Каждое третье внедрение ИИ в бизнесе не взлетает из-за ограничений ИБ

Каждое третье внедрение ИИ в бизнесе не взлетает из-за ограничений ИБ

Каждое третье внедрение ИИ в бизнесе не взлетает из-за ограничений ИБ

Проблемы с согласованием, нехватка компетенций и страх «не взлетит» — именно так сегодня выглядит барьер на пути к полноценному внедрению ИИ-решений в бизнес-процессы. Свежие цифры прозвучали на конференции «Tech2B Conf: путь реалиста».

Главный барьер — человек, за ним ИБ

По данным исследования Сколково, 50% компаний сталкиваются с сопротивлением изменениям: сотрудники не готовы работать по-новому. На втором месте — ограничения со стороны ИБ-службы: 36% респондентов не получают согласования для запуска ИИ-пилотов. Столько же боятся потратить ресурсы впустую.

 

Ещё один фактор — высокая стоимость внедрения: её назвали 29% участников. В числе других барьеров:

  • 21% — нехватка ИТ- и отраслевых компетенций
  • 14% — отсутствие успешных кейсов

Представители цифровых департаментов компаний Росатом, К2Тех, ЕвроХим, ПИК, MWS AI обсуждали, какие гипотезы по внедрению ИИ стоит доводить до пилота, а какие — проще сразу закрыть. Один из выводов: без прозрачного процесса согласования, где в команде будут не только техспециалисты, но и юристы, безопасники и экономисты, запуск ИИ-продукта в прод невозможен.

Технологии: рынок пока под контролем внешнего ПО

Отдельно обсуждалась структура ИИ-рынка. Согласно исследованию, 80% решений, используемых в бизнесе в России, — это зарубежные open-source модели. На отечественные проприетарные ИИ-платформы приходится 13%, и лишь 8% используют российские разработки с открытым исходным кодом.

 

Для критически важных отраслей это означает дополнительные риски как в части ИБ, так и в вопросах технологического суверенитета.

 

Шесть условий, при которых ИИ «взлетает»

Участники сессии выделили шесть ключевых факторов, которые позволяют ИИ-проекту дойти до внедрения:

  1. Внутренний амбассадор — сильный первый заказчик.
  2. Короткий time-to-market — нельзя давать бизнесу «устать» от пилота.
  3. Платформенный подход — не зацикливаться на одной модели.
  4. Измеримый эффект — понятный бизнесу результат.
  5. Комплексное планирование — общий план развития и портфель решений.
  6. Команда от бизнеса — люди, которые понимают задачи клиента.

При этом критически важна точка остановки — момент, когда нужно принять решение: масштабировать или свернуть проект. Такой подход позволяет накапливать опыт и избегать стратегических провалов, в том числе связанных с ИБ. 

Нейросеть для ЖКХ научилась материться в первый месяц обучения

Разработчикам отечественного голосового помощника для сферы ЖКХ пришлось «переучивать» систему после того, как в процессе обучения бот освоил ненормативную лексику. Этот случай наглядно показал, насколько критично качество данных, на которых обучаются нейросети.

О возникшей проблеме рассказал ТАСС президент Национального объединения организаций в сфере технологий информационного моделирования (НОТИМ) Михаил Викторов на Сибирском строительном форуме, который проходит в Новосибирске.

«Приведу забавный случай: нейросеть учится, и буквально уже в первый месяц разработчики обнаружили такую коллизию — нейросеть научилась мату. Как говорится, с кем поведёшься, от того и наберёшься. Эту проблему, конечно, пришлось устранять. Но это в том числе показатель активного взаимодействия с нашими гражданами», — рассказал Михаил Викторов.

При этом, по его словам, внедрение ботов позволило сократить число операторов кол-центров в 5–6 раз без потери качества обслуживания. Нейросетевые инструменты способны обрабатывать до 90% входящих обращений.

Уровень удовлетворённости качеством обслуживания, по оценке Викторова, составляет около 80%. Передавать звонки операторам целесообразно лишь в экстренных случаях — например, при аварийных ситуациях.

Эксперты ранее отмечали, что именно данные, на которых обучается ИИ, являются ключевой причиной появления некорректных или предвзятых ответов нейросетевых инструментов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru