В Москве проходит форум «Цифровые решения» — крупнейшая российская площадка, посвященная цифровой трансформации. Форум проводится Минцифры при поддержке правительства и объединяет представителей государства, бизнеса и ИТ-отрасли. В центре повестки — развитие цифровой экономики, реализация нацпроекта «Экономика данных» и внедрение новых технологий в разные отрасли.
Одной из тем форума в этом году стало применение искусственного интеллекта в бизнес-процессах. Директор департамента по искусственному интеллекту и большим данным МегаФона Виталий Щербаков рассказал, почему требование стопроцентной точности от корпоративных ИИ-агентов не всегда оправданно. По его словам, ручные процессы сами могут содержать значительную долю ошибок, поэтому первым этапом автоматизации должен стать аудит текущих показателей.
«Часто возникает ситуация, когда к автоматизации предъявляют требование стопроцентной точности, хотя существующий ручной процесс, выполняемый сотрудниками, уже содержит значительный процент сбоев. В таком случае целью внедрения агента становится не достижение идеала, а обеспечение результата, который не уступает текущим показателям человеческого исполнения», — отметил Щербаков на сессии в рамках форума «Цифровые решения», проходящего в Москве.
При этом допустимый уровень ошибок зависит от их последствий. Если сбой легко исправить, и он не несёт серьёзных потерь, то процесс можно автоматизировать, утверждает Щербаков. При этом в сценариях с высокой ценой ошибки, например при массовых начислениях клиентам, необходим жесткий контроль человеком, добавил Щербаков.
Эксперт объяснил, какие элементы корпоративного ИИ должны быть едиными для всей компании.
В Москве проходит форум «Цифровые решения», где представители бизнеса и государства обсуждают развитие и внедрение цифровых технологий. На одной из сессий участники затронули вопрос того, какие элементы корпоративного ИИ должны быть едиными для всей компании.
Безопасность, правила работы с данными и общая инфраструктура корпоративного ИИ должны централизованно управляться на уровне всей компании, тогда как сотрудникам и подразделениям можно оставить свободу в создании локальных агентов и прикладных сценариев, считает директор департамента по искусственному интеллекту и большим данным МегаФона Виталий Щербаков.
«Неизменным фундаментом для всей организации должны стать единые стандарты безопасности, правила работы с данными и документами, а также центр компетенций, аккумулирующий лучшие практики. Инфраструктурный слой, включающий базовые модели, вычислительные ресурсы и инструменты доступа к данным, также должен быть общим», — заявил Щербаков на сессии в рамках форума «Цифровые решения». По его словам, всё, что дорого и нецелесообразно воспроизводить много раз, «логично централизовать».
В МегаФоне призвали проверять ИИ-агентов перед внедрением на уровне всей компании
Эксперт Щербаков: локальные ИИ-решения сотрудников должны проходить проверку перед масштабированием.
В Москве проходит форум «Цифровые решения», одной из тем которого стало внедрение ИИ-инструментов в корпоративные процессы. На форуме также обсудили, как компании могут сочетать инициативу отдельных сотрудников с централизованным контролем ИИ-решений.
Сотрудники могут самостоятельно создавать ИИ-агентов и навыки для локальных задач, однако перед распространением таких решений на всю компанию необходима централизованная проверка, заявил директор департамента по искусственному интеллекту и большим данным МегаФона Виталий Щербаков.
«Сотрудник вправе самостоятельно разрабатывать и использовать агентов или навыки для решения локальных задач. Однако механизм распространения таких решений на всю компанию требует строгой централизованной валидации», —отметил Щербаков на форуме «Цифровые решения» в Москве.
Он добавил, что такой подход аналогичен практике внедрения бизнес-аналитики. По словам Щербакова, сотрудник может создавать показатели и отчёты для себя, однако перед их публикацией для всей компании методология расчёта обязательно должна пройти аудит. Аналогичный механизм необходим и для корпоративных ИИ-решений, подчеркнул он.
