Генеративный искусственный интеллект (GenAI) настолько мощный и масштабируемый, что он делает неактуальными многие вопросы, традиционно возникающие у бизнеса при использовании технологий, пишет на портале InformationWeek Джо Аткинсон, директор по продуктам и технологиям PwC.

Большинство руководителей компаний не имеют ученой степени в области машинного обучения или ИИ. Но стать лидером в применении GenAI можно даже не имея официальных дипломов в области МО или ИИ, для этого существует множество способов. Если вы являетесь руководителем компании, желающей внедрить генеративный ИИ, то вам может показаться естественным использовать тот же подход, что и для других технологий. Но GenAI отличается от них по трем основным причинам.

  • Он может делать очень многое. В нашей компании, получившей инвестиции в размере 1 млрд. долл., GenAI трансформирует целые процессы и функции, а вскоре изменит и бизнес-модели. Мы видим, что в некоторых областях он повышает производительность аж на 40%.
  • Масштабирование происходит невероятно быстро. Часто можно развернуть одну модель GenAI с аналогичными «шаблонами» обучения в нескольких функциях и направлениях бизнеса. Это отличается от обычного ИИ, где для каждого нового сценария использования часто требуется новая модель ИИ.
  • Его не нужно создавать. GenAI обычно предполагает адаптацию уже созданных кем-то моделей. И он все чаще встраивается в крупные корпоративные приложения. Это позволяет значительно ускорить развертывание и снизить затраты.

В свете этих и других отличий GenAI многие казалось бы разумные вопросы, которые задают руководители предприятий, просто не применимы к этой технологии. Вот семь основных вопросов, которые мы слышим от руководителей, не связанных с технологиями, и почему вам, возможно, стоит пересмотреть свое отношение к внедрению GenAI в свой бизнес.

Вопрос № 1. С какого сценария лучше всего начать?

Нас часто спрашивают, с какого сценария лучше всего начать. GenAI очень масштабируем, и слишком зацикливаться на каком-то одном сценарии использования — это, как правило, упущение. Вместо этого сосредоточьтесь на том, как единый, повторяющийся «шаблон» развертывания генеративного ИИ может применяться во всей вашей цепочке создания ценности. Например, способность генеративного ИИ к глубокому поиску — извлечению полезной информации из неструктурированных данных — может принести лишь скромную пользу в рамках одной функции. Но если быстро внедрить глубокий поиск в каждом направлении бизнеса и в каждой функции, от соблюдения нормативных требований до управления персоналом, то окупаемость инвестиций может оказаться впечатляющей.

Вопрос № 2. Следует ли мне рассмотреть доказательство концепции?

Поскольку вам не нужно создавать собственную модель генеративного ИИ — они поставляются «предварительно обученными», требуя лишь адаптации и настройки, — часто нет необходимости в доказательстве концепции (PoC). Вместо этого часто можно воспользоваться готовыми возможностями моделей, произвести некоторую настройку и сразу перейти к пилотному проекту. Если же вы все же предпочитаете выполнить PoC, то часто это не занимает много времени — всего несколько недель до начала пилотного проекта.

Вопрос № 3. Сколько ролей мы сможем консолидировать?

Это неправильный подход к GenAI, и мы не видим — и не ожидаем — большого сокращения рабочих мест в связи с его появлением. Напротив, мы наблюдаем спрос на новые роли, специфичные для GenAI, и увеличение объема работы, которую могут выполнять существующие сотрудники. Например, одна технологическая компания использовала GenAI для того, чтобы помочь своей юридической службе изучить более 6 млн. контрактов на предмет возможных переплат. Такой объем надзора не имел бы финансового смысла, если бы GenAI не пришел на помощь. Работники понимают это: по данным нашего опроса «Global Workforce Hopes and Fears Survey 2023», большинство из них считают, что ИИ окажет в основном положительное влияние на их работу.

Вопрос № 4. Как я должен относиться к рискам, связанным с GenAI?

Генеративный ИИ действительно создает определенные новые риски. Однако целесообразно меньше думать об управлении рисками, а больше — о встроенном в дизайн доверии. Развертывание GenAI может начинаться с управления и обеспечения безопасности, включать в себя надзор для подтверждения результатов, а также структуру для контроля окупаемости инвестиций и поддержки надежного и этичного использования. Подход к ответственному ИИ должно охватывать стратегию (для генерального директора и совета директоров), контроль (для специалистов по рискам и соблюдению нормативных требований), ответственную практику (для специалистов по информации и информационной безопасности) и основные практики (для специалистов по изучению данных и бизнес-аналитиков).

Вопрос № 5. Придется ли мне нанимать больше специалистов по ИИ?

Эффективное и надежное использование GenAI, безусловно, зависит от специальных навыков, и вам придется нанимать или развивать свою команду технических специалистов. Но поскольку вам не нужно создавать модели с нуля, для развертывания GenAI в масштабах предприятия обычно требуется меньше специалистов, чем для обычного ИИ. Более важной задачей является повышение квалификации имеющихся специалистов в области технологий и бизнеса. Многим из них могут понадобиться новые навыки для адаптации, контроля и использования GenAI как в собственных моделях, так и в корпоративных приложениях.

Вопрос № 6. Как мне не отстать от конкурентов?

GenAI — это не новинка. Многие компании используют его уже несколько лет, но модели GenAI, пригодные для масштабного использования в бизнесе, появляются на рынке только теперь. Таким образом, ни у кого нет слишком большого преимущества. Прошлый опыт работы с обычным ИИ не всегда помогает, поскольку GenAI внедряется и используется совсем по-другому. Конкурентное преимущество будет достигнуто за счет освоения новых методов работы, позволяющих в полной мере использовать преимущества GenAI, и, что очень важно, за счет быстрой разработки новых бизнес-моделей, которые GenAI делает возможными.

Вопрос № 7. Какую общедоступную модель GenAI нам следует использовать?

Общедоступные модели GenAI могут быть мощными, но почти наверняка их не стоит использовать на предприятии. Вместо этого следует лицензировать и кастомизировать частные версии этих моделей. Частная версия позволяет обезопасить ваши данные и интеллектуальную собственность, а также лучшие идеи ваших лучших сотрудников. Кроме того, все ваши сотрудники смогут иметь в лице GenAI «второго пилота», оснащенного лучшими экспертными знаниями вашей организации. Естественно, для этого потребуется управление данными и кибербезопасность, адаптированные к потребностям Gen AI, а также «конвейеры данных» и обновленные API. Ваш бизнес также сможет воспользоваться преимуществами «невидимого» GenAI, встроенного во все ваши бизнес-приложения, включая ERP и CRM.