Сегодня фраза «мы внедрили ИИ» уже никого не удивляет. Кто-то автоматизирует обработку заявок, другие запускают чат-ботов, третьи анализируют данные с помощью ChatGPT. Искусственный интеллект стал модным, обязательным, но далеко не всегда необходимым инструментом. Мы выступаем за правильное применение ИИ — только там, где он действительно нужен. И бывают ситуации, когда технологии могут нарушить отлаженные бизнес-процессы.
Искусственный интеллект способен на многое: он ускоряет принятие решений, анализирует большие объемы данных, снижает количество ошибок и автоматизирует рутину. Для некоторых отраслей это уже не преимущество, а необходимость. Без ИИ сложно конкурировать и удерживать клиентов, особенно в сферах с высокой скоростью изменений и большим количеством рутинных операций.
Теория выглядит идеально, но на практике всё не так однозначно. Рассказываем, почему ИИ — это не всегда про эффективность. И почему это нормально.
Ключевые проблемы внедрения ИИ
1. Технические ограничения и проблемы интеграции
- Интеграция с существующими системами: компании часто не готовы к внедрению ИИ в свою ИТ-инфраструктуру.
- Проблемы с данными: низкий уровень оцифрованности, недостаточное количество или качество данных.
2. Человеческий фактор
- Отсутствие культуры использования ИИ: сотрудники не умеют работать с алгоритмами.
- Сопротивление изменениям: недоверие к недетерминированным решениям.
- ИИ ради ИИ: технология внедряется «для галочки», а не для решения реальных задач.
3. Безопасность
- Риски утечек конфиденциальных данных.
- Недостаточная прозрачность принятия решений алгоритмами.
4. Финансовые и операционные риски
- Высокие затраты на инфраструктуру и низкая рентабельность инвестиций (ROI).
Когда ИИ принесёт больше вреда, чем пользы?
1. Нехватка чётких структурированных данных
Внедрение искусственного интеллекта требует тщательной подготовки данных. Если данные:
- разбросаны по разным источникам;
- содержат ошибки и пропуски;
- не имеют чёткой разметки.
ИИ будет делать неверные выводы, иногда — с катастрофическими последствиями.
Реальные кейсы:
1. Amazon и алгоритм найма (2018)
Компания обучила ИИ-систему на резюме сотрудников за 10 лет.
❌ Проблема: большинство сотрудников были мужчинами — данные оказались необъективными.
👉 Результат: система дискриминировала женщин, занижая рейтинг резюме с упоминаниями «женщина» или «женский».
📌 Вывод: «грязные» данные усилили дискриминацию.
2. Диагностика COVID-19 по КТ (2020)
Стартапы обучали ИИ на снимках из разных больниц.
❌ Проблема: данные не были нормализованы (разные аппараты, протоколы, неполные данные).
👉 Результат: алгоритм научился распознавать не болезнь, а «стиль снимков» конкретной клиники.
📌 Опасность: ложные диагнозы и неверное лечение.
3. Кредитные скоринговые модели
Банк обучил модель на транзакциях клиентов, но:
- данные не были размечены,
- были пропуски и ошибки.
👉 Результат: модель занижала рейтинги клиентов с неполными данными.
📌 Следствие: банк терял прибыль из-за невыданных кредитов.
2. Перекос внимания с людей на технологии
В погоне за инновациями компании забывают о людях, которые должны использовать ИИ. По данным McKinsey, 81% успешных цифровых трансформаций зависят не от сложности алгоритмов, а от грамотной работы с персоналом.
Реальные кейсы:
1. Amazon — манипуляции сотрудников складов
Сотрудники намеренно неправильно маркировали товары или отключали ИИ-трекеры, чтобы избежать давления системы.
Источник: The Verge
2. Uber — водители обманывали алгоритмы
Водители использовали «виртуальные GPS-спуфинги», чтобы обмануть систему назначения заказов.
Источник: Vice
3. Этические и правовые риски
ИИ может наследовать предвзятость, нарушать конфиденциальность и приводить к несправедливым решениям. Без этической стратегии возможны репутационные потери и судебные иски.
Реальные кейсы:
1. Microsoft Tay (2016)
Корпорация запустила в Twitter чат-бота Tay, который должен был учиться общению у пользователей.
За 24 часа бот стал публиковать расистские и провокационные сообщения.
Причины:
- отсутствие фильтров и ограничений,
- обучение в реальном времени без защиты от манипуляций,
- недостаточное тестирование.
Последствия:
- репутационный кризис для Microsoft,
- проект закрыт, опубликованы извинения.
Примеры неудачных внедрений ИИ
1. McDonald’s и IBM
Тестировали ИИ для приёма заказов в drive-through. Отказались из-за частых ошибок распознавания речи.
2. UK Post Office
Система бухгалтерского учета Horizon показывала ошибки в финансах, что привело к ложным обвинениям сотрудников, банкротствам и судебным процессам. Это пример фатальной ошибки программного обеспечения и слепого доверия алгоритму.
Выводы
Внедрение искусственного интеллекта приносит реальную пользу в ситуациях, требующих масштабной обработки данных, повторяющихся операций и высокой скорости принятия решений, но только при условии готовности команды и инфраструктуры.
Следует избегать использования ИИ исключительно в погоне за трендами — такой подход приводит к дорогостоящим экспериментам, подрывает доверие сотрудников и создает репутационные риски. Успешная реализация ИИ-проектов возможна лишь при сочетании трех ключевых элементов: технической готовности, наличия качественных данных и учета человеческого фактора.
Крайне важно избегать распространенных ошибок: внедрения без четких целей, игнорирования потенциальных рисков и пренебрежения этическими аспектами использования технологии.
Мы практикуем осмысленный подход к внедрению искусственного интеллекта. Считаем, что честный отказ от технологии является важной частью стратегии, когда ИИ не принесет желаемого результата. Взвешенный подход обеспечивает эффективность и безопасность бизнеса наших клиентов.
В следующих статьях мы обязательно рассмотрим удачные примеры внедрения ИИ, расскажем о том, как же "подружиться" с технологией.
Автор: Всеволод Мороцкий, Управляющий партнер и Директор по развитию международного бизнеса Sibedge,
