходимо учитывать затраты на внедрение и использование ИИ, осуществить правильный выбор между внешними сервисами и локальными моделями, уметь точно измерять производительность и качество до и после внедрения ИИ-инструментов.

Бывает, что первые полученные результаты не окупают вложения, особенно на ранних этапах внедрения. И здесь необходимо принимать во внимание два момента: на старте важно тщательно анализировать рынок и реальные сценарии применения ИИ-инструментов, а также учитывать, что со временем достигнутые результаты будут меняться по мере развития самих инструментов и повышения навыков работы с ними у команды.

Ответственность за последствия использования ИИ остается за человеком

Сейчас ИИ-инструменты качественно работают только под контролем специалистов. Это естественный и необходимый механизм управления рисками.

Полное доверие к ИИ на данный момент недопустимо. Причин для этого несколько. Одна из них — проблема галлюцинаций нейросетей, связанная в том числе с некачественными обучающими данными. Другая проблема связана с размером контекстного окна современных LLM-моделей. Далеко не всегда используемая модель обладает контекстным окном, способным вместить в себя всю информацию о проекте, которую нужно использовать при генерации ответа.

Важно помнить, что автоматизация в большинстве случаев сейчас должна дополнять, а не заменять специалиста: квалифицированный человек остается ответственным за приемку и доверие к итоговым артефактам.

При распределении «зон ответственности» на первый план выходят новые требования к компетенциям. В скором времени потребуются высококвалифицированные специалисты, которые будут управлять ИИ-ассистентами или ИИ-агентами, контролировать качество и адаптировать решения под бизнес-цели. В перспективе роль отдельных специалистов может снизиться, но возрастет спрос на архитекторов и бизнес-аналитиков, которые будут обеспечивать стратегическое направление и приемку результатов. 

В погоне за результатом важно помнить о безопасности и защите данных

Самым безопасным вариантом использования ИИ в настоящее время остается внедрение инструментов на базе локальных LLM моделей, что, к сожалению, далеко не всегда обеспечивает наилучшие результаты. В случае использования внешних LLM сервисов следует исключать из промптов персональные данные и иную чувствительную информацию. Внимательное отношение к данным и безопасному контуру обмена информацией позволяет снизить риски и обеспечить надежность процессов.

Успешная практика требует четкого плана внедрения: выбор инструментов и архитектурных решений (локальные модели vs. внешние сервисы), пилотирование, оценка экономической эффективности по конкретным задачам, внедрение процессов строгого контроля качества, а также обеспечение безопасности данных. Важно продвигаться шаг за шагом: начать с пилотных сценариев, где экономия времени и улучшение качества наиболее наглядны, затем масштабировать по мере закрепления практик и накопления опыта.