ИИ воспринимается как универсальное решение для бизнеса: он должен ускорять процессы, снижать издержки и избавлять сотрудников от рутины. На практике внедрение инструментов на базе искусственного интеллекта в корпоративный контур редко бывает простым.
Вместе с новыми возможностями возникают риски: от иллюзии «умного помощника» до угрозы утечки данных и высокой стоимости инфраструктуры. О них часто не думают на старте, но именно они определяют, будет ли проект успешным.
В этой статье аналитик IBS Елена Губская разбирает ключевые подводные камни корпоративного внедрения ИИ и объясняет, почему важно учитывать их заранее.
Первая ловушка, в которую попадает большинство компаний, — ощущение, что ИИ нас понимает. Он отвечает связно, использует правильный тон, может «подстроиться» под стиль собеседника. Например, вы просите составить письмо клиенту — и модель выдает аккуратный, вежливый текст, как будто действительно разобралась в ситуации. Кажется, что это полноценный помощник, который осмысливает задачу не хуже человека.
На самом деле ИИ не думает, не анализирует и не вникает в смысл. Он лишь предсказывает следующее слово на основе своего алгоритма и массива заранее изученных примеров. Иногда эта статистика работает идеально, и вы получаете полезный результат. В другой раз ответ будет выглядеть убедительно, хотя, по сути, окажется набором неточностей или выдуманных фактов.
Если воспринимать ИИ как «умного сотрудника», велик соблазн доверить ему задачу без проверки. В практике использования встречаются ситуации, когда сотрудник просит модель подготовить аналитическую справку. Документ может выглядеть профессионально — с таблицами, цифрами и структурой, — но позже выясняется, что часть данных вымышлена. Если такой материал передать дальше без проверки, это чревато испорченной репутацией и потерянным временем.
Вывод — ИИ не эксперт, а инструмент, который может имитировать речь и подсказывать варианты, но ответственность за решения остается за человеком.
Если ИИ не понимает сути вопроса, откуда берется ощущение, что он разобрался в теме? Ответ прост — все зависит от того, какой контекст мы ему даем.
Логичный вывод: раз модель отвечает только на основе вводных данных, значит, чтобы получить более качественный результат, нужно загрузить в нее максимум релевантной информации.
В ход идут рабочая переписка, документы по проекту, внутренние отчеты — все, что формирует полный фон задачи. На первый взгляд, решение правильное: чем больше релевантного контекста, тем точнее будут ответы. И это верно, модель начинает подбирать наиболее качественные ответы — упоминает актуальные цифры, учитывает детали, использует терминологию компании. Кажется, работает как надо, но куда попадают эти данные, когда мы загружаем их в публичный сервис?
На первый взгляд кажется: какая разница, где хранится запрос к ИИ? Мы же просто «попросили помочь». Однако все популярные инструменты работают по одной схеме — все, что вы загружаете, уходит на их серверы. Они могут находиться в другой стране, управляться сторонней компанией, и невозможно проконтролировать, что именно с этими файлами произойдет дальше.
Формально в пользовательских соглашениях пишут: данные могут применяться для анализа качества, дообучения моделей или «улучшения сервиса». Звучит безобидно, но это означает, что документ, который был загружен, перестает быть только вашим. Он может храниться в логах, копироваться для тестирования, доступ к нему могут получить сторонние подрядчики.
Для частного пользователя это риск уровня «ну и что, что увидят мой рецепт борща», а для бизнеса ставки другие. Представьте, что в публичный сервис случайно попал файл с коммерческими условиями сделки, база клиентов или отчет по внутренней проверке. Этого достаточно, чтобы, например, нарушить закон о персональных данных, потерять репутацию из-за утечки, а в худшем случае — лишиться конкурентного преимущества если информация окажется у третьих лиц. Важно признать простую вещь: отправив документ в публичный чат, мы фактически подарили его другой компании. Поэтому онлайн-версии ИИ нельзя использовать для работы с корпоративными данными и проектами.
Что тогда делать? Единственный выход — разворачивать открытые модели, которые будут работать внутри периметра компании.
Такой вариант действительно решает ключевую проблему: данные остаются под контролем, не покидают корпоративный периметр и не уходят в чужие дата-центры.
Однако развернуть модель на сервере — это не просто «поставить программу». Понадобятся мощное оборудование, инфраструктура для хранения и обработки данных, специалисты, которые будут поддерживать и развивать систему. Стоимость таких проектов сопоставима с внедрением ERP или другой крупной корпоративной платформы.
Сроки реализации подобных инициатив редко бывают быстрыми. Даже при достаточном бюджете развертывание и интегрирование занимают месяцы, а иногда больше года. В итоге иллюзия «оперативно и дешево внедрим ИИ» рушится при первой попытке реализации проекта. Да, приватная модель дает контроль и безопасность, но за это приходится платить высокую цену — и деньгами, и временем.
Допустим, модель есть на сервере компании, прекрасно функционирует, все процессы налажены, но возникает еще один аспект о котором часто забывают.
Даже если у компании в наличии оборудование, бюджеты и развернутая модель, результат зависит от людей. На первый план выходит не столько технология, сколько навык работы с ней.
ИИ не «читает мысли» и не может предугадать, чего от него ждут. Чтобы получить полезный ответ, необходимо правильно поставить задачу, дать нужный контекст, определить ограничения. Умение работать с ИИ — отдельная компетенция и в корпоративной среде называется «навыком промптинга». Проблема в том, что для многих сотрудников ИИ остается игрушкой. Кто-то пробует «поболтать», кто-то копирует результат без проверки, кто-то вовсе боится использовать. Таким образом, эффективность применения ИИ зависит от уровня подготовки специалистов.
Представим ситуацию: одна команда формулирует четкие, конкретные запросы и получает результат, который экономит время и помогает решать рабочие задачи быстрее. Другая ограничивается расплывчатыми вопросами и получает красивые, но пустые ответы, которые, напротив, мешают справляться с этими задачами. Технология одна и та же, а эффект абсолютно разный.
Без обучения, регламентов и культуры работы с ИИ даже самая дорогая модель рискует превратиться в бесполезный эксперимент. Поэтому важно думать не только о технологии, но и о людях, которые будут с ней работать.
Внедрение ИИ — это осознанный путь, в котором есть свои сложности, но все их можно преодолеть. При грамотном подходе ИИ становится не риском, а преимуществом: помогает компаниям быстрее принимать решения, эффективнее использовать ресурсы и создавать новые продукты и сервисы.
Главное — не ждать чудес, а подходить к технологии стратегически. Тогда ИИ действительно становится фактором роста, а не модным экспериментом.