Автоматизация или расширение? Два подхода к использованию ИИ в компании | ИИ в бизнесе №124

Опубликовано: 2024-05-24

В 2018 году Unilever уже предприняла осознанный путь к балансу возможностей автоматизации и расширения. При этом компания добилась впечатляющих результатов: увеличение этнического и гендерного разнообразия новых сотрудников на 16%, экономия 70 000 рабочих дней в год и сокращение времени найма на 90%. Но что такое автоматизация и расширение? Давайте посмотрим поближе, раскроем динамические взаимодействия, возможности и подводные камни, а также влияние на бизнес и отдельных сотрудников. Читай дальше, чтобы узнать больше.

Автоматизация или расширение – оглавление

Что такое автоматизация и расширение в контексте ИИ в компании?
Автоматизация
Увеличение
Плавные переходы – от автоматизации к дополнению и обратно.
Краткое содержание

Что такое автоматизация и расширение в контексте ИИ в компании?

Автоматизация и расширение — противоположные, но взаимозависимые силы. По сути, компании стоят перед выбором: сократить расходы и автоматизировать задачи, исключив участие человека в процессе? Или, сосредоточив внимание на качестве и персонализации, расширить возможности сотрудников и улучшить результаты с помощью искусственного интеллекта, который предполагает тесное сотрудничество между людьми и искусственным интеллектом? Их взаимодополняющие навыки затем будут объединены для выполнения конкретной задачи.

Парадокс автоматизации и расширения — это проблема, с которой должны столкнуться современные организации. Понимание разницы и синергии между этими двумя концепциями имеет решающее значение для успешного внедрения ИИ в бизнесе.

Автоматизация

Автоматизация — это процесс замены повторяющихся действий человека программным обеспечением. До эпохи бурного развития генеративного искусственного интеллекта автоматизация была применима только для рутинных и хорошо структурированных задач, таких как:

заполнение счетов,
создание отчетов,
суммирование расходов,
простое обслуживание клиентов, основанное на выборе следующего шага разговора нажатием кнопки.

Организации смогли автоматизировать процессы на основе экспертных знаний, закодированных в виде алгоритмов, определяющих взаимосвязи между условиями («если») и последствиями («то»). Такая автоматизация была основана на явно определенной модели предметной области, т. е. представлении знаний предметной области, которое оптимизирует выбранную функцию полезности.

Однако развитие генеративного искусственного интеллекта внесло радикальные изменения в сферу автоматизации. Новые модели не только могут гораздо более гибко реагировать на входные данные, но и выполнять команды, выраженные на естественном языке. Другими словами, вместо выполнения команд, основанных на явных правилах, они могут выполнять задачи, основанные на понимании контекста.

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

Однако автоматизация с использованием искусственного интеллекта несет в себе значительный риск.

Во-первых, это опасность автоматизации принятия решений – проблема, с которой сталкиваются, в частности, разработчики беспилотных транспортных средств. Например, когда транспортное средство должно совершить маневр за доли секунды, потому что нет возможности избежать столкновения.

Второй риск связан с использованием прогнозирующих алгоритмов. Даже если компания хочет внедрить автоматизированную возможность следовать рекомендациям искусственного интеллекта, основанным на данных, ответственность за принимаемые решения должен взять на себя человек.

Третий тип риска — использование генеративного искусственного интеллекта, который при недостаточности данных начинает галлюцинировать, то есть давать вероятные, но ложные ответы. Например, он может генерировать фейковые новости или давать клиентам ложные ответы на вопросы. Поэтому оценка преимуществ и рисков автоматизации требует тщательного анализа и подготовки.

Увеличение

Аугментация — это процесс использования ИИ для улучшения человеческого интеллекта и навыков, а не их замены или действия независимо. С растущей важностью расширения в средах, требующих принятия сложных решений, организации все чаще применяют этот подход. Для более сложных задач, где правила и модели не полностью известны, расширение позволяет естественному и искусственному интеллекту тесно сотрудничать.

Это связано с тем, что аугментация — это итеративный коэволюционный процесс, в котором люди учатся у ИИ, а ИИ учится у людей. При этом роль искусственного интеллекта должна быть направлена на обеспечение человеческого контроля на всех этапах данного процесса. Это требует участия экспертов в предметной области, чей опыт часто носит молчаливый характер, основанный на многолетнем опыте и интуиции, что затрудняет или делает невозможным для ИИ их прямую замену.

Аугментация позволяет людям и искусственному интеллекту усиливать друг друга, сочетая машинную рациональность с человеческой интуицией, здравым смыслом и профессиональным опытом. Такой подход обеспечивает более полную обработку информации и лучшее принятие решений.

Например, в парфюмерной компании Symrise парфюмеры тесно сотрудничали с системой искусственного интеллекта, чтобы генерировать идеи для новых ароматов (https://www.thefreelibrary.com/Can+AI+pass+the+smell+test%3F+Deploying+ искусственный+интеллект+может+быть…-a0578441404). Благодаря усовершенствованию эксперты смогли использовать возможности машины для обработки огромных объемов данных, одновременно применяя свои собственные знания для интерпретации и контекстуализации результатов. Результатом стали инновационные ароматы, которые полюбились покупателям.

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

Плавные переходы – от автоматизации к расширению и обратно.

Отношения между автоматизацией и расширением динамичны. Это обеспечивает плавный переход между двумя подходами. Тесное сотрудничество между людьми и ИИ в рамках расширения помогает определить правила и модели, которые затем можно использовать для автоматизации конкретной задачи, что приводит к инновациям и повышению эффективности.

Поэтому организациям следует сознательно переключаться между отдельными задачами автоматизации и расширения, принимая на себя долгосрочные обязательства по обеим задачам.

Еще одним шагом, который укрепит связь между автоматизацией и расширением, является создание автономных агентов, то есть искусственного интеллекта, который может не только автоматизировать задачи, но также планировать процессы и подавать команды другим системам без вмешательства человека. Разработка ИИ-решений следующего поколения также позволит в ближайшем будущем создавать прототипы и инновационные услуги на основе анализа потребностей.

Краткое содержание

Автоматизация и расширение представляют собой два противоположных, но часто взаимозависимых применения искусственного интеллекта в управлении. Сбалансированный подход, сочетающий в себе сильные стороны обеих концепций, является ключом к достижению взаимодополняемости, приносящей пользу как бизнесу, так и обществу.

Чтобы эффективно управлять этим напряжением, организациям следует:

помните об ответственности за создание прозрачных и безопасных систем с использованием ИИ,
помните об ответственности за процессы управления, рассматривая ИИ как инструмент, помогающий, а не заменяющий менеджеров,
интегрировать два подхода, сознательно переключаясь между ними и используя сильные стороны друг друга,
внедрить механизмы строгого контроля и прозрачности для обнаружения и исправления ошибок и предвзятостей в системах ИИ.

Прежде всего, им также следует инвестировать в развитие навыков и компетенций сотрудников, чтобы они могли эффективно работать с искусственным интеллектом в рамках расширения.

Успешное объединение этих двух сил ИИ не только сделает организации более эффективными и инновационными, но и поможет построить более справедливое и устойчивое общество. Главное — понять, что автоматизация и расширение должны сосуществовать в гармоничной синергии, а не конкурировать как альтернативы.

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

ИИ в бизнесе:

Угрозы и возможности ИИ в бизнесе (часть 1)
Угрозы и возможности ИИ в бизнесе (часть 2)
Приложения искусственного интеллекта в бизнесе – обзор
Текстовые чат-боты с поддержкой искусственного интеллекта
Бизнес НЛП сегодня и завтра
Роль ИИ в принятии бизнес-решений
Планирование публикаций в социальных сетях. Как ИИ может помочь?
Автоматизированные публикации в социальных сетях
Новые сервисы и продукты, работающие с ИИ
Каковы слабые стороны моей бизнес-идеи? Мозговой штурм с ChatGPT
Использование ChatGPT в бизнесе
Синтетические актеры. Топ-3 генератора видео с использованием искусственного интеллекта
3 полезных инструмента графического дизайна с использованием искусственного интеллекта. Генеративный ИИ в бизнесе
3 замечательных автора ИИ, которых вы должны попробовать сегодня
Исследование возможностей искусственного интеллекта в создании музыки
Навигация по новым бизнес-возможностям с помощью ChatGPT-4
Инструменты AI для менеджера
6 потрясающих плагинов ChatGTP, которые сделают вашу жизнь проще
3 графика А.И. Генерация интеллектуальных технологий для бизнеса
Каково будущее искусственного интеллекта по мнению Глобального института McKinsey?
Искусственный интеллект в бизнесе – Введение
Что такое НЛП, или обработка естественного языка в бизнесе
Автоматическая обработка документов
Google Translate против DeepL. 5 применений машинного перевода для бизнеса
Работа и бизнес-приложения голосовых ботов
Технология виртуального помощника, или как поговорить с ИИ?
Что такое бизнес-аналитика?
Сможет ли искусственный интеллект заменить бизнес-аналитиков?
Как искусственный интеллект может помочь в BPM?
Искусственный интеллект и социальные сети – что они говорят о нас?
Искусственный интеллект в управлении контентом
Творческий ИИ сегодня и завтра
Мультимодальный ИИ и его применение в бизнесе
Новые взаимодействия. Как ИИ меняет то, как мы управляем устройствами?
RPA и API в цифровой компании
Будущий рынок труда и будущие профессии
ИИ в EdTech. 3 примера компаний, которые использовали потенциал искусственного интеллекта
Искусственный интеллект и окружающая среда. 3 решения искусственного интеллекта, которые помогут вам построить устойчивый бизнес
Детекторы контента AI. Стоят ли они того?
ChatGPT против Bard против Bing. Какой чат-бот с искусственным интеллектом лидирует в гонке?
Является ли искусственный интеллект чат-бота конкурентом поиска Google?
Эффективные подсказки ChatGPT для HR и подбора персонала
Оперативный инжиниринг. Что делает оперативный инженер?
Генератор макетов AI. 4 лучших инструмента
ИИ и что еще? Главные технологические тренды для бизнеса в 2024 году
ИИ и деловая этика. Почему вам следует инвестировать в этические решения
Мета ИИ. Что вам следует знать о функциях Facebook и Instagram, поддерживаемых искусственным интеллектом?
Регулирование ИИ. Что нужно знать предпринимателю?
5 новых применений ИИ в бизнесе
Продукты и проекты искусственного интеллекта – чем они отличаются от других?
Автоматизация процессов с помощью искусственного интеллекта. Когда начать?
Как сопоставить решение ИИ с бизнес-проблемой?
ИИ как эксперт в вашей команде
Команда ИИ против разделения ролей
Как выбрать сферу карьеры в AI?
Всегда ли стоит добавлять искусственный интеллект в процесс разработки продукта?
ИИ в HR: как автоматизация подбора персонала влияет на HR и развитие команды
6 самых интересных инструментов ИИ в 2023 году
6 крупнейших бизнес-провалов, вызванных искусственным интеллектом
Каков анализ зрелости ИИ компании?
ИИ для персонализации B2B
Варианты использования ChatGPT. 18 примеров того, как улучшить свой бизнес с помощью ChatGPT в 2024 году
Микрообучение. Быстрый способ получить новые навыки
Самые интересные внедрения ИИ в компаниях в 2024 году
Чем занимаются специалисты по искусственному интеллекту?
Какие проблемы ставит проект ИИ?
8 лучших инструментов искусственного интеллекта для бизнеса в 2024 году
ИИ в CRM. Что меняет ИИ в инструментах CRM?
Закон ЕС об искусственном интеллекте. Как Европа регулирует использование искусственного интеллекта
Сора. Как реалистичные видеоролики от OpenAI изменят бизнес?
7 лучших конструкторов веб-сайтов с использованием искусственного интеллекта
Инструменты без кода и инновации в области искусственного интеллекта
Насколько использование ИИ повышает продуктивность вашей команды?
Как использовать ChatGTP для исследования рынка?
Как расширить охват вашей маркетинговой кампании с использованием ИИ?
«Мы все разработчики». Как гражданские разработчики могут помочь вашей компании?
ИИ в транспорте и логистике
Какие болевые точки бизнеса может исправить ИИ?
Искусственный интеллект в СМИ
ИИ в банковском деле и финансах. Страйп, Монзо и Граб
ИИ в туристической индустрии
Как ИИ способствует рождению новых технологий
Революция искусственного интеллекта в социальных сетях
ИИ в электронной коммерции. Обзор мировых лидеров
Топ-4 инструмента для создания изображений с помощью искусственного интеллекта
Топ-5 инструментов искусственного интеллекта для анализа данных
Стратегия искусственного интеллекта в вашей компании – как ее построить?
Лучшие курсы по искусственному интеллекту – 6 замечательных рекомендаций
Оптимизация прослушивания в социальных сетях с помощью инструментов искусственного интеллекта
IoT+AI, или как снизить затраты на электроэнергию в компании
ИИ в логистике. 5 лучших инструментов
GPT Store — обзор самых интересных GPT для бизнеса
LLM, GPT, RAG... Что означают аббревиатуры ИИ?
Роботы с искусственным интеллектом – будущее или настоящее бизнеса?
Какова стоимость внедрения ИИ в компании?
Как ИИ может помочь в карьере фрилансера?
Автоматизация работы и повышение производительности. Руководство по искусственному интеллекту для фрилансеров
ИИ для стартапов – лучшие инструменты
Создание веб-сайта с помощью ИИ
OpenAI, Midjourney, Anthropic, Hugging Face. Кто есть кто в мире ИИ?
Одиннадцать лабораторий и что еще? Самые перспективные AI-стартапы
Синтетические данные и их значение для развития вашего бизнеса
Лучшие поисковые системы с искусственным интеллектом. Где искать инструменты ИИ?
Видео ИИ. Новейшие генераторы видео с искусственным интеллектом
ИИ для менеджеров. Как ИИ может облегчить вашу работу
Что нового в Google Gemini? Все, что Вам нужно знать
ИИ в Польше. Компании, встречи и конференции
AI-календарь. Как оптимизировать свое время в компании?
ИИ и будущее труда. Как подготовить свой бизнес к изменениям?
Клонирование голоса ИИ для бизнеса. Как создавать персонализированные голосовые сообщения с помощью ИИ?
Проверка фактов и галлюцинации ИИ
ИИ в подборе персонала: пошаговая разработка материалов по подбору персонала
Мидпути v6. Инновации в создании изображений с помощью искусственного интеллекта
ИИ в МСП. Как МСП могут конкурировать с гигантами, использующими ИИ?
Как ИИ меняет маркетинг влияния?
Действительно ли ИИ представляет угрозу для разработчиков? Девин и Microsoft AutoDev
Чат-боты с искусственным интеллектом для электронной коммерции. Тематические исследования
Лучшие чат-боты с искусственным интеллектом для электронной коммерции. Платформы
Как оставаться в курсе того, что происходит в мире искусственного интеллекта?
Укрощение ИИ. Как сделать первые шаги по применению ИИ в своем бизнесе?
Perplexity, Bing Copilot или You.com? Сравнение поисковых систем с искусственным интеллектом
Область. Революционная языковая модель от Apple?
Эксперты по искусственному интеллекту в Польше
Google Genie — генеративная модель искусственного интеллекта, создающая полностью интерактивные миры из изображений.
Автоматизация или расширение? Два подхода к ИИ в компании