Как бизнесу найти золотую середину в ИИ и сохранить идентичность

Президент Владимир Путин высказался о двойной угрозе, связанной с искусственным интеллектом. Он заявил, что существует риск проигрыша из-за отказа от технологий и риск утраты идентичности из-за их бездумного использования. Поэтому сегодня актуальность баланса между автоматизацией и человеческим контролем выходит на первый план. Задача экспертов и предпринимателей — найти эту золотую середину, чтобы обеспечить прогресс, не жертвуя критическим мышлением и аутентичностью. Как это сделать? Своим мнением делится Валентина Шумилова, эксперт по внедрению ИИ и бизнес-консультант.

Она подчеркивает, что автоматизация не должна приводить к атрофии критического мышления, особенно среди молодого поколения, где риск замены умения думать на «нажатие кнопки» наиболее высок. Эксперт видит золотую середину в интеграции ИИ как помощника. При этом ответственность всегда должна оставаться за человеком.

Статистика рисков

Необходимость балансировать между использованием ИИ и контролем подкрепляется тревожными данными из сферы образования и корпоративной аналитики. Согласно недавнему исследованию ОЭСР, регулярное использование ИИ приводит к значительному ухудшению способности школьников к глубокому анализу информации (на 34%). Это прямое отражение опасений о потере базовых навыков у молодого поколения.

В корпоративном сегменте статистика рисков бездумного использования также значительна. По данным отчетов, компании, которые внедрили инструменты Big Data для анализа рынка без интерпретации экспертами, допустили на 45% больше стратегических ошибок в планировании, чем те, где ИИ служил помощником. Эти цифры доказывают, что проблема не в технологии, а в культуре ее применения.

Утрата идентичности

Когда инструменты Big Data обрабатывают огромные массивы сведений, существует реальный риск их передачи в руки, которые могут воспользоваться информацией недобросовестно. Это касается безопасности данных и информационной суверенности государства и бизнеса.

Ответственность всегда на человеке. Однако, когда ИИ предлагает оптимальное решение для бюджета или финансового планирования, менеджеры могут начать перекладывать бремя принятия решения на систему. Если алгоритм допускает ошибку в прогнозе, кто несет ответственность: разработчик, оператор или руководитель, подписавший документ? Ответственность должна оставаться неразрывно связана с человеком, который инициирует запрос и утверждает вывод. Эта дилемма усугубляется тем, что доверие к машине растет быстрее, чем понимание ее ограничений. 

Согласно отчету PwC, 73% респондентов считают, что юридическая ответственность за ошибки ИИ должна лежать на конечном пользователе или операторе системы, а не на разработчике. При этом, по данным IBM Security, среднее время обнаружения утечки данных в компаниях, которые используют продвинутые системы анализа, снизилось на 45%, что показывает обоюдоострый характер Big Data.

Золотая середина

Как же найти баланс и избежать крайностей — проигрыша из-за отказа и утраты идентичности из-за слепого следования ИИ? Решение в изменении подхода к образованию и корпоративной культуре.

Если президент говорит о необходимости не потерять поколение молодых граждан, которые будут только «нажимать кнопку», то бизнесу необходимо вкладываться в обучение критическому анализу результатов ИИ. Это означает, что инструменты должны внедряться не для замены специалиста, а для расширения его возможностей. ИИ должен оставаться помощником в принятии решений, но не «лицом», принимающим решение.

Пример успешной интеграции — это когда аналитик использует Big Data для обнаружения тенденций, но интерпретация этих тенденций с учетом рыночных нюансов и этических норм остается за человеком. Федеральный закон, который сейчас разрабатывается Госдумой для регулирования нейросетей и определения ИИ, должен быть ориентирован именно на этот принцип: технология помогает, но ответственность и стратегическое видение остаются за личностью. Без этого баланса мы рискуем создать элиту из десяти человек, которые генерируют, и основную массу, которая умеет только «нажимать кнопку».

Вывод

Искусственный интеллект предоставляет огромные возможности для роста и эффективности, но только если приоритет суждения остается за человеком. Для бизнеса это означает, что инвестиции должны направляться не только в софт и технологии, но и в развитие навыков сотрудников. Основным направлением становится обучение сомнению, проверке результатов систем и сохранению аутентичности в условиях, когда рабочие процессы становятся алгоритмизированными.