Искусственный интеллект в работе регулярно используют 31% российских компаний, еще 43% тестируют его потенциал, но довольны результатами далеко не все. ИИ помогает готовить документы, обрабатывать информацию и ускорять выполнение задач. Однако скорость не всегда означает эффективность. Вместе с новыми возможностями ИИ может обострить существующие проблемы. Внедрение нейросетей меняет подходы к управлению, но не уменьшает роль человека.
Александр Сычев
Основатель ST Education, сооснователь Presium Education, преподаватель Московской школы управления Сколково
Быстрее не значит лучше
Почти треть российских компаний используют нейросети регулярно, свидетельствуют данные «СберПро» и аналитического центра TAdviser. Еще 43% реализуют пилотные проекты, более половины которых, правда, не получают практического использования. Полномасштабно же в рабочих процессах ИИ внедрен только у 10−15% крупных холдингов. Около 80% опрошенных планируют расширять применение ИИ.
Чаще всего компании делегируют ИИ задачи, связанные с обработкой информации и подготовкой типовых материалов. В первую очередь это ассистирование на встречах: протоколирование и расшифровка, подготовка саммари. Часть задач копирайтеров и дизайнеров уже выполняют нейросети. ИИ также часто используется в аналитике данных. Он помогает быстро обрабатывать большие массивы информации, выявлять закономерности и формулировать выводы.
Пока менее распространено, но активно развивается применение ИИ для прототипирования, создания интерфейсов, дашбордов (интерактивных панелей, на которых ключевые показатели собраны в одном месте и представлены в виде графиков, диаграмм, таблиц), сайтов, приложений, цифровых сервисов.
Задача руководителя — организовать работу так, чтобы технологии помогали сотрудникам, а не подменяли их экспертизу. Если менеджер испытывает трудности с постановкой задач, объяснением целей и оценкой результатов, нейросети могут лишь усугубить ситуацию. В крупных организациях информация проходит через несколько уровней управления, и на каждом из них она может терять часть первоначального смысла. ИИ добавляет в эту цепочку еще одно звено.
Нередко руководители сами недостаточно хорошо понимают принципы работы новых технологий, чтобы объяснить их команде. В итоге отдельные операции выполняются быстрее, но эффективность управления от этого не обязательно повышается.
Языковые модели уже помогают сотрудникам обсуждать идеи и проводить мозговые штурмы. При выполнении же некоторых задач нейросеть напоминает стажера: быстро справляется с поручениями, но полученный результат нужно проверять. Одни задачи ИИ способен выполнять самостоятельно, другие — только в заданных рамках, а по наиболее значимым вопросам должен лишь готовить материалы для утверждения человеком.
Важно также разделять задачи, направленные на получение результата, и те, которые предполагают использование профессиональных навыков сотрудников. В первом случае ИИ помогает экономить время, во втором полезнее сначала разобраться в задаче самостоятельно и лишь затем обратиться к нейросети.
Скрытые издержки автоматизации
Один из главных рисков использования ИИ — размывание ответственности. Кто отвечает за ошибку: разработчик модели, менеджер, задавший неверный запрос, или сотрудник, который не проверил ответ? Ответственность менеджмента за решения с использованием ИИ нередко не закреплена в рабочих процессах и документах.
Доверие к ИИ тоже влияет на восприятие информации. В эксперименте, описанном Harvard Business School, сотрудники оценивали ответы как менее полезные, если считали, что их подготовила нейросеть, даже когда на самом деле автором был человек.
Автоматизация иногда увеличивает нагрузку на сотрудников. В одной крупной IT-компании менеджеры среднего звена не доверяли автоматическим выжимкам системы «Ассистент руководителя» и перепроверяли их вручную. Вместо экономии времени возникло дублирование работы.
Еще в одном случае ИИ помог сократить срок выполнения важной для топ-менеджмента задачи с 6 месяцев до 2 недель. Однако недочеты в работе оказались настолько существенными, что заказчики не смогли использовать результат.
Чтобы снизить риски, компании необходимо заранее определить границы самостоятельности ИИ, закрепить ответственных за утверждение результатов и сохранить контроль человека над наиболее значимыми решениями.
Запасной план
Внезапная недоступность значимого для рабочих процессов цифрового инструмента — это сценарий, к которому нужно готовиться заранее. Опыт 2022 г., когда российские пользователи столкнулись с отключением ряда международных сервисов, показал, что такие ситуации возможны. Поэтому компаниям важно заранее предусмотреть резервное копирование критически важных данных и разработать план восстановления работы на случай потери доступа к ИИ.
Если отключение всё же произошло, компании необходимо одновременно искать альтернативу и переводить ключевые процессы на ручное управление. Для координации действий можно создать кризисный штаб, который временно возьмет на себя управление затронутыми операциями. Следующий этап — выбор замены и перенос работы на новый сервис.
Таким образом, устойчивость бизнеса зависит не только от возможностей ИИ, но и от того, насколько четко распределены полномочия и ответственность, а также продуманы действия на случай сбоя. Технология способна ускорить работу, однако управлять ее результатом и последствиями по-прежнему предстоит человеку.
