Активне впровадження штучного інтелекту українським бізнесом супроводжується не лише оптимізацією процесів, а й серйозними технологічними та управлінськими викликами. Про це пишуть Dengi.ua у своєму матеріалі.
Так, для "Епіцентру" і "Vodafone Україна" головним бар'єром стала спроба інтегрувати алгоритми в наявну IT-інфраструктуру. Оскільки корпоративні системи від початку не проектувалися під завдання нейромереж, компаніям зараз доводиться перебудовувати архітектуру даних.
Цю проблему підтверджують і в агрохолдингу МХП: будь-яке впровадження ШІ завжди впирається у фундаментальний виклик - зрілість даних компанії. Фахівці зазначають, що без вибудуваної data-інфраструктури, чіткої логіки процесів і суворої "дисципліни даних" ШІ не працюватиме ефективно.
З технологічними перешкодами стикається й онлайн-сервіс виклику авто Uklon. За словами CTO компанії Олександра Чумака, через обмеження ШІ-моделей за обсягом контексту, один агент просто губився між темами. Рішенням став перехід до мультиагентної архітектури з вузькоспеціалізованими ботами.
Для боротьби з "галюцинаціями" (вигадуванням фактів) Uklon впровадив обов'язкове зазначення джерел і щоденний автоконтроль якості відповідей. Окремою проблемою став контроль витрат на токени, оскільки автоматизовані скрипти іноді обробляли зайві дані, що призводило до непотрібних фінансових переплат. Через це в Uklon згодом відмовилися від гнучких локальних моделей на користь дешевших і точніших готових ентерпрайз-рішень.
Суттєвою проблемою також є безпека. Щоб унеможливити передачу чутливої інформації назовні, Vodafone розгортає більшість своїх ШІ-рішень переважно локально, використовуючи власний GPU-кластер. Водночас monobank відмовляється передавати дані навіть великим зовнішнім провайдерам, натомість розвиваючи власні закриті моделі та платформу.
Водночас у міжнародній готельній групі Ribas Hotels Group підкреслюють, що проблемою часто стають не технології, а мислення. Адже не всі співробітники і навіть керівники одразу розуміють вплив ШІ на їхню роботу. Цей природний скептицизм істотно уповільнює впровадження інновацій.
Раніше ми писали, що штучний інтелект змінює не тільки робочі процеси компаній, а й підходи до співбесід.
Також ми вже писали, що гуманоїдний робот компанії Xiaomi приступив до роботи на реальному автомобільному виробництві, взявши участь у складному складанні компонентів.
