23.05.2025
Искусственный интеллект стал инструментом, который упрощает и ускоряет бизнес-процессы — от генерации контента до анализа больших объемов данных. Скорость и точность, с которыми ИИ выполняет задачи, мотивирует компании внедрять программное обеспечение на его основе. Однако внедрение и обучение ИИ не только открывают новые возможности, но и вносят ряд ограничений, усложняющих процесс и вносящих неопределенность.
Компания IBM провела исследование и опросила 2000 компаний, использующих ИИ для автоматизации бизнес-задач. Исследователи выделили ТОП-5 опасений представителей бизнеса, работающих с искусственным интеллектом:
- Точность и непредвзятость данных ИИ
Этот аспект выделяют 45% опрошенных. Обучение ИИ должно происходить на достоверных исторических данных, поскольку точность информации и отсутствие систематических ошибок являются ключевыми факторами успеха. Некорректные сведения могут привести к этическим последствиям, таким как дискриминация или несправедливые решения.
- Недостаток собственных данных
42% организаций считают, что им не хватает собственных данных для эффективной настройки моделей ИИ. Модели требуют больших объемов высококачественных сведений для обучения. Без достаточного количества информации их эффективность снижается, что ограничивает возможности бизнеса в использовании ИИ для автоматизации процессов и принятия решений.
- Недостаток компетенций в области генеративного ИИ
42% компаний испытывают нехватку знаний в области генеративного ИИ, что может привести к следующим проблемам:
- Неполное использование потенциала ИИ: без понимания работы алгоритмов сотрудники не могут в полной мере использовать технологии.
- Сложности с внедрением: отсутствие экспертов затрудняет внедрение ИИ, вызывая сопротивление сотрудников и проблемы с адаптацией бизнес-процессов.
- Сложность разработки экономической модели
42% организаций сталкиваются с трудностями в планировании затрат и выгод от использования ИИ:
- Инвестиционное планирование: без четкой экономической модели сложно рассчитать период окупаемости и ожидаемый экономический эффект.
- Оценка рентабельности: результаты внедрения ИИ часто не являются быстрыми и очевидными, что затрудняет расчет рентабельности.
- Опасения по поводу конфиденциальности данных
40% организаций выражают беспокойство по поводу конфиденциальности информации при внедрении ИИ. Это создает серьезные препятствия:
- Риск утечки: хранение и обработка больших объемов данных увеличивает вероятность утечки личной информации, что может привести к юридическим и финансовым последствиям.
- Доверие пользователей: пользователи становятся более обеспокоенными тем, как используются их данные. Потеря доверия может негативно сказаться на репутации компании.
- Регуляторные требования: существуют строгие законы и нормы по защите данных. Несоблюдение этих норм может повлечь штрафы и санкции.
Пример внедрения ИИ:
Одним из удачных примеров автоматизации бизнес-процессов с использованием ИИ является автоматизация переноса данных из сканированных документов в программное обеспечение. Тысячи компаний ежедневно обрабатывают тысячи бумажных документов, вручную перенося информацию в системы. Этот процесс требует много времени и усилий, а также сопряжен с вероятностью ошибок.
ИИ может не только распознавать информацию на документах, но и определять дату, номер документа, срок оплаты и другое содержание. На их основе документ может быть отправлен ответственному сотруднику и занесен в нужные разделы базы данных без использования ручного труда.
Подробнее о решении по ссылке здесь.
Внедрение ИИ предоставляет возможности для оптимизации бизнес-процессов, однако требует внимательного подхода к решению возникающих проблем. Понимание и преодоление опасений, связанных с точностью данных, нехваткой информации, компетенциями и конфиденциальностью, являются важными шагами на пути к успешной интеграции ИИ в бизнес.