Десятилетие назад внедрение технологий искусственного интеллекта сопровождалось рядом сомнений. Сегодня же интеллектуальные системы прочно вошли в повседневность бизнеса, расширяя перспективы компаний и повышая результативность процессов.

Стремительное развитие и совершенствование алгоритмов помогает бизнесу ставить перед ИИ амбициозные задачи. В новой статье Академии социальных технологий расскажем, как внедрить ИИ в корпоративные процессы и использовать его потенциал.

Диагностика готовности: лидерство, психологическая безопасность, ИТ-база

AI обладает потенциалом трансформации бизнеса, однако далеко не всегда его использование гарантирует успех. Неуместное внедрение может не столько укрепить позиции предприятия, сколько обострить внутренние проблемы. Поэтому перед началом интеграции технологий критично объективно оценить готовность компании к этому шагу.

Первым этапом требуется комплексная диагностика текущего состояния организации: тщательный аудит позволит определить стратегические направления изменений и выявить области риска.

Задайте себе пять вопросов:

• Какие конкретные задачи призваны решить новые инструменты. Например, оптимизация обработки заявок клиентов или совершенствование финансовых прогнозов позволят избежать дорогостоящей покупки неэффективных решений.
• Достаточно ли у вас ресурсов для старта проекта. Анализируйте бюджет, учитывая стоимость разработки или приобретения готовых решений, а также затраты на последующий запуск и сопровождение инфраструктуры.
• Четко сформулированы ли ожидания относительно внедряемых технологий. Без ясных целей невозможно грамотно выбрать подходящий инструмент и добиться ощутимых улучшений.
• Насколько организация адаптивна к переменам. Способна ли команда оперативно реагировать на изменения, быстро перенастраивать рабочие процессы.
• Совместимы ли используемые информационные системы с нейросетями. В противном случае это создаст дополнительные сложности и повысит расходы.

Как определить точки в процессах, где ИИ может помочь

Нейросети полезны в разных областях бизнеса: маркетинг, кадры, продажи. Они берут на себя стандартные задачи вроде обработки документации, составления отчетов, планирования встреч. Так повышается производительность, высвобождаются ресурсы сотрудников.

Технологии управления в компаниях отличаются, но главные шаги одни и те же: постановка целей, распределение обязанностей и контроль результата. На всех этапах нейросети способны ускорить процессы и улучшить показатели.

Есть ряд направлений внедрения:

• Автоматизация. Документы, отчеты, расписание встреч и уведомления можно точно поручить нейросети.
• Прогнозирование результатов. Система анализирует прошлые сведения о продажах, сезонах и рынках, предсказывая будущие объемы заказов. Это помогает планировать производство, закупки и запасы.
• Персонализация услуг и продуктов. Система изучает предпочтения клиентов, предлагая каждому покупателю персональный подход. Такое решение повышает лояльность аудитории и увеличивает средний чек.
• Оптимизация производства. ИИ рассчитывает режим работы станков и оборудования, снижая издержки и повышая качество выпускаемой продукции. Предсказательная аналитика предупреждает поломки техники задолго до их возникновения, уменьшая количество аварийных остановок.
• Управление кадрами. Роботы обрабатывают резюме кандидатов, проводят первичные собеседования, оценивают компетенции сотрудников и предлагают программы профессионального развития. Такая практика снижает нагрузку на отдел кадров и улучшает подбор работников.
• Безопасность и защита сведений. Применение AI для выявления угроз безопасности предотвращает утечки конфиденциальной информации, кибератаки и мошенничество. Мгновенно реагируя на подозрительные действия, ИИ защищает активы компании.

Каждый руководитель мечтает о мгновенном преображении компании благодаря ИИ. Однако поспешность губительна для начинания, поэтому лучше идти постепенно. Для результативной работы нейросети ее важно обучить на реальной информации компании или внутренних правилах. Но эти данные и правила должны существовать, быть актуальными и реально использоваться.

Обучение менеджеров процессам с использованием ИИ

Сегодня менеджеру недостаточно владеть лишь классическими методами управления проектами и персоналом. Чтобы соответствовать требованиям цифровой эпохи, стоит овладеть искусством грамотного взаимодействия с нейросетями.

Для этого управленцу важно понимать принципы работы AI, уметь применять соответствующие инструменты для автоматизации процессов, анализа данных и прогнозирования рисков, а также интерпретировать выводы AI, оценивать их надежность.

Также стоит освоить ряд практических компетенций:

1. Формулировка четких запросов для достижения точного результата. Например, избегать расплывчатых формулировок вроде «Отчет по продажам», заменяя их детализированными инструкциями типа «Отчет о динамике продаж за последние полгода с выделением главных тенденций».
2. Разделение сложных задач на небольшие этапы, позволяя нейросетям выдавать промежуточные результаты, необходимые для корректировок и повышения качества итоговых данных.
3. Проверка результатов, созданных AI. Независимо от степени совершенства технологии, менеджер должен самостоятельно уметь перепроверять важные показатели и сделанные выводы.
4. Интеграция корпоративной информации в нейросистему для адаптации ее рекомендаций под специфику конкретной организации.

Регулярное обучение становится обязательным условием успеха профессионала. Для освоения технологий ИИ рекомендуется направить менеджеров на специализированные учебные курсы. Также полезно участие в вебинарах и семинарах экспертов отрасли, обмен опытом и обсуждение реальных примеров применения нейросетей.

Еще один способ — участие в небольших проектах по внедрению элементов AI в бизнес-процессы, это помогает лучше понять потенциал и ограничения технологии.

Как справляться с сопротивлением и страхом замены

Внедрение AI редко встречает открытую оппозицию среди персонала, однако скрытое противодействие технологиям распространено.

Причины сопротивления нововведениям:

1. Страх перед сокращением

Автоматизация снижает потребность в человеческих ресурсах. Когда задача, ранее исполняемая десятью сотрудниками, успешно решается двумя с поддержкой ИИ, закономерно возникают опасения по поводу потери рабочих мест.

2. Недоверие к непрозрачным механизмам принятия решений

Сотрудники испытывают трудности с пониманием процессов, происходящих внутри алгоритмов. Автоматические отчеты, формируемые системой взамен традиционных аналитических выводов, воспринимаются как непонятные и необъяснимые.

3. Отсутствие ощутимой персональной пользы

Без четкого осознания преимуществ технологии работники склонны воспринимать ее как очередной принудительный элемент изменений, инициированный руководством, но бесполезный лично для них.

4. Миф о сложностях

Распространенное заблуждение гласит, что работа с ИИ требует глубоких технических компетенций, продолжительной настройки.

5. Рост рабочей нагрузки во время перехода

Освоение новых цифровых продуктов занимает время, тогда как повседневные обязанности остаются неизменными. Этот дисбаланс порождает недовольство и чувство отсутствия немедленной отдачи от преобразований.

Руководители должны осознавать, что такое сопротивление не просто выражает неприятие перемен, оно отражает обоснованные тревоги и недостаток ясности относительно последствий изменений. Оптимальной стратегией станет предоставление исчерпывающей информации, активное участие сотрудников во внедрении и демонстрация практических преимуществ новых технологий.

Показав команде незамедлительные позитивные эффекты, можно снизить степень недоверия. Сотрудники гораздо охотнее примут AI, если почувствуют немедленную практическую пользу.

Безопасно ли передавать внутренние документы в ИИ. Куда идут данные?

Нейросети — помощники, способные придумывать идеи, создавать тексты, обрабатывать данные, писать программы.

Но важно помнить, что информацию, которую сообщаете нейросети, получают создатели сервисов и сохраняют на собственных серверах. Если специально не принять меры, эти сведения останутся там, будут использоваться для улучшения моделей и даже могут стать общедоступными. Главное правило — старайтесь избегать загрузки в чат критической информации, такой как номера карт, пароли, документация и финансовая отчетность. Лучше задавать общие вопросы, избегая детализации и конкретики.

Кроме технической стороны, важно уделять внимание этическим аспектам и предотвращать попытки намеренно исказить поведение моделей неправильными примерами. Современные инструменты помогают повысить защищенность интеллектуальной собственности. Качественная база безопасности снижает риски появления ошибок, связанных с нарушением конфиденциальности данных, особенно там, где последствия важны для здоровья людей или производственных процессов.