Баланс между скоростью и осторожностью в процессе внедрения ИИ
Сегодня технические и информационные команды часто сталкиваются с высоким давлением со стороны высшего руководства своей организации, которое требует быстрого внедрения искусственного интеллекта (ИИ). Многие руководители хотят видеть результаты применения этой технологии уже сейчас. По данным Gartner, 62% финансовых директоров и 58% генеральных директоров ожидают, что ИИ окажет значительное влияние на их отрасли в ближайшие три года.
Однако технические специалисты хорошо понимают, что скорость не всегда является залогом успеха. На самом деле, слишком поспешное внедрение может даже замедлить возможный прогресс. Возникает вопрос: как технические команды могут обеспечить безопасное внедрение ИИ, одновременно удовлетворяя ожидания руководства?
Риски поспешного внедрения
Во-первых, необходимо осознавать риски, связанные с внедрением искусственного интеллекта без четко сформулированной дорожной карты и в слишком сжатые сроки. Одним из таких рисков является избыточное внедрение, которое может повлечь за собой дублирование усилий. Это происходит, когда два или более инструментов используются для выполнения одной и той же задачи, что приводит к напрасной трате ресурсов и лишним затратам.
Важно понимать, что использование энергии, которая возникает при внедрении ИИ, само по себе не является чем-то негативным. Однако, если эта энергия используется неправильно, она может стать причиной напрасных усилий.
Одним из ключевых уроков, которые мы извлекли из развития генеративного искусственного интеллекта, является понимание значимости качества данных и информации. Он продемонстрировал, какие серьёзные последствия могут возникнуть в результате использования некачественных данных.
Если модель генерирует ошибочные ответы, которые затем влияют на реальные решения, это может привести к значительным негативным последствиям. Например, сотрудник может полагаться на модель, чтобы определить, какие предложения следует предложить клиентам. Если модель выдаёт неверные рекомендации, а сотрудник следует им, это может негативно сказаться на прибыли бизнеса.
Кроме того, если недостоверная информация будет распространяться среди заинтересованных сторон, это может подорвать репутацию и доверие. Более половины пользователей ИИ уже признали, что им сложно получить от ИИ то, что они хотят. Когда же ИИ применяется в деловом контексте, риски значительно возрастают.
Важность данных и моделей, которые на них основаны, не подлежит сомнению. Это особенно актуально для организаций, деятельность которых строго регулируется, но и для всех остальных тоже имеет большое значение.
Когда решения принимаются на основе результатов работы модели, критически важно, чтобы эти результаты можно было воспроизвести и отследить. Таким образом, ключевой задачей становится обеспечение надежности, согласованности и безопасности модели.
В этой связи особое внимание следует уделить данным, которые используются для обучения модели. Данные являются основой для работы искусственного интеллекта, и их качество напрямую влияет на точность и достоверность модели.
Слишком поспешное внедрение может привести к тому, что будут упущены важные шаги, такие как обеспечение высокого качества и точности данных. Неверные решения могут иметь серьезные последствия для организаций в будущем.
Технические специалисты хорошо понимают это, но донести эту мысль до высшего руководства порой бывает непросто.
Управляемые эксперименты с искусственным интеллектом: поиск баланса
Существует ли золотая середина, где могут найти компромисс обе стороны? Да, и она заключается в проведении экспериментов с искусственным интеллектом. Недавнее исследование Массачусетского технологического института показало, что количество компаний, регистрирующих экспериментальные модели, увеличилось на 56% по сравнению с прошлым годом. И это неудивительно, ведь эксперименты открывают огромные возможности и могут быть использованы для решения ключевых бизнес-задач, сближая бизнес и технологии.
Одним из таких преимуществ является возможность определить наиболее ценные сценарии использования генеративного ИИ, которые окажут наибольшее влияние на деятельность организации.
Эксперименты также предполагают внедрение искусственного интеллекта в производственный процесс в безопасной и контролируемой среде. Это позволяет выявлять и решать возникающие проблемы.
Например, если модель дает сотрудникам неточные ответы, разработчики могут обратиться к данным, на которых она обучалась, чтобы устранить эти недочеты до официального запуска.
Эксперименты также помогают организациям понять, какое управление необходимо для эффективного управления жизненным циклом генеративного ИИ. Требуется ли операционная модель или, по крайней мере, скоординированный набор передачи полномочий между командами?
Кроме того, эксперименты позволяют определить, какие навыки уже есть в наличии и где существуют пробелы. Это, в свою очередь, помогает организациям планировать будущие программы повышения квалификации.
И, наконец, что, возможно, самое важное, эксперименты помогают выявить проблемы с данными, которые необходимо решить для полноценного внедрения любой модели генеративного ИИ.
Эксперименты, проводимые таким образом, отвечают интересам как высшего руководства, так и технических команд.
С точки зрения высшего руководства, они видят, что компания активно внедряет искусственный интеллект, что подтверждает её лидирующие позиции в отрасли.
Технические команды, в свою очередь, получают больше контроля над темпами и качеством реализации. Однако для того, чтобы эксперименты были действительно эффективными, технические команды должны быть уверены в нескольких ключевых аспектах.
Один из таких аспектов — это использование технологий для безопасного экспериментирования с искусственным интеллектом.
Для успеха генеративного ИИ крайне важен доступ к данным и возможность их объединения в одном месте. Такие платформы, как Data Intelligence Platform, позволяют объединять данные и модели, предоставляя организациям единую точку доступа к информации, необходимой для использования генеративного ИИ.
Не менее важным аспектом является поиск подходящих инструментов искусственного интеллекта, которые обеспечат безопасное пространство для экспериментов. Конечные пользователи смогут получать доступ к различным моделям и тестировать их, чтобы выбрать наиболее подходящую для своих конкретных задач.
Наличие надлежащего управления также является неотъемлемой частью успеха генеративного ИИ. Организации смогут отслеживать и контролировать доступ к данным и моделям, а также их производительность и происхождение. Это позволит обеспечить безопасность и соблюдение всех необходимых мер.
В условиях острой конкуренции за возможность использовать искусственный интеллект поиск баланса между скоростью и осторожностью становится критически важным.
Высшее руководство компаний, несомненно, осознает необходимость быстрого внедрения ИИ. Однако технические команды понимают, что поспешное внедрение может привести к серьезным проблемам.
Эксперименты с искусственным интеллектом представляют собой прагматичный способ достижения баланса между скоростью и осторожностью. Они позволяют компаниям одновременно удовлетворять требования руководства и создавать устойчивые и надежные системы искусственного интеллекта, которые действительно могут привести к значительным успехам.
