Системы обработки и анализа данных с элементами искусственного интеллекта (ИИ) сегодня используются во многих отраслях. Причем сферы применения постоянно расширяются, как развиваются и сами модели машинного обучения. Но насколько внедрение таких программ эффективно в офисной среде?
Американская компания SAS, занимающаяся разработкой программ для статистического анализа, провела исследование, в котором две трети менеджеров были удовлетворены опытом применения таких продуктов. Тем не менее, есть и препятствия, связанные с неэффективностью использования ИИ в офисах. К ним относятся следующие.
Нехватка специалистов
Как считают эксперты, успех применения ИИ в организациях возможен в том случае, если руководители смогут обеспечить внутренний штат специалистами соответствующего профиля в обработке данных. Работа оборудования на основе ИИ должна осуществляться при поддержке квалифицированных сотрудников. Но сегодня наблюдаются проблемы с такими кадрами. Потенциально это должен быть широкий пласт рабочих мест, но их просто некем заполнить.
Предвзятые данные
Участники опроса SAS также отмечали, что у них отсутствует уверенность в надежности данных для обработки. Даже при оптимально налаженной работе самой системы ИИ нельзя быть уверенным в качестве результатов просто по причине низкого доверия к исходным данным. Они могут быть предвзятыми, так как не производится никаких специальных проверок. В итоге конечный результат может быть искажен.
Результаты не используются
Обрабатываемые данные во многих случаях просто не нужны руководителям. Даже при высоком качестве анализа результаты никак не применяются или применяются не столь эффективно, как можно ожидать с учетом вложенных в обработку ресурсов.
Политика компании
Эффективное использование данных, а также инструментов их обработки может тормозиться корпоративной политикой. Если внутри компании есть противоборствующие команды, то вопросы применения ИИ могут использоваться как средство борьбы за влияние, что уже мешает эффективной реализации подобных проектов. Например, одна из сторон может оказать влияние на финансирование программы, связанной с интеграцией новых методов использования и обработки данных.
Отчасти подобные проблемы применения ИИ обнаруживаются и в других сферах. Однако со временем ситуация постепенно меняется и ряд сдерживающих факторов утрачивает былую силу.
