Искусственный интеллект не является новинкой. Люди начали исследовать ИИ ещё в 1940-х годах, а такие учёные-компьютерщики, как Джон Маккарти, открыли глаза на возможности этой технологии. Однако относительно новым является объём шумихи вокруг данной темы. Ощущается экспоненциальный рост интереса. ChatGPT был выпущен в 2022 году с большим фанфарами, а теперь DeepSeek и Qwen 2.5 покорили мир.
Такой ажиотаж понятен. Благодаря увеличению вычислительной мощности, доступу к более крупным наборам данных, улучшенным алгоритмам и методам обучения, модели ИИ и машинного обучения практически удваивают свою эффективность каждые несколько месяцев. Каждый день мы видим значительные прорывы в таких областях, как логическое мышление и генерация контента. Мы живём в захватывающее время!
Когда ажиотаж может навредить
Но шумиха может иметь обратный эффект и создавать впечатление, что в области ИИ больше шума, чем содержания. Мы все настолько привыкли к информационной перегрузке, которая часто сопровождает эти революционные разработки, что можем непреднамеренно отключаться от них. При этом мы теряем из виду невероятные возможности, которые открываются перед нами.
Возможно, из-за избытка “шума” вокруг генеративного ИИ некоторые руководители могут считать эту технологию незрелой и не заслуживающей инвестиций. Они могут захотеть дождаться критического объёма внедрения, прежде чем решат погрузиться в неё сами. Или, возможно, они хотят перестраховаться и использовать генеративный ИИ только для наименее значимых областей своего бизнеса.
Они ошибаются. Экспериментировать и потенциально быстро терпеть неудачи с генеративным ИИ лучше, чем вообще не начинать. Быть лидером означает использовать возможности для трансформации и переосмысления. ИИ развивается и совершенствуется невероятно быстро. Если вы не поймаете волну, если останетесь в стороне под предлогом осторожности, вы полностью упустите свой шанс.
Основа завтрашнего делового мира
Эта технология станет основой делового мира будущего. Те, кто погружается в неё сейчас, будут определять, как будет выглядеть это будущее. Не используйте генеративный ИИ только для незначительных улучшений. Используйте его для качественного скачка вперёд. Именно так поступят победители.
Насколько плохо это может быть?
Внедрение генеративного ИИ – это простой вопрос управления рисками, с которым руководители должны быть хорошо знакомы. Относитесь к технологии так же, как к любым другим новым инвестициям. Найдите способы двигаться вперёд, не подвергая себя чрезмерным рискам. Просто сделайте что-нибудь. Вы сразу узнаете, работает ли это; либо ИИ улучшает процесс, либо нет. Это будет очевидно.
Чего не следует делать, так это становиться жертвой паралича анализа. Не тратьте слишком много времени на размышления о том, чего вы пытаетесь достичь. Как говорил Вольтер, не позволяйте идеальному стать врагом хорошего. С самого начала создайте диапазон результатов, которые вы готовы принять. Затем придерживайтесь его, стремитесь к лучшему и продолжайте двигаться вперёд. Ожидание идеальной возможности, идеального варианта использования, идеального времени для экспериментов принесёт больше вреда, чем пользы. Чем дольше вы ждёте, тем больше упущенных возможностей вам предстоит.
Насколько плохо это может быть? Выберите несколько пробных шаров, запустите их и посмотрите, что произойдёт. Даже если вы потерпите неудачу, ваша организация от этого только выиграет.
Неудача действительно формирует характер и устойчивость
Предположим, ваша организация действительно потерпела неудачу в экспериментах с генеративным ИИ. И что с того? В организационном обучении есть огромная ценность – в попытках, поворотах и наблюдении за тем, как команды преодолевают трудности. Жизнь заключается в обучении и преодолении одного препятствия за другим. Если вы не будете подталкивать свои команды и инструменты к точке отказа, как вы определите свои организационные пределы? Как ещё вы узнаете, что возможно?
Если у вас правильные люди на правильных должностях – и вы им доверяете – то вам нечего терять. Постановка перед вашими командами целей с реальными, значимыми задачами поможет им расти как профессионалам и получать больше ценности от своей работы.
Если вы попробуете и потерпите неудачу с одним экспериментом по генеративному ИИ, вы будете гораздо лучше подготовлены, когда придёт время попробовать следующий.
Определите направления для экспериментов
Чтобы начать, определите области вашего бизнеса, которые создают наибольшие проблемы: постоянные узкие места, неизбежные ошибки, неправильно управляемые ожидания, упущенные возможности. Любая деятельность или рабочий процесс, который включает массы анализа данных и сложные задачи для решения или кажется, что занимает непомерно много времени, может стать отличным кандидатом для экспериментов с ИИ.
Практический пример: управление складом
В индустрии управления цепочками поставок возможности есть повсюду. Например, управление складом – это отличная стартовая площадка для генеративного ИИ. Управление складом включает оркестровку множества движущихся частей, часто в реальном времени. Нужные люди должны находиться в нужном месте в нужное время для обработки, хранения и извлечения продукта, который может иметь особые потребности в хранении, как в случае с охлаждёнными продуктами питания.
Управление всеми этими переменными – это масштабная задача. Традиционно у менеджеров склада нет времени просматривать бесчисленные отчёты о труде и товарах, чтобы согласовать все звёзды. Это занимает много времени, а у менеджеров склада часто есть другие заботы, включая справление с нарушениями в режиме реального времени.
Однако генеративные ИИ-агенты могут просматривать все создаваемые отчёты и создавать информированный план действий на основе аналитики и первопричин. Они могут выявлять потенциальные проблемы и создавать эффективные решения. Сложно переоценить количество времени, которое это экономит менеджерам.
Это лишь один пример ключевой бизнес-области, которую можно оптимизировать с помощью генеративного ИИ. Любой трудоёмкий рабочий процесс, особенно тот, который включает обработку данных или информации перед принятием решения, является отличным кандидатом для улучшения с помощью ИИ.
Просто выберите вариант использования и приступайте к делу.
Просто погрузитесь в это
Генеративный ИИ здесь, чтобы остаться, и он движется со скоростью инноваций. Каждый день появляются новые варианты использования. Каждый день технология становится лучше и мощнее. Преимущества предельно ясны: организации трансформируются изнутри наружу; люди работают с максимальной эффективностью, имея данные под рукой; бизнес-решения принимаются быстрее и умнее; я мог бы продолжать бесконечно.
Чем дольше вы ждёте так называемых “идеальных условий”, тем больше вы (и ваш бизнес!) будете отставать.
Если у вас хорошая команда, правильная бизнес-стратегия и реальные возможности для улучшения, вам нечего терять.
Чего же вы ждёте?