Прогресс по понятиям

Для традиционного, не связанного с высокими технологиями бизнеса ИИ еще в диковинку настолько, что этим понятием порой именуют совершенно разные явления. Поэтому, начиная разговор на эту тему, стоит заранее определить «круг подозреваемых». Так и сделали организаторы московской конференции, обозначив искусственный интеллект как системы, «имитирующие человеческое поведение и способные благодаря анализу информации самообучаться, выявлять причины и корректировать действия».

Пожалуй, весьма точное определение. Ключевое слово в нем – самообучаемость. Именно эта способность ИИ является наиболее привлекательной, поскольку при правильном подходе позволяет сэкономить немало рублей и человеко-часов. Так, по словам руководителя направления бизнес-приложений «ТВЭЛ» Дениса Калашникова, с помощью новой технологии компания рассчитывает сократить трудозатраты на закупочные процедуры в 16 раз, и это без учета экономии ресурсов смежных отделов. А старший менеджер продукта группы искусственного интеллекта МТС Андрей Безымянников отмечает, что применение ИИ снизило затраты на работу с клиентами как минимум вчетверо: минус 50 млн рублей на 1 млн пользовательских запросов.

Тем не менее к внедрению алгоритмов большинство предпринимателей подходят с большой осторожностью, если не сказать с опаской. По приведенной статистике (исследование IDC «Рынок искусственного интеллекта в России 2019»), лишь около трети крупных российских компаний задействуют ИИ или имеют пилотные проекты по этому направлению. Для малого и среднего бизнеса этот показатель еще ниже.

Более того, когда речь заходит о фактическом применении технологии, зачастую всё сводится к банальной автоматизации в сфере документооборота или производства. Оснований для того, чтобы назвать ее «умной» (что обосновало бы использование термина «ИИ»), откровенно говоря, не хватает: компании не готовы продемонстрировать ни примеры самообучаемости систем, ни корректировки действий без участия человека.

Без этих составляющих мы имеем традиционные машинные алгоритмы, продвинутые по сравнению с теми, что использовались 10 лет назад, но принципиально ничем от них не отличающиеся. В качестве примера можно привести систему RPA («Роботизация бизнес-процессов») от «Центра корпоративных решений». Это сравнительно новая разработка, позволяющая автоматизировать действия пользователей в графическом интерфейсе, без необходимости привлечения IT-специалистов. Но она не является самообучаемой, требует жесткой настройки и контроля со стороны человека, хотя и позволяет сократить трудозатраты на цикличные действия, которые ранее приходилось выполнять штатным сотрудникам.

Подобные решения позволяют повысить эффективность бизнес-процессов на 25% и даже на 35%, но в корне изменить правила игры, чего ожидаешь от действительно новой технологии, они не в состоянии. Что же мешает корпорациям активно внедрять «настоящий» ИИ, если он считается таким перспективным?

Доверяй, но проверяй

По словам гендиректора «ABBYY Россия» Дмитрия Шушкина, главным барьером является непрозрачность работы алгоритмов. Это побочный эффект самообучаемости: если ИИ самостоятельно корректирует свое поведение, далеко не всегда его можно отследить, распознать логику «цифрового сотрудника». Конечно, IT-служба компании фиксирует каждое изменение в работе программы. Но таких изменений слишком много, и ошибка может быть выявлена поздно.

При работе с клиентами, как в случае с МТС, это неприятно, но некритично. А вот когда речь заходит о заключении многомиллионных контрактов или о сфере казначейства, важна каждая запятая. Нужен огромный кредит доверия со стороны руководства компании, чтобы оставить на откуп искусственному интеллекту формирование документации без последующей перепроверки человеком. По мнению главного эксперта департамента ИТ «ТВЭЛ» Олега Литвина, абсолютное доверие на текущем уровне развития ИИ невозможно, это перспективная цель. Сегодня приблизительная корректность работы ИИ в бизнес-среде составляет около 80%. Это хороший результат, но даже 99,9% будет недостаточно. Хотя и этого показателя едва ли удастся добиться.

Кроме того, если даже удастся смириться с финансовыми потерями, встает вопрос ответственности. Сколько ни называй ИИ «цифровым сотрудником», способным самообучаться, это по-прежнему набор алгоритмов. Тогда с кого спрашивать за ошибки? Литвин предлагает два варианта: с текущего владельца этих алгоритмов либо с разработчика. Проблема в том, что разбирательство по каждому даже небольшому вопросу грозит растянуться на долгое время. Пока отследишь развитие «цифрового сотрудника» с момента запуска до момента ошибки, пока найдешь причину, пока придумаешь, как ее исправить…

А все это время алгоритм, очевидно, не сможет продолжать работу, ведь вероятность новой ошибки не исключена. Значит, его работу должны выполнять живые коллеги. Но если идея ИИ заключается в том, чтобы снять нагрузку с персонала, то его задачами будет попросту некому заниматься. Либо придется отрывать сотрудников от текущих задач, что негативно скажется на работе компании. В итоге вместо экономии сплошные убытки.

Всех не автоматизируете

И все-таки крупный бизнес смотрит на искусственный интеллект с любопытством и оптимизмом. Его возможности еще предстоит изучить, но главный вывод, к которому удалось прийти на сегодняшний день, уже сформулирован: «цифровой сотрудник» не должен вытеснить живого – им стоит работать сообща.

По словам начальника управления ИТ «НПО Энергомаш» Марии Чикуровой, ИИ в принципе не может заменить грамотного специалиста, но существенно облегчит ему жизнь. Корпорация планирует внедрить в 2020 году поисковый ИИ, который будет не только находить нужные данные среди миллионов документов, но также анализировать их, обогащая семантической информацией. Проще говоря, искать по смыслу, а не только по ключевым словам.

Андрей Безымянников, в свою очередь, рассказывает об опыте МТС. Если искусственный интеллект может самостоятельно решать определенный круг задач, персонал переключается на более серьезные вопросы. Затем ИИ обучается решать и их, тогда сотрудники также переходят на ступеньку вверх. В итоге сокращается время решения каждой задачи.

В общем, не нужно переоценивать возможности «умных» программ. Автоматизировать «всё, что движется», не получится, участие человека в принятии ключевых для компании решений неизбежно. А значит, описанная футурологами перспектива массовой безработицы нам пока не грозит. Предстоит определить границы доверия к ИИ, уточнить юридический статус, научиться максимально эффективно его использовать, а это задача не на один год.