Бизнес не готов к ИИ

В 2023 году в технологии искусственного интеллекта вложили почти 20 млрд долларов — это как 100 новых трансатлантических авиалайнеров. Стали бы владельцы бизнеса вкладываться в бесперспективную задачу? Ну, конечно, нет. ИИ присутствует уже во всех сферах: в металлургии и ритейле, в маркетинге и ВПК. И хотя многие, особенно крупные компании, вовсю внедряют ИИ-инструменты в рабочие процессы, масса предпринимателей пока не могут себе этого позволить.

Почему бизнес пока не готов к ИИ? Давайте обсудим!

Бизнес не готов к ИИ

Немного статистики

Искусственный интеллект — один из базовых трендов прямо сейчас. 77% бизнес-лидеров и 88% руководителей маркетинга всерьез думают, что уже упускают возможности из-за того, что не могут внедрить эти технологии в свою работу.

В это же время больше половины высших руководителей международных корпораций считают, что технологии ИИ имеют первостепенное значение для новых инвестиций. А 87% говорят, что они, по крайней мере, изучают этот вопрос.

А о каких, собственно, технологиях речь:

  • умные чат-боты и виртуальные помощники;
  • создание контента;
  • умные отраслевые приложения;
  • сбор данных пользовательского поведения;
  • системы рекомендаций.

Те, кто уже внедрил эти механики и пользуется ими несколько месяцев (и даже лет), хвастаются результатами, что еще больше подстегивает интерес. А похвастаться, вообще-то, есть чем.

Те, кто начал экспериментировать с ИИ в 2018-2020 годах, то есть до того, как это стало мейнстримом, видят, как ускоряется решение проблем в сфере обслуживания клиентов и растут продажи. На всякий случай напомним, что платящий клиент, который доволен сотрудничеством и готов рекомендовать ваш продукт — это одна из главных целей любого бизнеса.

Так чего не хватает всем остальным, чтобы внедрить ИИ:

  • Точные полные и унифицированные данные.
  • Надежные меры по обеспечению безопасности.
  • Гарантия этичного использования данных.

Поговорим об этом подробнее.

О точности и полноте данных

Есть такое понятие, как зрелость данных — это то, насколько качественные, актуальные и свежие данные собраны в базе, можно ли их использовать и насколько точно они структурированы.

Каждый день мы разбрасываемся своими данными направо и налево. Все операции в смартфоне, перемещения, и — о, боже! — даже личная переписка ежедневно сканируется, а данные бережно сохраняются, чтобы в декабре сделать для вас красивые отчетики, сколько километров вы прошли, какие песни слушали, и какие товары в интернет-магазине вам предлагать.

Представьте, что система рекомендаций выдает совсем не то. Мы уже думаем, а не перейти ли к другому интернет-магазину, потому что в этом вас совсем не понимают.

Неверная выдача была нормой еще каких-то 5-7 лет назад, а сейчас это уже раздражающий фактор. Потому что:

а) компании научились собирать данные более нативно;

б) алгоритмы ИИ стали более точно их обрабатывать.

Так вот, большинство руководителей уверены, что их компании тоже так могут. В то время как люди, работа которых непосредственно зависит от качества данных, с ними не согласны.

Бизнес не готов к ИИ

Персонаж третьей группы в некоторых отраслях может быть еще грустнее, потому что данные меньше живут и быстрее тухнут. Для адекватной работы ИИ в ежедневном сервисе время жизни большинства данных — до двух суток притом, что в базе постоянно хранится и «долгосрочная память».

За примером далеко ходить не нужно:

В декабре на музыкальных стримингах возрастает частота прослушивания новогодних песен. Если 1 декабря умные колонки крутят привычные песни, то к 20 числу начинают робко предлагать что-то праздничное, даже если человек вообще не отмечает Новый год. Ну а если слушатель, наоборот, к 20 числу прослушал все праздничные сборники, то музыкальный шлейф такой музыки будет тянуться аж до февраля. А это, согласитесь, чересчур.

Сейчас любой желающий может понаблюдать, справятся ли сервисы с этой задачкой в этом году.

О безопасности данных и искусственного интеллекта

Мошенники забрали, кажется, уже все: паспортные данные, места проживания и работы, фотографии и емейлы. Это как раз та самая «долгосрочная память», которую из-за брешей в безопасности теперь можно купить в даркнете. Но они пока не отобрали у нас саму жизнь: ежедневные привычки, любимые блюда, выбор досуга и т. д. Считается, что актуальность этих данных истекает почти мгновенно — кому, кроме мамы, интересно, что ты сегодня ел на обед? Тем не менее ИИ сцеживает ключевую информацию из наших ежедневных действий, а это уже интересно мошенникам — где ты часто бываешь, как строишь маршрут, сколько тратишь на еду, в какое время ты можешь быть уязвим. Пример такого интереса —- крупная утечка базы Яндекс.Еды в марте 2022 года. Так что о безопасности хранения и защиты от утечек необходимо думать еще тщательнее.

Есть еще одна неочевидная пользователю проблема: защита баз данных требует комплексного подхода и методов этой работы множество — это немалый стек работы. А кроме хранения и обработки ИИ требует также очистки данных. Нельзя удалять данные бездумно за ненадобностью, сперва нужно сделать определенные выводы. И далеко не каждый владелец бизнеса готов передать эту работу искусственному интеллекту.

Отдельный блок этой работы — соблюдение законодательства. Во-первых, это все международные и внутренние кодексы и требования по обращению с персональными данными, все эти законы о приземлении, параллельный импорт, релокации и т. д. Компаниям приходится лавировать между быстро меняющимися требованиями законодательства и еще быстрее меняющимися трендами на обработку данных. Фух, это увлекательный аттракцион…

Только мы разобрались с правами на данные, как тут же нужно бросаться в вопрос решения других правовых вопросов. Кто владеет правами на информацию, выявленную приложениям? Кто виноват в наезде автономного такси на пешехода? Разработчик? Компания-владелец? Нейросеть? Ответственность за действия машин должна лежать в плоскости человеческих отношений.

В общем, с каждым новым рывком в сфере искусственного интеллекта вопросов только прибавляется.

Впрочем, кое-что уже решено. Предприниматели начали решать вопросы по мере поступления: сначала обеспечили бесперебойный сбор целевых данных, постепенно учатся их по-хорошему очищать и обрабатывать, затем внедряют механики создания контента на базе ИИ. Он массово сейчас внедряется в маркетинг и в воронку продаж в виде виртуальных ассистентов.

Об этике использования ИИ

Когда мы говорим о первом законе робототехники — «Робот не может нанести вред человеку», — мы оставляем за скобками, что его предложил Айзек Азимов. Хоть и крайне умный человек, но все-таки писатель-фантаст. Это то, что он хотел бы видеть в искусственном интеллекте. Хотел БЫ видеть, понимаете?

Сейчас, когда ИИ уже повсюду, это требование не всегда находит подтверждение. У ИИ нет чувства прекрасного и нет желания сделать кому-то плохо или хорошо, пока человек не вложит это желание в него.

Бизнес не готов к ИИ

Что, если все это выйдет из-под контроля? Это может произойти не по вине машины, а по вине ее создателей. А учитывая, что центры разработки рассредоточены по всему миру, можно ли будет назвать имя и фамилию виновного?

Тем не менее многие считают, что человечеству не нужно отказываться от развития ИИ (да уже и не получится). Но по мнению экспертов, это должна быть саморегулируемая система. Рекомендательные принципы, а не жесткий закон.

Что такое «неэтичное использование ИИ»:

Например, разработчик маркетплейса настраивает рекомендательную систему таким образом, чтобы в первую очередь предлагать покупателям товары одного производителя. Это дает неравный подход для всех продавцов магазина. Продажа такой возможности может быть выгодна для магазина, да и разумно ли отказываться от нее, если законодательством это не запрещено? Подвесим этот вопрос в воздухе.

Да, глобально нам есть над чем подумать. И это нужно делать быстрее, потому что прогресс не будет сидеть и ждать. Бизнес-мышление примечательно тем, что оно заточено решать вопросы, а не философствовать.

Друзья! Поделитесь в комментариях своим опытом работы с ИИ? Это разовые функции или системная работа?

Статью подготовила Алёна Мартынова

44
2 комментария

Проблем с ИИ действительно много ,но главная проблема, что с их развитием проблем будет становиться больше)

1
Ответить

Какие проблемы вы видите в будущем?

Ответить