Как интегрировать ИИ в бизнес, когда сотрудники не обладают необходимыми навыками

Согласно недавнему опросу Deloitte, 57% американских малых предприятий инвестируют в ИИ, что на 21% больше, чем в 2023 году. Несмотря на этот рост, малые предприятия часто сталкиваются с серьезной проблемой в виде не обученного персонала, который не имеет необходимых навыков для работы с этой новой технологией.

С меньшим количеством сотрудников и меньшими ресурсами для обучения, малые предприятия находятся в невыгодном положении по сравнению с более крупными и лучше оснащенными конкурентами. Однако есть способы, с помощью которых эти компании могут успешно интегрировать ИИ в свои операции, даже если их сотрудники не обладают необходимыми знаниями.

Процесс реализации ИИ

Как могут компании интегрировать ИИ, если их сотрудники не подготовлены? Обычно они либо обращаются к внешнему партнеру, либо развивают экспертизу внутри компании.

Для компаний, которые выбирают самостоятельное обучение, есть два пути. Первый, который мы часто наблюдаем, заключается в том, что компании нанимают полноценного лидера, с такими должностями, как “Вице-президент по ИИ” или “Главный офицер по ИИ”, или консалтинговые фирмы, специализирующиеся на стратегии ИИ. Второй (и часто менее используемый) метод заключается в обучении и повышении квалификации существующих сотрудников. Обучение внутри компании может быть трудоемким и длительным, поскольку сотрудники должны освоить сложную новую технологию наряду с их существующими обязанностями.

Независимо от того, работает ли компания с внутренним сотрудником или внешним партнером, идеальная процедура реализации похожа. Она начинается с анализа повседневных операций и рабочих процессов компании, чтобы выявить возможности для интеграции ИИ. Для каждого процесса эксперт оценивает качество данных и анализирует его шаг за шагом. На основе собранной информации рабочие процессы необходимо пересмотреть, чтобы увидеть, где ИИ имеет смысл в текущих процессах или где текущие процессы можно пересоздать с ИИ в качестве основы.

Независимо от того, с чего начинает компания, открытое отношение является критически важным компонентом. Компания не должна знать все тонкости технологии, чтобы начать. Создание основы для обучения сотрудников требует понимания текущего состояния, влияния эффективности или создания ценности, которую компания стремится достичь, и того, где ИИ может разумно повлиять на процесс. Хорошая основа для начального обучения заключается в том, чтобы показать сотрудникам возможности ИИ, а затем новые процессы, данные, на основе которых он принимает решения, и то, может ли он успешно принимать решения самостоятельно или требует участия человека. Любая компания может иметь рабочее понимание ИИ, если его объяснить таким простым образом.

Наиболее распространенные проблемы

Хотя внедрение ИИ имеет множество проблем, есть две, которые особенно часто встречаются. Первая заключается в том, что руководство компании давит на нее, чтобы ускорить процесс интеграции ИИ. С учетом того, что многие компании сейчас используют ИИ, лидеры часто боятся, что если они не присоединятся сразу, они останутся позади.

В условиях такого давления важно, чтобы эксперты сохраняли спокойствие и предупреждали руководство о возможных проблемах. Если компания спешит с реализацией ИИ, не оценив процесс, результат, скорее всего, будет страдать, что приведет не только к потере времени и денег, но и потенциально нанесет вред ее операциям.

Вторая проблема заключается в данных. Хорошая новость заключается в том, что пока данные существуют, даже если их качество не идеально, компании часто могут найти путь к тому, чтобы сделать их готовыми для ИИ. Они могут заполнить пробелы и создать прочную основу для качества данных. Хотя этот процесс требует времени и терпения, он необходим для создания успешной системы ИИ. Если компания строит ИИ на основе плохих данных, результаты, скорее всего, будут ошибочными, и команды потеряют доверие к процессу.

Проблема с данными становится трудной для решения только в том случае, если данные не существуют. Если компания хочет, чтобы агент ИИ делал прогнозы, но нет данных, на основе которых можно было бы сделать эти прогнозы, тогда ей понадобятся внешние источники данных или синтетические данные, чтобы потенциально заполнить пробелы. Если такие источники недоступны, то эти обязанности лучше всего оставить людям.

Как подойти к наименее подготовленным бизнесам

Когда бизнес особенно неосведомлен об ИИ, эксперты должны сохранять простоту объяснений и не углубляться слишком далеко в технические детали. Они должны начинать с базовых определений общих терминов, таких как агент, контекст и MCP. Определяя эти слова простым языком, эксперты могут помочь бизнесу понять ИИ без излишней технической сложности.

Обучение начинается сверху. Мы часто слышим, как руководители отказываются понимать, как ИИ действительно работает, говоря, что это либо слишком технически, либо слишком низкоуровнево для них, чтобы понимать. Однако это часто приводит к несоответствующим ожиданиям от влияния ИИ и несоответствию в его ограничениях. ИИ вводит новый уровень технологической автономии в бизнес. Разве вы не хотели бы понять предысторию и доступ новых сотрудников, присоединяющихся к вашему бизнесу?

Понимание ИИ также позволяет руководителям и сотрудникам выявлять закономерности использования внутри функций компании. ИИ использует данные из многих отделов, поэтому эксперты часто разговаривают со всеми ними. Они могут найти связи, такие как “Это то место, где рабочий процесс одного отдела связан с рабочим процессом другого отдела, и это то, как их процессы похожи. Нам нужно создать только одно решение, которое решит проблемы обоих отделов”.

Бизнес часто не замечает этих корреляций до начала реализации ИИ. Как только этот процесс начинается, они начинают видеть все сходства между операциями своих отделов. Итак, помимо оптимизации рабочих процессов компании, ИИ открывает разговор о большем сотрудничестве внутри компании.

Как сотрудники могут стать экспертами

Многие сотрудники ждут, пока их организации скажут им, как думать об ИИ. Но, когда речь идет о технологии, которая вызывает огромный культурный сдвиг, сотрудники несут ответственность за то, чтобы оставаться информированными. Ресурсы, такие как новостные рассылки об ИИ, доступны, чтобы разъяснить трудно понимаемые концепции и поддерживать читателей в курсе всех последних разработок.

Этот сдвиг в мышлении является фундаментальным фактором для определения того, кто будет процветать в этой новой эпохе. Эти сотрудники не подходят к ИИ с страхом “Это заменит меня” или “Это сделает мою работу бесполезной”. Вместо этого они спрашивают себя: “Как я могу использовать эту технологию, чтобы ускорить ценность, которую я предоставляю, и открыть новые горизонты для себя?”

Прозрачный и открытый подход к ИИ в конечном итоге окажет положительное влияние как на сотрудников, так и на их бизнес. Сотрудники, которые остаются информированными и сохраняют позитивное отношение, могут стать лидерами мысли и выступать за ИИ на своих рабочих местах. И когда их компании решают реализовать ИИ, эти люди являются теми, кого мы видим, ведущими переход.

Следующие шаги

Даже когда бизнес успешно интегрировал ИИ в свои операции, это не конец истории. Бизнес должен постоянно мониторить свои программы, чтобы обеспечить их бесперебойную работу и точные результаты и желаемое воздействие.

С учетом постоянной эволюции ИИ бизнес также должен определить, как включить последние достижения в свои программы. Только постоянно оставаясь информированными, бизнес может оставаться впереди кривой и стать真正ыми лидерами ИИ.