Вернуться назад

Угрозы внедрения ИИ в свои бизнес-процессы

Несмотря на то, что внедрение алгоритмов машинного обучения происходит повсеместно и рынок ежегодно растёт на 140-160%, многие руководители скептически воспринимают возможности внедрения искусственного интеллекта в свой бизнес. Рассмотрим основные опасения и угрозы.


Дорого


Спрос на внедрение ИИ большой и постоянно растёт, а порог входа в специальность высокий, так как требуются знания в области программирования, матричного исчисления, теории вероятности, бизнес образование. Как следствие зарплаты Data Science специалистов находятся на уровне топ-менеджеров, а привлечь их может быть ещё сложнее.


Однако общие математические принципы и опыт разработки позволяют каждый последующий проект делать быстрее и дешевле предыдущего. То есть если несколько лет назад оптимизация работы с помощью искусственного интеллекта была доступна только крупному бизнесу в рамках инновационных проектов, то сейчас внедрение становится доступно и необходимо компаниям среднего бизнеса.


Вторым аргументом является выгода от внедрения. В среднем ИИ способен увеличить продажи на 80%, а средний чек на 40%, то при ежемесячном обороте уже в 10-20 млн рублей проект окупится за несколько месяцев и дальше будет приносить прибыль.


Таким образом, для внедрения машинного обучения в свои процессы, необходимо, во-первых, определить бюджет на внедрение исходя из потенциальной выгоды, во-вторых, работать со специалистами, которые уже имеют опыт внедрения схожих алгоритмов.


Бесполезно


Другим источником для сомнений является точка зрения, что внедрение ИИ ничего не поменяет в работе и станет лишь дорогой игрушкой. Что процессы слишком индивидуальны, зависят от множества факторов и требуют человеческой экспертизы.

Это было правдой до середины 2010-х, когда мощностей компьютеров не хватало для обработки достаточного объёма информации и самих данных было мало в силу отсутствия цифровизации производства и процессов.

Практика внедрения ИИ в самые различные отрасли показывает, что результат от внедрения действительно сокращает издержки, увеличивает прибыль, ускоряет процессы.


Однако надо иметь в виду, что внедрение ИИ в бизнес, который не имеет никакой цифровизации, где жизненно важная информация хранится в блокнотах или на рабочем столе сотрудников, действительно окажется бесполезным. С другой стороны, успешное существование подобного бизнеса в эпоху цифровизации и выгод, которые она несёт, станет само по себе сомнительным.


Это заменит меня


Другой стороной медали является опасение, что компьютер полностью заменит человека. Что алгоритмы настолько сильны и умны, что представляют собой угрозу для кадров. Это часто вызывает яростное сопротивление у сотрудников, которые или давно в компании и им всё удобно и известно, либо наоборот, которые недавно и сомневаются в своих силах. “Как так? Я всю жизнь посвятил этому вопросу, а какая-то железка будет мне советовать”.


Данная точка зрения ещё дальше от истины, чем предыдущее заблуждение.

ИИ может заменить только полностью алгоритмизированный рутинный труд,. Больше других нужно беспокоиться охранникам и водителям, так как автопилоты и системы компьютерного зрения с распознаванием лиц действительно достигли качественных результатов. Но и здесь ещё необходимо минимум 5-10 лет до тотальной роботизации. В остальных проектах ИИ станет мощным помощником, который предоставит в нужное время нужные прогнозы и рекомендации, а решение всё равно останется за людьми.


Я не буду знать что происходит


Если человек принимает какое-то решение, его можно попросить объяснить как он пришёл к такому выводу, найти возможные ошибки в рассуждении или наоборот перенять образ мыслей. С искусственной нейросетью такое невозможно. Таким образом возникает опасение, что решения будут непредсказуемы и им нельзя доверять.


Ряд алгоритмов ИИ действительно работает как “чёрный ящик”, но далеко не все. Чаще методы машинного обучения наоборот показывают, какие входящие данные оказывают на результат наибольшее влияние, чей вес максимален. Другие методы могут не показать точные веса, но покажут распределение вероятностей по другим вариантам ответа. В конце концов ИИ лишь рекомендует и указывает вероятность, с которой его решение верно, принимают решения всегда люди.


Мои данные украдут


Для эффективного применения алгоритмов ИИ нужно очень много данных. По сути вся информация о бизнесе. Информация представляет конкурентное преимущество, поэтому её утечка может представлять серьёзную угрозу бизнесу.

Однако надо иметь в виду, что доступ к данным есть и у системных администраторов и разработчиков. Как правило все эти сотрудники и подрядчики подписывают NDA.
Подрядчики и партнёры по Data Science на являются исключением. Разве что риски для репутации гораздо выше.


Как мы увидели, риски интеграции ИИ в бизнес присутствуют, как внедрение любой другой IT системы, но при грамотном управлении процессом их можно существенно уменьшить.


Другие статьи по этой теме

Маркетинг 4.0

Как новая технореволюция влияет на рынок коммуникаций

Искусственный интеллект: новый взгляд на клиентский опыт

В данной статье расскажем вам, почему ИИ становится must-have инструментом маркетинга

Контакты
ООО Селадо

г. Москва, метро Павелецкая, Павелецкая набережная д. 2 стр 3, офис 106, БЦ LoftVille

+7 (495) 003-91-37
Свяжитесь с нами: