Як інтегрувати штучний інтелект у бізнес, коли працівники не мають необхідних навичок

За даними недавнього опитування Deloitte, 57% американських малих підприємств інвестують у штучний інтелект, у порівнянні з 36% у 2023 році. Незважаючи на цей стрибок, малі підприємства часто зустрічають велике перешкоду у вигляді необученого персоналу, який не має можливості працювати з цією новою технологією.

З меншою кількістю працівників і меншими ресурсами для їх навчання, малі підприємства знаходяться у великому недоліці порівняно зі своїми великими, краще оснащеними конкурентами. Однак існують способи, за допомогою яких ці компанії можуть успішно інтегрувати штучний інтелект у свої операції, навіть якщо їхній персонал не має необхідних знань.

Процес реалізації штучного інтелекту

Як компанії можуть інтегрувати штучний інтелект, якщо їхній персонал не готовий? Зазвичай вони звертаються до зовнішнього партнера або будують експертизу всередині компанії.

Для підприємств, які вирішують підвищувати кваліфікацію самостійно, існують два шляхи. Перший, який ми часто бачимо, полягає у тому, що підприємства наймають керівника з повною зайнятістю, з посадами типу “Віце-президент зі штучного інтелекту” або “Керівник зі штучного інтелекту”, або консалтингові компанії, які спеціалізуються на стратегії штучного інтелекту. Другий шлях (і часто менш використовуваний метод) полягає у тому, щоб навчати та підвищувати кваліфікацію існуючих працівників. Навчання всередині компанії може бути трудомістким і часозатратним, оскільки працівники повинні осягнути складну нову технологію поряд з їхніми існуючими обов’язками.

Чи компанія працює з внутрішнім працівником, чи з зовнішнім партнером, ідеальний процес реалізації подібний. Він починається з аналізу щоденних операцій та робочих процесів компанії для визначення можливостей інтеграції штучного інтелекту. Для кожного процесу експерт аналізує якість даних та оцінює її крок за кроком. На основі зібраної інформації робочі процеси повинні бути переоцінені для визначення місця, де штучний інтелект має сенс у поточних процесах, або де поточні процеси можуть бути перероблені з штучним інтелектом як основою.

Незалежно від того, з якого місця починається підприємство, відкритий розум є критичним інгредієнтом. Підприємству не потрібно знати всі дрібні деталі про технологію, щоб почати. Будування основи для працівників вимагає розуміння поточної ситуації, впливу ефективності або створення цінності, яку компанія хоче зробити, та визначення місця, де штучний інтелект може розумно вплинути на процес. Добра основа для початкової освіти полягає у тому, щоб показати працівникам можливості штучного інтелекту, а потім нові процеси, дані, на основі яких він приймає рішення, та визначення того, чи може він успішно приймати рішення самостійно, або чи потрібна участь людини. Будь-яке підприємство може мати робоче розуміння штучного інтелекту, якщо його пояснити таким простим способом.

Найпоширеніші виклики

Хоча впровадження штучного інтелекту має багато викликів, існують два, які особливо поширені. Перший полягає у тому, коли керівництво компанії тисне на підприємство, щоб прискорити процес інтеграції штучного інтелекту. З огляду на те, що багато підприємств зараз використовують штучний інтелект, керівники часто бояться, що якщо вони не приєднаються негайно, вони будуть залишені позаду.

У разі такого тиску експертам потрібно залишатися спокійними та попереджувати керівництво про можливі підводні камені. Якщо підприємство поспішить з впровадженням штучного інтелекту без аналізу процесу, кінцевий результат, ймовірно, буде поганим, що призведе не тільки до марнування часу та грошей, але й потенційно зашкодить операціям компанії.

Другим викликом є дані. Добра новина полягає у тому, що якщо дані існують, навіть якщо їхня якість не найкраща, підприємства часто можуть сформувати шлях до підготовки їх для штучного інтелекту. Вони можуть заповнити прогалини та побудувати міцну основу якості даних. Хоча цей процес потребує часу та терпіння, він необхідний для побудови успішної системи штучного інтелекту. Якщо підприємство будує штучний інтелект на основі поганих даних, результати, ймовірно, будуть помилковими, а команди втратять довіру до процесу.

Виклик з даними стає важким для вирішення лише у разі, якщо дані не існують. Якщо підприємство хоче, щоб агент штучного інтелекту робив передбачення, але немає даних, на основі яких можна було б зробити ці передбачення, тоді потрібно зовнішні джерела даних або синтетичні дані для потенційного заповнення прогалин. Якщо таких джерел немає, тоді ці обов’язки краще залишити людям.

Як підходити до найменш підготовлених підприємств

Коли підприємство особливо не має навичок у сфері штучного інтелекту, експертам потрібно зберігати свої пояснення простими та не занурюватися занадто глибоко у технологічні деталі. Вони повинні починати з базових визначень загальних термінів, таких як агент, контекст та MCP. Визначаючи ці слова ясною мовою, експерти можуть допомогти підприємствам зрозуміти штучний інтелект без зайвих технічних деталей.

Підвищення кваліфікації починається зверху донизу. Ми часто чуємо, як виконавчі директори об’єктують проти розуміння того, як штучний інтелект насправді працює, кажучи, що це або занадто технічне, або занадто низькорівневе для них, щоб потрібно було розуміти. Однак це часто призводить до неправильних очікувань щодо впливу штучного інтелекту, а також неправильного розуміння його обмежень. Штучний інтелект вводить новий рівень технологічної автономії у підприємства. Чи не хочете ви зрозуміти фон та доступ нових працівників, які приєднуються до вашого підприємства?

Розуміння штучного інтелекту також дозволяє керівникам та працівникам ідентифікувати закономірності використання всередині окремих функцій компанії. Штучний інтелект використовує дані по всім відділам, тому експерти часто спілкуються з усіма ними. Вони можуть знайти зв’язки, такі як “Це місце, де робочий процес одного відділу зв’язаний з робочим процесом іншого відділу, і це те, як їхні процеси подібні. Нам потрібно лише побудувати одне рішення, яке вирішить проблеми обох відділів”.

Підприємства часто не помічають цих кореляцій до початку процесу впровадження штучного інтелекту. Як тільки цей процес починається, вони починають бачити всі подібності серед операцій своїх відділів. Отже, крім оптимізації робочих процесів компанії, штучний інтелект відкриває розмову про більшу внутрішню співпрацю.

Як працівники можуть стати експертами

Багато працівників чекають, коли їхні організації скажуть їм, як думати про штучний інтелект. Однак, коли справа стосується технології, яка спричиняє величезний культурний зсув, працівники мають відповідальність залишатися інформованими. Ресурси, такі як новини про штучний інтелект, доступні для роз’яснення складних понять та підтримання читачів у курсі всіх останніх розробок.

Цей зсув у мисленні є фундаментальним фактором для визначення того, хто буде процвітати у цій новій ері. Ці працівники не підходять до штучного інтелекту з страхом “Це замінить мене” або “Це зробить мою роботу безглуздою”. Натомість вони запитують себе: “Як я можу використовувати цю технологію для прискорення цінності, яку я надаю, та відкриття нових горизонтів для себе?”

Активний, відкритий підхід до штучного інтелекту в кінцевому підсумку матиме позитивний вплив як на працівників, так і на підприємства. Працівники, які залишаються інформованими та зберігають позитивний настрій, можуть стати лідерами думок та адвокатами штучного інтелекту на своїх роботах. І коли їхні компанії вирішують впровадити штучний інтелект, ці особи є тими, кого ми бачимо на чолі переходу.

Наступні кроки

Хоча підприємство успішно інтегрувало штучний інтелект у свої операції, це не кінець історії. Підприємства повинні постійно контролювати свої програми, щоб забезпечити їх безперебійну роботу та надання точних результатів та впливу, якого вони бажають.

З огляду на те, що штучний інтелект постійно еволюціонує, підприємства також повинні визначити, як включити останні досягнення у свої програми. Лише постійно залишаючись інформованими, підприємства можуть залишатися попереду кривої та стати справжніми лідерами штучного інтелекту.