Как избежать распространенных ошибок в использовании ИИ для бизнеса

Привет, меня зовут Сергей Мазур, и это ежедневный обзор использования нейросетей для улучшения бизнеса от сервиса Иноватсон — платформы поддержки отдела продаж на основе контроля качества звонков.

Заблуждения руководителей: как не попасть в ловушку ИИ

Сегодня CEOs различных отраслей активно внедряют искусственный интеллект, надеясь на экспоненциальный рост, непревзойденную продуктивность и радикальное снижение затрат. Однако многие из них рискуют потерпеть неудачу. Спешка в обучении и развертывании больших языковых моделей (LLMs) под давлением индустриального хайпа может стать фатальной ошибкой. Компании вкладывают большие средства в обучение LLM или запускают изолированные пилоты с ИИ-копилотами, которые не приводят к реальным результатам, упуская из виду, что для успеха в ИИ необходима более комплексная стратегия.

Почему LLM недостаточно для успеха

Вот в чем правда: одна LLM не решит всех проблем. Независимо от сложности, LLM должна быть частью более масштабной и продуманной системы. Истинный успех в корпоративном ИИ заключается в интеграции данных, ИИ и автоматизации — не только для ответов на вопросы, но и для автономного выполнения действий. Эффективность достигается, когда ИИ работает в тандеме с людьми, обеспечивая плавную передачу задач для сложной и высокоценной работы. Данные, ИИ, автоматизация и гладкая передача — вот что составляет полноценную ИИ-систему, и без всех этих компонентов даже самая передовая LLM не сможет достичь желаемого результата.

Сложности с экспериментами в ИИ

Многие компании застряли в бесконечном цикле экспериментов с ИИ, который приводит только к дорогостоящим провалам или проектам, не имеющим пути к масштабированию, даже если они демонстрируют успех. Эти циклы могут проявляться в одной из четырех антипаттернов корпоративного ИИ, и распознавание этих антипаттернов стало настоятельной необходимостью.

• Проблема с созданием собственного LLM: Идея обучения собственной LLM выглядит привлекательной, но на практике это не просто сбор данных и их запуск через модель машинного обучения. Инженерная сложность, требования к инфраструктуре и постоянная настройка делают эту задачу неподъемной для большинства предприятий.
• Проблемы с актуальностью данных: LLM актуальна только на основе последних данных. В динамичной бизнес-среде данные постоянно меняются, и без непрерывного переобучения модель быстро устаревает.
• Проблемы с управлением данными: Традиционные базы данных имеют четкие схемы хранения, что позволяет легко управлять доступом и видимостью данных. При обучении LLM данные теряют свою «локацию», что создает проблемы с управлением и соблюдением норм.

Для большинства предприятий обучение внутренней LLM является нецелесообразным и безответственным шагом.

Копилоты: миф или реальность?

Концепция ИИ-копилота, цифрового помощника для сотрудников, звучит многообещающе. Однако на практике пилоты копилотов не масштабируются за пределы изолированных экспериментов. Сатья Наделла, CEO Microsoft, недавно отметил, что «вы можете рассматривать Copilot как интерфейс для ИИ». Это подчеркивает основную проблему: копилоты добавляют тонкий слой ИИ к существующим приложениям, вместо того чтобы создавать автономные возможности для бизнеса.

Предприятия нуждаются в по-настоящему интегрированной системе данных, ИИ и действий — не просто в полезном интерфейсе, а в трансформационном механизме, способном автономно выполнять задачи и вносить изменения в бизнес.

Нужен ли вам действительно интегрированный ИИ?

Автономные ИИ-агенты также обещают трансформацию, но могут оказаться неэффективными при изолированном внедрении. То, что нужно предприятиям, — это настоящая агентная платформа, полностью интегрированная с данными, бизнес-процессами и работниками. Без этой интеграции даже самые умные ИИ-агенты рискуют стать лишь экспериментами, не способными создать ощутимые бизнес-результаты.

Рынок сейчас переполнен стартапами, предлагающими решения с ИИ-агентами, но большинство из них не имеют необходимой инфраструктуры для интеграции с критически важными бизнес-процессами и данными.

Как избежать ошибок при создании ИИ-платформы

Многие IT-руководители, столкнувшись с одной или всеми предыдущими антипаттернами, осознают необходимость создания полной ИИ-платформы. Однако часто они совершают ошибку, выбирая путь DIY. Создание интегрированной ИИ-платформы — это огромная задача с множеством интеграционных вызовов и затратами.

Революция облачных технологий научила нас важному уроку: предприятия должны сосредоточиться на действиях, приносящих ценность, а не на создании базовой инфраструктуры. Никто сегодня не станет пытаться построить свою собственную глобальную облачную инфраструктуру, вместо того чтобы использовать проверенных поставщиков, таких как AWS. То же самое касается и организаций, которые должны использовать существующие, надежные ИИ-платформы, предоставляющие необходимые элементы — масштабируемость, безопасность и бесшовную интеграцию.

Секреты успешной интеграции ИИ

Для успешной ИИ-системы необходимо безупречно интегрировать данные, ИИ, автоматизацию и сообщество инноваторов. Недостаток в любом из этих аспектов ставит под угрозу всю стратегию. Давайте рассмотрим каждый из них:

1. Доступ к данным: Это основа успешной ИИ-системы. Важно обеспечить не только качество данных, но и их доступность в реальном времени.
2. Связь данных с LLM: Здесь на помощь приходит рекуперативное поколение (RAG), которое позволяет интегрировать данные без затрат на полное переобучение.
3. Динамичность ИИ: ИИ должен учиться и адаптироваться в реальном времени, что достигается через непрерывные обратные связи.
4. Интеграция с бизнес-процессами: Реальная ценность ИИ приходит не из рекомендаций, а из действий, которые он выполняет.

Представьте себе ИИ-агента, который не только выявляет проблемы в цепочке поставок, но и автономно разрабатывает план их решения и выполняет его. Это означает, что ИИ-агенты становятся активными участниками операций вашего предприятия.

Важность человеческого фактора

Но технологии — это не все. Не забудьте о ваших людях. Для успешного внедрения ИИ на масштабе предприятия необходимо создать экосистему инноваторов. Это означает, что нужно наделить сотрудников — тех, кто понимает нюансы своих областей — инструментами, которые помогут стать агентом первого уровня.

С помощью платформы Agentforce от Salesforce, сотрудники могут не только использовать инструменты, но и переосмысливать, как выполняется работа, и в конечном итоге преобразовывать свои карьеры.

Не стоит удивляться, что мир увлекся размерами новых LLM, в то время как Salesforce сосредоточился на создании комплексной системы. Это не просто еще один инструмент ИИ; это полноценная агентская платформа, предназначенная для масштабирования автономных ИИ-агентов по всему предприятию.

Заключение: время действовать!

Революция ИИ в бизнесе уже здесь, и это не просто отдельные LLM или разрозненные инструменты. Это о согласованной, масштабируемой системе, которая интегрирует данные, ИИ, автоматизацию и инноваторов для достижения конкретных бизнес-результатов.

Хотите увеличить прибыль с помощью ИИ? Переходите на наш сайт: https://inovatson.ru/