Ошибки при внедрении ИИ: путь к успеху через анализ неудач

Анализ практики внедрения ИИ показывает, что основной причиной ошибок являются недостаточно комплексный подход и поверхностный анализ потребностей компании. В связи с этим очень важно увязать реализуемые инициативы с общей стратегией компании, проанализировать нужные данные в достаточном объеме, учесть поведение конкретных пользователей, а также заранее оценить ресурсы.

Будущее через призму искусственного интеллекта

Искусственный интеллект (ИИ), особенно генеративный, позиционируется сегодня как инструмент, способный решать две ключевые задачи в работе компаний и предприятий:

• автоматизация рутинных процессов — обработка данных, автоматическое структурирование и классификация неструктурированных данных, извлечение ключевой информации из документов, контрактов или отчетов, выполнение других однотипных задач;
• поддержка принятия решений — анализ больших массивов данных и предоставление рекомендаций.

Успешное решение этих задач позволяет высвободить время сотрудников для работы с вызовами, требующими творческого подхода, применения стратегического мышления и профессиональных навыков высокого уровня. Использование ИИ также способствует увеличению продуктивности и оптимизации затрат за счет ускорения выполнения задач, которые раньше занимали много времени, а также снижения вероятности ошибок в рутинных операциях.

Внедрение ИИ оказывает влияние практически на все сферы деятельности коммерческих организаций. Так, использование его возможностей при автоматизации процессов управления имуществом, включая учет, анализ и контроль его использования, позволяет эффективно управлять объектами недвижимости, вести учет прав на имущество, отслеживать изменения в статусе объектов и многое другое.

Одним из ключевых факторов, влияющих на прибыль компании, является взаимодействие с клиентами. ИИ позволяет повысить эффективность работы компании и по данному направлению, анализируя все действия клиентов и структурируя их, что способствует построению вариативных моделей поведения и гипотез по улучшению клиентского сервиса и прогнозу их дальнейших действий.

В свою очередь, четкая структуризация данных на всех этапах производства позволяет с помощью ИИ выявлять возможности по экономии при закупке сырья, оптимизации процессов производства, улучшения контроля качества и логистики. В результате сокращение затрат может достигать 15%, что является высоким показателем.

Таким образом, те или иные просчеты и трудности при внедрении ИИ могут возникнуть в сферах деятельности, имеющих собственную специфику, и, соответственно, существенно отличаться. Сравнительный анализ результатов работы позволяет выделить типичные ошибки, характерные для деятельности компаний в целом. Их укрупненный обзор приведен ниже.

Типичные ошибки при внедрении ИИ

Несмотря на очевидные преимущества, внедрение ИИ требует повышенного внимания к ряду вопросов, пренебрежение которыми создает риски срыва проекта внедрения.

Управление ожиданиями и недооценка сложности

Внедрение ИИ часто сопровождается завышенными ожиданиями. Компании, вдохновленные успехом масштабных зарубежных проектов, стремятся создать собственный аналог ChatGPT. Однако подобные намерения сталкиваются с жесткими ограничениями. Такие проекты требуют труднодоступных вычислительных мощностей, огромных объемов обработанных, подготовленных и верифицированных данных и ресурсов на их обучение, а также значительных финансовых вложений. В результате создаются недоработанные решения, неспособные конкурировать по качеству и эффективности с продуктами мировых лидеров рынка.

Кроме того, избыточный оптимизм проявляется и на уровне технического анализа. Например, когда компании фокусируются на сборе данных о «хороших» сценариях использования систем или оборудования, но упускают из виду обработку информации в периоды его простоя и восстановления. В результате модели, построенные на основе таких данных, неспособны точно предсказать кризисные ситуации и предотвращать их.

Отсутствие стратегической интеграции

Еще одной ключевой ошибкой является внедрение решений на базе ИИ без учета общей стратегии компании. Это приводит к созданию локальных продуктов, которые не получают широкого применения или остаются изолированными.

Внедрение ИИ-решения исключительно в один продукт компании без согласования с владельцами других продуктов может привести к дополнительным расходам на последующую переработку и адаптацию. Отсутствие комплексного подхода снижает экономическую целесообразность таких внедрений. 

Перераспределение ресурсов и кадровый дефицит

Разработка ИИ-решений требует значительных человеческих и технических ресурсов. Часто компании сталкиваются с проблемой, когда текущие задачи, связанные с поддержанием и развитием существующих систем, оставляют мало возможностей для реализации инновационных проектов. Это приводит к застою в развитии ИИ-продуктов, которые остаются невостребованными, несмотря на их первоначальный потенциал. 

Игнорирование человеческого фактора

Системы ИИ, разрабатываемые для повышения безопасности информационной инфраструктуры и управления ресурсами, могут не учитывать поведение конечных пользователей. Например, решения могут оказаться неэффективными из-за нежелания пользователей следовать правилам безопасности. Подобные ошибки подчеркивают важность тесной связи между разработчиками, операторами и конечными пользователями.

Следование за хайпом без учета реальной ценности

Попытки создать модные продукты, ориентированные больше на PR-эффект, чем на практическую ценность, зачастую заканчиваются провалом. Компании, стремящиеся выделиться громкими решениями, часто тратят ресурсы на продукты, не удовлетворяющие ни потребностям рынка, ни требованиям заказчика. Это снижает доверие к проектам и ухудшает экономическую эффективность компании в целом.

Предвзятость и недостаток адаптации моделей искусственного интеллекта

Отсутствие тщательного анализа мирового и отечественного опыта приводит к тому, что модели, разработанные для одного региона или контекста, часто оказываются неэффективными в других условиях.

Одной из самых серьезных верхнеуровневых проблем внедрения ИИ является предвзятость, заложенная в моделях на этапе их обучения. Системы начинают воспроизводить уже существующие проблемы, не улучшая, а усугубляя ситуацию. Например, модели, обученные на зарубежных данных, могут не учитывать специфику местного документооборота, что снижает их эффективность при создании типовых документов.

Необходимо заранее предусмотреть возможные ошибки, изучив кейсы других организаций, чтобы избежать повторения тех же сценариев.

Неопределенность целей и ошибочные метрики

Другой частой ошибкой является отсутствие четко сформулированных целей внедрения. Если заказчик и исполнитель не согласовали конечный результат, система может оказаться бесполезной. Например, ИИ-модель, предназначенная для предсказаний, может формально соответствовать контракту, но не удовлетворять ожиданиям заказчика по точности. Такая неопределенность несет риски значительных финансовых потерь для обеих сторон, вплоть до банкротства.

Для предотвращения подобных ситуаций важно заранее прописывать метрики и критерии оценки успеха системы. Метрики успеха должны быть продуманными и соответствовать реальной задаче. Неправильный выбор метрики приводит к иллюзии успеха.

Корпоративный ИИ-потенциал

Для эффективного использования ИИ внутри компании важно определить конкретные задачи и адаптировать бизнес-процессы под возможности доступных моделей. Простая замена человека на модель без пересмотра процессов редко дает ожидаемый результат и может вовсе не привести к заметному эффекту. Успешное внедрение технологий требует не только корректной постановки задач, но и создания среды, способствующей развитию ИИ-компетенций и обмену опытом.

Создание корпоративных платформ для обсуждения кейсов, лучших практик и технологий позволяет сотрудникам делиться знаниями и наработками, что формирует культуру непрерывного обучения и интеграции ИИ-решений в бизнес-процессы. Регулярные митапы и мозговые штурмы становятся катализатором роста экспертизы, популяризации ИИ-инструментов и повышения эффективности их применения.

Факторы успешного внедрения ИИ

Эффективное внедрение искусственного интеллекта требует четкой стратегии, увязанной с реальными задачами компании, и продуманного подхода к адаптации технологий. Исследования показывают, что успех проектов во многом зависит от следующих ключевых факторов:

1. Четкая постановка целей и метрик: определение конкретных результатов и показателей эффективности системы на этапе планирования.
2. Качество и релевантность данных: обеспечение корректной подготовки и структуризации данных для обучения ИИ-моделей.
3. Комплексный подход: внедрение ИИ в общую стратегию компании с учетом взаимодействия всех бизнес-процессов.
4. Учет человеческого фактора: внимание к поведению пользователей и их обучению для успешной интеграции решений.
5. Постоянный контроль и адаптация: регулярный мониторинг работы систем, корректировка их функционала и обучение на новых данных.

ИИ — это мощный инструмент для повышения эффективности и конкурентоспособности бизнеса. Однако его успешное внедрение требует не только технологий, но и готовности компании к изменениям и инновациям.

Комплексный подход, четкая стратегия и постоянное развитие позволят раскрыть потенциал ИИ и получить максимальную отдачу от его применения.