Три стоп-фактора, которые мешают бизнесу внедрять ИИ: реальные и надуманные
Всем привет! Не виделись месяц. Успели соскучиться по самым полезным статьям про роль искусственного интеллекта в бизнесе? Уверен, что да!
С кем не знакомы – меня зовут Илья Петухов, я руководитель проектов развития AI в компании Directum. Вместе с командой ведем разработку и продвижение ИИ-сервисов для бизнеса. А я много времени уделяю тому, чтобы популяризировать технологию, доносить до аудитории реальные эффекты, пользу, кейсы применения интеллектуальных инструментов в бизнесе.
Не так давно мы провели исследование, чтобы ответить на вопрос: «Что мешает всем и сразу внедрить ИИ?». В ходе анализа мы выявили три основные группы стоп-факторов.
Под ваши аплодисменты, начнем!
«Очень страшно, мы не знаем, что это такое…»
Первая группа включает компании, которые не знают:
- о технологиях искусственного интеллекта (да, такие есть);
- как оценивать эффект от внедрения;
- как ИИ повлияет на их ключевые показатели эффективности;
- и вообще «куда же этот ваш ИИ применить?».
К счастью, эта группа очень малочисленна, по объективным причинам. Но в них силен «страх неизвестного», с которым надо работать.
«Лекарство» от страха, я думаю, многим из нас знакомо — популяризация. Вебинары, конференции, доклады, кейсы и различные хакатоны. Больше знаешь — меньше боишься.
Компания Directum активно в этом участвует — регулярно делимся кейсами внедрения ИИ. В последнее время особенно часто говорим про промышленность. Отдельно отмечу большую работу АНО «Цифровая экономика». Организация сейчас собирает примеры реализации ИИ-решений в промышленности. Причем примеры показательные, качество кейсов высокое и эффекты ощутимые, говорю как участник соответствующей экспертной группы.
«Нельзя просто так взять и внедрить ИИ»
Вторая группа представляет подавляющее большинство и включает компании, которые:
- знают про ИИ, но не хотят внедрять в своей компании;
- ищут готовые решения под свои задачи и не могут их найти;
- не хотят менять уже привычные бизнес-процессы (даже если они убыточные);
- имеют отраслевые специфики, которые нужно учитывать при внедрении ИИ. Они могут создавать дополнительные препятствия.
А еще к этой группе относятся те, кто чувствует легкое разочарование, так как процесс достижения высокого качества ИИ-результатов может быть трудоемким.
Из практики взаимодействия с такими компаниями я узнал, что снять их сомнения помогают только индивидуальные встречи, разговоры, живые демо и различные тестирования ИИ-сервисов. Им надо показать, что в технологии есть ценность, рисками можно управлять и что они не первопроходцы, а «дорожка уже протоптана».
Для кого-то аргументом за ИИ будет успех конкурентов и партнеров — я часто привожу такие примеры на встречах. Никому не нравится «отставать от других».
Как работающий инструмент работы с этой группой это – референс-визит или разговор с той компанией, которая уже прошла путь внедрения и пожинает плоды инновации.
«Очень хочется, но пока нет такой возможности»
Третья группа по своему объему уступает предыдущей, но она тоже многочисленная. В нее вошли компании, которые хотят внедрять ИИ, но не могут этого сделать по ряду причин:
- кадровый голод. Сложно найти и привлечь специалиста с нужным набором компетенций. И тут речь не про внедрение, а больше про сопровождение внедренного;
- финансовые затраты. Для работы интеллектуальных сервисов нужны хорошие инфраструктурные мощности, да и само внедрение тоже стоит достаточно;
- подготовка данных. Высокая трудоемкость сбора и анализа специфических данных для обучения моделей является одним из препятствий на пути к внедрению ИИ.
И что с ними делать? Тут все индивидуально, расскажу пару примеров.
Один из заказчиков не мог найти видеокарты для того, чтобы протестировать генеративный ИИ. Чтобы помочь, мы просто предоставили ему доступ к нашей видеокарте. Да, потребовалось дополнительное согласование и прочее, но это решаемо.
А вот проблема с кадрами – общая. Но сейчас по этому направлению ведется активная работа.
Минцифры РФ совместно с крупнейшими российскими вузами — ИТМО, ВШЭ, МФТИ и Иннополис - запускает программу подготовки высококвалифицированных разработчиков в сфере искусственного интеллекта (ИИ). Об этом на пресс-завтраке сообщил министр цифрового развития РФ Максут Шадаев.
«Отрадно, что мы с четырьмя крупнейшими вузами сейчас, не дожидаясь таких серьезных фундаментальных решений, хотя я уверен, что они будут утверждены уже в рамках новой программы «Экономика данных», мы начали запуск программы подготовки высококвалифицированных кадров — наших разработчиков в сфере ИИ», — сказал министр.
Думаю, скоро все вопросы решатся, хоть пока ситуация и выглядит так: «Дали классную штуку, но поставить может не каждый».
Тем временем мы с командой пойдем делать крутые ИИ-фичи, которые скоро анонсируем. Подписывайтесь на блог или на мой Telegram-канал.
А в комментариях пишите, что для вас является стоп-фактором внедрения ИИ.