Как внедрить искусственный интеллект в работу компании

Исследование, проведенное агентством icontext (входит в iConText Group), показало: 18% россиян не используют и не планируют использовать технологии искусственного интеллекта в деловых целях – большинство из них просто не видят прямой пользы для бизнеса и решения конкретных задач. Еще 21% опрошенных готовы использовать ИИ-технологии, но не понимают, как и где их можно применить. Екатерина Здесенкова, CEO и управляющий акционер iConText Group, считает, что компаниям не стоит оставаться в стороне от ИИ-бума. На примере агентства icontext она рассказывает, как выстроить процесс по внедрению технологий искусственного интеллекта в бизнес-процессы без привлечения внешних консультантов.

Чек-лист по выстраиванию процесса без привлечения внешних консультантов

Еще недавно нам казалось, что всплеск интереса к искусственному интеллекту – краткосрочное явление, и никаких иных смыслов, кроме развлекательных, он в себе не несет. Сегодня это предположение без труда можно опровергнуть конкретными фактами. Ведущие зарубежные и российские компании используют ИИ для решения самых разных задач. Технологии помогают анализировать большие объемы данных и выстраивать сложные прогнозы, они помогают автоматизировать и совершенствовать клиентский сервис, составлять отчеты, транскрибировать и резюмировать многочасовые онлайн-встречи, писать и переводить тексты, сочинять слоганы и создавать уникальные креативы. А это значит, что для бизнеса речь идет об экономии ресурсов, времени и денег. Вот пример в цифрах: в "Сбере" экономический эффект от внедрения ИИ в 2022 году оценили в 250 млрд рублей, а по итогам прошлого года эта сумма может составить 350 млрд. По оценке Goldman Sachs, именно благодаря ИИ в ближайшее десятилетие крупнейшие компании смогут увеличить прибыль на 30%.

ИИ пока представляет собой несовершенную технологию, также как Интернет в 90-е годы. Помните эти гудящие dial-up-модемы, которые занимали телефонную линию и позволяли загрузить лишь пару картинок в час? Сегодня быстрый и недорогой интернет вписан в нашу повседневную жизнь. То же самое, уверена, произойдет и с искусственным интеллектом.

Уровень развития искусственного интеллекта и те задачи, которые он способен решать, заставляют бизнес уже сегодня внимательно смотреть в его сторону. Так, исследование консалтинговой компании McKinsey, результаты которого были опубликованы в августе, показало, что 79% респондентов так или иначе взаимодействовали с технологиями ИИ, почти четверть руководителей высшего звена – используют нейросети в повседневной работе, а еще 40% – планируют наращивать инвестиции в эту сферу.

А чем больше людей обращаются к ИИ и чем больше времени проводят в контакте с ним, тем совершеннее и умнее становятся технологии. И чем раньше мы начнем интегрировать их в работу, тем выше шансы, что мы не останемся в хвосте и не проиграем более дальновидным конкурентам. Однако внедрение искусственного интеллекта в работу компании – длительный и трудоемкий процесс без гарантированного результата. Как выстроить работу в этом направлении с минимальным количеством рисков и наиболее прогнозируемым результатом? Опираясь на свой опыт, дам несколько рекомендаций.

1. Подготовьтесь к игре вдолгую

Будьте готовы к тому, что вам и вашей команде предстоит серьезная работа, которая не даст быстрых результатов. А, возможно, не даст результатов вовсе. Может случиться так, что тесты покажут несостоятельность идеи об использовании технологий ИИ в вашем бизнесе.

2. Создайте внутри компании собственный "НИИ".

Выберите одного-двух сотрудников, которые проведут первичное исследование: соберут всю информацию о технологиях ИИ, доступных на рынке, и агрегируют ее в структурированную базу знаний, после чего определят все возможные области применения искусственного интеллекта в бизнесе. Очень важно, во-первых, задать конкретные временные рамки для этой работы (как правило, речь идет о 2-4 неделях), а, во-вторых, выбрать действительно заинтересованных темой сотрудников и вовлечь их в проект. На данном этапе необходимо понимать две вещи:

• Проект, возможно, не получит развития, а может, наоборот, вырастет в новое направление в компании. Поэтому снимите с ответственных часть задач, но не все задачи целиком, чтобы они могли оперативно вернуться к своим обязанностям в случае негативного исхода эксперимента.
• Уделите время формированию правильного образа результата. Подумайте, каким он должен быть. Например, за период X мы должны найти и понять, какие технологии ИИ вообще существуют, как наши конкуренты используют ИИ в своей работе, как нейросети могут изменить нашу рутину. KPI первой фазы проекта – про поиск ответов на вопросы с должным уровнем проработки, а не про деньги.

3. Определитесь с тем, как можете использовать ИИ конкретно в вашем бизнесе

Переходите от общего – к частному. Пусть исследователи совместно с руководством решат, какие задачи ИИ может решать в вашей компании. Например, если речь о дизайне, искусственный интеллект может помочь оптимизировать внутренние процессы и сэкономить время при создании визуального контента, а может быть использован с другой целью – например, увеличить вариативность креативов, которые вы представляете заказчику. Сформулируйте как минимум по три гипотезы на каждую область применения и протестируйте их. Оцените "подводные камни", с которыми можете столкнуться: утечка данных, которые загружаются в ИИ, проблема факт-чекинга данных от ИИ с учетом вероятности "галлюцинаций", необходимость привлечения разработчиков для реализации некоторых задач, нежелание сотрудников использовать технологии в повседневной работе. На выходе вы получите некий сводный труд, в котором будет изложено, какие задачи можно решать с помощью конкретных инструментов ИИ.

4. Оцените экономический эффект

Чрезвычайно ответственный этап эксперимента. На этом этапе ваша задача – понять, а есть ли вообще у компании необходимость в использовании ИИ. Приведу пример: час работы дизайнера стоит X рублей, за это время он создает, например, пять картинок, а с помощью ИИ сможет за это же время создавать порядка 300 картинок. Звучит впечатляюще, но на деле такое количество картинок компании, может быть, просто не нужно. Или другой пример: компания использует довольно простые креативы, на создание которых у каждого дизайнера уходит 10-15 минут, а вот постановка задачи нейросети для отрисовки простого креатива отнимает у дизайнера уже 30 минут. Зачем вау-эффект, если он не имеет практического смысла? Иногда выгоднее использовать труд людей, чем машин. Распределите ваши наработки в области ИИ по трем категориям:

1) экономически выгодно использовать прямо сейчас;

2) перспективное направление, которое нужно отслеживать;

3) не имеет смысла использовать в работе в настоящий момент времени

5. Внедрите технологии ИИ в ежедневную работу компании

Этот этап сопряжен с тонким моментом: если у вас не будет убедительных аргументов в пользу внедрения новых инструментов работы, команда может ему воспротивиться. Простая идея о том, что ИИ поможет избавиться от ненужной рутины, скорее всего не сработает, если вы сразу не объясните, на какие именно задачи больше не придется тратить усилия. Оперируйте понятными сотрудникам выгодами. Вы можете, в частности, обратиться к миссии, видению и ценностям компании. Например, в нашем видении есть формулировка о том, что мы стремимся стать более технологичной компанией, а это очень весомый аргумент в пользу применения ИИ. Донесите до сотрудников пользу ИИ по разным каналам.

Поставьте линейным руководителям четкие и понятные KPI, связанные с внедрением новых методов. Просто потому что не существует такой технологии, которую люди могли бы при желании не внедрить.

Определите тестовые периоды, экспериментальные и контрольные группы, чтобы точно быть уверенными в эффективности принятого решения.

Сформируйте группу амбассадоров изменений внутри коллектива – людей, которые будут нести новое в массы, показывать другим сотрудникам преимущества инновационных методов работы (амбассадорами не должны быть руководители!). Помните, что вы не просто внедряете ИИ в свою работу, вы меняете корпоративную культуру всей компании.

6. Отслеживайте, как технологии работают на практике, как их оценивают люди – и сотрудники, и клиенты

Просто предложить людям новые ИИ-инструменты и поставить в проекте точку не получится – важно внимательно наблюдать, как они будут с ними работать, какие новые вопросы появятся, в каких местах возникнут сложности.

Кроме того, технологии стремительно развиваются и совершенствуются, поэтому группе исследователей из вашего "НИИ" предстоит держать руку на пульсе: изучать свежую информацию, проводить новые тесты, предлагать новые решения.

Да, всем компаниям хочется волшебной таблетки, которая позволит все сделать примерно завтра и с отменным результатом. Однако спешка портит дело, а то, что гладко и сладко выглядело на бумаге, часто никак не ложится в реальную жизнь. Поэтому мы рекомендуем двигаться поэтапно. Именно этот шестиступенчатый путь позволил нам успешно внедрить ИИ-технологии в повседневные бизнес-процессы и укрепить свои позиции на рынке в качестве эксперта в области искусственного интеллекта. Мы искренне считаем, что пройти этим маршрутом по силам любой компании. И для этого вовсе не обязательно тратить огромные деньги на привлечение внешних консультантов.