Проблема реализации искусственного интеллекта

fotograzia—Getty Images

По мере того как ИИ преобразует институты, отрасли и экономику, инновации выходят на первый план. Мы приветствуем прорывы в моделировании, достижения в науке и технике, а также новую волну стартапов, обещающих переосмыслить целые отрасли. Однако в советах директоров вырисовывается неприятная тенденция: организации, которые больше всего говорят об «инновациях» в области ИИ, зачастую наименее способны воплотить их в измеримые результаты.

Главная проблема эпохи ИИ — это уже не просто изобретение. Это реализация — способность преобразовать интеллект в устойчивые изменения в том, как бизнес функционирует на практике.

Каждая крупная технологическая эпоха в конечном итоге достигает точки, когда ограничивающим фактором становится уже не сама технология, а система, окружающая её. Электричество не преобразовывало экономику до тех пор, пока заводы не были перепроектированы для его использования. Интернет не повышал производительность до тех пор, пока предприятия не перестраивали процессы под цифровые рабочие процессы, а не просто добавляли веб-сайты к аналоговым операциям. Искусственный интеллект достиг той же переломной точки.

Сегодня мы наблюдаем не недостаток экспериментов. Предприятия и государственные учреждения проводят пилотные проекты и проверки концепций с головокружительной скоростью. Однако слишком много инициатив застопориваются, потому что они опираются на устаревшие системы, жесткие процессы и структуры управления, созданные для мира до появления ИИ. Когда основная архитектура бизнеса остается неизменной, ИИ становится украшением — тонким слоем интеллекта, применяемым к рабочим процессам, которые никогда не были предназначены для непрерывного интеллекта.

Во многих организациях ИИ по-прежнему работает как наложение, а не как перепроектирование. Команды используют вспомогательные средства для ускорения отдельных задач, в то время как более широкие системы вокруг них остаются неизменными. В результате возникает постепенное повышение эффективности, а не истинная трансформация.

В результате преимущества ИИ оказываются крайне неравномерными. Некоторые организации начинают видеть реальное повышение производительности, ускорение принятия решений и новые способы создания ценности. Другие рискуют потерять позиции, поскольку ИИ застревает в пилотных проектах, которые никогда не масштабируются, увеличивая разрыв в производительности между первыми пользователями и отстающими, и создавая новый цифровой разрыв внутри каждой отрасли.

Этот разрыв все больше разделяет организации, способные реорганизоваться вокруг интеллекта, от тех, кто все еще экспериментирует на периферии, в то время как конкуренты продвигаются вперед в операционном плане.

Искусственный интеллект как инфраструктура

На протяжении десятилетий технологиями часто управляли как серией проектов — то, что нужно развернуть, оптимизировать и от чего отказаться. Слишком часто компании запускают чат-бота, автоматизируют рабочий процесс или тестируют инструмент генеративного ИИ в одном сегменте бизнеса, оставляя при этом базовые системы и операционные модели нетронутыми.

Искусственный интеллект работает не так. Он ведет себя не столько как автономный инструмент, сколько как новая операционная система, определяющая порядок работы. Как только ИИ внедряется в рабочие процессы, принятие решений перестает происходить со скоростью, свойственной только человеку. Информация распространяется по-другому. Команды перестраиваются вокруг анализа данных в реальном времени. Процессы, которые раньше зависели от многоуровневой координации, начинают трансформироваться в более быстрые и автономные системы. ИИ одновременно затрагивает принятие решений, рабочие процессы, управление персоналом, корпоративное управление и подотчетность.

Организации, которые рассматривают ИИ как инфраструктуру, будут перестраиваться под него. Те, кто рассматривает его как эксперимент, останутся в том, что я называю «пилотным чистилищем», удивляясь, почему обещанные выгоды так и не материализуются, в то время как конкуренты превращают те же технологии в новые источники дохода и новые способы работы.

Со временем разрыв между этими организациями увеличивается. Как только бизнес перестраивается вокруг интеллекта, каждая новая возможность может быть внедрена быстрее и с меньшими предельными затратами. Чем быстрее организации перестраиваются вокруг интеллекта, тем сложнее становится более медлительным организациям догнать их.

Человеческий вопрос в центре ИИ

Пожалуй, наиболее неправильно понимаемый аспект внедрения ИИ — это его взаимоотношения с людьми.

Слишком часто ИИ рассматривается как замена человеческим способностям. Такая трактовка не только упрощена, но и стратегически неверна. Будущее не в замене рабочей силы, а в ее расширении. Мы движемся к миру, где люди работают бок о бок с системами ИИ. В ресторанах, магазинах, на заводах и складах люди будут сосредоточены на принятии решений, творчестве и эмпатии, в то время как интеллектуальные системы будут отвечать за скорость, масштаб и повторяемость.

Более глубокий сдвиг заключается в том, что ИИ меняет саму структуру работы. Работа все чаще разбивается на задачи — некоторые автоматизированы, некоторые ускорены, а некоторые подняты на более стратегический и творческий уровень. При правильном подходе это может создать возможности для продвижения людей по цепочке создания ценности, но только если организации целенаправленно перепроектируют роли, показатели эффективности и карьерные пути в соответствии с этой новой реальностью.

История показывает, что крупные технологические сдвиги сначала меняют задачи, рабочие процессы и организационные структуры, прежде чем станут очевидны их полные последствия для занятости и производительности. По мере адаптации организаций роли развиваются, навыки меняются, и появляются новые формы ценности. Процветают те организации, которые рассматривают это как обязанность руководства и инвестируют на ранних этапах в помощь своим сотрудникам в адаптации.

Именно здесь реализация становится глубоко культурной. Она требует от руководства рассматривать внедрение ИИ как трансформацию самой работы, а не просто как способ сокращения расходов. Это требует инвестиций в обучение, переквалификацию и перепроектирование ролей, чтобы люди и интеллектуальные системы могли эффективно сотрудничать.

Лидеры, которые подходят к ИИ в первую очередь как к способу сокращения штата, столкнутся не только с негативной реакцией со стороны сотрудников, клиентов и регулирующих органов, но и упустят самую большую возможность этой эпохи — раскрыть человеческий потенциал, устранив рутинную работу и повысив уникальный человеческий вклад.

Цена неправильного выполнения задач

Неспособность эффективно реализовать проекты в эпоху ИИ имеет последствия, выходящие за рамки упущенной выгоды. Она приводит к неравномерному росту производительности в разных секторах. Она увеличивает разрыв между организациями, способными к модернизации, и теми, которые не могут, усиливая структурные преимущества тех, кто действует решительно, и тех, кто адаптируется к новым технологиям, зародившись в мире, ориентированном на данные.

Она также создает экономические и социальные трения, поскольку часть рабочей силы стремительно продвигается вперед, в то время как другие вынуждены преодолевать неопределенность. Переход редко происходит равномерно, организации и отдельные лица адаптируются с разной скоростью.

Со временем эти разломы усугубляются. Конкуренция становится концентрированной, а не общей. Поддерживать прогресс становится сложнее, когда меньшинство компаний, секторов или регионов отрывается от остальных. Именно поэтому я считаю, что истинный риск эпохи ИИ заключается не в слишком быстром развитии ИИ, а в слишком медленном темпе его освоения.

Если компании потерпят неудачу в реализации ИИ, история будет не о том, что их «подорвали» другие. Это будет история о самоналоженной неактуальности – об организациях, которые решили не поддаваться саморазрушению путем модернизации систем, связывающих инновации с тем, как на самом деле выполняется работа.

Другая мера лидерства

Когда лидеры смотрят на следующий этап развития своих организаций, вопрос не в том, смогут ли они продолжать внедрять инновации. Бюджеты на инновации, объявления о лабораторных разработках и доказательства концепции уже в изобилии.

Настоящий вопрос заключается в том, смогут ли они реализовать задуманное, готовы ли они к более сложной и менее привлекательной работе по модернизации, интеграции и человекоцентрированному проектированию.

В эпоху ИИ лидерство будет определяться не столько смелыми заявлениями, сколько оперативной дисциплиной. Способностью превращать интеллект в результаты. Готовностью перестраивать системы таким образом, чтобы прогресс стал устойчивым, а не эпизодическим.

Лидеры, которые смогут справиться с этой задачей, будут теми, кто будет воспринимать ИИ не как сенсацию, а как требование переосмыслить работу своих организаций и своих сотрудников. Те, кто будет колебаться, будут говорить об инновациях ещё долго после того, как самые важные решения уже будут приняты за них.

Инновации могут начать историю, но от их реализации зависит её финал.