Безопасная автоматизация — где провести черту во внедрении ИИ в компании

На что необходимо обращать внимание при интеграции ИИ в производственные и бизнес-процессы, как выстроить взаимодействие машинного разума и сотрудников компании, как научиться на чужих ошибках  — в интервью Константина Оноприенко, технического эксперта, руководителя проектов RAMAX Group.

Какие ключевые риски возможны при полной автоматизации бизнес-процессов с помощью ИИ? Можно ли их как-то оптимизировать?

Основной риск — попасть в зависимость от алгоритмов, потерять контроль за происходящим. Если слишком полагаться на ИИ, сотрудники могут потерять критически важные для их работы навыки, неизбежны и этические конфликты. Кроме того, ИИ, как и любая IT-система, уязвима для кибератак.

Минимизировать угрозы позволяет поэтапное внедрение, создание «аварийных контуров» для ручного управления, регулярные аудиты и обучение сотрудников работе с ИИ как с инструментом, а не заменой живого человека.

На каких этапах внедрения искусственного интеллекта необходимо проводить оценку безопасности и почему?

Оценка безопасности требуется на всех этапах. При проектировании необходимо анализировать уязвимость архитектуры. При тестировании — проводить проверки на корректность и устойчивость к атакам. На этапе запуска нужно контролировать интеграцию с уже работающими системами, а во время эксплуатации постоянно мониторить аномалии. Пропуск любого этапа может привести к катастрофическим сбоям, как в случае с беспилотными автомобилями, где ошибки в обучении модели вызвали аварии.

Как определить оптимальный уровень автоматизации для конкретного предприятия, чтобы не навредить бизнес-процессам?

Необходимо провести аудит процессов, выделив задачи с высокой рутинностью и низкими рисками (например, документооборот). Чтобы верно оценить эффективность, стоит сначала делать пилотные проекты, где и определять области, которые можно доверить ИИ. Так, ритейлер может автоматизировать складской учет, оставив за людьми управление экстренными поставками. Не нужно гнаться за экономией, сперва нужно понять, где искусственный интеллект вам действительно поможет.

Какие критерии должны быть учтены при принятии решения о степени интеграции ИИ в существующие системы?

В первую очередь, необходимо подумать о совместимости: не принесет ли ИИ хаос в текущие процессы? Затем оценить возможность масштабирования при возможном росте нагрузки. Еще важно учесть соответствие внедряемой системы законодательным нормам: например, соблюдается ли при подключении ИИ законодательство о защите персональных данных. И, разумеется, принципиально важна экономическая целесообразность: внедрение должно окупаться за 2-3 года.

Как правильно выстроить баланс между автоматизацией и сохранением человеческого контроля в критически важных процессах?

В областях, где каждое действие может повлечь за собой серьезные последствия (авиация, медицина, нефтегазовая отрасль и т.д.) необходимо обязательное дублирование решений искусственного интеллекта человеком. Например, в медицинской диагностике ИИ может предлагать варианты, но окончательный вердикт выносит врач.

Какие метрики вы считаете наиболее важными при оценке безопасности автоматизированных систем на базе ИИ?

Во-первых, это точность — процент возможных ошибок, допускаемых ИИ в критических задачах. Далее — устойчивость: способность работать при аномальных или нестандартных входных данных. Два других важных фактора: время восстановления — как быстро система возвращается в строй после сбоя и прозрачность — возможность отследить цепочку решений.

Как обеспечить прозрачность работы ИИ-систем и возможность аудита принимаемых решений?

Основа прозрачности — это документирование. Каждый этап жизненного цикла ИИ должен сопровождаться метаданными: источники данных, критерии их очистки, параметры обучения модели, выявленные смещения. Например, если алгоритм кредитного скоринга обучался на исторических данных с гендерным дисбалансом, это фиксируется для корректировки в будущем. Реестр моделей с версиями и изменениями позволяет аудиторам воспроизводить результаты и анализировать эволюцию системы. 

Логирование всех действий ИИ — от входных данных до финальных решений — создает «цифровой след» для расследования инцидентов. В энергетике, где ИИ управляет нагрузкой сетей, запись каждого решения помогает выявить сбой, вызванный аномальными погодными данными. Для критических отраслей (авиация, здравоохранение) рекомендуется дублировать логи на независимых серверах с ограниченным доступом. 

Аудит может проводиться не только специалистами компаниями и внешними консультантами, но и пользователями — например, у клиентов может быть право запросить объяснение решений, затрагивающих их интересы (отказ в кредите, рекомендация лечения). 

Главное — прозрачность не должна противоречить эффективности. Баланс достигается через модульный подход: ядро системы может оставаться сложным, но интерфейсы взаимодействия с людьми (отчеты, дашборды) должны предоставлять ясные и релевантные объяснения.

В каких случаях, по вашему мнению, полное доверие ИИ может быть неоправданным?

Например, в ситуациях с высокой неопределенностью или этическими дилеммами: уголовное правосудие, лечение редких заболеваний, управление в кризисных сценариях (пандемии). Например, ИИ, распределяющий ресурсы в больнице, должен иметь «стоп-кран» для медперсонала.

Какие меры предосторожности следует предпринять при масштабировании ИИ-решений на новые бизнес-процессы?

Важно постепенное расширение внедрения: например, от одного цеха до всей фабрики. Например, внедрение чат-ботов в службу поддержки начинают с 10% запросов, постепенно увеличивая долю. Полезно проводить регулярные стресс-тесты систем под пиковую нагрузку. И не нужно забывать об обучении сотрудников на каждом этапе внедрения.

Как организовать эффективное взаимодействие между ИИ-системами и сотрудниками в условиях частичной автоматизации?

Прежде всего, необходимо четкое распределение ролей. Определите задачи, где ИИ эффективнее людей (анализ больших данных, рутинные операции), и, с другой стороны, зоны, требующие креативности, эмпатии или этических суждений. Например, в колл-центре ИИ обрабатывает стандартные запросы (статус заказа), а сотрудники — эмоционально заряженные жалобы. Система автоматически передает диалог человеку при обнаружении негативного тона.

Внедряйте инструменты, которые переводят «язык ИИ» в понятные сотрудникам форматы: дашборды с визуализацией рекомендаций (например, прогноз спроса в ритейле); контекстные подсказки в рабочих приложениях (CRM с советами по клиентам); API-интеграции, позволяющие сотрудникам запрашивать данные у ИИ «на лету», как в случае с инженерами, использующими ИИ для диагностики оборудования.

Проводите тренинги, где сотрудники учатся корректировать ошибки ИИ, использовать подсказки системы и управлять приоритетами. И, конечно, создавайте каналы обратной связи.

Эффективное взаимодействие требует не только технологий, но и перестройки корпоративной культуры. Как показал опыт Siemens на заводах, где ИИ и рабочие совместно оптимизируют линии сборки, успех кроется в принципе «ИИ предлагает — человек решает». Важно избегать излишней автоматизации: как гласит правило 80/20, ИИ должен брать на себя рутину, оставляя людям пространство для экспертизы и инноваций.

Какие признаки указывают на необходимость пересмотра уровня автоматизации и корректировки стратегии внедрения ИИ?

Тревожный звонок — рост числа инцидентов, которые ИИ не может разрешить. Конечно, стоит забеспокоиться, если вы зафиксировали падение удовлетворенности клиентов или собственных сотрудников.

Как обеспечить непрерывное обучение и адаптацию сотрудников в условиях растущей автоматизации?

Можно попробовать геймификацию: например, соревнования по улучшению алгоритмов. Полезны программы микрообучения (короткие видео, тесты), которые можно проходить без отрыва от работы. Если у вас большое предприятие, рекомендую создать «центры компетенций» внутри компании.

Какие новые роли и компетенции могут появиться в компании в связи с внедрением ИИ, и как к этому подготовиться?

Например, менеджер по AI-этике, контролирующий соблюдение норм. Или инженер по объяснимости — переводчик между ИИ и людьми. Вообще, подготовка к повсеместному внедрению искусственного интеллекта должна начинаться на уровне вузовских программ. А сейчас помогут и внутренние курсы.

Главное — помнить, что ИИ должен оставаться инструментом, а не владельцем процесса. Как сказал один из пионеров в области разработки нейронных сетей Йошуа Бенжио: «Сильный ИИ — тот, который усиливает человека, а не заменяет его».