Прогалина в знаннях, яку створює ШІ, — це нова прогалина в безпеці. Як її усунути.

Технологічні компанії роблять знайому ставку: що штучний інтелект може виконати роботу швидше й дешевше за людей. Хоча в багатьох випадках це може бути правдою, ШІ також використовують як просте виправдання для звільнень.

У звіті PwC, опублікованому на початку цього року, 56% керівників компаній заявили, що досі не побачили суттєвої фінансової вигоди від своїх інвестицій у ШІ. Лише 12% повідомили водночас про економію витрат і зростання доходів завдяки ШІ. Крім того, лютневе дослідження National Bureau of Economic Research показало, що майже 90% компаній заявили, що за останні три роки ШІ ніяк не вплинув на зайнятість чи продуктивність. Це підкреслює промовисту істину: багато організацій досі не отримали початково обіцяних вигод ШІ у вигляді зростання доходів і продуктивності та, щоб покрити збитки, продовжують звільняти тисячі працівників.

Але є дещо, про що не говорять на телеконференціях щодо фінансових результатів: коли ви звільняєте менеджера з роботи з клієнтами, який тримає в голові десять років контексту клієнтських відносин, або інженера із забезпечення якості, чиї інституційні знання — єдине, що дає змогу виявити дефекти до того, як вони потраплять до клієнтів, ви не прибираєте зайвий жир. Ви руйнуєте несучі стіни. Витрати на перероблення роботи, відтік клієнтів і подальші проблеми з якістю рідко з’являються в тій самій презентації, де святкували скорочення штату. Їх непомітно враховують у наступних кварталах, списують на ринкові умови й забувають. Розрив між обіцянками реструктуризації на основі ШІ та її реальними результатами існує і зростає, а багато організацій досі зовсім його не визнають.

Справжні витрати цього циклу не зосереджуються в одному місці. Вони розподіляються між усіма командами, що залишилися після скорочень. Розробники перебирають навантаження інженерів, які пішли, й одночасно отримують інструменти ШІ, усе ще надто незрілі, щоб компенсувати втрату персоналу. Продуктові команди втрачають контекст, який пов’язував їхні плани з реальністю клієнтів. Команди підтримки перевантажені, якість відповідей погіршується, а клієнти одразу впізнають низькоякісний контент ШІ у відповідях на свої звернення. Тягар не зосереджений, а розподілений, і саме цей розподіл почасти робить його таким легким для ігнорування у квартальному звіті. Однак усередині цієї ширшої картини ІТ-команди стикаються з особливою, посиленою версією проблеми. Вони не просто роблять більше меншими засобами. Від них вимагають керувати швидко побудованою інфраструктурою без інституційних знань, що надавали їй цілісності. Водночас вони забезпечують процедури звільнення колишніх колег і адаптації їхніх наступників, поки компанії тихо скасовують скорочення, які публічно святкували.

У міру того як минає рік і організації намагаються реалізувати обіцянки ШІ, час усвідомити: відмовляючись від людських фахових знань заради ефективності завдяки ШІ, ми втрачаємо набагато більше, ніж доходи. Добра новина в тому, що можна отримати найкраще з обох світів. Але для цього потрібен практичніший і прагматичніший підхід до ШІ, який залишає людей у центрі стратегії.

Що втрачається, коли знання виходять за двері

Критично важливі операційні знання зосереджені в людях і застосовуються завдяки людському судженню, а не системам. Коли ці люди йдуть, знання йдуть разом із ними. Хоч би якою досконалою була модель, сьогодні ШІ не може заповнити цю прогалину.

Навіть зі зростанням можливостей ШІ автоматизація без тонкого розуміння контексту створює небезпечні сліпі зони в критично важливих сферах:

• Судження і стратегія: Інтуїція, інституційні знання та розуміння ринку не вкладаються акуратно в набори даних, навіть неструктуровані.
• Контекст і ситуаційна обізнаність: Люди розпізнають нюанси й наміри та вміють орієнтуватися в сірих зонах, де жорсткі правила перестають працювати.
• Емпатія і довіра: Ситуації із серйозними наслідками або високим емоційним навантаженням, особливо пов’язані з клієнтами чи працівниками, потребують людиноцентричної реакції.
• Нагляд і підзвітність: Хтось має відповідати за виявлення збоїв та упередженості або за випередження дезінформації. Недостатньо просто сказати: «Ви маєте рацію, дозвольте мені спробувати ще раз», — після надання цілком неправильної інформації.
• Інституційна пам’ять і контекст систем: Розуміння того, чому команди побудували інфраструктуру певним способом — або чому не зробили цього, — що пробували раніше і які ніким не задокументовані граничні випадки існують.
• Лідерство й управління: Визначення політик і допустимого рівня ризику та дотримання етичних меж залишаються фундаментально людською відповідальністю.

ШІ може виявляти корисні відомості, рекомендувати дії та прискорювати виконання, але не може замінити інституційну пам’ять, що запобігає катастрофам, або забезпечити підзвітність, яка дає змогу виявити їх, перш ніж вони вийдуть з-під контролю.

Що розумні організації роблять інакше

Організації, які успішно використовують ШІ, не вилучають людей із рівняння. Вони застосовують ШІ для оптимізації рутинних, повторюваних процесів, що ускладнюють щоденну роботу. Так вивільняються час та інші критично важливі ресурси, щоб люди могли знаходити нові творчі способи приносити більше користі бізнесу. Вони використовують ШІ як інструмент, із яким можна «бігти разом», посилюючи людські можливості.

Розгляньмо ІТ-операції. Ці команди вже перевантажені та керують розгалуженою інфраструктурою за обмежених ресурсів. ШІ, або, можливо, точніше машинне навчання (МН), може принести тут реальну користь. ШІ та МН здатні автоматизувати рутинні завдання, які раніше забирали багато часу й завалювали цінних профільних фахівців операційною роботою: дослідження й тестування патчів, класифікацію звернень, створення робочих процесів, виявлення та картографування ризиків.

Ці завдання становлять основу ІТ-операцій, але забирають величезну кількість часу. Особливо це помітно з розширенням цифрових середовищ організацій, змінами ландшафту вразливостей і зростанням очікувань працівників щодо позитивного цифрового досвіду на робочих пристроях. Коли команди через перевантаження не справляються з основами — керуванням цими можливостями та процесами або їх моніторингом, — наслідки серйозні: простої, невстановлені патчі, витоки даних і порушення безпеки.

Якщо ж правильно застосувати ШІ для спрощення роботи в цих сферах, ІТ-фахівці отримають час на те, чого ШІ не може зробити: зменшення технічного боргу, поліпшення наявних систем і процесів, перепроєктування архітектури для підвищення стійкості та збереження інституційних знань, що підтримують роботу критично важливих систем. Це більше, ніж ефективність. Це зниження ризику. І це створює міцнішу основу для довгострокового зростання.

Як правильно впроваджувати штучний інтелект

Організації, які починають із продуманого застосування та впровадження ШІ й водночас створюють умови для його безпечного й ефективного використання, уже отримують — і надалі отримуватимуть — більшу користь від своїх стратегій ШІ. Оптимізація досягається не скороченням людей. Вона досягається інвестиціями в них, перепроєктуванням робочих процесів і навчанням команд найкращих способів використання ШІ.

У цьому немає нічого нового. Технології розвиваються циклами поколінь уже сотні років. Щоразу ми схильні повторювати ті самі помилки. Ми перегинаємо палицю і намагаємося перетворити певне досягнення на панацею від усіх проблем. Не бракує шарлатанів, які користуються цим відчаєм, обіцяють забагато й зникають раніше, ніж результати можна виміряти. Насправді ШІ та МН можуть робити те, що комп’ютери робили завжди: виконувати певні завдання швидше й точніше за людину. Ті, хто знайде такі можливості й прагматично застосує ШІ для спільної роботи, швидко побачать віддачу від інвестицій. На практиці це означає:

• Використовувати ШІ для усунення малоцінних завдань, а не цінного людського судження
• Проєктувати робочі процеси за участю людини, щоб знижувати ризики рішень із серйозними наслідками
• Визначати зрозумілі шляхи ескалації, коли системи ШІ дають збій або невизначені результати
• Явно закріплювати відповідальність за рішення на основі ШІ
• Навчати команди критично перевіряти результати ШІ, а не приймати їх наосліп

Справжня ціна хибного підходу

Нинішній цикл у технологічній галузі, коли за масовими скороченнями йде тихий повторний найм, не є переміщенням талантів. Це перенесення ризику. Організації обмінюють десятиліття інституційної пам’яті на кілька місяців автоматизованої швидкості, а ІТ-керівникам доводиться відповідати за управління наслідками.

ШІ дає реальні переваги, але вони мають найбільшу цінність, коли його використовують для збереження й посилення фахових знань, а не їх заміни. В епоху ШІ й надалі процвітатимуть не компанії з найглибшими скороченнями чи найбільшою кількістю інструментів ШІ, а ті, що вдумливо застосовують ШІ для автоматизації монотонної роботи та розвитку людської творчості, співпраці й фаховості.

Коли вийде з ладу наступна система, станеться черговий простій або інцидент кібербезпеки, ви не захочете, щоб відновленням систем чи спілкуванням із клієнтами керували робот або машина. Тоді ви захочете, щоб людина з глибокими знаннями та історичним контекстом і далі залишалася в компанії, — і саме вона вам буде потрібна.

Якщо ми хочемо розкрити весь потенціал ШІ, необхідно зосередитися на його застосуванні до монотонних завдань і перестати використовувати його як виправдання поганих результатів бізнесу.