Недостаток информации о возможностях ИИ -– один из основных барьеров, сдерживающих его использование в отечественных компаниях
19 февраля 2024 г.
На это, среди прочего, обращается внимание в исследовании Kept (аудиторско-консалтинговая фирма, которая прежде была частью международной сети KPMG, но покинула её 8 июня 2022 г.) «Искусственный интеллект — драйвер изменений экономики и финансов». Его основные результаты были обнародованы в феврале — буквально за неделю до публикации Указа Президента РФ № 124 от 15 февраля 2024 г. «О внесении изменений в Указ Президента Российской Федерации от 10 октября 2019 г. № 490 „О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации“ и в Национальную стратегию, утвержденную этим Указом».
По мнению экспертов Kept, в нашей стране технологии искусственного интеллекта пока не получили широкого распространения. Чтобы понять, с чем это связано, а также сформировать представление об актуальных тенденциях развития данных технологий, они провели первичное анкетирование, а затем глубинные интервью с представителями финансово-экономических департаментов 20 компаний, являющимися одними из лидеров в следующих отраслях: горно-металлургической, нефтедобывающей, нефтеперерабатывающей, энергосбытовой, машиностроительной, фармацевтической, ритейле.
Общие итоги исследования (рис. 1) выглядят так. 44% опрошенных отметили, что в их компаниях ИТ-решения на базе технологий ИИ не используются, но их планируют использовать в ближайшее время. 39% респондентов сообщили, что в их компаниях ИТ-решения на базе технологий ИИ уже используются. А 17% сказали, что тема ИИ им не интересна и применять решения на базе технологий ИИ они не планируют.
Для сравнения: в упомянутом выше Указе Президента РФ от 15.02.2024 отмечается, что в настоящее время в нашей стране «более 30% организаций, осуществляющих деятельность в различных отраслях экономики, применяют технологии искусственного интеллекта для выполнения прикладных задач». При этом «в мире существенно увеличилась доля организаций, которые применяют искусственный интеллект для повышения эффективности бизнес-процессов. По данным опросов, проведенных шестью консалтинговыми компаниями, в развитых странах 50 — 60 процентов всех крупных организаций используют искусственный интеллект».
Барьеры на пути внедрения технологий ИИ
На рис. 2 перечислены основные барьеры, сдерживающие использование технологий ИИ в компаниях, ставших респондентами исследования Kept. Обратите внимание на строчку под названием «Недостаток информации о возможностях ИИ». Эту причину указали 27% опрошенных. Видимо, отечественным поставщикам ИТ-решений, основанных на технологиях ИИ, следует более активно и убедительно (то есть с использованием не только общих слов, но и конкретных цифр) рассказывать потенциальным потребителям своей продукции о её возможностях, а не возлагать надежды на хайп вокруг ИИ-технологий и придерживаться мнения, что хороший товар сам себя хвалит.
Да и самим сотрудникам компаний-потребителей надо более активно следить за технологическими новинками и опытом их использования. В
Ещё один интересный момент: 50% респондентов опроса Kept отметили, что используемые в их компаниях ИТ-решения на базе ИИ внедрялись самостоятельно силами внутренних ИТ-подразделений. А остальные привлекали внешних подрядчиков для создания специализированного ИТ-решения. По мнению организаторов опроса, это связано с тем, что готовые ИИ-решения не всегда отвечают бизнес-потребностям компаний с учетом специфики деятельности.
Есть и такое «бревно» на пути к светлому будущему, в котором естественный и искусственный разум сообща действуют ради общего блага: неоднородность данных информационных систем. Эксперты Kept отмечают, что, как правило, у многих компаний отсутствует единый информационный ландшафт с едиными информационными базами и потоками, и сотрудникам приходится собирать и структурировать большой объем данных из различных источников. Для эффективной работы ИИ необходимо иметь доступ к большому массиву данных. Решением этой проблемы может стать использование консолидированных хранилищ данных, корпоративных / локальных справочников — ИТ-решений, обеспечивающих единство источников финансово-управленческой информации и единое информационное пространство.
Плюсы и минусы внедрения технологий ИИ
Разумеется, любая инновация имеет как плюсы, так и минусы. Причем последние могут всплыть в самый неподходящий момент. Организаторы упомянутого выше исследования перечисляют (рис. 3) такие плюсы внедрения технологий ИИ:
- автоматизация и повышение качества исполняемых бизнес-процессов;
- высвобождение трудозатрат сотрудников на выполнение задач, требующих профессионального суждения;
- снижение затрат компаний от устранения дублирования полномочий;
- повышение конкурентных преимуществ компании на рынке.
А среди минусов называют:
- высокие затраты на внедрение ИИ, требующие значительных финансовых ресурсов (некоторые компании могут быть не готовы к таким вложениям, учитывая неопределенность итогового результата);
- недостаточный уровень доверия и наличие опасений относительно безопасности и надежности ИИ;
- недостаток прозрачности (путь, которым ИИ приходит к некоторым выводам, заключениям и рекомендациям, часто очень сложно понять и объяснить. Это может вызывать сомнения и недоверие у руководства компаний, особенно когда речь идет о принятии финансовых решений);
- риск сокращения штата сотрудников (использование технологий ИИ позволяет автоматизировать многие бизнес-процессы, что может привести к сокращению рабочих мест. А это может вызвать негативную реакцию персонала и иметь отрицательные последствия)
Но в целом выводы Kept достаточно радужные: «Решение перечисленных выше проблем является ключевым аспектом для успешного внедрения ИТ-решений на базе ИИ в финансовоэкономическую функцию. Необходимо отметить, что скорость внедрения ИИ зависит от множества факторов, в связи с чем достаточно сложно предсказать ее с полной уверенностью. Часто на ранних стадиях внедрения темпы развития ИИ начинают значительно ускоряться. Однако затем по мере усложнения методики и технологии они замедляются. Это связано с наличием таких ограничений, как неготовность технологических возможностей, отсутствие доступности информации и качественных данных, а также угроза для их безопасности и конфиденциальности».
Источник: IT Channel News
Комментарии закрыты.