Почему ИИ — это не панацея от всех проблем?

AI помогает в решении многих проблем с данными, спорить с этим бессмысленно. Но как бы ни хотелось сразу внедрить искусственный интеллект к себе в компанию, важно подумать о рисках — а они, к сожалению, есть.

Для чего используют ИИ в первую очередь? Конечно для работы с данными. Посмотрим на примере здравоохранения. Сейчас в бедных странах 143 000 000 человек ожидает операций. И ведь есть и организации, которые готовы привлечь врачей, и сами доктора — но проблема в информационном разрыве. Источники данных очень разные, хранение у них тоже хаотичное. Информация есть в Интернете в открытом доступе, в базах данных государственных структур и много где ещё. Но для качественной помощи нуждающимся нужно заполнять пробелы в данных, и один из вариантов — использовать генеративный ИИ.

А ещё с его помощью можно извлекать метаданные из документов, создавать аналитику и графики. По сравнению с более старыми подходами это огромный шаг вперёд. Раньше компании уже пытались разрабатывать индивидуальные решения с ИИ для работы с данными, но чаще всего они были недолговечными или несовершенными.

Порой данных для обучения недостаточно. А ещё играют роль юридические ограничения, авторские права, дороговизна и требуемое время на сбор. Тут на помощь приходит генеративный ИИ — он восполняет пробелы, структурирует информацию и сильно облегчает работу. Например, для чат-бота, обслуживающего клиентов, он может быстро и чётко сгенерировать основные запросы заказчиков, ответы на часто задаваемые вопросы и собрать список контактов, которые чаще всего обращались к боту.

Без НО не обойтись: ИИ — это не панацея. Если ваша компания только начинает свой путь в работе с данными, то важно уделить время созданию прочной базы. А именно: разработать платформу для сбора данных, наладить процесс управления и продумать, как будет проходить их классификация и чистка. И, конечно, вероятность ошибки есть всегда — система пока не совсем совершенна и только учится.

Посмотрим на примере: финансовая компания внедряет ИИ, чтобы принимать решения о выдаче кредитов. Алгоритмы используют данные заёмщиков, историю их платежей, анализируют кредитную историю. На первый взгляд круто: решения принимаются быстрее, чем если бы это делал человек, да и огромные объёмы данных анализируются за минуты.

Но без рисков никуда. Например, алгоритм не учитывает нюансы и индивидуальные обстоятельства (а их в банковском деле немало). ИИ действует строго по правилам, но не может проанализировать те личные причины, которые сотрудники-люди точно увидели бы.

И ещё один риск, про который важно помнить — долгая адаптация к изменениям. Представим платформу для торговли ценными бумагами. Для автоматизации процессов туда внедрили ИИ, который анализирует торговые данные и предсказывает изменения цен. На старте проект очень эффективен и помогает трейдерам принимать инвестиционные решения.

Но со временем рыночные условия меняются: появляются новые финансовые документы, биржи вводят новые правила, меняется политика регулирования рынка и так далее. А ИИ, обученный на старом массиве данных, не учитывает эти обновления. Поэтому прогнозы становятся хуже, а создатели получают больше жалоб от пользователей на неэффективную работу.

Вывод прост: не бегите внедрять искусственный интеллект, пока не изучили все риски или не нашли способ, как их избежать. Используйте AI с умом, чтобы ваши данные были в безопасности, а пользователи — довольны.