Активное внедрение искусственного интеллекта украинским бизнесом сопровождается не только оптимизацией процессов, но и серьезными технологическими и управленческими вызовами. Об этом пишут Dengi.ua в своем материале.
Так, для «Эпицентра» и «Vodafone Украина» главным барьером стала попытка интегрировать алгоритмы в существующую IT-инфраструктуру. Поскольку корпоративные системы изначально не проектировались под задачи нейросетей, компаниям сейчас приходится перестраивать архитектуру данных.
Эту проблему подтверждают и в агрохолдинге МХП: любое внедрение ИИ всегда упирается в фундаментальный вызов — зрелость данных компании. Специалисты отмечают, что без выстроенной data-инфраструктуры, четкой логики процессов и строгой «дисциплины данных» ИИ не будет работать эффективно.
С технологическими препятствиями сталкивается и онлайн-сервис вызова авто Uklon. По словам CTO компании Александра Чумака, из-за ограничений ИИ-моделей по объему контекста один агент просто терялся между темами. Решением стал переход к мультиагентной архитектуре с узкоспециализированными ботами.
Для борьбы с «галлюцинациями» (выдумыванием фактов) Uklon внедрил обязательное указание источников и ежедневный автоконтроль качества ответов. Отдельной проблемой стал контроль расходов на токены, поскольку автоматизированные скрипты иногда обрабатывали лишние данные, что приводило к ненужным финансовым переплатам. Из-за этого в Uklon впоследствии отказались от гибких локальных моделей в пользу более дешевых и точных готовых энтерпрайз-решений.
Существенной проблемой также является безопасность. Чтобы исключить передачу чувствительной информации наружу, Vodafone разворачивает большинство своих ИИ-решений преимущественно локально, используя собственный GPU-кластер. В то же время monobank отказывается передавать данные даже крупным внешним провайдерам, вместо этого развивая собственные закрытые модели и платформу.
В то же время в международной гостиничной группе Ribas Hotels Group подчеркивают, что проблемой часто становятся не технологии, а мышление. Ведь не все сотрудники и даже руководители сразу понимают влияние ИИ на их работу. Этот естественный скептицизм существенно замедляет внедрение инноваций.
Ранее мы писали, что искусственный интеллект меняет не только рабочие процессы компаний, но и подходы к собеседованиям.
Также мы уже писали, что гуманоидный робот компании Xiaomi приступил к работе на реальном автомобильном производстве, приняв участие в сложной сборке компонентов.
