Знаете ли вы, что более 80% руководителей компаний не могут точно измерить пользу от внедрения генеративного ИИ? Забавно, правда?
Можно было бы подумать, что всё дело в технической сложности или недостатке данных. Но нет! Оказывается, главная проблема кроется совсем в другом – в том, как мы думаем об искусственном интеллекте.
Представьте себе такую ситуацию: вы просите двух художников нарисовать закат. Оба рисунка получились прекрасными, но совершенно разными. Какой из них "правильный"? А теперь представьте, что вместо двух художников у вас тысяча нейросетей, и каждая создает свой вариант. И все они... правильные! Как в такой ситуации понять, какой результат лучше?
Традиционный ИИ vs Генеративный ИИ: в чём разница?
Кстати, а вы знали, что есть принципиальная разница между обычным ИИ и генеративным? Давайте разберем на простом примере:
- Традиционный ИИ – это как паспортный контроль в аэропорту. Когда система сканирует ваше лицо, правильный ответ может быть только один – это вы или не вы.
- Генеративный ИИ – это как художник-импровизатор. Вы просите его нарисовать кота, и каждый раз получаете разного, но одинаково "правильного" кота.
И как же измерить эффективность?
И вот тут начинается самое интересное! Как измерить пользу от системы, которая каждый раз выдает разный, но "правильный" результат? Это как пытаться определить, какой закат красивее – вчерашний или сегодняшний.
Что делать руководителям?
- Определить "кто главный" Первым делом нужно решить, кто будет определять успех. Да, прям как в ресторане – шеф-повар решает, какое блюдо достойно подачи, а какое нет.
- Установить стандарты Вместо поиска "идеального" ответа, можно определить минимальный приемлемый уровень качества. Как с чаем – он может быть разным, но главное, чтобы не был холодным или пересоленным (да, бывает и такое..).
- Привлекать экспертов Можно использовать оценки людей-экспертов. Примерно как кинокритики оценивают фильмы – у каждого свое мнение, но в целом складывается объективная картина.
В отличие от человека-сотрудника, ИИ не может сам отвечать за свои решения. Представьте, что у вас есть супер-креативный дизайнер, который создает потрясающие работы, но каждый раз говорит: "А вы сами решите, хорошо это или плохо".
Что же делать?
Выход есть! Нужно:
- Четко определить цели (как в игре – знать, куда бежать и сколько очков набрать)
- Установить понятные критерии успеха (как в спорте – или забил гол, или нет)
- Регулярно проверять результаты (как с домашними растениями – поливать и следить за ростом)
Итак
Оказывается, главная проблема внедрения ИИ – это не технологии, а люди. Точнее, готовность руководителей взять на себя ответственность за определение ценности работы ИИ.
Сейчас компании, которые смогли четко определить критерии успеха для своего ИИ, показывают в среднем на 30% более высокую эффективность использования этих технологий. Это как разница между поездкой по навигатору и поездкой "просто покатаемся".
Так что же получается? Будущее генеративного ИИ зависит не столько от мощности компьютеров или количества данных, сколько от способности руководителей принимать сложные решения в мире, где правильных ответов может быть бесконечно много. И это, пожалуй, самый важный урок, который нам предстоит усвоить в эпоху искусственного интеллекта.