Багато компаній підходять до впровадження штучного інтелекту з неправильного боку, вважає виконавча директорка Forum AI Кемпбелл Браун. За її словами, часи, коли технологію впроваджували заради самої технології, минули. Натомість керівникам варто починати з чітко визначеної проблеми, яку бізнес хоче розв’язати, а вже потім обирати інструменти.
Такий підхід, зазначає Браун, змінює саму логіку ухвалення рішень. Замість того щоб шукати, де ще можна застосувати штучний інтелект, компанія спершу формулює бізнес-завдання і лише потім оцінює, чи справді ШІ є найефективнішим способом його вирішення. Це дає змогу уникнути витрат на проєкти, які виглядають інноваційно, але не приносять вимірюваної користі.
Позиція очільниці Forum AI відображає ширшу зміну настроїв на ринку. Після кількох років ажіотажу навколо генеративних моделей і чат-ботів інвестори та менеджмент дедалі частіше вимагають від ШІ-ініціатив конкретних результатів. Компанії, які запускали пілотні проєкти без чітких критеріїв успіху, тепер змушені переглядати портфелі таких рішень і скорочувати ті, що не виправдали очікувань.
Для керівників це означає потребу в дисципліні на ранніх етапах. Замість того щоб делегувати вибір технології ІТ-відділу або зовнішнім консультантам, топменеджмент має сам визначити, які процеси болить найбільше і де автоматизація чи аналітика здатні дати вимірюваний ефект. Лише після цього варто порівнювати доступні рішення за вартістю, швидкістю впровадження та ризиками.
Окремо Браун наголошує на важливості реалістичних очікувань. Штучний інтелект не є універсальним інструментом, який автоматично підвищує продуктивність у будь-якій сфері. У багатьох випадках проблема, яку компанія намагається розв’язати за допомогою ШІ, потребує насамперед зміни процесів, перерозподілу відповідальності або кращої роботи з даними. Технологія може прискорити ці зміни, але не замінює їх.
Ще один аспект — кадровий. Успішне впровадження залежить не лише від якості моделі, а й від того, чи готові співробітники користуватися новими інструментами щодня. Тому компаніям варто інвестувати в навчання команд і в прозорі правила використання ШІ, зокрема щодо обробки чутливих даних і перевірки результатів.
За словами Браун, саме поєднання бізнес-фокусу, реалістичних очікувань і роботи з людьми відрізняє проєкти, які дають довгостроковий ефект, від тих, що залишаються демонстраційними. Для українських компаній, які також експериментують зі штучним інтелектом, цей підхід може бути особливо корисним з огляду на обмеженість ресурсів і потребу швидко доводити економічну доцільність кожної інвестиції.
16
