Управление рисками внедрения ИИ

В то время, когда цифровая трансформация стала основным модным словом в коммерческой сфере, компании во всем мире стремятся идти в ногу с новыми технологическими тенденциями. Стремясь укрепить свои позиции в авангарде своих отраслей, эти компании стремятся оптимизировать себя и повысить свой успех за счет внедрения передовых инструментов искусственного интеллекта в продажах, маркетинге, управлении персоналом и т. д. Это и понятно, учитывая огромный потенциал искусственного интеллекта для обработки, анализа и автоматизации данных.

Однако на самом деле добиться успеха с помощью бизнес-инструментов на базе искусственного интеллекта зачастую сложнее, чем может показаться на первый взгляд, и существует множество рисков, о которых следует знать, прежде чем принять решение отправиться в этот путь. В этой статье мы рассмотрим некоторые риски, связанные с использованием ИИ в бизнесе, и предложим решения, которые могут помочь вам успешно внедрить технологии на основе ИИ в вашей организации.

1. Теневой ИИ

С тех пор, как искусственный интеллект был впервые представлен в бизнес-пространстве, произошел настоящий бум в разработке инструментов, которые могут использовать его возможности. Теперь, когда существует такой обширный набор инструментов искусственного интеллекта, доступных для выполнения функций в каждом бизнес-отделе, теневой искусственный интеллект становится насущной проблемой для амбициозных компаний во всем мире. Но что именно?

Теневой ИИ — это термин, используемый для описания использования инструментов ИИ, которые не были одобрены или одобрены техническим директором (техническим директором), ИТ-директором (директором по информационным технологиям) или ИТ-отделом организации. По сути, теневой ИИ включает в себя инструменты ИИ, которые сотрудники взяли на себя для использования в своих повседневных обязанностях.

Риски теневого ИИ значительны. Позволяя отдельным сотрудникам использовать различные инструменты ИИ в организации, вы в конечном итоге столкнетесь с проблемами фрагментации данных из-за разрозненного характера реализации ИИ. Это может привести к тому, что сотрудники будут использовать устаревшие или неточные данные, что приведет к ошибкам, варьирующимся от незначительных до потенциально катастрофических, в зависимости от ситуации.

Чтобы предотвратить неудачи, вызванные теневым ИИ, разумно принять меры по борьбе с ним, прежде чем пытаться внедрить инструменты ИИ на своем предприятии. В частности, вам следует создать надежную систему управления ИИ в вашей организации. Описывая четкие процессы и процедуры внедрения и использования инструментов ИИ, вы можете обеспечить плавное внедрение новых инструментов как части единого целого. Это позволит вам более эффективно управлять ресурсами данных и предотвратить фрагментацию.

2. Конфиденциальность и безопасность данных

Часто говорят, что инструмент искусственного интеллекта хорош настолько, насколько хороши данные, которые вы ему передаете. Это, безусловно, так, но мало что говорится о природе этих данных и о том, можно ли доверять инструментам ИИ в их обработке.

Например, компании часто имеют доступ к значительному количеству данных о клиентах в своих базах данных, и все они считаются конфиденциальными. В нынешних условиях, когда люди больше, чем когда-либо, обеспокоены тем, как используются их данные, репутация вашего предприятия зависит от вашей способности защитить конфиденциальные данные и обеспечить гарантии конфиденциальности и безопасности клиентам и клиентам. Однако обеспечение такой гарантии может быть затруднено при использовании инструментов ИИ.

Утечки данных постоянно создают проблемы для компаний по всему миру, и в некоторых случаях виновниками являются инструменты на базе искусственного интеллекта. В зависимости от шифрования, процессов аутентификации и API (интерфейсов прикладного программирования), которые использует конкретный инструмент искусственного интеллекта, активы конфиденциальных данных могут быть уязвимы для взлома. Кроме того, инструменты могут быть неправильно настроены или в коде приложения могут быть уязвимости, которые могут поставить под угрозу конфиденциальность и безопасность конфиденциальных данных. Наконец, некоторые инструменты искусственного интеллекта могут не работать в соответствии с правилами использования данных. Это может поставить под угрозу репутацию и будущее вашего бизнеса, поэтому вам следует принять меры по устранению таких проблем.

Чтобы предотвратить разрушительные нарушения, безопасность данных должна быть приоритетом с самого начала при внедрении новых инструментов искусственного интеллекта. Это означает создание команды, ответственной за выбор технологий искусственного интеллекта, и создание тщательного процесса, с помощью которого эти технологии должны оцениваться перед внедрением. Новые инструменты должны пройти всестороннюю проверку, чтобы определить, например, соответствуют ли их протоколы шифрования необходимому стандарту и соответствуют ли они правилам обработки данных, например, тем, которые изложены в GDPR. Принимая эти меры, вы можете выбрать для использования безопасные инструменты искусственного интеллекта и ограничить риск взлома.

3. Навыки и сопротивление сотрудников

Чтобы извлечь истинную пользу из новых инструментов, вам следует стремиться использовать их при каждой возможной возможности, поскольку это позволит вам по-настоящему оптимизировать внутренние процессы для достижения максимальной эффективности. Конечно, это звучит хорошо, но одно дело внедрить новую технологию искусственного интеллекта в свой бизнес, и совсем другое — эффективно использовать ее во всей организации.

Когда компании пытаются внедрить новые технологии искусственного интеллекта в масштабах всей компании, они часто сталкиваются с проблемами с уровнем квалификации сотрудников. Само собой разумеется, что это так и есть – в конце концов, мы обсуждаем передовые инструменты, и не каждый, кому следует использовать определенное программное обеспечение, будет обладать именно теми компетенциями, которые им необходимы для его оптимального использования. Однако, если оставить эту проблему без внимания, она может быстро выйти из-под контроля, поскольку сотрудники разочаровываются и начинают сопротивляться внедрению новых инструментов. Это может привести к тому, что инструменты будут использоваться неправильно или вообще отброшены, что затруднит ваши усилия по оптимизации.

Решение здесь состоит в том, чтобы всесторонне привлечь к работе сотрудников, которым необходимо использовать инструменты искусственного интеллекта в своей повседневной работе. В идеале это должно начаться до начала процесса внедрения путем предоставления учебных материалов и учебников через сеть компании. После этого сотрудникам должно быть предоставлено надежное решение для обучения в режиме реального времени, такое как цифровая платформа внедрения, которая может предоставлять полезные наложения с мгновенными рекомендациями, которые позволяют сотрудникам быстро достигать компетенций с новыми инструментами искусственного интеллекта. Кроме того, разумно определить четкие каналы связи между сотрудниками и руководством, позволяющие получать обратную связь и помощь на протяжении всего процесса адаптации.

4. Предвзятость машинного обучения

Невероятная сила ИИ заключается в его способности обрабатывать, анализировать и экстраполировать данные для обучения и поиска решений различных проблем. Однако важно отметить, что в некоторой степени это палка о двух концах. Поскольку ИИ можно обучать только на основе исторических данных, искажения машинного обучения представляют значительный риск.

Предвзятость машинного обучения, также называемая предвзятостью ИИ, возникает, когда алгоритм ИИ делает ошибочные выводы на основе исторических данных в процессе машинного обучения, что приводит к получению предвзятых результатов. Это может привести к разного рода осложнениям в зависимости от того, где применяются соответствующие инструменты ИИ. Например, это может привести к дискриминационному ценообразованию для заказчиков или клиентов или к результатам несправедливого отбора при рассмотрении кандидатов на работу. Подобные ошибки могут оказать существенное пагубное влияние на репутацию компании, что может сорвать попытки роста и развития.

Чтобы предотвратить предвзятость машинного обучения, рекомендуется внимательно следить за тем, как обучаются и обслуживаются инструменты ИИ. Это означает установление четких правил и процедур, направленных на то, чтобы ИИ не делал ошибочных выводов. Необходимо предоставлять разнообразные данные, чтобы сбалансировать ИИ в процессе обучения, а также следует ввести этические рекомендации, гарантирующие правильное использование инструментов ИИ. Кроме того, необходимо тщательно контролировать инструменты ИИ и установить четкие показатели для проведения регулярных оценок предвзятости.

Тщательно оценивая модели ИИ перед выбором, а затем обучая, развертывая и оценивая эти модели с учетом точности, вы сможете гарантировать, что инструменты ИИ внедряются справедливо и прозрачно.

Заключение

В эпоху больших данных, аналитики и цифровой трансформации потенциал, который предлагают инструменты искусственного интеллекта, неоспорим, поскольку они могут позволить вам оптимизировать ваши процессы так, как другие технологии просто не могут.

В то же время, однако, важно не заблуждаться возможными преимуществами использования этих инструментов. Хотя искусственный интеллект способен помочь вам вывести ваш бизнес на новые высоты, он также способен создать путаницу и нанести ущерб репутации вашего предприятия, если его неправильно использовать. Чтобы получить максимальную отдачу от инструментов ИИ, первостепенное значение имеет правильная реализация, а это означает управление рисками, связанными с этой технологией.

Теневой ИИ, конфиденциальность данных, пробелы в навыках сотрудников и предвзятость машинного обучения — все это существующие препятствия на пути внедрения ИИ, но они далеко не непреодолимы. Тщательно отбирая, обучая и контролируя модели ИИ, а также всесторонне адаптируя сотрудников, вы можете создать среду, способствующую использованию искусственного интеллекта. Таким образом, вы сможете эффективно оптимизировать процессы, добиться большей эффективности и производительности и, в конечном итоге, вывести свое предприятие на передовые позиции в своей отрасли.

‍