Хождение по канату с помощью ИИ: почему командам операций необходимо сбалансировать влияние с риском

ИИ развивается с такой драматической скоростью, что каждый шаг вперед – это шаг в неизвестность. Возможности велики, но риски, по всей вероятности, еще величе. Хотя ИИ обещает революционизировать отрасли – от автоматизации рутинных задач до предоставления глубоких прозрений посредством анализа данных – он также приводит к этическим дилеммам, предвзятости, проблемам конфиденциальности данных и даже отрицательной отдаче от инвестиций (ROI), если не реализован правильно.

Аналитики уже делают прогнозы о том, как будущее ИИ будет – по крайней мере, частично – сформировано риском.

Согласно отчету 2025 года Gartner под названием Катание на вихре ИИ, наши отношения с ИИ будут меняться, поскольку технология будет развиваться, и этот риск будет принимать форму. Например, в отчете предсказано, что компании начнут включать правовые защиты, связанные с эмоциональным ИИ, в свои условия и положения – с ожиданием, что сектор здравоохранения начнет вносить эти изменения в течение следующих двух лет. В отчете также предполагается, что к 2028 году более четверти всех нарушений безопасности данных в предприятиях будут связаны с каким-либо видом злоупотребления агентами ИИ, либо из внутренних угроз, либо от внешних злонамеренных акторов.

За пределами регулирования и безопасности данных существует еще один – относительно незаметный – риск, с равными ставками. Не все компании “готовы” к ИИ, и хотя может быть заманчиво спешить с развертыванием ИИ, делать так может привести к значительным финансовым потерям и операционным сбоям. Возьмем, к примеру, данные, интенсивно используемые в финансовых услугах. Хотя ИИ имеет потенциал для сверхзарядки принятия решений для команд операций в этом секторе, он работает только в том случае, если эти команды могут доверять прозрениям, на которых они действуют. В отчете 2024 года ActiveOps было раскрыто, что 98% лидеров финансовых услуг указывают на “значительные проблемы” при принятии ИИ для сбора, анализа и отчетности данных. Даже после развертывания 9 из 10 по-прежнему испытывают трудности в получении необходимых прозрений. Без структурированного управления, ясной подотчетности и квалифицированной рабочей силы для интерпретации рекомендаций, основанных на ИИ, реальный “риск” для этих компаний заключается в том, что их проекты ИИ могут стать больше обязанностью, чем активом. Хождение по канату с помощью ИИ не означает быстрое движение; это означает умное движение.

Высокие ставки, высокий риск

Потенциал ИИ для трансформации бизнеса неоспорим, но так же и стоимость ошибок. Хотя компании с нетерпением ждут, чтобы использовать ИИ для эффективности, автоматизации и принятия решений в режиме реального времени, риски накапливаются так же быстро, как и возможности. Ошибка в управлении ИИ, отсутствие надзора или чрезмерная зависимость от прозрений, сгенерированных ИИ, на основе недостаточных или плохо сохраненных данных, может привести к чему угодно – от штрафов регулирующих органов до нарушений безопасности, основанных на ИИ, ошибочному принятию решений и ущербу репутации. С учетом того, что модели ИИ все чаще принимают – или, по крайней мере, влияют на – критические бизнес-решения, существует срочная необходимость для компаний уделять приоритетное внимание управлению данными перед масштабированием инициатив ИИ. Как отмечает McKinsey, компании должны принять “все, везде, сразу” подход, чтобы обеспечить, что данные по всей компании могут быть использованы безопасно и безопасно, прежде чем они разработают свои инициативы ИИ.

Это, по всей вероятности, один из самых больших рисков, связанных с ИИ. Обещание автоматизации и эффективности может быть соблазнительным, что приводит компании к вложению ресурсов в проекты, основанные на ИИ, прежде чем они убедятся, что их данные готовы поддержать их. Многие организации спешат реализовать ИИ без первоначального создания прочного управления данными, межфункционального сотрудничества или внутренней экспертизы, что в конечном итоге приводит к моделям ИИ, которые подкрепляют существующие предубеждения, производят ненадежные выходные данные и в конечном итоге не генерируют удовлетворительной отдачи от инвестиций. Реальность заключается в том, что ИИ не является “плаг и плей” решением – это долгосрочные стратегические инвестиции, которые требуют планирования, структурированного надзора и рабочей силы, которая понимает, как использовать его эффективно.

Установление прочного фундамента

Согласно ходоку по канату и бизнес-лидеру Марти Волнеру, лучший совет, когда вы учитесь ходить по канату, – начать с малого: “Не пытайтесь ходить по канату через каньон сразу. Начните с низкой проволоки и постепенно увеличивайте расстояние и сложность, пока вы строите свои навыки и уверенность”. Он предлагает то же самое для бизнеса: “Небольшие победы могут подготовить вас к большим проблемам”.

Для того, чтобы ИИ обеспечил долгосрочную, устойчивую ценность, эти “небольшие победы” являются крайне важными. Хотя многие организации фокусируются на технологических возможностях ИИ и получении преимущества над конкурентами, реальная проблема заключается в создании правильной операционной основы для поддержки принятия ИИ в масштабе. Это требует трехстороннего подхода: прочного управления, непрерывного обучения и приверженности этическому развитию ИИ.

Управление: ИИ не может функционировать эффективно без структурированной основы управления, которая диктует, как он проектируется, развертывается и контролируется. Без управления инициативы ИИ рисуют стать фрагментированными, не подотчетными или прямо опасными. Бизнес должен установить ясные политики управления данными, прозрачности принятия решений и надзора системы, чтобы обеспечить, что прозрения, основанные на ИИ, могут быть доверены, объяснены и проверены. Регуляторы уже ужесточают ожидания вокруг управления ИИ, с такими рамками, как Закон ИИ ЕС и развивающиеся регулирования США, которые будут держать компании подотчетными за то, как ИИ используется в принятии решений. Согласно Gartner, платформы управления ИИ будут играть решающую роль в обеспечении того, чтобы бизнес мог управлять юридической, этической и операционной производительностью своих систем ИИ, обеспечивая соблюдение требований, сохраняя при этом гибкость. Организации, которые не установят управление ИИ сейчас, вероятно, столкнутся с существенными регулирующими, репутационными и финансовыми последствиями дальше по канату.

Люди: ИИ так же эффективен, как и люди, которые его используют. Хотя бизнес часто фокусируется на технологии самой по себе, способность рабочей силы понимать и интегрировать ИИ в повседневные операции так же важна. Многие организации попадают в ловушку, предполагая, что ИИ автоматически улучшит принятие решений, когда на самом деле сотрудники должны быть обучены интерпретировать прозрения, сгенерированные ИИ, и использовать их эффективно. Сотрудники должны не только адаптироваться к процессам, основанным на ИИ, но и развивать критическое мышление, необходимое для оспаривания выходных данных ИИ, когда это необходимо. Без этого бизнес рискует чрезмерной зависимостью от ИИ – позволяя ошибочным моделям влиять на стратегические решения без проверки. Программы обучения, инициативы по повышению квалификации и межфункциональное образование ИИ должны стать приоритетом, чтобы обеспечить, что сотрудники на всех уровнях могут сотрудничать с ИИ, а не быть замененными или отодвинутыми им.

Этика: Если ИИ будет долгосрочным фактором успеха бизнеса, он должен быть основан на этических принципах. Алгоритмическая предубеждение, нарушения конфиденциальности данных и непрозрачные процессы принятия решений уже подорвали доверие к ИИ в некоторых отраслях. Организации должны обеспечить, что решения, основанные на ИИ, соответствуют юридическим и регулирующим стандартам, и что клиенты, сотрудники и заинтересованные стороны могут иметь доверие к процессам, основанным на ИИ. Это означает принятие активных шагов для устранения предубеждений, защиты конфиденциальности и создания систем ИИ, которые функционируют прозрачно. Согласно Всемирному банку, “управление ИИ – это создание равных возможностей, защита прав и – крайне важно – построение доверия к технологии”.

Данные: Иметь единую, консолидированную базу данных по всей операции крайне важно для определения как начальной, так и конечной позиции участия ИИ. Зная, где ИИ уже используется, понимая, где развернуть ИИ, и способность обнаруживать возможности для дальнейшего участия ИИ являются важными для постоянного успеха. Данные также являются лучшей метрикой, с помощью которой можно измерить выгоды ИИ – если бизнес не понимает свою “начальную” позицию и не измеряет путь ИИ, он не может продемонстрировать его выгоды. Как сказал Галилео, “Измеряйте то, что можно измерить, и то, что не измеримо, сделайте измеримым”.

Хождение по канату – это подготовка, спокойствие и поиск баланса с каждым шагом вперед. Бизнес, который подходит к ИИ с осторожностью, структурированным управлением данными и квалифицированной рабочей силой, будет тем, кто пройдет безопасно, в то время как те, кто бросается вперед без обеспечения своей позиции, рискуют дорогостоящим падением.