Как преодолеть усталость от пилотов генеративного ИИ и вести проекты с четкой целью

Рост популярности генеративного ИИ и связанная с этим усталость

Генеративный ИИ (Gen AI) — это новая революционная технология, которая привлекает внимание многих отраслей, обещая масштабные преобразования. Как и в случае с роботизированной автоматизацией процессов (RPA) и облачными технологиями, множество компаний запускают одновременно много пилотных проектов по генеративному ИИ. Однако это часто приводит к явлению, называемому усталостью от пилотов генеративного ИИ — состоянию истощения и разочарования из-за отсутствия структуры, четких целей и измеримых результатов.

Причины усталости от пилотов генеративного ИИ

Основные факторы, вызывающие усталость:

Безграничные возможности: Генеративный ИИ можно применять в маркетинге, HR, операциях, финансах, что побуждает запускать множество пилотов без приоритетов.
Простота развертывания: Современные инструменты, такие как GPT от OpenAI и Gemini от Google, позволяют быстро запускать пилоты без больших инженерных затрат.
Отсутствие плана поддержки: Для эффективности ИИ нужны качественные и актуальные данные, часто ими пренебрегают, что приводит к устаревшим наборам данных.
Сложности с измерением: Трудно определить, когда пилот генертивного ИИ готов к производству, из-за чего ROI и прогресс остаются неясными.
Проблемы интеграции: Внедрение ИИ в существующие системы и процессы вызывает сложности и задержки.
Высокие затраты ресурсов: Пилоты требуют значительных инвестиций времени, денег и обучения для поддержки данных и моделей.

Опыт прошлых технологических волн

Цикл энтузиазма и последующей усталости известен. RPA и переход в облако требовали дисциплины для достижения реальной ценности. Оптимизация рабочих процессов и качества данных перед внедрением ИИ приносит значительное повышение эффективности — до 50%. При наложении ИИ на оптимизированные системы выгода может удвоиться. Если же ИИ применять к сломанным процессам, эффект будет минимальным.

Опасность «легкого» ИИ

Низкий порог входа для генеративного ИИ способствует тому, что команды по разным отделам запускают пилоты самостоятельно, без координации. Такой децентрализованный подход приводит к дублированию, путанице и застою инноваций, что усиливает усталость.

Стратегии для целенаправленного управления

Чтобы избежать усталости, организациям стоит:

Сначала решать проблему, а не выбирать технологию: Определять конкретные бизнес-задачи перед применением генеративного ИИ.
Оптимизировать процессы: Улучшать рабочие процессы и качество данных до внедрения ИИ для максимального эффекта.
Проверять качество данных: Обучать модели на точных, релевантных и этически собранных данных.
Задавать четкие критерии успеха: Устанавливать измеримые KPI, например, экономию времени или сокращение затрат, и определять точки принятия решений по пилотам.
Использовать разнообразные инструменты: Понимать, когда другие технологии, например RPA или low-code решения, подходят лучше, чем ИИ.

Что ждать в будущем

Темп инноваций в ИИ может усилить усталость от пилотов перед тем, как ситуация улучшится. Однако новые инструменты интеграции, улучшенные рамки управления и рост грамотности в области ИИ среди руководителей обещают более дисциплинированный и эффективный подход к внедрению генеративного ИИ.

Главный вывод

Потенциал генеративного ИИ раскрывается только при наличии осознанной стратегии, чистых данных и измеримых результатов. Если начать только с технологии, это приведет к усталости и разочарованию. Успех достигается через ясные цели и продуманное построение проектов.