Исследования указывают на разрыв между амбициями в области искусственного интеллекта и реальной ситуацией на практике, но хорошая новость заключается в том, что специалисты могут его преодолеть, сосредоточившись на тщательных исследованиях и убедительных сценариях использования в производстве, сообщает портал ZDNet.

Согласно отчету глобальной контентной и технологической компании Thomson Reuters «2026 Future of Professionals Report», до 91% сотрудников заявляют, что их организации не в полной мере используют потенциал ИИ.

Исследование, основанное на глобальном опросе 1800 специалистов из различных секторов, показывает растущий разрыв между амбициями в области ИИ и реальностью, что становится все более серьезной проблемой, отмечает Кирсти Рот, операционный директор Thomson Reuters.

Полтора года назад сотрудники с энтузиазмом экспериментировали с ИИ, а их руководители с готовностью поддерживали эти исследования. Сегодня ситуация изменилась. Специалисты тратят токены на использование ИИ, а их руководители обеспокоены ростом расходов на ИТ. Учитывая, что исследования MIT показывают, что 95% проектов в области ИИ не приносят пользы, неудивительно, что компании начинают сомневаться.

ИИ крайне фрагментирован и раздроблен

«Люди начинают понимать, что эти технологии стоят больших денег, и они пока не обязательно видят от них пользу, — говорит Рот. — И поэтому разговор сводится к классическому вопросу управления изменениями: „Хорошо, у нас есть все эти технологии и все эти инструменты, но как мы можем реально изменить наши процессы и способы работы, чтобы быть более эффективными?“».

Новые развивающиеся технологии, от агентных моделей ИИ до инструментов глубокого исследования, будут продолжать проникать в бизнес. Как считает генеральный директор Boomi Стив Лукас, общее положение дел в области ИИ крайне фрагментировано и раздроблено: «Сейчас профессионалы знакомятся со множеством терминов — передовые модели, частные модели, доменные модели, модели с открытыми весами, агентные структуры, агентные механизмы и агентные циклы — которые не существовали еще несколько месяцев назад, не говоря уже о нескольких годах».

Рот, опираясь на исследование своей фирмы и личный опыт, предлагает компаниям и их специалистам, получающим выгоду от ИИ, сосредоточиться на двух областях: тщательных исследованиях и надежных сценариях использования в производстве.

Поддержка тщательных исследований

Профессионалы, принявшие участие в опросе, четко понимают, что должны делать их инструменты ИИ: защищать конфиденциальные данные (96%), обосновывать результаты авторитетным контентом (94%) и предоставлять объяснимые и обоснованные рассуждения (90%). Однако двое из пяти специалистов (41%), использующих ИИ в своей работе, отмечают, что у них нет доступа к высококачественным инструментам.

Согласно исследованию, даже при наличии ИИ-стратегии ее реализация часто отстает. Чуть более трети (35%) специалистов в компаниях, имеющих четко определенную ИИ-стратегию, говорят, что этот подход не проявляется в их повседневной работе.

По словам Рот, одно из объяснений — это то, что она называет «инструментальным взрывом» («tool blast»), когда организации навязывают сотрудникам широкий спектр ИИ-сервисов без четкого понимания бизнес-результатов. «Я слышала, как люди говорят: „Мне дали все это. Но что я должен с этим делать?“ Слишком многие компании не понимают, какие инструменты должны использовать сотрудники. Я думаю, что в этом случае очень трудно увидеть рост, за исключением того, что ваши затраты на ПО значительно возрастут», — отмечает она.

Согласно прогнозу Gartner, 40% предприятий к 2027 г. сократят использование или выведут из эксплуатации автономных агентов ИИ из-за опасений по поводу их ценности.

Рот говорит, что вдумчивые бизнес-руководители ищут действенные решения на основе ИИ для сложных задач, предоставляя специалистам возможность изучать новые технологии, не принимая на себя слишком большого риска. Это то, что она делает в Thomson Reuters, где, по ее словам, придерживаются непредвзятого подхода к генеративному ИИ. «Если у вас появляется классный инструмент, и вы работаете в отделах маркетинга, продаж или программирования, и хотите его попробовать, мы позволим вам это сделать», — поясняет она.

Рот отмечает, что вместо того, чтобы ориентироваться на целевые показатели затрат, компания поощряет людей тестировать инструменты ИИ и искать лучшие способы работы. «Мы говорим людям: „Вот инструменты. Переосмыслите, что вы можете сделать“, — рассказывает она. — Конечно, некоторые показывают себя лучше, чем другие, а некоторым требуется больше подсказок и помощи. Но мы поощряем людей думать о том, что эти инструменты могут сделать в современном мире. И этот подход, похоже, хорошо работает».

Важным элементом этой стратегии, по мнению Рот, является четкое определение того, какие инструменты приносят пользу, а какие нет, и в последнем случае — прекращение исследований. «На начальном этапе мы пробовали всё подряд в течение примерно шести недель. Можно было получить лицензию практически на всё, что угодно, дать возможность своей команде поэкспериментировать с этим, в зависимости от того, в какой сфере вы работаете, — говорит она. — Мы тестировали результаты, и если они были хорошими, мы внедряли это в других командах. А если результаты были плохими, мы прекращали это и двигались дальше. Поэтому я думаю, что стратегия доступа и экспериментирования на раннем этапе действительно важна».

Определение надежных сценариев использования в производстве

По словам Рот, компании, опережающие конкурентов в области генеративного и агентного ИИ, — это те, кто превращает исследования в сервисы производственного уровня, в то время как отстающие этого не делают.

«Успешные фирмы сейчас начинают говорить: „Хорошо, мы выбрали этот инструмент, и мы будем его использовать, и поэтому мы изменим наши бизнес-процессы, чтобы работать по-новому“, и тогда вы начинаете видеть улучшения и экономию», — говорит она, делая важное уточнение: «Однако по-прежнему кажется, что большинство компаний находятся на начальной стадии. Думаю, те, кто преуспевает, очень точно определяют свои сценарии использования».

В Thomson Reuters конкретные сценарии использования сосредоточены на пяти ключевых областях: разработка ПО, поддержка и обеспечение успеха клиентов, маркетинг, редакционная и контентная деятельность, а также основные технологические операции.

«Конечно, мы хотели бы улучшить работу каждого, и мы сделаем все возможное, — говорит Рот. — Но это пять основных областей, где мы видим наибольший прогресс, и им уделяется наибольшее внимание». Инструменты ИИ для этих областей отыскиваются, тестируются и внедряются, а затем измеряется их эффективность. Сегодня 87% сотрудников Thomson Reuters активно используют инструменты ИИ в своей повседневной работе.

Итак, как выглядит успешное внедрение генеративного и агентного ИИ в масштабах всей организации, и как это изменило повседневную практику сотрудников?

Рот приводит в пример службы поддержки клиентов и продаж, где сотрудники могут использовать внутреннюю платформу ИИ компании, известную как Open Arena, и передовую модель Claude.

Вместо того чтобы тратить часы на сбор информации от торговых представителей и из платформы Salesforce, сотрудники могут использовать утвержденные сервисы ИИ для получения ответов на запросы за считанные секунды. «В этом новом мире вы можете написать запрос в Claude, чтобы получить эту информацию; он может составить вам сводку, понять, каковы ключевые возможности, где могут быть какие-либо риски для данного клиента, или обращался ли он недавно в службу поддержки и был чем-то недоволен, и вы можете гораздо быстрее хорошо подготовится к встрече», — рассказывает она.

Сотрудники Thomson Reuters также используют ИИ для исследования рынка, составления документов и отслеживания прибыльности продуктов и услуг.

Главное, что усвоила Рот при внедрении ИИ в производство, накопив за последние несколько лет немалый опыт внедрения ИИ в операционную реальность глобального коллектива из 27 тыс. человек, — это то, что бизнес-руководители должны усердно работать над преодолением страхов профессионалов.

«Люди не любят перемен. Ключевым моментом на раннем этапе было разъяснение сути ИИ, а затем оставалось лишь дать людям возможность поэкспериментировать и, надеюсь, перестать бояться новых технологий, — говорит она. — Сейчас мы достигли гораздо более зрелого уровня, и, учитывая то, что нам удалось внедрить, я думаю, что направление развития и последовательность действий одинаково важны».