Об этом сообщает «Politexpert» со ссылкой на The Conversation
Многие компании активно инвестируют в искусственный интеллект (ИИ), надеясь, что он сможет улучшить производительность и стимулировать экономический рост. В Австралии, например, правительство и бизнес делают ставку на технологические инновации, предсказывая, что внедрение ИИ и автоматизации может добавить сотни миллиардов долларов в экономику страны. Однако, несмотря на оптимизм, стоит понимать, что ИИ — это не панацея, а инструмент, который требует внимательного внедрения и тесной работы с теми, кто будет им пользоваться.
Идея о том, что ИИ — это чудо-лекарство от всех проблем, слишком упрощена. Как показывает практика, внедрение ИИ не всегда приводит к мгновенным результатам, и многие проекты с его использованием заканчиваются неудачей. Исследования показывают, что примерно 80% проектов по внедрению ИИ терпят неудачу. Это на два раза больше, чем у традиционных ИТ-проектов. Причина кроется в недостаточной подготовленности и вовлеченности сотрудников в процесс адаптации новых технологий.
Высокий риск неудач при внедрении ИИ
Одной из главных проблем при внедрении ИИ является отсутствие должного вовлечения сотрудников в процесс. Успех зависит не только от технологий, но и от того, насколько эффективно обучены работники и как они воспринимают изменения. Без должной подготовки и участия людей в проекте результаты могут оказаться значительно хуже ожидаемых.
Кроме того, важно учитывать, что внедрение ИИ не всегда приводит к улучшению производительности. Некоторые компании, например, столкнулись с обратным эффектом после того, как начали заменять людей ИИ-системами. Например, компания Klarna, внедрившая генеративный ИИ для автоматизации части рабочих процессов, вскоре была вынуждена вернуть сотрудников, так как это сказалось на качестве обслуживания клиентов.
Низкий уровень доверия работников к ИИ
Одной из основных причин, по которой ИИ не всегда достигает успеха, является низкий уровень доверия работников к этим технологиям. Во многих странах, включая Австралию, люди выражают сомнения относительно использования ИИ в рабочих процессах. Ожидаемый эффект от ИИ снижается, если сотрудники не понимают, как работают новые системы, и не уверены в их безопасности и эффективности.
Для преодоления этого барьера необходимо активно вовлекать работников в процесс. Важно выслушивать их мнения, выявлять проблемные моменты и устраивать обучение для лучшего понимания того, как ИИ может улучшить их работу, а не заменить их. Это поможет создать атмосферу доверия и снизить сопротивление внедрению новых технологий.
Примеры неудачных внедрений ИИ
Компания Duolingo, также использовавшая ИИ для оптимизации рабочих процессов, столкнулась с негативной реакцией со стороны пользователей, когда она заменила 10% своих сотрудников на автоматизированные системы. Подобные примеры подчеркивают важность правильного подхода к внедрению технологий: если это сделано без учета потребностей работников, то результат может быть противоположным ожидаемому.
Исследования показывают, что около 55% руководителей компаний в Великобритании, решивших заменить людей ИИ-системами, позднее признали свои ошибки. Вместо того чтобы упрощать рабочие процессы, ИИ в этих случаях создал новые проблемы, а эффективность осталась на прежнем уровне.
Вовлечение работников как ключ к успеху
Для того чтобы ИИ приносил максимальную отдачу, компании должны разрабатывать стратегии, которые направлены на усиление человеческого потенциала, а не на его замену. Вовлечение работников в процесс изменений и адаптации технологий позволяет не только повысить эффективность работы, но и улучшить отношения внутри коллектива.
Работники обладают знаниями и опытом, которые трудно передать машинам, и их вовлеченность в создание ИИ-систем может значительно повысить качество и адаптивность этих решений. Примеры успешных трансформаций в других странах показывают, что компании, активно работающие с персоналом и обучающие его, в 9 раз чаще достигают успеха в реализации таких проектов.
Напомним, ранее мы писали о том, как ИИ-инструменты меняют подход к созданию контента.
Технологии, такие как ИИ, способны значительно улучшить производительность, но их внедрение должно быть органичным и учитывать мнение тех, кто непосредственно работает с этими системами.
