С появлением нейросетей у многих компаний появилась навязчивая идея – автоматизировать всё, что можно. При этом руководители могут с удивлением обнаружить, что ИИ не принес ожидаемого результата: да, какие-то мелкие шаги ускорились, но общий темп работы не изменился. А к этому добавились расходы и дополнительный контроль. О том, где проходит граница между реальной оптимизацией и нейросетевым самообманом, Smartpress.by поговорил с директором центра управления процессами “Сбера” Эллиной Дашук.
Директор центра управления процессами “Сбера” Эллина Дашук
Где алгоритмы бессильны
По словам эксперта, автоматизация без оглядки на экономику всей производственной цепочки неизбежно ведет к убыткам.
Эллина Дашук отмечает, что есть три категории задач, которые принципиально нельзя передавать искусственному интеллекту, даже если вам кажется, что промпт для них составлен идеально.
– Первое и главное – это решения, от которых зависят деньги и репутация компании. Я бы не отдала ИИ принятие решений, связанных с высокой степенью риска или с чувствительными финансовыми данными.
Третье – это одиночные операции внутри ручных процессов, где ускорение одной точки бессмысленно для финального результата.
– Здесь нужно взвешивать, прежде всего, сложность всего процесса от и до, чтобы не получилось, что мы оптимизировали шаг 1, но на шаге 2 всё еще делаем руками и там собирается очередь из задач. Например, если мы сделали прототип продукта, но на этапе оформления дело застопорилось, так как дизайнер один и делает всё руками в Figma, как раньше.
Эксперт подчеркивает: попытка прикрутить нейросеть к отдельной операции не экономит ресурсы компании, а просто смещает нагрузку на соседний этап.
Точечный запрос в чат-бот для разбора договора остается разовой забавой, а не системным инструментом
Почему разовое внедрение ИИ всегда обходится дороже
Настоящая интеграция нейросетей в рабочие процессы, по словам Эллины Дашук, требует безопасной инфраструктуры, сопряжения с внутренними базами данных и постоянного сопровождения. И это не то, что можно сделать “быстро и дешево”. Она отмечает, что передавать конфиденциальные файлы во внешние модели опасно, а разворачивать собственные модели внутри компании – дорогой и сложный проект.
Где спрятана настоящая экономия
Эксперт подчеркивает, что оценивать пользу ИИ нужно через частоту и масштабы задачи. Разовая генерация одной афиши или постера не принесёт компании ощутимой финансовой отдачи. Совсем другое дело – если у бизнеса ключевые процессы напрямую связаны с постоянным производством изображений или текстов: на таких повторяющихся операциях нейросети дают реальную системную экономию.
– Прежде всего, экономию нужно искать в частотных процессах, связанных с повторяющимися операциями по обработке разных типов информации. Где больше всего тратится времени? Сколько стоит процесс? Какие у него метрики? Такими вопросами мало кто задается, потом и выходит, что купили ChatGPT, а всё по-старинке в Excel лежит.
Эллина Дашук подчеркивает, что прежде чем открывать кошелек для покупки нейронок, нужно вложиться в работу с людьми, культурой, инфраструктурой и рабочими процессами
Калькулятор системной стоимости для руководителя
3 декабря Эллина Дашук выступит в качестве спикера на конференции Smartpress по нейросетям в Минске. Там она подробнее разберет где нейросети действительно выгодны, а еще поделится с участникам инструментом для аудита бизнес-процессов – авторским “калькулятором системной стоимости”. В результате каждый ответственный руководитель получит четкое понимание: готова ли его компания к ИИ-трансформации прямо сейчас.
Ознакомиться с подробной программой конференции и приобрести билеты можно по ссылке (весь октябрь действует спеццена).
Автор: Ирина Шуваева
*Использование и цитирование данной статьи допускается в объеме, не превышающем 20% при наличии гиперссылки. Более 20% – только с разрешения редакции.
