AI: аналитики больше не нужны?
Стремительный прогресс искусственного интеллекта заставляет задуматься о том, как трансформируются технологии и методы анализа и поддержки принятия решений. Такое видение необходимо всем, кто занимается развитием и применением практик управления данными в организациях, чтобы понимать, в какие из них имеет смысл инвестировать. Сохранятся ли привычные инструменты, или они будут полностью заменены новыми технологиями? Какое место будет занимать человек в этих процессах?
Встречаются утверждения о том, что совсем скоро алгоритмы AI будут справляться с большинством аналитических задач лучше людей, что оставит без работы множество аналитиков. Действительно, машина способна очень быстро "охватить" гораздо больший объем информации, чем человек, принять во внимание множество факторов и выдать результат, который вероятнее всего окажется правильным. Появление ChatGPT и других подобных инструментов произвело впечатление революции за счет того, что машина получила возможность общаться с человеком на обычном языке: исчезновение прослойки между алгоритмом и лицом, принимающим решения, заставило говорить о ненужности тех самых аналитиков и программистов, которые сейчас являются "интерфейсом" между руководителями бизнеса и средой обработки данных.
Что может человек, но не может AI?
Способен ли на самом деле алгоритм AI превзойти или заменить человека? Этот вопрос можно разделить на два: возможно ли такое технически, и принесет ли это действительную пользу людям, организациям и обществу.
С технической точки зрения технологии AI позволяют автоматизировать часть задач по анализу данных, которые раньше были прерогативой человека. В нашей статье "Как применить LLM в бизнесе?" мы рассматриваем текущее состояние проникновения этих технологий в индустрию и приводим примеры конкретных успешных сценариев использования ИИ. Применение ИИ для автоматизации рутинных задач "просеивания" данных позволяет людям сосредоточиться на решении более высокоуровневых аналитических задач. ИИ является инструментом автоматизации некоторых видов труда, но не полной заменой работника.
Гипотетическая полная автоматизация процессов принятия решений в бизнесе не может принести пользу. Концепция "Устойчивого Развития" (Sustainable Growth) появилась как раз потому, что достижение количественно максимального результата – роста прибыли, объема выпуска продукции и т.д. – не гарантирует приближения к важным для человека целям. Решения в бизнесе, даже самом "капиталистическом", всегда принимаются с учетом человеческих ценностей. Очевидно, что мы не можем поручить AI принимать решения о том, что будет лучше или хуже с ценностной точки зрения: это всегда будет прерогативой самого человека. Попытка переложить бремя любых решений на ИИ несет множество рисков для общества и бизнеса. Мы предлагаем следующие основные принципы ответственного использования ИИ в бизнесе:
- Бизнес-цель внедрения AI должна состоять в повышении доходов, а не снижении расходов за счет экономии на оплате труда. Многим предпринимателям в первую очередь приходит мысль сэкономить, заменив работников на AI, но вряд ли таким путем можно действительно повысить экономическую эффективность. Гораздо правильнее думать о том, как создать новые цифровые и реальные продукты с помощью AI, увеличить объем реализуемых товаров или услуг, открыть новые рынки, создать новые бизнес-процессы и так далее. Экономия на оплате труда в лучшем случае позволит сократить на несколько процентов существующие издержки, тогда как создание новых продуктов и расширение продаж могут в разы повысить доходную часть бюджета предприятия. Потенциальный экономический эффект от этих мер просто несопоставим.
- Автоматизировать с помощью AI нужно только те задачи, которые в принципе не может выполнить человек: например, найти иголку в стоге сена, или просмотреть миллионы документов в поисках нужной информации. В нашей практике были примеры таких задач - никакой человеческий труд не позволил бы привести в порядок миллионы объектов данных, или сравнить содержание тысяч документов для поиска противоречий и повторений.
- При автоматизации труда работников AI должен помогать работнику, а не контролировать его. Человек не должен становиться частью автоматизированной системы, ее продолжением - физическим агентом, "винтиком", за которым система наблюдает и наказывает его в случае реальных или мнимых отклонений от идеального хода бизнес-процесса.
- Одна из фундаментальных проблем AI состоит в его неспособности критически оценивать используемую информацию. Он априори доверяет любым сведениям, откуда бы они не поступили. Это нужно иметь в виду при создании систем AI, которые могут столкнуться с попытками недобросовестного использования или обмана. Это является одной из причин, почему нежелательно заменять на AI людей, которые взаимодействут с контрагентами от имени компании - например, клерков, обрабатывающих заявки на кредит. Там, где человек сразу заподозрит неладное, AI может пропустить недостоверную информацию, если только при его создании не были предприняты специальные усилия для создания инструментов проверки сведений или передачи подозрительных случаев оператору-человеку.
Как AI изменит корпоративные ИТ?
Инструменты ИИ работают с текстовой информацией (документами) и структурированными данными (БД). В бизнес-приложениях обрабатываются в первую очередь структурированные данные. Разрозненность и недостаточное качество этих данных является препятствием для эффективного использования технологий ИИ, поэтому необходимым предварительным условием для их внедрения является консолидация, валидация и обеспечение доступности всех операционных и аналитических данных. Эту задачу можно решать с помощью инструментов Корпоративного Графа Знаний (Enterprise Knowledge Graph), которые предлагает наша компания. Для очистки и нормализации данных, в свою очередь, могут применяться технологии ИИ.
Когда проблемы с данными решены, можно приступать к внедрению технологий искусственного интеллекта. Мы предлагаем инструменты автоматизации общения с клиентами и сотрудниками (чат-бот, корпоративная база знаний), самообслуживания клиентов, извлечения структурированных данных из текста, классификации и кластеризации данных, поиска противоречий и др. Такие решения позволяют повысить эффективность труда сотрудников, управляющих бизнес-процессами, где используются такие данные.
Таким образом, развитие корпоративных ИТ должно идти по пути подготовки качественных данных, создания инструментов их обработки с помощью ИИ, и трансформации бизнес-процессов с использованием этих технологий. Мы уверены, что всестороннее развитие практик управления данными с применением AI в качестве одного из инструментов принесет важные преимущества практически любому бизнесу. Обладая видением развития технологий, мы предлагаем нашим заказчикам использовать инструменты и практики работы с данными, которые останутся актуальными в среднесрочной перспективе.
