Основные тезисы:  

📌 Требование максимальной точности от ИИ не всегда оправдано  

Требование стопроцентной точности от корпоративного ИИ не всегда оправданно, считает директор департамента по искусственному интеллекту и большим данным МегаФона Виталий Щербаков. По его словам, ручные процессы могут содержать значительную долю ошибок, поэтому первым этапом автоматизации должен стать аудит текущих показателей.  

«Часто возникает ситуация, когда к автоматизации предъявляют требование стопроцентной точности, хотя существующий ручной процесс, выполняемый сотрудниками, уже содержит значительный процент сбоев. В таком случае целью внедрения агента становится не достижение идеала, а обеспечение результата, который не уступает текущим показателям человеческого исполнения», - отметил Виталий Щербаков на сессии в рамках форума «Цифровые решения», проходящего в Москве.  

При этом допустимый уровень ошибок зависит от их последствий. Если сбой легко исправить, и он не несёт серьёзных потерь, то процесс можно автоматизировать, утверждает Виталий Щербаков. При этом в сценариях с высокой ценой ошибки, например при массовых начислениях клиентам, необходим жесткий контроль человеком, добавил он.  

📌 Обязательные правила для корпоративного ИИ  

Безопасность, правила работы с данными и общая инфраструктура корпоративного ИИ должны централизованно управляться на уровне всей компании, тогда как сотрудникам и подразделениям можно оставить свободу в создании локальных агентов и прикладных сценариев, считает директор департамента по искусственному интеллекту и большим данным МегаФона Виталий Щербаков.  

«Неизменным фундаментом для всей организации должны стать единые стандарты безопасности, правила работы с данными и документами, а также центр компетенций, аккумулирующий лучшие практики. Инфраструктурный слой, включающий базовые модели, вычислительные ресурсы и инструменты доступа к данным, также должен быть общим», - заявил Виталий Щербаков.

По его словам, всё, что дорого и нецелесообразно воспроизводить много раз, «логично централизовать».  

📌 Личного ИИ-агента сотрудника нельзя распространять на всю компанию  

Сотрудники могут самостоятельно создавать ИИ-агентов и навыки для локальных задач, однако перед распространением таких решений на всю компанию необходима централизованная проверка, заявил директор департамента по искусственному интеллекту и большим данным МегаФона Виталий Щербаков.  

«Сотрудник вправе самостоятельно разрабатывать и использовать агентов или навыки для решения локальных задач. Однако механизм распространения таких решений на всю компанию требует строгой централизованной валидации», - отметил Виталий Щербаков.  

Он добавил, что такой подход аналогичен практике внедрения бизнес-аналитики. По словам Щербакова, сотрудник может создавать показатели и отчёты для себя, однако перед их публикацией для всей компании методология расчёта обязательно должна пройти аудит. Аналогичный механизм необходим и для корпоративных ИИ-решений, подчеркнул он.

💎 Подход МегаФона - хороший пример «инженерной» логики: не пытаться добиться от ИИ безупречности, но встраивать его в реальные процессы с учётом существующих ошибок, рисков и возможностей инфраструктуры.

Тезисы Виталия Щербакова подчёркивают важную мысль: корпоративное применение ИИ - это не только про технологии, но и про новые управленческие практики. Эти практики, начиная с критериев допустимости ошибок до процедур контроля нам ещё только предстоит выработать.

Компании сейчас ищут баланс в выгодах от применения ИИ и централизованным контролем. Продумывание тактики в этом вопросе поможет не сделать больших ошибок на этом пути. ||

--

✓ подписка на канал abloud62 в Tg | зеркало канала - в Max

--

теги: искусственный интеллект форум Цифровые решения мнение управленческие практики бизнес-практика

--