Всегда ли стоит добавлять искусственный интеллект в процесс разработки продукта? | ИИ в бизнесе №55

Искусственный интеллект часто производит ошеломляющее первое впечатление! Именно тогда мы начинаем думать об удивительных возможностях улучшения процесса проектирования и создания новых продуктов. Благодаря алгоритмам машинного обучения системы искусственного интеллекта могут анализировать огромные объемы данных, генерировать концепции и прототипы, а также оптимизировать параметры проектирования с ранее недостижимой точностью. В эпоху цифровой трансформации ИИ становится незаменимым инструментом для современных компаний, стремящихся получить конкурентное преимущество. Однако, как это всегда бывает с новыми технологиями, наряду с преимуществами они сопряжены и с рядом проблем. Ниже мы более подробно рассмотрим как положительные аспекты, так и потенциальные подводные камни интеграции искусственного интеллекта в этот процесс.

Роль искусственного интеллекта в процессе разработки продукта

Искусственный интеллект может поддерживать многие аспекты процесса проектирования и внедрения новых продуктов. Часто это хорошая идея, и ее ключевые преимущества включают в себя:

• Исследование рынка . Ускорить исследование или провести его в более широком масштабе можно, например, за счет автоматизации повторяющихся задач, таких как анализ опросов или расшифровка интервью. Это позволяет команде сосредоточиться на более творческих и сложных аспектах разработки продукта.
• Новое вдохновение – облегченный доступ к более широкому спектру идей – одно из главных преимуществ генеративного ИИ. Алгоритмы искусственного интеллекта могут искать в огромных базах данных неизвестные шаблоны и концепции, выходящие за рамки предыдущего мышления дизайнеров.
• Углубленный анализ данных – лучшее понимание потребностей целевых клиентов за счет обработки данных об их поведении, предпочтениях и мотивации покупок.

Но когда стоит подумать еще раз, прежде чем использовать сотрудничество с ИИ?

Крупным планом: скрытые проблемы внедрения ИИ

Хотя искусственный интеллект в процессе разработки продукта открывает множество новых возможностей, его внедрение не лишено проблем. Наиболее важными из них являются:

• необходимость тщательного обучения продуктовых команд и адаптации существующих рабочих процессов для интеграции с системами искусственного интеллекта. Это может быть сложно в крупных иерархических организациях, укомплектованных специалистами, привязанными к традиционным способам работы.
• опасения по поводу безопасности данных клиентов , которые обучают алгоритмы ИИ. Чтобы воспользоваться дополнительными функциями безопасности, компаниям часто требуются корпоративные лицензионные соглашения, которые могут превышать бюджет небольших организаций. Вот почему небольшие компании иногда выбирают мелкомасштабное внедрение моделей с открытым доступом, таких как Llama 2, Vicuna или Alpaca. Правда, они требуют более мощного оборудования в компании, но обеспечивают безопасность данных. Это связано с тем, что модели машинного обучения полагаются на конфиденциальную личную информацию. Если безопасность не будет настроена должным образом, их утечка может иметь катастрофические последствия для имиджа компании.
• повышенная сложность и распыление ответственности за ключевые бизнес-решения, связанные с системами искусственного интеллекта. Кто несет финансовую и репутационную ответственность за любые ошибки этих систем? Как обеспечить надзор за «черными ящиками» ИИ?

Ловушка черного ящика. Отсутствие прозрачности в решениях ИИ

Одним из фундаментальных недостатков передовых методов машинного обучения, таких как нейронные сети, является отсутствие прозрачности принимаемых решений. Эти системы действуют как «черные ящики», преобразуя входные данные в желаемые результаты, не имея возможности понять лежащую в их основе логику.

Это серьезно затрудняет обеспечение доверия пользователей к рекомендациям, генерируемым ИИ. Если мы не понимаем, почему система предложила тот или иной вариант продукта или концепцию, трудно оценить разумность предложения. Это может привести к недоверию к технологии в целом.

Компании, использующие искусственный интеллект при разработке продуктов, должны осознавать проблему «черного ящика» и предпринимать шаги для повышения прозрачности своих решений. Примеры решений включают в себя:

• визуализации потока данных в нейронных сетях или
• текстовые пояснения принятых решений, генерируемые дополнительными алгоритмами.

ИИ и этика. Как избежать дискриминации и предвзятости?

Еще одним важным вопросом являются потенциальные этические проблемы, связанные с ИИ. Системы машинного обучения часто полагаются на данные, подверженные различным типам предвзятости и недостаточной репрезентативности. Это может привести к дискриминационным или несправедливым деловым решениям.

Например, алгоритм подбора персонала Amazon, судя по историческим моделям найма компании, отдавал предпочтение кандидатам-мужчинам. Подобные ситуации могут возникнуть при разработке приложений с использованием машинного обучения, чтобы:

• Определение приоритетов обслуживания клиентов,
• Таргетинг рекламы,
• Предложение специалистов в непосредственной близости, или
• Предложения по персонализации продуктов.

Чтобы избежать таких проблем, компаниям необходимо тщательно анализировать наборы данных, которые они используют, для адекватного представления различных демографических групп и регулярно проверять системы ИИ на предмет признаков дискриминации или несправедливости.

Пределы алгоритмов. Искусственный интеллект в процессе

Искусственный интеллект может поддерживать творческий процесс, поиск идей и оптимизацию решений. Однако по-прежнему мало компаний, которые предпочитают полностью доверять ИИ. Использование искусственного интеллекта в процессе создания контента открывает невероятные возможности, но окончательные решения о публикации или проверке информации, содержащейся в сгенерированных материалах, должны приниматься с участием человека.

Поэтому дизайнерам и менеджерам по продуктам необходимо осознавать ограничения технологии искусственного интеллекта и относиться к ней как к поддержке, а не как к автоматическому источнику готовых решений. Ключевые проектные и бизнес-решения по-прежнему требуют творческого подхода, интуиции и глубокого понимания клиентов, чего не могут обеспечить одни лишь алгоритмы.

Источник: DALL-E 3, подсказка: Марта М. Кания (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Обеспечить контроль и соблюдение законодательства

Чтобы минимизировать риски, связанные с ИИ, компаниям необходимо внедрить соответствующие механизмы надзора и контроля для этих систем. Это включает, но не ограничивается:

• Проверка правильности и источников информации, генерируемой моделями ИИ, перед их практическим использованием,
• Аудит алгоритмов машинного обучения на предмет предвзятости, неопределенности прогнозирования и прозрачности решений,
• Создание комитета специалистов или комитета по этике для надзора за разработкой, тестированием и применением систем искусственного интеллекта в компании,
• Разработка четких рекомендаций по приемлемым приложениям ИИ и границам вмешательства этих систем в бизнес-процессы и проектные решения.
• Обучите проектировщиков осознавать ограничения и подводные камни, чтобы избежать чрезмерно некритического доверия к его показаниям.

Краткое содержание

Подводя итог, можно сказать, что искусственный интеллект, несомненно, открывает захватывающие перспективы для оптимизации и ускорения разработки и внедрения новых продуктов. Однако его интеграция с устаревшими системами и практиками не лишена проблем, некоторые из которых являются фундаментальными, например, неопределенность и отсутствие прогнозируемой прозрачности.

Чтобы в полной мере воспользоваться потенциалом ИИ, компании должны относиться к нему с соответствующей осторожностью и критикой, понимая ограничения этой технологии. Также крайне важно разработать этические рамки и процедуры контроля, которые минимизируют риски, связанные с внедрением передовых алгоритмов в реальные бизнес-процессы. Только тогда ИИ сможет стать ценным и безопасным дополнением человеческого творчества и интуиции.

Если вам нравится наш контент, присоединяйтесь к нашему занятому сообществу пчел на Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.

Автор: Роберт Уитни

Эксперт и инструктор JavaScript, тренирующий ИТ-отделы. Его главная цель — повысить продуктивность команды, обучая других эффективному сотрудничеству при кодировании.

Просмотреть все сообщения

ИИ в бизнесе:

1. Угрозы и возможности ИИ в бизнесе (часть 1)
2. Угрозы и возможности ИИ в бизнесе (часть 2)
3. Приложения искусственного интеллекта в бизнесе – обзор
4. Текстовые чат-боты с поддержкой искусственного интеллекта
5. Бизнес НЛП сегодня и завтра
6. Роль ИИ в принятии бизнес-решений
7. Планирование публикаций в социальных сетях. Как ИИ может помочь?
8. Автоматизированные публикации в социальных сетях
9. Новые сервисы и продукты, работающие с ИИ
10. Каковы слабые стороны моей бизнес-идеи? Мозговой штурм с ChatGPT
11. Использование ChatGPT в бизнесе
12. Синтетические актеры. Топ-3 генератора видео с использованием искусственного интеллекта
13. 3 полезных инструмента графического дизайна с использованием искусственного интеллекта. Генеративный ИИ в бизнесе
14. 3 замечательных автора ИИ, которых вы должны попробовать сегодня
15. Исследование возможностей искусственного интеллекта в создании музыки
16. Навигация по новым бизнес-возможностям с помощью ChatGPT-4
17. Инструменты искусственного интеллекта для менеджера
18. 6 потрясающих плагинов ChatGTP, которые сделают вашу жизнь проще
19. 3 графика А.И. Генерация интеллектуальных технологий для бизнеса
20. Каково будущее искусственного интеллекта по мнению Глобального института McKinsey?
21. Искусственный интеллект в бизнесе – Введение
22. Что такое НЛП, или обработка естественного языка в бизнесе
23. Автоматическая обработка документов
24. Google Translate против DeepL. 5 применений машинного перевода для бизнеса
25. Работа и бизнес-приложения голосовых ботов
26. Технология виртуального помощника, или как поговорить с ИИ?
27. Что такое бизнес-аналитика?
28. Сможет ли искусственный интеллект заменить бизнес-аналитиков?
29. Как искусственный интеллект может помочь в BPM?
30. Искусственный интеллект и социальные сети – что они говорят о нас?
31. Искусственный интеллект в управлении контентом
32. Творческий ИИ сегодня и завтра
33. Мультимодальный ИИ и его применение в бизнесе
34. Новые взаимодействия. Как ИИ меняет то, как мы управляем устройствами?
35. RPA и API в цифровой компании
36. Будущий рынок труда и будущие профессии
37. ИИ в EdTech. 3 примера компаний, которые использовали потенциал искусственного интеллекта
38. Искусственный интеллект и окружающая среда. 3 решения искусственного интеллекта, которые помогут вам построить устойчивый бизнес
39. Детекторы контента AI. Стоят ли они того?
40. ChatGPT против Bard против Bing. Какой чат-бот с искусственным интеллектом лидирует в гонке?
41. Является ли искусственный интеллект чат-бота конкурентом поиска Google?
42. Эффективные подсказки ChatGPT для HR и подбора персонала
43. Оперативный инжиниринг. Что делает оперативный инженер?
44. Генератор макетов AI. Топ-4 инструмента
45. ИИ и что еще? Главные технологические тренды для бизнеса в 2024 году
46. ИИ и деловая этика. Почему вам следует инвестировать в этические решения
47. Мета ИИ. Что вам следует знать о функциях Facebook и Instagram, поддерживаемых искусственным интеллектом?
48. Регулирование ИИ. Что нужно знать предпринимателю?
49. 5 новых применений ИИ в бизнесе
50. Продукты и проекты искусственного интеллекта – чем они отличаются от других?
51. Автоматизация процессов с помощью искусственного интеллекта. Когда начать?
52. Как сопоставить решение ИИ с бизнес-проблемой?
53. ИИ как эксперт в вашей команде
54. Команда ИИ против разделения ролей
55. Как выбрать сферу карьеры в AI?
56. Всегда ли стоит добавлять искусственный интеллект в процесс разработки продукта?