В последние годы искусственный интеллект (ИИ) стал неотъемлемой частью бизнес-процессов, позволяя компаниям генерировать рекомендации, автоматизировать задачи и принимать более быстрые решения. Однако, как показывает практика, даже самые мощные модели могут не учитывать важные ограничения и взаимосвязи, определяющие правильность принимаемых решений, если у них нет понимания того, как функционирует бизнес. Переход от экспериментов к повседневной практике ИИ требует создания контекста, в котором технологии могут эффективно работать в сложных бизнес-процессах.

Значение контекста для ИИ

Девабрат Шах, главный ученый по ИИ в компании Celonis, подчеркивает, что контекст является центральным элементом того, что он называет "интеллектом принятия решений". По его словам, ИИ-агенты могут поддерживать отдельные задачи в рамках более крупных процессов принятия решений, но для этого им необходимо понимать роль каждой задачи и бизнес-условия, в которых они работают. "Нельзя просто делать это в вакууме", — утверждает Шах. Без правильного операционного контекста агенты рискуют упустить важные ограничения, допустить дорогостоящие ошибки или потреблять чрезмерные вычислительные ресурсы, пытаясь выяснить, что им нужно знать.

Связь ИИ с бизнес-процессами

Решение проблемы начинается с подключения ИИ к процессам и данным, которые уже используются в компаниях. Создание контекстного слоя может помочь агентам понять рабочие процессы, действовать в рамках определенных границ и выдавать рекомендации, которые люди могут просматривать и утверждать. Шах рекомендует организациям начать с конкретного бизнес-решения, определить его наиболее сложные этапы и протестировать, сможет ли ИИ улучшить их. Измерение прироста скорости и ценности поможет определить, стоит ли масштабировать данное приложение.

Изменение роли сотрудников

Автоматизация рутинной, ручной работы и координация задач между командами могут освободить сотрудников для более сложных стратегических решений. Однако для реализации этой выгоды потребуется инвестирование в обучение сотрудников, чтобы они могли понимать выводы ИИ и их последствия, а не просто передавать решения агентам.

Будущее ИИ в бизнесе

С точки зрения будущего, Шах видит возможности, которые простираются от рутинных операционных задач до планирования на уровне всего предприятия в таких областях, как финансы, управление персоналом, маркетинг и продажи. С правильным контекстом ИИ может помочь организациям быстрее оценивать варианты и принимать важные решения. Как говорит Шах, "Теперь, возможно, [планирование ресурсов] не должно занимать так много времени, и люди действительно делают правильные выборы быстро".

Проблемы внедрения контекстного слоя

Тем не менее, внедрение контекстного слоя также сопряжено с определенными вызовами. Например, имеют ли большинство организаций необходимые данные для предоставления ИИ нужного контекста? Если нет, какие практические шаги им следует предпринять для решения этой проблемы? Шах подчеркивает, что для успешного внедрения необходимо пройти через классические процедуры информационной безопасности, чтобы убедиться, что программное обеспечение, поступающее в организацию, можно доверять.

Баланс между ИИ и человеческим интеллектом

По мере того как ИИ-агенты с контекстом становятся способными принимать более сложные и точные решения, возникает вопрос о роли человеческого интеллекта и участия в будущем. Шах считает, что с внедрением ИИ произойдет сдвиг в рабочей силе: вместо выполнения рутинной работы сотрудники будут сосредоточены на более стратегических задачах. Это потребует переобучения или обучения части рабочей силы, чтобы они могли эффективно взаимодействовать с ИИ и понимать его выводы.

Начало внедрения ИИ в бизнес-процессы

Для тех, кто принимает решения в организациях, Шах рекомендует начать с определения конкретного решения, где необходимо внедрить интеллект. Важно идентифицировать процесс вокруг этого решения, выделить его наиболее критические этапы и попробовать привлечь ИИ-агентов для их автоматизации. Также необходимо установить четкие правила и контракты для ИИ-агентов, чтобы они понимали свои возможности и ограничения. Образование сотрудников по вопросам ИИ и инструментов, которые они будут использовать, также имеет первостепенное значение.