Хода по високому дроту: Чому операційні команди повинні балансувати вплив з ризиком

Штучний інтелект розвивається так迅ким темпом, що будь-який крок вперед – це крок у невідомість. Можливість велика, але ризики, ймовірно, ще більші. Хоча штучний інтелект обіцяє революціонізувати галузі – від автоматизації рутинних завдань до надання глибоких знань через аналіз даних – він також дає можливість етичних дилем, упередженості, проблем конфіденційності даних та навіть негативного повернення інвестицій (ROI), якщо не реалізований правильно.

Аналітики вже роблять прогнози про те, як майбутнє штучного інтелекту буде, принаймні частково, визначатися ризиком.

За даними звіту 2025 року компанії Gartner під назвою Катання на штормовому вітрі, наша взаємодія з штучним інтелектом зміниться, оскільки технологія розвивається, а ризик набуває форми. Наприклад, звіт прогнозує, що компанії почнуть включати юридичні захисту, пов’язані з емоційним штучним інтелектом, до своїх умов і положень – з очікуванням, що галузь охорони здоров’я почне робити ці оновлення протягом наступних двох років. Звіт також припускає, що до 2028 року понад чверть усіх порушень безпеки підприємства будуть пов’язані з якимось видом зловживання агентом штучного інтелекту, як з внутрішніх загроз, так і з зовнішніх зловмисних акторів.

Поза рамками регулювання та безпеки даних існує ще один – відносно невидимий – ризик, з рівнозначними високими ставками. Не всі компанії “готові” до штучного інтелекту, і хоча може бути спокусою поспішати з розгортанням штучного інтелекту, це може привести до великих фінансових втрат і операційних збоїв. Візьміть, наприклад, галузь фінансових послуг. Хоча штучний інтелект має потенціал значно підвищити прийняття рішень для операційних команд у цій галузі, це працює лише тоді, коли ці команди можуть довіряти висновкам, на яких вони діють. У звіті 2024 року ActiveOps було виявлено, що 98% лідерів фінансових послуг називають “значні труднощі” при прийнятті штучного інтелекту для збору даних, аналізу та звітності. Навіть після розгортання 9 із 10 все ще вважають складним отримати необхідні висновки. Без структурованого управління, чіткої підзвітності та кваліфікованої робочої сили для інтерпретації рекомендацій, заснованих на штучному інтелекті, справжній “ризик” для цих компаній полягає в тому, що їхні проекти штучного інтелекту можуть стати більш зобов’язанням, ніж активом. Хода по високому дроту не полягає в тому, щоб рухатися швидко; це полягає в тому, щоб рухатися розумно.

Високі ставки, високий ризик

Потенціал штучного інтелекту трансформувати бізнес є невід’ємним, але так само і вартість помилок. Хоча компанії прагнуть використовувати штучний інтелект для підвищення ефективності, автоматизації та прийняття рішень в режимі реального часу, ризики зростають так само швидко, як і можливості. Помилка в управлінні штучним інтелектом, відсутність нагляду або надмірна залежність від висновків, заснованих на штучному інтелекті, на основі недостатніх або погано підтримуваних даних, може привести до всього, від штрафів регуляторів до порушень безпеки, заснованих на штучному інтелекті, помилкового прийняття рішень та шкоди репутації. З огляду на те, що моделі штучного інтелекту все частіше роблять або принаймні впливають на критичні бізнес-рішення, існує термінове потреба для компаній пріоритету управління даними до розширення ініціатив штучного інтелекту. Як зазначає McKinsey, компанії повинні прийняти “усе, всюди, одночасно” мислення, щоб забезпечити, що дані по всьому підприємству можуть бути використані безпечно та надійно, перш ніж вони розроблять свої ініціативи штучного інтелекту.

Це, ймовірно, один із найбільших ризиків, пов’язаних із штучним інтелектом. Обіцянка автоматизації та ефективності може бути спокусою, що веде компанії до вкладення ресурсів у проекти, засновані на штучному інтелекті, до того, як вони переконалися, що їхні дані готові їх підтримувати. Багато організацій поспішно впроваджують штучний інтелект, не створивши спочатку міцної бази управління даними, міжфункціональної співпраці чи внутрішньої експертизи, в результаті чого моделі штучного інтелекту посилюють існуючі упередження, виробляють ненадійні висновки та в кінцевому підсумку не дають задовільного повернення інвестицій. Реальність полягає в тому, що штучний інтелект не є “підключай і працюй” рішенням – це довгострокова стратегічна інвестиція, яка вимагає планування, структурованого нагляду та робочої сили, яка знає, як ефективно ним користуватися.

Створення міцної основи

За словами ходця по високому дроту та бізнес-лидера Марти Волнера, найкращий порадник, коли вивчення ходіння по високому дроту, полягає в тому, щоб починати з малого: “Не намагайтеся ходити по високому дроту через каньйон одразу. Почніть з низької проволоки та поступово збільшуйте відстань і складність, коли ви будуєте свої навички та впевненість.” Він вважає, що те саме стосується бізнесу: “Малі перемоги можуть підготувати вас до більших викликів.”

Для того, щоб штучний інтелект дав довгострокову, стійку цінність, ці “малі перемоги” є важливими. Хоча багато організацій фокусуються на технологічних можливостях штучного інтелекту та намагаються випередити конкурентів, справжнім викликом є створення правильної операційної основи для підтримки впровадження штучного інтелекту у великому масштабі. Це вимагає триступеневого підходу: міцне управління, безперервне навчання та зобов’язання щодо етичного розвитку штучного інтелекту.

Управління: Штучний інтелект не може функціонувати ефективно без структурованої бази управління, яка диктує, як він проектується, розгортається та контролюється. Без управління ініціативи штучного інтелекту ризикують стати фрагментованими, необ’єктивними або навіть небезпечними. Компанії повинні створити чіткі політики щодо управління даними, прозорості прийняття рішень та нагляду за системами, щоб забезпечити, що висновки, засновані на штучному інтелекті, можуть бути довірені, пояснені та перевірені. Регулятори вже підвищують очікування щодо управління штучним інтелектом, з рамками, такими як Закон ЄС про штучний інтелект та еволюційні американські регулювання, які будуть тримати компанії відповідальними за використання штучного інтелекту у прийнятті рішень. За даними Gartner, платформи управління штучним інтелектом відіграють важливу роль у забезпеченні можливості компаніям керувати юридичними, етичними та операційними показниками своїх систем штучного інтелекту, забезпечуючи відповідність при збереженні гнучкості. Організації, які не створять управління штучним інтелектом зараз, ймовірно, зіткнуться з значними регулюваннями, репутаційними та фінансовими наслідками далі по дроту.

Люди: Штучний інтелект є лише так ефективним, як люди, які ним користуються. Хоча компанії часто фокусуються на самій технології, здатність робочої сили зрозуміти та інтегрувати штучний інтелект у щоденні операції є рівнозначно критичною. Багато організацій потрапляють у пастку припущення, що штучний інтелект автоматично покращить прийняття рішень, коли насправді працівники повинні бути навчені інтерпретувати висновки, засновані на штучному інтелекті, та використовувати їх ефективно. Працівники повинні не лише адаптуватися до процесів, заснованих на штучному інтелекті, але й розвивати критичні навички мислення, необхідні для виклику висновків штучного інтелекту, коли це необхідно. Без цього компанії ризикують надмірною залежністю від штучного інтелекту – дозволяючи дефектним моделям впливати на стратегічні рішення без контролю. Програми навчання, ініціативи підвищення кваліфікації та міжфункціональна освіта штучного інтелекту повинні стати пріоритетами, щоб забезпечити, що працівники на всіх рівнях можуть співпрацювати зі штучним інтелектом, а не бути заміненими або відстороненими ним.

Етика: Якщо штучний інтелект має бути довгостроковим драйвером бізнес-успіху, він повинен бути заснований на етичних принципах. Алгоритмічні упередження, порушення конфіденційності даних та непрозорі процеси прийняття рішень вже підірвали довіру до штучного інтелекту в деяких галузях. Організації повинні забезпечити, що рішення, засновані на штучному інтелекті, відповідають законодавчим та регулюванням стандартам, і що клієнти, працівники та зацікавлені сторони можуть мати довіру до процесів, заснованих на штучному інтелекті. Це означає прийняття активних заходів для усунення упередженості, захисту конфіденційності та створення систем штучного інтелекту, які працюють прозоро. За даними Світового банку, “управління штучним інтелектом полягає в створенні рівних можливостей, захисті прав та – найважливіше – побудові довіри до технології.”

Дані: Мати єдиний, консолідований набір даних по всій операції є важливим для визначення як початкової, так і кінцевої позиції участі штучного інтелекту. Знання того, де вже використовується штучний інтелект, розуміння того, де розгорнути штучний інтелект, та можливість виявити можливості для подальшого використання штучного інтелекту є важливими для подальшого успіху. Дані також є найкращим показником, за допомогою якого можна виміряти переваги штучного інтелекту – якщо компанії не розуміють свою “початкову позицію” та не виміряють шлях штучного інтелекту, вони не можуть продемонструвати його переваги. Як сказав Галілей, “Виміряйте те, що можна виміряти, а те, що не можна виміряти, зробіть виміряним.”

Хода по високому дроту полягає в підготовці, спокої та знаходженні балансу з кожним кроком вперед. Компанії, які підходять до штучного інтелекту з міряною обережністю, структурованим управлінням даними та кваліфікованою робочою силою, будуть тими, хто перетне дроту безпечно, тоді як ті, хто поспішає вперед без забезпечення своєї позиції, ризикують дорогою падінням.