НаверхИскусственный интеллект принесет больше убытков, чем пользы, если запустить его бездумно
Эксперты составили жесткий список требований для нейросетевых агентов, несоблюдение которых может обернуться для компании финансовым и репутационным крахом.
Основные идеи
Мнение автора
ИИ может быть мощным инструментом, но без правил он превращается в дорогой мусор. Нужно проверять ценность, доверие, безопасность и память системы, иначе любой «инновационный» проект принесет больше проблем, чем пользы.
У специалистов NASA есть список из почти пятисот пунктов, которые нужно проверить перед стартом ракеты. Если пропустить хотя бы один — всё взлетит на воздух в плохом смысле этого слова. С современными ИИ-агентами, которые начинают управлять бизнес-процессами, история точно такая же. Многие компании в погоне за трендами выпускают «сырых» ботов, которые в лучшем случае бесполезны, а в худшем — начинают раздавать конфиденциальную информацию направо и налево.
По информации экспертов отрасли, перед тем как нажать кнопку «Пуск», нужно убедиться, что ваша нейросеть соответствует десяти критическим критериям. И первый из них — это метрики ценности. По слухам, большинство организаций отслеживают только технические параметры модели, напрочь забывая о бизнесе. Если вы не понимаете, сколько денег вам сэкономит бот, то зачем он вообще нужен?
Второй важный момент — фактор доверия. Как сообщают источники, если сотрудники не понимают, как ИИ пришел к тому или иному выводу, они просто не будут им пользоваться. А без доверия любая автоматизация превращается в дорогой цифровой мусор. Это напрямую связано с качеством данных: «Мусор на входе — мусор на выходе». Для таких сфер, как финансы или медицина, ошибки в данных могут стоить миллионы.
Специалисты также настаивают на жестком соблюдении юридических норм и безопасности. Нельзя просто так скормить нейросети базу данных клиентов и ждать чуда. Существуют правила вроде GDPR, и их нарушение карается огромными штрафами. При разработке важно соблюдать принцип «минимальных привилегий», чтобы бот случайно не узнал (и не разболтал) размер зарплаты генерального директора.
Кроме того, ИИ-агент должен обладать хорошей «памятью». Если бот забывает, о чем вы говорили вчера, он бесполезен для серьезной работы. Эксперты рекомендуют использовать сложную архитектуру кэширования, чтобы система реально обучалась в процессе использования. И, конечно, не стоит забывать про обратную связь: если у пользователя нет возможности нажать кнопку «это плохой ответ», ваш ИИ никогда не станет лучше.
Доступность в России
На текущий момент многие передовые зарубежные платформы для создания ИИ-агентов (например, решения от OpenAI или облачные сервисы AWS и Google) официально недоступны для регистрации по российским номерам и картам. Однако отечественные разработчики и крупный бизнес активно используют решения с открытым кодом (Open Source) или внедряют собственные разработки на базе «Яндекс GPT» или GigaChat. Найти готовые инструменты для интеграции можно на профильных ИТ-маркетплейсах или через облачных провайдеров, которые предоставляют доступ к мощностям по модели подписки.
Особенности использования в РФ
При внедрении зарубежных ИИ-технологий в российскую инфраструктуру основной проблемой остается языковой барьер и локальный контекст. Нейросети, обученные преимущественно на западных данных, могут плохо понимать специфику российского законодательства или культурные особенности общения. Также остро стоит вопрос безопасности данных: для государственных структур и многих крупных корпораций использование облачных ИИ за пределами страны запрещено, что требует развертывания систем на собственных серверах компании. Все интерфейсы в таких случаях требуют тщательной локализации и адаптации под русскоязычного пользователя.
Breguet представила чудо за 9 миллионов рублей, вдохновленное NASA
