Реалии искусственного интеллекта: «большая семерка» ОС, версия 2024

Цифровая трансформация до недавнего времени была в центре внимания компаний, пытающихся найти конкурентные преимущества и модернизировать свои процессы — все они стремились стать «цифровым бизнесом», где создание ценности основано на использовании технологий. Можно считать, что эра цифрового бизнеса практически наступила, а теперь компании ищут новые источники прибыли, цифровизируя операции для дальнейшего сокращения издержек и повышения эффективности процессов. И, что важно, реальный спрос на цифровой опыт со стороны клиентов, сотрудников, партнеров и поставщиков превратился в настойчивое требование. Однако цифровая трансформация была лишь первым этапом долгого пути — теперь от компаний, вышедших с ее помощью из зоны комфорта, требуется поистине инноваторский подход. Сочетание возможностей прогнозной аналитики, машинного зрения, генеративного ИИ и пр., а также предоставление услуг с помощью цифровых экосистем выводят возможности компаний на новый уровень.

1. Генеративный ИИ в массы

В 2023 году мы стали свидетелями лавинообразного роста популярности генеративного ИИ — произошла его мгновенная демократизация. Этому способствовало сочетание таких факторов, как публикация предварительно обученных моделей, использование облачных вычислений и ПО с открытым кодом, что сразу сделало модели общедоступными. Согласно прогнозам аналитиков Gartner, к 2026 году более 80% предприятий будут в режиме промышленной эксплуатации применять в той или иной форме API и модели генеративного ИИ, приложения которого открывают бизнес-пользователям доступ к широкому спектру источников информации — как внутренних, так и внешних, распространяя знания и навыки в организации. Что немаловажно, большие языковые модели позволяют сотрудникам получать знания в разговорном стиле с учетом контекста.

В IDC подчеркивают, что генеративный ИИ будет массово использоваться для создания цифровых продуктов и сервисов, поиска новых рыночных возможностей и распределения внутренних ресурсов. Компании, способные все это делать, будут более эффективно запускать новые прибыльные направления бизнеса. Конкурентам, работающим по старинке, будет трудно с ними сравниться.

Генеративный ИИ уже оказывает заметное влияние на бизнес — более трети всех ИТ-руководителей признались, что он меняет расстановку сил в отраслях. Особенно сильно это будет выражаться в области естественных наук и здравоохранения, профессиональных услуг и индустрии развлечений. В естественных науках и здравоохранении генеративный ИИ уже используется для сокращения времени и затрат на разработку и вывод на рынок новых лекарств. В индустрии развлечений он позволит пересмотреть подходы к доставке контента, обеспечив вовлеченность пользователей и их удовлетворенность.

В отличие от других незрелых сегментов ИТ-рынка, где большинство компаний предпочитают занимать выжидательную позицию, с генеративным ИИ ситуация принципиально иная. Здесь большая доля организаций планирует значительные инвестиции, поскольку всерьез рассчитывает на получение конкурентных преимуществ. Однако в связи с частым изменением поставщиками дорожных карт для своих ИИ-решений покупателям становится трудно понять, куда в итоге придет продукт и какие его возможности будут доступны.

Есть и еще одна очевидная проблема: половина руководителей компаний, опрошенных аналитиками, признают, что использование генеративного ИИ способно убить (или, по крайней мере, существенно поколебать) доверие клиентов. Они констатируют, что и клиенты, и поставщики, и инвесторы требуют доказательств безопасности и юридической чистоты используемых технологий.

Как минимум, резкий рост использования ИИ — в частности, генеративного — заметно увеличивает «площадь атаки» со стороны злоумышленников. Растут ИБ-команды и бюджеты, выделяемые на безопасность, хотя и непропорционально потенциальным угрозам. Для компаний становится проблемой убедить окружающих в безопасности доверенных им данных: 41% заявляют о проведении внутренних аудитов, 37% — о внешних аудитах, 36% просто заполняют чек-листы по безопасности, а еще 12% также заявляют о реализации каких-либо проектов, но не могут это документально подтвердить.

2. TRiSM: долгий путь к доверию

Аббревиатура TRiSM (Trust, Risk and Security Management) уже появлялась в «Семерке ОС версии 2023» применительно к повышению уровня доверия граждан к принципам использования данных о себе и принятию результатов работы алгоритмов. Аналитики констатируют усиление этой тенденции — все шире обсуждается этика искусственного интеллекта и сопутствующие ей проблемы.

Демократизация доступа к системам ИИ усиливает потребность в управлении доверием и рисками — в любом случае искусственному интеллекту нельзя позволять устанавливать контроль над организацией. Модели ИИ, игнорирующие меры безопасности, мгновенно приводят к возникновению негативных эффектов, затмевающих любые положительные результаты. Как прогнозируют в Gartner, к 2026 году предприятия, применяющие подход TRiSM, смогут исключить из моделей до 80% ошибочной и нелегитимной информации, одновременно повысив точность принятия решений. Внедрение TRiSM помогает организациям понять, что делают их модели, в какой степени они отвечают первоначальным намерениям и чего от них можно ожидать с точки зрения эффективности и ценности для бизнеса.

Как подчеркивают аналитики, ИИ — это «командный вид спорта», поэтому и концепцию TRiSM нельзя внедрять силами одного подразделения. Она требует проведения обучения и налаживания межкомандного взаимодействия с привлечением юридических отделов, ИТ-служб и подразделений анализа данных, а также с организацией внешнего и внутреннего контроля. Без надежной программы TRiSM модели ИИ могут работать против бизнеса, порождая неожиданные риски и приводя к нарушениям конфиденциальности, ущербу для репутации и другим негативным последствиям.

После корректировки ожиданий от ИИ внутри и за пределами компании директорам по ИБ и ИИ следует придерживаться следующих несложных рекомендаций:

• определить степень воздействия ИИ на бизнес путем его «инвентаризации» и обеспечить возможность получения ответов на возникающие вопросы;
• повысить осведомленность персонала в масштабах всей организации, официально разъясняя сотрудникам риски, связанные с искусственным интеллектом;
• поддерживать надежность, достоверность и безопасность модели за счет управления рисками в процессе ее функционирования;
• своевременно устранять уязвимости внутренних и совместно используемых данных, внедряя программы защиты данных и конфиденциальности;
• принимать конкретные меры противодействия атакам на ИИ, обеспечивая тем самым устойчивость его функционирования.

3. Директор для ИИ

ИИ становится полноценным активом компаний. Как следствие, собственникам этого актива необходимо ориентироваться в новых для них понятиях, поскольку они сталкиваются с рисками, связанными с обучающими наборами данных, «галлюцинациями» ИИ, уязвимостями безопасности и мошенничеством. Один из самых главных вопросов, который задают руководители: «Как мы управляем искусственным интеллектом?» Но не менее важен и вопрос: «Кто им управляет?»

Роль директора по ИИ (Chief AI Officer, CAIO) стремительно набирает популярность и вес в топ-менеджменте компаний. Именно CAIO отвечает за разработку повестки дня в области искусственного интеллекта — более актуальное направление для организации, претендующей на лидерство, сейчас трудно представить. Исследование, проведенное IDC, показало, что более половины компаний уже имеют или планируют пригласить руководителя, отвечающего за внедрение и развитие систем искусственного интеллекта.

Очевидно, идеальный кандидат на эту роль должен обладать гораздо большим, чем просто навыками в области ИИ. Он должен быть сторонником разумного внедрения ИИ и уметь сохранять баланс между его преимуществами и рисками, сотрудничая со многими департаментами в разработке стратегии и развития ИИ, а также бизнес-сценариев его использования. На его плечи ложится оценка результатов проектов и измерение рентабельности инвестиций в каждом конкретном случае. CIAO, как правило, поручается модернизация процессов с помощью ИИ, обеспечивая этику его использования и гармоничное встраивание в управленческие процессы, а также создание корпоративной культуры, ориентированной на ИИ. Чтобы эти обязанности были выполнимыми, директор по ИИ должен входить в число топ-менеджеров, в идеале подчиняясь руководству компании.

Успешное внедрение роли CIAO дает заметные преимущества для организации — как краткосрочные, так и долгосрочные. Сиюминутным результатом, очевидно, является повышение эффективности процессов, а в долгосрочной перспективе компания может занять место среди ИИ-лидеров мирового уровня и влиять на развитие этой индустрии.

Конечно же, измерение успехов потребует новых показателей эффективности. Отслеживать именно то, что важно для бизнеса, критически важно для адекватного принятия решений. Именно поэтому можно ожидать принципиально иных KPI цифрового бизнеса, отражающих переход к созданию цифровых продуктов, сервисов и клиентского опыта.

4. Подключенные, вооруженные, мотивированные

Потребность в «масштабировании» возможностей сотрудников компании ведет к появлению концепции дополненной подключенной рабочей силы (augmented-connected workforce, ACWF). Удаленная работа с ненормированным рабочим графиком способствовала радикальному росту «подключенности» сотрудников — многие из них круглосуточно стали доступными через различные цифровые каналы. Следующим шагом становится «дополненность», которая предполагает повышение ценности специалистов за счет использования интеллектуальных приложений и аналитических средств. Ожидается, что ключевую роль в этом будет играть генеративный ИИ. Однако речь идет не только об обеспечении сотрудников информацией и рекомендациями для эффективной работы. Помимо этого, ACWF подразумевает аналитику рабочего времени, определение контекста, контроль самочувствия и развитие навыков специалиста. Это должно обеспечивать достижение необходимых результатов и положительно влиять на все заинтересованные стороны — от рядовых сотрудников до руководства компании.

Постоянная подключенность в рамках удаленной работы имеет и обратную сторону, которая была очевидной с самого начала — компании, которые не предпринимают активных действий по приведению удаленных сотрудников в соответствие с корпоративными целями и культурой, рискуют превратить их во «временщиков», не заинтересованных в конечном результате. Несмотря на то, что некоторые компании требуют от сотрудников возвращения в офисы, удаленная работа уже не исчезнет. Поэтому важно обеспечить контакт с сотрудниками и уйти от перспективы развития негативных сценариев, тем более что недавний опрос, проведенный Gallup, показал растущий разрыв между удаленными (а также гибридными) работниками и целями их компании. Преодолеть этот разрыв призваны правильно подобранные инструменты совместной работы и коммуникаций. Например, корпоративная социальная сеть помогает создать сообщества по всей компании, предоставив форум для обсуждения корпоративных объявлений или результатов совещаний. Кроме того, корпоративные соцсети должны обеспечить «эффект курилки» — неформального общения в офисе, во время которого обычно появлялись ценные идеи.

Тем не менее периодическое персональное общение во время встреч в офисе по-прежнему играет огромное значение.

5. Облака незаменимы

Разумным компромиссом между удобством публичных облаков и соответствием бизнес-требованиям, характерным для традиционной инфраструктуры, должны стать отраслевые облачные платформы (Industry Cloud Platform, ICP). По прогнозам Gartner, к 2027 году более 70% предприятий будут использовать ICP для реализации своих бизнес-инициатив. Они обеспечивают достижение нужных результатов за счет объединения базовых сервисов SaaS, PaaS и IaaS в единые компонуемые предложения. Обычно ICP включают в себя отраслевую структуру данных, библиотеку бизнес-функций, инструменты компоновки и прочие платформные инновации. Они специфичны для конкретной отрасли и в дальнейшем могут быть относительно легко адаптированы к потребностям организации.

В целом же облачные технологии из революционных превратятся в необходимые для поддержания конкурентоспособности бизнеса. В Gartner выделяют пять ступеней развития роли облачных технологий в работе компаний: от «переворота в технологии» через «расширение возможностей», «стимулирование инноваций» и «переворота в бизнесе» к «необходимости для бизнеса». Большинство компаний сейчас находится на одной из двух первых ступеней, но к 2028 году они перейдут на ступени с третьей по пятую, считают аналитики. К этому времени более половины компаний будут использовать облачные платформы для ускорения бизнес-проектов. На первой ступени компании используют трансформационный потенциал облачных технологий для перестройки традиционных технологий, ориентированных на ЦОДы. На следующей ступени облако служит инструментом расширения возможностей: реализации эластичности, быстрой непрерывной интеграции и облачной доставки (CI/CD), «бессерверных» вычислений и интерфейсов с ИИ. Начиная со ступени стимулирования инноваций облако уже становится фундаментальным компонентом бизнес-модели, позволяя обеспечивать взаимосвязи, масштабирование, агрегирование и анализ. Экосистема облачных провайдеров позволяет реализовать инновационные продукты и услуги — например, быструю разработку вакцин с помощью машинного обучения в облаке. К 2028 году большинство компаний станут полностью цифровыми, способными определять условия бизнеса и рынка и реагировать на них.

6. Деньги доверят холодильникам

В Gartner заявляют о приближении эры клиентов-роботов (они используют термин custobot) — электронных экономических субъектов, способных автономно вести переговоры и приобретать нужные хозяину товары и услуги на максимально выгодных условиях. Согласно прогнозам аналитиков, к 2028 году во всем мире будет существовать 15 млрд таких подключенных роботов, которые будут вести себя в цифровых каналах продаж как обычные живые клиенты. К 2030 году они будут генерировать объем покупок на триллионы долларов, а сама эта тенденция станет еще более значимой для рынка ретейла, чем появление в свое время электронной коммерции.

Как минимум, новых цифровых покупателей необходимо «достойно встретить». Эксперты советуют компаниям-продавцам делать информацию о продуктах и услугах легкодоступной для ИИ-клиентов. Важно разрабатывать архитектуру источников данных и платформы API, необходимые для обслуживания клиентов-роботов. Созданные для людей цифровые витрины магазина для этого, скорее всего, не подойдут. Кроме того, будет правильным создать рабочую группу по изучению потребностей клиентов-машин, привлекая старших представителей бизнес-подразделений: отделов стратегии, ИТ, разработки продуктов, продаж, маркетинга, логистики и сервиса. Наконец, полезно рассмотреть несколько сценариев, исследуя рыночные возможности (например, продукты с поддержкой интернета вещей), которые могут возникнуть во взаимодействии с покупателями уже сейчас.

Программа-максимум для ретейлеров может заключаться в разработке собственных роботов-покупателей и предложении их использования покупателям-людям. Впервые в истории человечества компании смогут сами создавать для себя клиентов.

7. Новый аргумент в пользу Data Governance

Энтузиазм относительно перспектив использования ИИ должен быть обоснован способностью обеспечить адекватное управление данными. Руководители, принимающие решения в этой области, все острее ощущают необходимость внедрения единой стратегии управления данными.

Исследование, проведенное IDC, показало, что использование ИИ требует придания наивысшего приоритета проектам в области управления данными — 92% ИТ-руководителей утверждают, что надежные данные необходимы им больше, чем когда-либо прежде. Предпосылки для успешного использования ИИ прежде всего включают точные, полные и унифицированные данные и лишь затем следуют меры по обеспечению безопасности и этичному использованию ИИ.

Руководители по аналитике и ИТ в целом уверены в зрелости процессов управления данными и качестве своих данных, однако следует учитывать не только точность данных, но и их актуальность. Например, отделу продаж нужны данные практически в режиме реального времени, а если данные датированы одними-двумя сутками, то часто они уже не имеют ценности, даже если верны. И здесь возможны сюрпризы. Например, 41% опрошенных в ходе того же исследования бизнес-руководителей утверждают, что стратегия управления данными в их организации практически не соответствует бизнес-целям. Более 60% ИТ-руководителей признали, что они практически ничего не знают об использовании данных бизнес-командами или скорости получения аналитической информации. Еще больше не отслеживают монетизацию данных, что затрудняет эффективную количественную оценку рентабельности инвестиций.

Выстраивание процессов управления данными и культуры работы с ними — ключ к эффективному использованию данных. Управление данными — это механизм, определяющий, кто в организации имеет полномочия и контроль над активами данных и как эти активы могут использоваться. Он включает набор правил или политик, с помощью которых информация собирается, управляется, хранится, измеряется и передается. Пока организации не разберутся в этих фундаментальных аспектах, стремление извлечь выгоду из перспектив генеративного ИИ может повлечь за собой большую вероятность реализации рисков и более глубокие разногласия в восприятии готовности ИТ к эффективному использованию данных.

Николай Смирнов (nsmirnov@osp.ru) — независимый автор (Москва).