Денис Романовский, главный офицер по искусственному интеллекту в SOFTSWISS – Серия интервью

Денис Романовский, главный офицер по искусственному интеллекту в SOFTSWISS, – опытный технологический исполнительный директор с более чем 25-летним опытом руководства крупномасштабными инженерными программами в области игр, корпоративного программного обеспечения, IoT и высоконагруженных онлайн-платформ. Проведя последние пять лет в секторе iGaming, он ранее занимал должность заместителя технического директора в SOFTSWISS, курируя техническое управление несколькими командами продукта с сильным акцентом на платформах казино и букмекерских контор, прежде чем перейти на свою текущую должность для определения и реализации стратегии компании в области искусственного интеллекта.

SOFTSWISS – это мальтийская компания по технологиям iGaming, предоставляющая комплексные решения для онлайн-казино и букмекерских контор, включая платформу казино, агрегатор игр, решение для букмекерских контор и управляемые услуги. Компания поддерживает операторов по всему миру с инфраструктурой, предназначенной для масштабируемости, соблюдения требований и надежности, позиционируя себя на пересечении технологий игр и возникающих оптимизаций, основанных на искусственном интеллекте.

Как ваш опыт в высоконагруженных, высокодоступных системах повлиял на ваш подход к внедрению искусственного интеллекта в компанию с более чем 2000 сотрудников?

Мой опыт в высоконагруженных, высокодоступных системах научил меня одному фундаментальному уроку: любые сложные изменения в масштабе требуют системного подхода. Вы не можете просто развернуть технологию и надеяться, что она работает – вам нужно спроектировать всю экосистему вокруг нее и обеспечить, чтобы процессы, структура и технологии работали вместе.

Мы применяем именно этот принцип к внедрению искусственного интеллекта в SOFTSWISS. Это начинается на индивидуальном уровне. Мы объясняем каждому сотруднику, как использовать искусственный интеллект безопасно и эффективно – что он может сделать, где его пределы и какие риски с ним связаны. Критически важно сделать ясным, что их ответственность за результаты не исчезает, когда искусственный интеллект входит в картину. Искусственный интеллект расширяет ваши возможности, но ответственность остается с вами. Вы все еще владеете качеством выходных данных, решениями и результатами.

Затем мы переходим на уровень команды, и здесь динамика меняется. Появляются новые возможности – более быстрые циклы планирования, автоматизированная верификация, улучшенный анализ – но также и новые риски:过度 зависимость от выходных данных искусственного интеллекта, разрушение критического мышления, несоответствие принятия решений в команде. Это то место, где руководители играют решающую роль. Им нужно адаптировать, как они проверяют работу, какие вопросы они задают и какие сигналы они ищут. Когда кто-то доставляет результат вдвое быстрее, задача руководителя – понять, сохранилось ли качество и действительно ли человек понимает, что он доставил.

Этот многослойный подход – индивидуальное осознание, адаптация команды, надзор руководства – это то, что позволяет нам масштабировать искусственный интеллект по всей большой организации, не компрометируя стабильность и надежность, которые требует наш регулируемый окружение. Это не только о технологии. Это о построении системы вокруг нее, которая делает внедрение устойчивым.

Что отличает искусственный интеллект, развернутый в качестве инструмента производительности, от искусственного интеллекта, встроенного直接 в основную инфраструктуру и системы принятия решений, и как это различие меняет долгосрочные бизнес-результаты?

Искусственный интеллект производительности – помощники чата и копилоты кода – это то место, где люди впервые встречаются с искусственным интеллектом на работе. Этот шаг имеет значение, и вы не можете его пропустить. Он строит грамотность искусственного интеллекта, учит людей оценивать выходные данные и создает привычки ответственного использования по всей организации.

Но существует фундаментальное различие между искусственным интеллектом, который помогает индивиду, и искусственным интеллектом, встроенным в то, как работает организация. Инфраструктурный искусственный интеллект – интегрированный в ваши корпоративные системы через платформы искусственного интеллекта – становится частью системы управления. Он включает планирование, контроль и аудит. Он уважает кадровые рамки и подает напрямую в цепочки принятия решений.

Разрыв воздействия значительный. Инструменты производительности доставляют 20-30% прироста эффективности на индивидуальные задачи – ценный, но инкрементный. Инфраструктурный искусственный интеллект ускоряет целые процессы в 3-5 раз. И со временем он меняет саму организацию – устраняет некоторые роли частично или полностью, создает новые и сжимает рабочие процессы, которые когда-то требовали нескольких передач.

Поэтому эти две категории требуют разных подходов. Искусственный интеллект производительности – это вызов обеспечения. Инфраструктурный искусственный интеллект – это организационная трансформация, которая требует тщательного планирования, управления изменениями и постоянного надзора.

Какие архитектурные и культурные сдвиги необходимы для перехода от изолированных экспериментов с искусственным интеллектом к централизованной, организационной платформе искусственного интеллекта?

Архитектурно, централизованная платформа необходима – одна, которая обеспечивает безопасный доступ к нескольким поставщикам моделей, сохраняя при этом строгие правила управления данными. Без этого слоя эксперименты масштабируются фрагментации вместо ценности.

Культурно, больший сдвиг заключается в переходе от мышления, ориентированного на выполнение, к мышлению, ориентированному на проектирование. Когда выполнение становится дешевле и быстрее с искусственным интеллектом, конкурентное преимущество смещается в сторону того, насколько хорошо команды проектируют рабочие процессы. Сотрудники должны проектировать процессы, где искусственный интеллект обрабатывает повторяющиеся операции, в то время как люди остаются в контроле над оркестровкой и качеством решений.

Как крупные предприятия могут систематически увеличить свою скорость обучения при развертывании искусственного интеллекта, и какие операционные механизмы делают это измеримым?

Скорость обучения увеличивается, когда экспериментирование структурировано. В SOFTSWISS мы назначаем чемпионов искусственного интеллекта внутри команд продукта, которые выявляют случаи использования, совершенствуют лучшие практики и делятся ими по всей организации. Семинары еще больше ускоряют передачу знаний.

Измерение связано с бизнес-метриками. Мы отслеживаем показатели, такие как Время до решения в поддержке или уровень автоматизации в проверке кода. Если внедрение искусственного интеллекта не улучшает измеримые метрики, оно остается поверхностным.

Какие устаревшие процессы наиболее часто ограничивают воздействие внедрения искусственного интеллекта в устоявшихся технологических компаниях?

Основным ограничением является попытка интегрировать искусственный интеллект в жесткие структуры управления с длинными циклами планирования и фиксированным распределением ресурсов. Преимущество искусственного интеллекта заключается в скорости, и устаревшие модели управления замедляют это преимущество.

Другим ограничивающим фактором является слабая классификация данных. Без структурированных и хорошо управляемых данных безопасная и масштабируемая интеграция искусственного интеллекта становится чрезвычайно трудной.

Можете ли вы поделиться примерами, где интеграция искусственного интеллекта напрямую в основные системы привела к измеримым приростам эффективности, дохода или операционной производительности?

В технической поддержке искусственный интеллект, встроенный в Jira, анализирует историю тикетов и документацию, чтобы предложить пути решения, значительно сокращая время решения.

В отделе кадров автоматические помощники, обрабатывающие запросы на льготы и отпуска, экономят сотни часов каждый месяц.

В разработке искусственный интеллект, управляемый проверкой кода, достигает 60-80%, ускоряя цикл разработки в два-четыре раза. Эти приросты операционно измеримы и напрямую влияют на эффективность.

Как вы проектируете кадровые рамки, которые обеспечивают аудит, безопасность и подотчетность, когда искусственный интеллект глубоко встроен в рабочие процессы предприятия?

Кадровые рамки должны создавать контролируемую среду, а не ограничивать инновации. Мы полагаемся на соглашения с поставщиками корпоративного класса и применяем маскировку данных перед отправкой информации в облачные модели.

Подотчетность встроена в проектирование системы. Действия, управляемые искусственным интеллектом, работают в определенных окнах отмены, позволяя человеческому переопределению. Ответственность в конечном итоге остается с руководителем команды, который проектирует и владеет рабочим процессом.

Какие структурные преимущества позволяют небольшим командам, родившимся с искусственным интеллектом, масштабироваться быстрее, чем традиционные предприятия, и как более крупные организации могут адаптироваться без потери стабильности?

Основное различие заключается в архитектуре. Традиционные компании разбивают работу на последовательные этапы – каждый из которых принадлежит отдельной роли, с передачами и очередями между ними. Команды, родившиеся с искусственным интеллектом, могут выполнять все этапы одновременно. Нет очередей, нет ожидания следующего человека в цепи. Целый процесс автоматизирован от начала до конца, что дает им огромное преимущество в скорости.

Для более крупных организаций путь вперед постепенный. Сначала – построить грамотность искусственного интеллекта и оснастить команды инструментами искусственного интеллекта. Дать людям время учиться, экспериментировать и интегрировать искусственный интеллект в свои существующие рабочие процессы. На этой стадии инновации происходят внутри существующих процессов, а не вместо них.

Как только команды приобретают опыт и уверенность, вы можете поставить более амбициозные цели – оптимизировать целые процессы, а не отдельные шаги. Это то место, где начинается真正щая трансформация, но она работает только тогда, когда люди и процессы готовы к этому.

Ключом является темп. Слишком быстрое движение ломает стабильность. Слишком медленное движение оставляет вас позади рынка. Правильный подход – это намеренный, последовательный прогресс – так, чтобы организация эволюционировала, не теряя того, что уже работает.

Как работа в секторе iGaming, с его регуляторными и надежными требованиями, влияет на то, как инфраструктура искусственного интеллекта проектируется и развертывается?

iGaming – это уникальная среда. Она включает реальные деньги, реальные транзакции в режиме реального времени и регуляторный надзор в нескольких юрисдикциях. В SOFTSWISS мы работаем под несколькими лицензиями – каждая со своими требованиями соблюдения. Это означает, что каждое технологическое решение, включая искусственный интеллект, должно учитывать сложный регуляторный ландшафт, который выходит далеко за рамки стандартной защиты данных.

Регулируемые рынки требуют строгого соблюдения правил хранения, удаления и обработки данных, включая GDPR. Но в iGaming объем больше – требования по борьбе с отмыванием денег, обязательства по ответственной игре, лицензионные условия, которые диктуют, как данные текут и где они могут быть обработаны. Инфраструктура должна гарантировать, что чувствительные данные не используются для внешней модели обучения и что каждое решение, управляемое искусственным интеллектом, остается аудиторским.

В то же время стандарты надежности исключительно высоки. Системы работают 24/7 с огромными объемами транзакций. Любая система искусственного интеллекта, которую мы развертываем, должна соответствовать тем же стандартам – всегда доступна, полностью аудиторская и способна обрабатывать объемы данных, которые мы видим в поддержке и операциях по соблюдению требований. В этой отрасли неудача искусственного интеллекта не является просто неудобством – это регуляторный и финансовый риск.

Когда искусственный интеллект предприятия созревает, какие возможности будут отличать компании, которые真正 интегрируют искусственный интеллект в свою операционную модель, от тех, которые остаются поверхностными пользователями?

В зрелых организациях искусственного интеллекта каждый сотрудник будет иметь искусственный интеллект у себя под рукой – с безопасным доступом к корпоративным данным по системам, без барьеров или ручных запросов. Процессы будут автоматизированы от начала до конца, без очередей или передач между ролями. Работа будет течь непрерывно, а не в этапах.

Но автоматизация сама по себе недостаточна. То, что отличает лидеров от остальных, – это способность контролировать работу, управляемую искусственным интеллектом, в масштабе. Команды и организации адаптируются к автоматизированному контролю качества – обнаруживая проблемы на ранней стадии и исправляя их, прежде чем они накапливаются.

Роль индивидуального сотрудника фундаментально меняется. Вместо выполнения задач они определяют спецификации для искусственного интеллекта – предоставляя достаточный контекст, четкие цели и методы контроля качества. Их ценность заключается в управлении искусственным интеллектом и оптимизации его выходных данных, а не в ручном выполнении работы.

Роль лидеров также меняется. Менеджеры и исполнительные директора становятся архитекторами системного мышления по всей организации. Их задача – соединить разные рабочие потоки, инструменты и артефакты в потоки ценности, которые решают проблемы клиентов лучше, чем конкуренты, не оптимизируя отдельные задачи, а проектируя, как все это работает вместе.

Эта глубина интеграции – искусственный интеллект в каждой руке, автоматизированные процессы, системный контроль качества и лидерство, ориентированное на ценность от начала до конца – определит долгосрочное конкурентное преимущество. Спасибо за отличный интервью, читатели, которые хотят узнать больше, должны посетить SOFTSWISS.