Главный барьер для ИИ в бизнесе — люди, а не технологии

Подробности изложены в материале первоисточника. Организационная готовность и адаптация коллективов к искусственному интеллекту часто отстают от возможностей самих нейросетей. Подобный дисбаланс приводит к тому, что компании внедряют инновации поверх старых процессов, вместо того чтобы перестраивать саму структуру работы.

Основатель компании Andus Labs и эксперт по цифровой стратегии Крис Перри объясняет, почему традиционные корпоративные структуры тормозят трансформацию и как измерить реальную пользу от внедрения ИИ.

Эволюция технологических волн и человеческий фактор

За годы работы в сфере цифровых коммуникаций и инноваций мне довелось наблюдать множество технологических революций: от появления мобильных платформ и социальных сетей до широкого распространения больших данных. В каждой из этих волн прослеживалась схожая закономерность. Сначала появлялась технология, сотрудники быстро осваивали её самостоятельно, а руководство и корпоративная структура адаптировались в последнюю очередь.

С внедрением искусственного интеллекта ситуация повторяется, но масштаб изменений совершенно иной. Подобно тому как настольные издательские системы радикально изменили графический дизайн и вытеснили ручной труд в студиях прошлого, нейросети перестраивают интеллектуальную работу изнутри. Бизнес-школы не учат руководителей управлять организациями, где люди и автономные агенты выполняют задачи совместно. Большинство компаний просто интегрируют ИИ поверх существующих процессов, надеясь ускорить выполнение привычных рутинных операций.

Разница между внедрением технологий и трансформацией бизнеса

Многие организации отчитываются о высоких показателях внедрения ИИ, измеряя успех количеством выданных лицензий, активных учетных записей и задействованных агентов. Однако это лишь показатели активности, которые не отражают реального влияния на бизнес-процессы. Настоящая трансформация измеряется совершенно другими критериями.

Руководителям стоит задавать более глубокие вопросы:

• помог ли пилотный проект создать ценность, достаточную для масштабирования;
• получилось ли сформировать отчетность или аналитику, которую раньше невозможно было подготовить;
• снимает ли ИИ рутинную нагрузку с ключевых сотрудников, позволяя им сосредоточиться на уникальных задачах.

Кроме того, за подобные результаты кто-то должен нести ответственность. В типичной компании за инфраструктуру отвечает ИТ-директор, за пилотные проекты — центр компетенций, а за обучение — HR. В итоге реальное влияние на бизнес-результат не закреплено ни за кем.

Ключевые барьеры на пути внедрения искусственного интеллекта

Индекс корпоративной реальности (Ground Truth Index), разработанный аналитиками, выделяет несколько главных препятствий, с которыми сталкиваются современные организации при переходе на рельсы искусственного интеллекта.

Проблема «пустых кресел» и распределение ответственности

На первом месте среди барьеров находится феномен пустых кресел. Он возникает тогда, когда корпоративные системы начинают влиять на важные решения — например, в области ценообразования, оценки рисков или найма персонала, — но в компании нет четкого понимания, кто персонально отвечает за эти результаты или имеет полномочия отменить решение алгоритма.

Ответственность обычно зависает между тем, кто приобрел программное обеспечение, и тем, кто им пользуется. Этот пробел остается незаметным ровно до тех пор, пока принятое решение не будет оспорено.

Обучение в условиях колоссальной рабочей нагрузки

Второй серьезной проблемой является ситуация, когда руководство требует от сотрудников обязательного освоения ИИ-инструментов, оставляя их прежние должностные обязанности в полном объеме. Люди пытаются изучать новые технологии поверх текущих задач, что приводит к выгоранию и формальному прохождению курсов без реального погружения в тему.

Эффективное обучение требует пересмотра рабочих процессов: компания должна четко определить, какие задачи следует сократить, от каких отказаться вовсе или передать на исполнение алгоритмам, освободив время для освоения инноваций.

Тревожность сотрудников и девальвация навыков

Сотрудники часто испытывают рациональную тревогу за свою карьеру, слыша в один день заявления руководства об оптимизации расходов через ИИ, а в другой — призывы активно использовать эти же технологии для повышения продуктивности. Подобные противоречивые сигналы заставляют персонал сдерживать эксперименты. Лидерам необходимо открыто обсуждать планы в отношении рабочих мест, честно обозначая зоны неопределенности и предлагая реальную поддержку.

Перепроектирование рабочих процессов и поглощающая способность организации

Многие компании используют ИИ для ускорения существующих неэффективных процессов — например, генерируют еженедельные отчеты в несколько раз быстрее, хотя сами документы и график их согласования остаются прежними. Это тупиковый путь, получивший название «активная инерция».

Истинный редизайн процессов начинается с пересмотра самой сути задачи. Если еженедельный отчет создавался для раннего выявления проблем, то современная система может сигнализировать о сбое в режиме реального времени, избавляя команду от необходимости составлять сам документ.

В условиях, когда базовые языковые модели становятся доступными для всех участников рынка, главным конкурентным преимуществом компании становится ее способность поглощать и организовывать изменения. Эту зависимость можно выразить простой формулой:

$$\text{Ценность} = \text{Технологический потенциал} \times \text{Поглощающая способность}$$

Если внедрить передовую модель в организацию, которая не готова к изменениям, итоговая отдача будет равна нулю.

Будущее корпоративной структуры и автономные агенты

С развитием агентных систем ИИ перестает быть простым генератором текста и начинает самостоятельно выполнять последовательные действия, использовать сторонние инструменты и достигать поставленных целей. В этих условиях возникает вопрос разграничения полномочий между человеком и программой.

Границу автономности необходимо устанавливать до запуска проектов:

• если ошибка системы исправляется легко и быстро, агенту можно предоставить полную свободу действий;
• если решение затрагивает уровень доходов сотрудника, его трудоустройство или юридические риски, окончательный вердикт всегда остается за человеком.

Традиционные функциональные оргструктуры, где задачи передаются из одного изолированного отдела в другой через цепочки согласований, плохо приспособлены для эпохи искусственного интеллекта. Им на смену приходят небольшие кросс-функциональные команды, сформированные вокруг конкретных проблем. Получая автономность, финансирование и защиту со стороны руководства, такие группы способны эффективно объединять человеческий опыт и вычислительную мощность агентов для достижения реальных бизнес-результатов.