НаверхИИ в корпорациях — сплошное разочарование. Топ-менеджеры признались, что все делают не так
Вместо того чтобы перестраивать процессы, компании просто прикручивают нейросети к старым задачам. Эффект оказался совсем не тот, которого ждали.
Основные идеи
Мнение автора
Корпорации разочарованы в ИИ, потому что ждут революции от простой автоматизации. Вместо того чтобы переосмыслить бизнес-процессы с нуля, они, по сути, прикручивают реактивный двигатель к телеге. Настоящий эффект появится, когда ИИ станет ядром системы, а не дополнением к устаревшим задачам.
Компании спешат внедрять ИИ-агентов в свои рабочие процессы, но до настоящей революции, где нейросети станут главными, еще очень далеко.
Такое мнение высказали IT-руководители на недавней технологической конференции Microsoft Ignite. Они рассказали, как внедряют ИИ-агентов в своих компаниях, и в основном речь идет об использовании их в рамках устаревших процессов.
«Мы, вероятно, живем в какой-то версии „безлошадной повозки“ — до автомобиля мы еще не доехали», — заявил Джон Уиттакер, директор по ИИ-платформам и продуктам в консалтинговой фирме EY.
Представители EY, Pfizer и Lumen, которые участвовали в дискуссии, сообщили, что они в основном используют ИИ-агентов для управления знаниями, создания контента и исследований. Это совпадает с выводами недавнего исследования аналитиков, которое выявило активное применение ИИ-инструментов именно в этих областях.
Руководство давит на IT-директоров, чтобы те превратили свои компании в «AI-first» организации. В этой ситуации ИИ-агенты кажутся простым способом, который поможет избавиться от устаревших процессов, сэкономить деньги и повысить производительность.
Крупная консалтинговая фирма EY рассказала, что у нее внутри задокументировано 30 миллионов процессов, а в работе находится 41 000 ИИ-агентов. «Ускорение этих процессов с помощью ИИ-помощников вроде Copilot — это „низко висящий фрукт“, который позволяет добиться быстрых улучшений», — сказал Уиттакер.
Первые результаты от внедрения ИИ-агентов в EY уже заметны. По словам Уиттакера, конечная цель — это абстрагировать процессы и приложения, в которых хранятся данные. «Мы начинаем видеть траекторию, которая действительно позволит нам полностью трансформировать опыт работы», — добавил он.
Один из таких агентов, «налоговый ассистент», отвечает на вопросы и предоставляет актуальные знания по налогообложению сотрудникам и клиентам. Каждый день в налоговое законодательство вносится около 100 изменений, и агент функционирует как исследовательский инструмент, который помогает людям оставаться в курсе этих нововведений.
Дообученная модель включает информацию из 21 миллиона исследовательских и профильных документов. Ее дополнительно настраивают для каждого регионального офиса, чтобы они получали релевантные обновления. «Обычное развертывание большой языковой модели может дать неплохие результаты, но они и близко не стоят с качеством, которое вы получаете от дообученной модели», — пояснил Уиттакер.
Фармацевтический гигант Pfizer применяет поэтапный подход к внедрению агентов. Сначала компания тестирует модели, убеждается в надежности результатов, а затем масштабирует решение.
ИИ-агенты для колл-центров Pfizer сначала появились в нескольких офисах, а затем их внедрили повсеместно. Агент отвечает на запросы и решает проблемы клиентов, используя телеметрию и информацию в реальном времени, рассказал Тим Холт, вице-президент компании.
«Возможность начать с нескольких агентов и сделать их более эффективными дает нам шанс повторять этот процесс снова и снова, добиваясь все лучших показателей производительности», — сказал Холт.
Он подчеркнул, что Pfizer — очень процессно-ориентированная компания, и цель не в том, чтобы с ходу переизобретать все процессы. Компания анализирует, как ИИ работает в их условиях, и набирается уверенности в технологии, прежде чем реорганизовывать процессы через призму ИИ.
«К чему мы определенно движемся… так это к мысли: „Я решил эту задачу, я следовал процессу, который существует сегодня. Теперь давайте все „взорвем“ и переосмыслим с нуля…“ — и это захватывающе», — сказал он. Сейчас около половины из 75 000 сотрудников Pfizer используют инструменты Microsoft Copilot.
Генеральный директор телекоммуникационной компании Lumen, Кейт Джонсон, является одним из таких пользователей. Она полагается на Copilot для выполнения задач, которые включают исследования и подготовку к совещаниям, рассказал Шон Александер, старший вице-президент фирмы.
Он даже использовал игровую терминологию, чтобы описать многоступенчатый процесс, который позволит автономным агентам управлять процессами в компании. Первый уровень — это взаимодействие человека с одним агентом, второй — человека с несколькими агентами, а третий — «когда у вас происходит полная оркестрация между различными агентами».
Сейчас Lumen анализирует, где она хочет видеть свой бизнес через 36 месяцев, и связывает это с планами по внедрению ИИ-агентов. «Мы… отталкиваемся от этой цели и убеждаемся, что у нас есть правильный набор инструментов, правильное обучение и правильные агенты, чтобы это стало возможным», — сказал он.
Каждый новый сотрудник в подразделении Александера получает лицензию Copilot. Эта технология помогла ускорить процесс понимания корпоративных сокращений и исторических тенденций внутри компании. «Раньше новому сотруднику требовалось около шести месяцев, чтобы полностью раскрыть свой потенциал. Теперь этот срок сократился до трех месяцев», — поделился Александер. «Мы определенно находимся в самом начале пути развития агентных технологий».
