Внедряете агентный ИИ? Развивайте беглость ИИ, перепроектируйте рабочие процессы, не пренебрегайте контролем

Рабочая экосистема, какой мы ее знаем, скоро изменится, и агенты — « следующий рубеж генеративного ИИ » — будут дополнять человеческое принятие решений навсегда. В начале года глобальный опрос BCG AI Radar показал, что две трети компаний уже изучают агентов ИИ.

Мы приближаемся к новой норме, где системы ИИ могут обрабатывать наши подсказки на естественном языке и автономно принимать решения, как ответственный сотрудник. У них есть потенциал предоставлять решения для очень сложных вариантов использования в различных отраслях и бизнес-областях, беря на себя трудоемкие задачи или качественный и количественный анализ. Но не поддавайтесь антиутопическим мыслителям, люди и машины могут иметь симбиотические отношения .

Агентный ИИ может выступать в качестве компетентного виртуального помощника, просеивая данные, работая на разных платформах, изучая процессы и создавая в реальном времени идеи или прогнозы. Но, подобно приему новых сотрудников, агенты ИИ требуют значительного тестирования, обучения и руководства, прежде чем они смогут эффективно работать. Таким образом, люди будут выступать в качестве хранителей, возможно, занимая более надзорную роль. Например, мы должны обеспечить соблюдение центральной структуры управления, поддерживать этические и охранные стандарты, способствовать упреждающему реагированию на риски и согласовывать решения с более широкими стратегическими целями компании.

Системы ИИ склонны к ошибкам и неправильному использованию, что оправдывает необходимость механизмов контроля «человек в контуре». Эта человеческая ответственность за агентские системы необходима для баланса между автономией и снижением рисков. Итак, как организации могут решить, как использовать эти механизмы и какие совместные фреймворки внедрить? Как основатель компании по цифровой трансформации и разработке продуктов на базе ИИ, помогающей компаниям внедрять инновации, автоматизировать и масштабировать, вот краткое руководство.

Повышение квалификации в области ИИ по-прежнему в значительной степени недооценено во всех организациях. Знаете ли вы, что менее трети компаний обучили хотя бы четверть своих сотрудников использованию ИИ? Как руководители ожидают, что сотрудники будут чувствовать себя уполномоченными использовать ИИ, если образование не представлено в качестве приоритета?

Поддержание гибкой и знающей рабочей силы имеет решающее значение, способствуя формированию культуры, которая принимает технологические изменения. В этом смысле командное сотрудничество может принимать форму регулярного обучения агентному ИИ, подчеркивая его сильные и слабые стороны и фокусируясь на успешном сотрудничестве человека и ИИ. Для более устоявшихся компаний курсы обучения на основе ролей могли бы успешно показать сотрудникам в разных должностях и ролях, как правильно использовать генеративный ИИ .

Руководители должны убедиться, что механизм обратной связи действует для оптимизации этого взаимодействия человека и искусственного интеллекта. Активное участие сотрудников в выявлении и устранении ошибок может сформировать у них признательность за развивающиеся технологии, а также понимание важности непрерывного обучения.

Свободное владение ИИ также достигается за счет сотрудничества между отделами и специалистами; например, между инженерами, специалистами по ИИ и разработчиками. Они должны делиться знаниями и проблемами, чтобы эффективно интегрировать агентный ИИ в рабочие процессы. Чтобы ваши сотрудники чувствовали себя увереннее, должно произойти изменение мышления: нам не нужно конкурировать с ИИ, мы (и наши когнитивные способности) развиваемся вместе с ним.

Согласно недавнему опросу McKinsey , перепроектирование рабочих процессов при внедрении генеративного ИИ оказало самое значительное влияние на прибыль до вычета процентов и налогов (EBIT) в организациях всех размеров. Другими словами: истинная ценность ИИ проявляется, когда компании перестраивают свой подход к работе.

Например, руководители, чьи компании успешно создали значительную ценность из проектов ИИ, часто используют довольно целенаправленный подход. Вице-президенты по продуктам или инжинирингу обычно концентрируются на ограниченном количестве ключевых инициатив ИИ в любой момент времени, а не распыляют ресурсы. Стратегия подразумевает приверженность повышению квалификации, а также полную перестройку основных бизнес-процессов и агрессивное масштабирование, пристально следя за финансовыми и операционными показателями.

Хотя машины нельзя оставлять полностью без присмотра, а люди не могут контролировать обработку данных в режиме реального времени, постоянное сотрудничество человека и ИИ может не быть ответом на все вопросы при перепроектировании рабочих процессов. Например, исследователи из Центра коллективного интеллекта Массачусетского технологического института обнаружили, что иногда наиболее эффективна комбинация; а иногда только люди — или только ИИ — сами по себе . Соавторы обнаружили четкое разделение труда: люди преуспевают в подзадачах, требующих «контекстного понимания и эмоционального интеллекта», тогда как системы ИИ процветают, когда подзадачи «повторяющиеся, объемные или управляемые данными».

Хотя ИИ-ген не окажет существенного влияния на численность рабочей силы организаций в краткосрочной перспективе, нам все равно следует ожидать эволюции названий ролей и обязанностей. Например, от операций по обслуживанию и разработки продуктов до должностей по этике ИИ и валидации моделей ИИ.

Для успешного осуществления этого сдвига первостепенное значение имеет поддержка на уровне руководства. Старшим руководителям нужна четко определенная общеорганизационная стратегия, включая специальную команду для внедрения ИИ-поколения. Мы увидели, что когда старшие руководители делегируют интеграцию ИИ исключительно ИТ-отделам или командам по цифровым технологиям, бизнес-контекст может быть проигнорирован. Поэтому руководители бизнеса должны быть более активно вовлечены; например, они могут занимать такие роли, как надзор за управлением ИИ, чтобы гарантировать этическое и стратегическое соответствие.

При подборе персонала руководители компаний должны искать кандидатов, которые: 1) имеют опыт тестирования на смещение модели для обеспечения точности и выявления проблем на ранних этапах разработки ИИ; и 2) имеют опыт межведомственного сотрудничества для обеспечения того, чтобы решения ИИ отвечали всем потребностям команды. Если вы старший вице-президент или технический директор и не знаете, с чего начать, вам может понадобиться стратегический партнер для получения доступа к качественным талантам. Это основные условия для создания корпоративных технологических продуктов на базе ИИ для снижения рисков внедрения ИИ.

Заглядывая вперед, успешные организации будут определяться их способностью представить видение рабочего места, где люди и ИИ творят вместе. Лидеры должны отдавать приоритет созданию совместных фреймворков, которые используют сильные стороны ИИ, одновременно расширяя возможности человеческого творчества и суждений.

Имран Афтаб — соучредитель и генеральный директор 10Pearls .