«Корпоративный ИИ»: возможности и ограничения для бизнеса

28.08.2023 |

Возможности ИИ в роли умного помощника внутри компании

Будущее, в котором ИИ выполняет функции персонального помощника каждого сотрудника, уже не выглядит таким далеким. Интеллектуальные боты значительно продвинулись в анализе сложных данных и обнаружении паттернов. Их применение распространилось как на рутинные процессы, так и на задачи более сложного уровня. Благодаря ботам стало возможным эффективное управление крупномасштабными проектами, изучение трендов и принятие важных решений.

Цифровой помощник помогает организовать «единое окно для сотрудников». Например, прямо сейчас российские компании внедряют модели на основе GPT в свои корпоративные мессенджеры. В таких приложениях ИИ-бот отвечает на вопросы сотрудников, предлагает решения и дает подсказки.

Сергей Артемов, директор по развитию бизнеса платформы корпоративных коммуникаций и мобильности eXpress

У генеративного ИИ также имеются базовые навыки: он помогает создавать, редактировать и классифицировать документы, автоматически генерирует отчеты и презентации на основе имеющихся данных. Кроме того, он собирает, обрабатывает и структурирует корпоративные знания, облегчает доступ к информации и организует ее для удобного поиска. Это значительно упрощает работу специалистов в сфере ИТ.

Если компания имеет интеграцию с ERP-системой, цифровой помощник может взять на себя выполнение рутинных задач: самостоятельно создавать типовые заявки и договоры, отслеживать статус документов, оформлять командировки, составлять отчеты. Также цифровой ассистент может указать, какие процессы внутри организации могут быть автоматизированы, а где необходимо дополнительное обучение для сотрудников, реструктуризация отдела или поиск новых специалистов. То есть берет на себя аналитическую работу в области бизнес-процессов, помогая принимать управленческие решения.

ChatGPT не дает покоя сотрудникам, которые знакомы с его возможностями

Удивительно, но, когда говорят о применении ИИ в корпоративной сфере, многие автоматически ассоциируют его с ChatGPT. На самом деле ChatGPT - всего лишь одна из множества нейронных сетей, способных генерировать тексты. Она основана на языковой модели Large Language Model (LLM, большая языковая модель), базируется на архитектуре GPT-4 (Generative Pretrained Transformer).

Эта модель способна обрабатывать сложные взаимосвязи между словами и фразами в тексте, поэтому она больше остальных хороша для понимания и генерации естественного языка. В процессе работы GPT-4 модель анализирует большое количество примеров текста и учится предсказывать последующее слово. Это позволяет ей понять смысл и синтаксис языка, а также усвоить некоторые общие знания и мировоззрение.

Однако стоит помнить, что у модели отсутствует личный опыт и субъективное восприятие. Она не обладает сознанием и не имеет представления о реальном мире, кроме анализа информации, представленной в текстах, на которых она училась.

Ограничения ИИ. Что нейросеть не умеет

ИИ, конечно, впечатляет своими возможностями, но существуют задачи, с которыми он пока не справляется. Важно быть реалистами в отношении искусственного интеллекта и не ожидать от него решения всех корпоративных проблем. Почему?

ИИ способен анализировать и обрабатывать информацию, но ему недоступно понимание значения слов и предложений на таком уровне, как для человека, а также вовсе недоступен концепт причинно-следственных связей. Нейросеть просто производит анализ запроса и генерирует ответ, опираясь на имеющиеся шаблоны.

Однако искусственный интеллект не обладает способностью к самостоятельному обучению или адаптации, как это делает человек. Если ИИ сталкивается с информацией, которую он не встречал во время обучения, его производительность может снизиться. Поэтому ИИ не способен автоматически адаптироваться к новым ситуациям или непредсказуемым данным.

Несмотря на значительный прогресс в области обработки естественного языка и анализа изображений, ИИ все еще сталкивается с трудностями при работе с неструктурированными данными. Проблемы возникают также при контекстуальном понимании: ИИ испытывает сложности в понимании контекста, особенно когда требуется знание о широком круге фактов о мире вокруг или необходимость учесть подтекст и нюансы в коммуникации.

Этический предел искусственного интеллекта

Применение ИИ вызывает ряд этических вопросов, с которыми сталкиваются IT-специалисты. Например, для эффективной работы нейронных сетей требуются большие объемы данных, которые могут содержать личную информацию пользователей, что создает угрозу для приватности. Кроме того, если данные, на основе которых обучаются модели ИИ, содержат предвзятую информацию, то сам ИИ может проявлять эту предвзятость.

Еще один фактор, вызывающий недоверие у людей: непонимание, почему ИИ принимает те или иные решения и действует определенным образом. И в случае совершения ошибки или причинения ущерба бывает сложно определить, кто несет ответственность за это. Это накладывает ограничения на применение нейронных сетей. Однако существуют и способы преодоления этих проблем.

Например, для обеспечения конфиденциальности данных важно создавать строгие протоколы обработки данных и аудита моделей искусственного интеллекта. Путем использования методов выявления и устранения предвзятости в данных и моделях ИИ можно достичь большей справедливости систем. Разработка методов объяснимого искусственного интеллекта (Explainable AI) повышает прозрачность для пользователей. Что касается ответственности за действия ИИ, то законы и регулирование имеют важное значение.

Будущее уже наступило: как использовать ИИ в работе

Использование искусственного интеллекта (ИИ) в работе корпораций может приносить огромные преимущества - при условии соблюдения нескольких важных моментов.

Важно помнить, что ИИ является инструментом, который содействует и улучшает человеческую работу, а не заменяет ее. Это означает, что компании должны продолжать полагаться на человеческий фактор и использовать ИИ в качестве дополнительного способа оптимизации и улучшения бизнес-процессов.

Чтобы обеспечить прозрачность в принятии решений ИИ, необходимо определить и объяснить принципы, на которых основываются эти решения. Это становится особенно важным в ситуациях, когда решения ИИ могут иметь влияние на людей или бизнес-процессы. Такой подход позволит улучшить взаимодействие между ИИ и людьми в организации.

Соблюдение строгих протоколов безопасности и защиты данных является неотъемлемой частью использования ИИ в корпоративной среде. Это не только обеспечит конфиденциальность информации и предотвратит возможные злоупотребления, но и создаст доверие в отношении применения ИИ в организации.

Соблюдение указанных принципов позволит полностью осознать потенциал ИИ в корпоративной среде и получить наибольшую выгоду от его использования. Помните: ИИ - это инструмент, который помогает развивать бизнес и улучшать рабочие процессы, а не замещает роль человека.

Как не использовать ИИ в работе

Для успешной интеграции и во избежание возможных проблем при внедрении искусственного интеллекта в работу любого департамента компании необходимо учесть несколько важных моментов.

ИИ не способен полностью заменить все формы человеческого взаимодействия. Не следует полагаться на него в случаях, когда требуется эмпатия или глубокое понимание человеческого опыта. Не стоит рассчитывать на появление ИИ-психолога.

Необходимо быть осторожным и не слепо доверять выводам, сделанным ИИ. Рекомендуется уделить несколько минут для проверки информации на соответствие реальности и здравому смыслу.

Использование ИИ не должно нарушать этические принципы. Необходимо учитывать уважение к приватности данных, предотвращение дискриминации и обеспечение справедливости.

Внедрение ИИ без должной подготовки и обучения сотрудников может привести к ошибкам, недопониманию и проблемам с принятием новой технологии. Важно обеспечить достаточную подготовку и обучение персонала.

Чего ждать компаниям от ИИ дальше?

Искусственный интеллект - быстро развивающаяся область с множеством новых исследований. Прогнозировать ее развитие на ближайшее время сложно. Однако, основываясь на текущих трендах, можно предположить, что алгоритмы ИИ станут более эффективными и точными благодаря новым методам обучения и архитектурам моделей. Также повысятся требования к прозрачности в решениях ИИ, и развиваться будут технологии Explainable AI.

Нейросети найдут активное применение в новых отраслях и приложениях, включая создание персонализированных продуктов и услуг. По мере активного внедрения ИИ в повседневную жизнь мы можем ожидать большего фокуса на вопросах этики, приватности и регулирования в этой области.

Еще одно перспективное направление для развития в будущем – нейроморфная инженерия, которая основана на имитации структуры и принципов работы мозга для создания более эффективных и энергосберегающих ИИ-систем.

В целом развитие технологии всегда сопряжено с неопределенностью, и реальные достижения могут отличаться от прогнозов. Важно понимать, что искусственный интеллект уже сегодня стал мощным инструментом, способным улучшить корпоративные процессы.

Автор: Сергей Артемов, директор по развитию бизнеса платформы корпоративных коммуникаций и мобильности eXpress

Тематики: Интеграция, Инновации

Ключевые слова: eXpress