Многие сейчас говорят об искусственном интеллекте. Говорят с оживлением, говорят с надеждой, иногда даже с некоторым благоговением. Компании спешат внедрить новые технологии, ожидая чуда и прорыва. Но чуда, как правило, не происходит. Вместо него появляется разочарование, потраченные ресурсы и ощущение, что что-то пошло не так. Причина часто кроется не в самих технологиях, а в том, как мы пытаемся с ними работать.
- Первый ложный шаг — это игнорирование культуры компании. Каждая организация по-своему собирает информацию, обсуждает ее и принимает решения. Если внедрять умные алгоритмы в среду, где данные не уважают или не доверяют цифрам, проект обречен. Искусственный интеллект требует четкой и осмысленной работы с фактами. Без этого фундамента даже самый совершенный инструмент становится бесполезным.
- Второй момент — это качество данных. Часто бывает так: информация разбросана по разным отделам, хранится в старых файлах, заполнена с ошибками. Невозможно приготовить вкусное блюдо из испорченных продуктов. Так и здесь. Хаотичные, грязные данные на входе порождают абсолютно бессмысленные выводы на выходе. Первым делом нужно навести порядок в этом хозяйстве.
- Третья распространенная ошибка — желание автоматизировать абсолютно все. Руководителям иногда кажется, что теперь, с появлением умных систем, можно заменить людей на каждом этапе. Это большое заблуждение. Искусственный интеллект — это помощник, а не полная замена человеческому мышлению. Нужно четко определять, какие задачи делегировать машине, а какие оставить сотрудникам.
- Четвертая проблема — отсутствие взаимопонимания в команде. Над проектами часто работают отдельно технические специалисты и отдельно бизнес-менеджеры. Они говорят на разных языках. Одни обсуждают модели и алгоритмы, другие — прибыль и эффективность. Без общего языка и постоянного диалога проект теряет направление и смысл.
- Пятый ложный шаг — это внедрение технологии без дальнейшего наблюдения. Многие думают, что достаточно один раз запустить систему, и она будет работать вечно. На деле все не так. Алгоритмы нужно постоянно проверять, оценивать их эффективность, корректировать под изменяющиеся условия. Без регулярного анализа даже удачное начинание быстро устаревает.
- Шестая ошибка — применение старых методов оценки. Традиционные показатели эффективности часто не подходят для проектов с искусственным интеллектом. Нужны новые метрики, которые смогут отразить реальную ценность и влияние технологии на бизнес-процессы. Использование устаревших подходов дает искаженную картину и мешает развитию.
Что же делать для успешного внедрения? Начать стоит с честной оценки внутренней культуры. Понять, как в компании привыкли работать с информацией. Затем провести тщательный аудит данных, навести в них порядок и выстроить понятную историю. Ключевые процессы важно разбить на этапы и решить, где именно автоматизация принесет пользу, а где без человека не обойтись.
Крайне важно создавать смешанные команды. В них должны входить и технические эксперты, и представители бизнеса. Чтобы преодолеть непонимание, стоит назначать специальных посредников — брокеров знаний. Их задача — переводить идеи с языка технологий на язык бизнес-задач и обратно.
Если тема искусственного интеллекта и его «ложных шагов» вам откликается, заглядывайте в наш Telegram-канал https://t.me/eprlab — там разбираем, как ИИ реально вписывается в управление проектами, ERP и процессы, а где он остаётся просто дорогой игрушкой из презентаций.
Нельзя допускать, чтобы проект развивался сам по себе. Нужно регулярно, примерно раз в месяц, запрашивать рабочий прототип и обсуждать его с заинтересованными сторонами. Это позволяет быстро вносить корректировки и держать руку на пульсе. Также необходимо внедрять обновленный цикл оценки успеха, который учитывает специфику интеллектуальных систем.
Управленцам стоит вовлекать всех участников с самого начала, проверять реальность целей проекта и поддерживать баланс интересов. Полезно организовывать специальные площадки для обсуждения, где можно найти общее решение. Работа через понятные всем схемы и объекты помогает выстроить диалог.
Самое главное — не отпускать проект на автопилот. Искусственный интеллект требует постоянного внимания и участия. Это не волшебная таблетка, а сложный инструмент, который раскрывает свой потенциал только в умелых и заинтересованных руках. Терпение, системный подход и готовность учиться новому — вот что на самом деле ведет к результату.
Больше полезного и интересного ищите в нашем Telegram-канале. Подписывайтесь! По вопросам сотрудничества, по внедрению 1С:ERP и не только пишите по этому адресу: erp.lab@1cbit.ru
Наш сайт https://1solution.ru/