Ильяс Домнин: требовать от сотрудников внедрения ИИ можно только после создания необходимой инфраструктуры
Системное внедрение искусственного интеллекта в компаниях тормозит не отсутствие интереса сотрудников к технологии, а нехватка необходимых условий для её использования. Прежде чем требовать от команд измеримых результатов от ИИ, бизнесу необходимо обеспечить доступ к инструментам, решить вопросы безопасности и интеграции, предусмотреть бюджет и определить конкретные сценарии применения. Об этом рассказал CPO Burger King Russia Ильяс Домнин.
По его словам, высокий интерес к ИИ и давление рынка заставляют топ-менеджмент ждать быстрых результатов от новой технологии. Эти ожидания транслируются сотрудникам, от которых требуют показать конкретный эффект от внедрения. Однако во многих случаях такие требования появляются раньше, чем сама компания создаёт условия для работы с ИИ.
«Если у сотрудника нет инструментов, доступа, бюджета или понятного сценария применения, вопрос „что вы сделали?“ скорее раздражает, чем помогает. Поэтому первый вопрос руководителя должен звучать так: мы вообще создали условия, в которых сотрудник может нормально пользоваться ИИ? Только после этого имеет смысл спрашивать о цифрах»
Одним из основных препятствий он называет инфраструктуру. Большинство современных ИИ-сервисов работает во внешнем цифровом контуре, в то время как крупные компании используют собственную IT-инфраструктуру и должны учитывать требования к безопасности данных. В результате сотрудникам приходится переключаться между корпоративными системами и внешними сервисами и вручную переносить информацию. Инструмент, призванный ускорить работу, в таком случае создаёт дополнительные операции.
При этом решение инфраструктурных вопросов не должно становиться задачей самих сотрудников. Компания, по мнению Домнина, должна централизованно определить перечень разрешённых инструментов, порядок доступа к ним и способы интеграции в корпоративный контур.
«Если сотрудник сам ищет способ получить доступ, разбирается с настройками и думает, не возникнет ли вопросов у службы безопасности, то это не корпоративное внедрение, а энтузиазм отдельного человека»
Ещё одно условие системного внедрения — финансирование. Лицензии и токены становятся новой статьёй расходов, которая ранее могла отсутствовать в бюджетах подразделений. Поэтому требование использовать ИИ без выделения соответствующих средств на практике может восприниматься сотрудниками как предложение оплачивать необходимые инструменты самостоятельно.
Кроме того, корпоративные AI-сценарии не должны зависеть от оборудования конкретного специалиста. Если настроенный процесс работает только на компьютере сотрудника и останавливается после выключения ноутбука или его ухода в отпуск, говорить о промышленном использовании технологии нельзя. Такой сценарий должен функционировать постоянно и принадлежать компании, а не отдельному человеку, считает Домнин.
Даже после решения инфраструктурных вопросов внедрению могут мешать человеческие факторы. Среди основных барьеров Домнин выделяет страх, нехватку ресурса на настройку решений, «фичеризм» — применение технологии ради самой технологии — и недостаточное качество работы с ИИ.
Опасения сотрудников перед новыми инструментами при этом не всегда связаны с консерватизмом. Многие корпоративные процедуры появились как реакция на прошлые ошибки и сбои, поэтому сотрудники могут обоснованно опасаться ответственности за последствия экспериментов.
«Главный блокер глубокого проникновения ИИ — не лень и не консерватизм, а обоснованный страх людей, которые уже платили за чужие эксперименты»
Другой недооценённый фактор — время, необходимое для доведения ИИ-решения до рабочего качества. По опыту Домнина, даже при наличии понятного сценария настройка и тюнинг могут потребовать около двух недель ежедневной работы по полтора-три часа. Системе необходимо передать контекст, показать хорошие и плохие примеры, проверить результаты, скорректировать их и провести повторное тестирование.
Фактически такую работу эксперт сравнивает с обучением нового сотрудника: только вместо адаптации человека необходимо научить систему понимать задачу, контекст и стандарты качества.
При этом само наличие ИИ не означает, что его необходимо применять во всех процессах. Домнин предлагает оценивать целесообразность технологии по двум основным критериям — скорости и качеству. Если обработка большого аналитического массива вручную занимает час, а с ИИ — десять минут, использование инструмента оправданно. Если небольшую правку быстрее внести вручную, дополнительная автоматизация не имеет практического смысла.
«ИИ — это инструмент, а не панацея. Инструмент должен либо ускорять процесс, либо повышать качество. Если не делает ни того, ни другого, то зачем его применять?»
В продуктовой работе, по его словам, внедрение ИИ должно начинаться не с самой технологии, а с конкретной проблемы. На каждом этапе производственного цикла — от идеи до релиза и оценки результата — необходимо определить узкие места, а затем понять, способен ли ИИ ускорить процесс без потери качества или повысить качество без дополнительных временных затрат.
«Мы не внедряем ИИ ради самого ИИ. Мы начинаем с проблемы»
Распространение ИИ одновременно меняет требования к самим сотрудникам. Использование технологии не снимает с человека ответственность за конечный результат: созданный с помощью ИИ документ необходимо прочитать, проверить факты и убедиться в отсутствии ошибок. В противном случае проверка фактически перекладывается на руководителя.
В результате сотрудник постепенно переходит от роли исключительно исполнителя к роли постановщика и контролёра задачи. Ему необходимо дать системе контекст, сформулировать требования, определить критерии качества и проверить результат.
«Качество работы с ИИ напрямую связано с качеством постановки задачи. Если руководитель не умеет чётко ставить задачи человеку, с ИИ ему будет ещё сложнее»
По его словам, это требование распространяется не только на менеджеров. Исполнителям также приходится самостоятельно формулировать задачи для ИИ и определять ожидаемый результат. Таким образом, распространение технологии повышает значение управленческих навыков даже для специалистов без подчинённых:
