Викриття: Чому внутрішня безладдя гальмує впровадження AI у великих компаніях?

Штучний інтелект для великих компаній обіцяє значне підвищення продуктивності та оптимізацію прибутків. Однак, вищий менеджмент часто намагається запровадити AI, не визначаючи чітко, хто відповідальний за цей процес і якими мають бути критерії успішності.

Такий підхід зміщує акцент з прямолінійної реалізації на складні багатогранні процеси. Перехід від розмов про «давайте реалізуємо» до «як це втілити в життя» часто супроводжується численними труднощами. Впровадження AI в рамках великої компанії означає інтеграцію технологій у десятки робочих потоків різних команд, кожна з яких має свої системи, цілі та ризики.

Участь у процесі беруть не лише команди з управління даними, юридичних та комплаєнс відділів, а й працівники, які мають пройти навчання, адже нові технології впливають на їх функції. Спільноти ізольованих технологічних потоків повинні навчитися взаємодіяти, а синхронізувати усі бізнес-одиниці стає справжнім викликом.

«Для більшості великих підприємств готовність організації є значно більшою проблемою, ніж бюджет», – зазначає керівник аналітики в Domo. Згідно з новими даними з «Звіту про оцінювання AI в підприємствах», понад 70% керівників компаній з річним доходом більше ніж один мільярд доларів вважають, що внутрішня готовність є основним обмеженням для реалізації AI. Лише 11% вважають, що сама технологія є головною перешкодою.

Таким чином, більшість опитаних керівників погоджуються, що AI може додати цінність їх компаніям, але внутрішні бар’єри заважають просуванню. За словами звіту MIT, головною проблемою є те, що більшість інструментів AI не здатні навчатися та погано інтегруються у робочі потоки.

Виклики готовності

Найбільша проблема, з якою стикаються підприємства, рідко полягає в технології AI – частіше це здатність компанії її реалізувати.

Розрив між теоретичними можливостями AI та його реальним впливом відчувається у різних підрозділах великих підприємств. Фінанси прагнуть до точніших прогнозів, однак дані розпорошені між численними інформаційними системами. Продажі хотіли б, щоб AI допомагав у створенні пропозицій, але для цього часто потрібні ручні внесення даних. А служба підтримки хоче автоматизації процесів, проте правила часто містяться в застарілих документах та електронних листах. Лише 5% підприємств мають AI, інтегрований у робочі процеси на масштабному рівні, згідно з даними MIT.

У кожному з цих випадків AI виявляє такі організаційні вузькі місця, які можуть зосередити увагу C-suite на тих напрямах, де технологія може справді принести вигоду. Багато компаній вже бачать користь від використання AI у комплаєнсі, управлінні ризиками та контролі якості, однак лише кожна четверта ініціатива з AI відповідає очікуванням керівництва щодо впливу на доходи.

«Справжнє питання полягає не лише у здатності компаній використовувати AI, а й у тому, чи розуміють вони, де саме AI повинен використовуватися, а де – ні», – додає експерт. Він зазначає, що підприємства, які отримують найбільшу вигоду, використовують AI там, де він може створити найзначнішу цінність, та уникають впровадження там, де більш простий чи дешевший підхід вже працює належно.

Не лише питання витрат

Досліджуючи глибше, ми спитали керівників про конкретні бар’єри, які обмежують продуктивність AI. Напевно, не дивно, що найбільше зауважень викликали питання якості, доступності та фрагментованості даних: 63% опитаних вказали на ці проблеми. Це свідчить про складнощі, пов’язані зі використанням AI через бази даних, які не завжди є сумісними.

Обмеження бюджету, часу та ресурсів стали другою найбільш вживаною відповіддю (49%), тоді як близько такої ж кількості респондентів наголосили на управлінських процесах (48%) й на відсутності чіткої відповідальності (46%).

Лише 30% організацій перебудовують свої ключові процеси під AI, і менше ніж 40% повідомляють про використання технології без значних змін у бізнес-процесах. Цілі підприємства часто зводяться до витрат та цілей повернення інвестицій. Але водночас керівники зосереджуються й на внутрішніх аспектах впровадження AI.

Показники свідчать про те, що еволюція сприйняття AI у великих компаніях змістилася від «Що може зробити технологія?» до «Як організації можуть найефективніше запроваджувати та використовувати AI?». Компанії, які отримають найбільшу вигоду, не намагатимуться впровадити AI у кожен процес, а будуть розглядати управління даними, регламентацію та відповідальність як ключові елементи у структурі AI і прагнутимуть до їх сталого впровадження.