Стратегический подход к внедрению ИИ в бизнес-процессы
По мере того как искусственный интеллект становится неотъемлемой частью многих предприятий, компании стремятся определить, в каких случаях технология действительно приносит пользу, а когда лишь увеличивает расходы и усложняет архитектуру. Грегг Алдана, старший вице-президент и руководитель отдела глобального консалтинга решений в компании Appian, отмечает: сегодня бытует ошибочное мнение, что если ИИ можно применить к какому-либо бизнес-процессу, это обязательно нужно сделать.
Правильная постановка задач для внедрения ИИ
Алдана подчеркивает, что вопрос «Где мы можем использовать ИИ?» является неверной отправной точкой, так как в этом случае технология ставится выше бизнес-задачи. Компании должны начинать с анализа того, какую именно проблему они пытаются решить, где находятся основные «узкие места» и неэффективные участки. Это предполагает глубокий анализ принимаемых решений, данных, на которые они опираются, и областей, где необходим человеческий контроль. В процесс поиска должны быть вовлечены специалисты, понимающие особенности работы: от IT-отделов и бизнес-команд до высшего руководства.
Главный критерий успеха — не техническая возможность реализации, а способность ИИ измеримо улучшить процесс.
Выбор между традиционной автоматизацией и искусственным интеллектом
Ключевое различие между задачей, требующей ИИ, и процессом, который эффективнее решается традиционными методами, заключается в наличии предсказуемых правил и четко определенного результата. Если задача подчиняется строгим алгоритмам, традиционная автоматизация или бизнес-правила позволяют достичь результата быстрее и дешевле. В таких ситуациях ИИ может добавить излишнюю сложность.
Например, страховая компания может использовать правила для сортировки онлайн-заявок: заявки на страхование автомобиля направляются в один отдел, а на страхование недвижимости — в другой, основываясь на выборе клиента из выпадающего списка. ИИ становится ценным инструментом там, где требуется адаптивное мышление, сложный контекст или обработка вариативных данных. Агент на базе ИИ может анализировать как структурированные данные из веб-форм, так и неструктурированный контент из входящих электронных писем. Выделив ключевые слова (например, «автострада», «столкновение», «пассажир»), обученный агент классифицирует заявку как автомобильное происшествие и направит её в соответствующий департамент.
Необходимо придерживаться сбалансированного подхода: использовать правила для повторяющейся логики с большими объемами данных, а ИИ-агентов — для динамической сортировки или анализа.
Скрытые издержки интеграции ИИ
Помимо стоимости самих моделей, компании зачастую недооценивают расходы на данные, интеграцию, мониторинг, управление, безопасность и обработку исключительных ситуаций. Одни из самых высоких скрытых затрат связаны с операционной инфраструктурой, обеспечивающей эффективную и безопасную работу модели. Агентам необходим доступ к корректным данным и системам, а компаниям — инструменты для контроля действий агентов и управления их правами доступа.
Особого внимания требует вопрос ответственности. Организации должны понимать причины действий ИИ, иметь возможность отследить цепочку событий в случае сбоя и обладать четким алгоритмом действий, если агент не может принять решение самостоятельно. Без единой платформы для координации данных и обеспечения политик безопасности накладные расходы на управление исключениями и аудиторскими следами могут превысить показатели производительности, достигнутые благодаря ИИ.
Человеческий фактор и принятие решений
Человеческое суждение остается незаменимым там, где цена ошибки высока, особенно в регулируемых отраслях: финансовом секторе, страховании, медико-биологических науках и государственном управлении. Именно в таких сферах, где решения напрямую влияют на клиентов, сотрудников, финансы или нормативно-правовые результаты, компаниям критически важно сохранять присутствие человека «в цикле» принятия решений, а не просто уведомлять его постфактум о действиях, предпринятых ИИ-агентом.
Роль ИИ в бизнес-процессах: баланс между автоматизацией и человеческим контролем
Искусственный интеллект способен ускорить такие области, как привлечение клиентов, страхование, андеррайтинг или проведение клинических испытаний. Тем не менее, по-прежнему существуют решения, последствия которых требуют обязательного участия человека. Это не означает, что люди должны одобрять абсолютно каждое действие ИИ-агента. Важно понимать уровень риска, связанный с конкретным решением. Рутинные операции могут выполняться автономно, тогда как чувствительные, необычные или критически важные задачи должны передаваться на проверку человеку. Подобные оценки рисков и границы полномочий необходимо закладывать в процесс на этапе его проектирования. Организации должны четко определять, какие решения агент вправе принимать самостоятельно, а какие требуют человеческого суждения перед выполнением действия.
Будущее автоматизации: оркестрация вместо тотального контроля
Является ли более реалистичным сценарий, при котором люди, ИИ и традиционная автоматизация работают сообща, а не тот, где ИИ-агенты полностью берут на себя сквозные процессы? Понятие «сквозная автоматизация» не означает передачу всего процесса единому ИИ-агенту. Будущее — за оркестрацией. Задачи внутри процесса различаются по уровню сложности и требуют разных навыков, поэтому наиболее реалистичное будущее предполагает совместную работу людей, ИИ-агентов и традиционных инструментов автоматизации. Сложные процессы требуют сочетания предсказуемых бизнес-правил, адаптивных ИИ-агентов и человеческой экспертизы. Цель заключается в создании интегрированного процесса, где каждый компонент выполняет ту функцию, с которой справляется лучше всего. Ключ к успеху — в понимании того, какие части процесса лучше доверить агенту, где эффективнее сработает простое правило или рабочий процесс, а где необходимо участие человека. Задача состоит не в максимизации объема используемого ИИ, а в построении максимально эффективного процесса вокруг желаемого бизнес-результата.
Эффективность внедрения ИИ: когда новые технологии создают лишние проблемы
Может ли стремление к автономному ИИ сделать некоторые бизнес-процессы менее эффективными? Например, если внедрить ИИ-агент в процесс, который ранее регулировался простым правилом, можно увеличить задержки, неопределенность и накладные расходы на управление, не создав при этом существенной ценности. Безусловно, это так. Применение ИИ не в той части процесса может снизить его эффективность, а не повысить её. Замена детерминированного правила вероятностной ИИ-моделью вносит избыточную задержку, стоимость и непредсказуемость. Если задача уже выполняется быстро и надежно с помощью простых правил, внедрение ИИ-агента может не дать значимого улучшения результата. Это не призыв к чрезмерной осторожности, а призыв к избирательности. Агенты чрезвычайно ценны там, где задача требует неструктурированного мышления, обширных исследований или адаптации к меняющейся информации. Но они не должны заменять традиционную автоматизацию только потому, что ИИ — это более новая или сложная технология. Иногда самое умное решение в работе с ИИ — это признать, что он вам вовсе не нужен. Использование ИИ там, где уже надежно работает простое правило, создает технический долг.
Стратегия внедрения ИИ: вопросы, которые должны задавать компании
Должны ли компании перед внедрением ИИ фокусироваться на бизнес-результатах, природе решения, цене ошибки и доступности человеческой экспертизы, вместо того чтобы просто искать место, куда можно «вставить» ИИ? Самый важный вопрос очень прост: «Какую проблему мы пытаемся решить?». Слишком часто организации начинают с вопроса, где можно использовать ИИ, а затем ищут процессы, к которым его можно применить. Это ставит технологию впереди бизнес-потребностей. Вместо этого компаниям следует смотреть, где на самом деле находятся их главные вызовы и «бутылочные горлышки». Какие процессы занимают слишком много времени? Где наблюдается избыток ручного вмешательства? Какие решения можно улучшить, на каких данных они основываются и где требуется человеческий контроль? Такое исследование должно проводиться на раннем этапе с участием людей, понимающих процесс — от IT-специалистов до бизнес-пользователей и руководителей высшего звена. Необходимо выявить места, где процессы «буксуют» или ручная передача данных порождает ошибки. Следует составить карту требуемых данных и процессов, нормативных требований и параметров риска. В конечном счете, развитие ИИ должно быть продиктовано бизнес-запросом, а не технологическим давлением. Поняв проблему и желаемый исход, можно решить, является ли ИИ лучшим способом достижения цели или же правила, автоматизация или человеческое суждение при поддержке ИИ сработают лучше.
Управление рисками при переходе от рекомендаций к действиям
Как компаниям следует подходить к рискам, когда ИИ-система переходит от выдачи рекомендаций к самостоятельному совершению действий? Переход от рекомендации к действию — это момент, когда критически важной становится «ограниченная автономность». Цель должна заключаться в предоставлении ИИ-агентам свободы рассуждать и действовать, но в рамках четко определенных операционных коридоров и параметров риска. Это означает необходимость быть предельно точными в том, что агенту разрешено делать, к какой информации он может обращаться и когда он обязан передать задачу человеку. Агент не должен работать изолированно; он должен функционировать внутри управляемых операционных процессов с соблюдением соответствующих бизнес-правил и информационной безопасности. Все действия ИИ-агента должны быть прослеживаемыми и поддающимися аудиту в рамках структуры корпоративного управления.
Контроль со стороны человека и эффективность внедрения ИИ
Человеческий контроль остается критически важным аспектом, особенно в ситуациях, касающихся исключений, нестандартных случаев и принятия решений с повышенным уровнем риска. В конечном счете бизнесу необходимо понимать, что именно сделал агент, почему он это сделал и кто несет ответственность за полученный результат. Возникает вопрос: не рискуют ли компании измерять успех ИИ количеством процессов, в которые он был внедрен, вместо того чтобы оценивать, стали ли эти процессы действительно лучше?
Оценка эффективности ИИ
Количество процессов, использующих ИИ, дает крайне мало информации о том, получает ли организация реальную ценность от этой технологии. Более того, концентрация на показателях внедрения ИИ рискует спровоцировать неверную модель поведения, когда технологии искусственного интеллекта встраиваются в процессы только ради того, чтобы заявить об их «ИИ-оптимизации». Компании должны оценивать ИИ так же, как и любые другие инвестиции в операционную деятельность и технологии: по достигнутым результатам.
Следует задаться вопросами: сократилось ли время цикла? Снизились ли затраты на выполнение процесса? Улучшилось ли качество принимаемых решений? Мы уже наблюдали, насколько существенными могут быть эти достижения. Так, процесс регистрации новых клиентов в банке, который ранее занимал до двух недель, сократился до нескольких минут. Тот же банк автоматизировал 96% процессов регистрации, одновременно увеличив приток новых клиентов на 900%. Стоимость выполнения сквозного процесса может снизиться в десять раз и более. Именно это является критерием, который действительно имеет значение. Цель заключается не в повсеместном использовании ИИ, а в повышении эффективности работы бизнеса.
Рекомендации для руководителей
Если бы генеральному директору, которому предписали внедрить «стратегию ИИ» в каждом подразделении организации, давали совет, то прежде всего стоило бы порекомендовать прекратить внедрение ИИ повсеместно ради самого факта внедрения. Стоит перестать задаваться вопросом «Где мы можем использовать ИИ?» и начать спрашивать «Какие проблемы мы пытаемся решить?». Давление, требующее наличия стратегии ИИ во всех сферах, быстро превращается в использование технологий ради технологий.
Начинать нужно с устранения наиболее значимых «узких мест» в организации. Необходимо проанализировать, какие процессы занимаются слишком много времени, где требуется избыточное ручное вмешательство и какие решения могут быть улучшены. Стоит выявить три наиболее значимых операционных узких места и организовать правильное сочетание правил, агентов и человеческого суждения для их решения. Важно, чтобы руководители ставили бизнес-ценность выше объема использования ИИ. Успешная стратегия ИИ — это не та, что внедряет агента в каждый процесс, а та, которая делает эти процессы измеримо лучше.
