Искусственный интеллект на службе бизнеса: пути интеграции и преодоление барьеров

Искусственный интеллект (ИИ) в последние годы стал неотъемлемой частью бизнес-среды, предоставляя компаниям мощные инструменты для улучшения эффективности и производительности. По данным исследования McKinsey, около 50% компаний по всему миру уже используют ИИ хотя бы в одном бизнес-процессе, и многие планируют расширить его применение. Однако на практике интеграция ИИ может встречать сопротивление со стороны сотрудников и требовать специальных усилий для адаптации. В этой статье аналитик данных Softline Digital (ГК Softline) Владислав Ботнев расскажет, как компании могут справляться с этими вызовами, на каких направлениях можно сделать акцент, чтобы успешнее внедрить ИИ, и на что обратить внимание при его интеграции в различные отделы.

Проблемы восприятия ИИ и методы их преодоления

Ключевой проблемой на пути внедрения ИИ в крупные компании является так называемый барьер восприятия. Для специалистов, не связанных с ИТ, ИИ часто кажется чем-то сложным и непривычным, требующим высоких технических навыков. Как показывает исследование Capgemini, 62% сотрудников компаний испытывают трудности в понимании ИИ и в 45% случаев сталкиваются с проблемами во внедрении новых технологий.

Одной из наиболее эффективных практик в работе с ИИ стала подготовка обучающих курсов и мастер-классов. Это помогает сотрудникам понять, как ИИ может упростить выполнение их повседневных задач и повысить их производительность. Например, для отделов, не связанных с ИТ, полезным решением может быть демонстрация примеров использования языковых моделей — таких, как ChatGPT — для упрощения работы с текстами, подготовки шаблонов документов и автоматического создания отчетов.

Преимущества ИИ для повышения производительности

ИИ может существенно сократить время выполнения рутинных задач. Например, финансовые и юридические департаменты, как правило, связаны с огромным количеством формальных документов. Использование ИИ для автоматизации этих процессов может высвободить время сотрудников и помочь им сосредоточиться на более аналитических или творческих задачах.

Исследования компании Gartner показали, что автоматизация таких процессов может сократить рутинные задачи до 30%, тем самым снижая вероятность выгорания и повышая продуктивность. ИИ помогает упростить подготовку информации для внешних коммуникаций. Например, компании могут использовать ИИ для создания стандартных шаблонов отчётов, что особенно важно при взаимодействии с регуляторами и проверяющими органами.

Создание цифровых сотрудников

Перспективный проект — создание так называемых цифровых сотрудников, которые могут выполнять задачи, требующие высокой точности и скорости. Этот подход уже стал основой для ряда автоматизированных процессов в банковской сфере, где ИИ успешно обрабатывает данные клиентов, анализирует транзакции и проводит скрининг для предотвращения мошенничества.

К примеру, известный стартап Everstream, специализирующийся на создании цифровых агентов для логистики, продемонстрировал, что ИИ-система может полностью заменить работу целого отдела аналитиков, обрабатывая данные с минимальным участием человека. Основатель компании, Дэвид Янг, подчёркивает, что ИИ-агенты в логистике позволяют экономить миллионы долларов ежегодно за счёт быстрой обработки заказов и оптимизации доставки.

Использование ИИ в финансовых отделах и особенности внедрения

Финансовые специалисты, как правило, работают с большими объемами данных и сложными расчетами. Именно в этой сфере ИИ стал особенно востребован. Сотрудники могут использовать ИИ для прогнозирования рыночных трендов, кредитного скоринга и других задач, требующих сложного анализа данных. Однако, как показывают данные исследования PwC, около 39% финансовых специалистов испытывают трудности с восприятием технологий из-за привычки к устоявшимся процессам.

Внедрение ИИ в финансовые отделы требует создания понятной инфраструктуры, где ИИ-инструменты интегрируются в рабочие процессы максимально комфортно. Компании, такие как Softline, предлагают решения, где сотрудники могут использовать ИИ для автоматической обработки финансовых данных. Например, это может быть система, которая сама выбирает и оптимизирует кредитные предложения для клиентов, что уже активно используется в банках.

Решение для улучшения точности данных с помощью RAG

Для компаний, которые работают с большими объемами данных, важна не только скорость обработки, но и точность. В последние годы все больше организаций внедряют системы Retrieval-Augmented Generation (RAG), которые позволяют ИИ всегда обращаться к проверенным базам данных компании для получения точной информации. Эффективна практика, когда для чат-ботов и других систем создаются специальные базы знаний. Это позволяет сотрудникам быстро находить ответы на вопросы и получать рекомендации без риска ошибки и, как следствие, потерь для бизнеса.

RAG-системы нашли широкое применение в компаниях, работающих с высокочувствительными данными, такими как банковские и юридические организации.

ИИ как инструмент для автоматизации поддержки и создания цифровых сотрудников

Один из наиболее амбициозных трендов в области ИИ — это создание полностью цифровых сотрудников, которые смогут самостоятельно выполнять многие рутинные функции. Такой подход уже активно используется в компаниях, стремящихся автоматизировать поддержку клиентов и первичное общение. Мы занимаемся исследованием возможности создания цифровых сотрудников, которые смогут обрабатывать данные и выполнять задачи без участия человека. Это особенно актуально для служб технической поддержки, которые ежедневно обрабатывают сотни однотипных запросов.

Так, например, компании, внедряющие цифровых сотрудников, могут добиться значительного сокращения затрат. Велика вероятность, что в ближайшие 5-10 лет подобные технологии смогут полностью заменить отдельные позиции, такие как операторы горячих линий или специалисты по вводной информации.

Инсайт: роль ИТ-директора в интеграции ИИ

Внедрение ИИ — это не только технологическое решение, но и стратегический шаг, требующий учета человеческого фактора. Компании, которые успешно преодолевают барьеры восприятия, обучают сотрудников и выстраивают инфраструктуру, способны значительно улучшить свои бизнес-процессы, снизить издержки и укрепить свои позиции на рынке. ИТ-директора играют ключевую роль в успешной интеграции ИИ в компании. Они должны не только разбираться в технологиях, но и понимать потребности сотрудников. Опыт показывает, что успешное внедрение ИИ во многом зависит от желания руководства поддерживать инновации и устранять барьеры, с которыми сталкиваются сотрудники. ИТ-директору важно интересоваться искусственным интеллектом и участвовать в его внедрении. Они должны обеспечивать соблюдение требований по безопасности данных и разрабатывать внутренние стандарты для работы с ИИ.

Исследования, проведенные MIT Sloan School of Management, подтверждают, что те компании, которые активно привлекают ИТ-директоров к процессу интеграции ИИ, показывают лучшие результаты. Такие компании чаще других становятся лидерами рынка и имеют более высокие показатели продуктивности и инновационности.