Ильяс Домнин: системное внедрение ИИ начинается с создания условий для сотрудников

Требовать от сотрудников результатов от внедрения искусственного интеллекта стоит только после того, как компания обеспечила необходимые для этого условия — доступ к инструментам, бюджет, безопасную инфраструктуру и понятные сценарии применения. Об этом рассказал CPO Burger King Russia Ильяс Домнин.

По его словам, ажиотаж вокруг ИИ заставляет бизнес ждать быстрого эффекта от технологии. Однако на практике сотрудники нередко получают требование внедрять новые инструменты, не имея необходимых ресурсов.

«Если у сотрудника нет инструментов, доступа, бюджета или понятного сценария применения, вопрос „что вы сделали?» скорее раздражает, чем помогает. Поэтому первый вопрос руководителя должен звучать так: мы вообще создали условия, в которых сотрудник может нормально пользоваться ИИ? Только после этого имеет смысл спрашивать о цифрах», — отметил Домнин.

Одним из основных барьеров остаётся инфраструктура. Большинство ИИ-сервисов работает во внешнем цифровом контуре, тогда как крупные компании используют собственные IT-системы и должны учитывать требования безопасности. В результате сотрудникам приходится самостоятельно решать вопросы доступа и переносить данные между сервисами.

По мнению Домнина, компания должна централизованно определить доступные AI-инструменты, правила работы с ними и способы интеграции во внутренние системы. Кроме того, необходимо предусмотреть бюджет на лицензии и токены. Сами AI-сценарии не должны зависеть от компьютера конкретного сотрудника: для промышленного применения они должны работать постоянно и принадлежать компании.

Даже после решения технических вопросов остаются человеческие барьеры. Среди них Домнин выделяет страх, нехватку времени на настройку решений, «фичеризм» — использование ИИ ради самой технологии — и качество применения.

«Главный блокер глубокого проникновения ИИ — не лень и не консерватизм, а обоснованный страх людей, которые уже платили за чужие эксперименты», — считает эксперт.

Настройка ИИ также требует существенных временных затрат. По опыту Домнина, даже для понятного сценария может понадобиться около двух недель ежедневной работы по полтора-три часа: системе нужно передать контекст, показать примеры, проверить результат и скорректировать его. Этот процесс эксперт сравнивает с обучением нового сотрудника.

При этом использовать ИИ имеет смысл только там, где он даёт измеримый эффект. «ИИ — это инструмент, а не панацея. Инструмент должен либо ускорять процесс, либо повышать качество. Если не делает ни того, ни другого, то зачем его применять?» — пояснил Домнин.

Поэтому внедрение технологии должно начинаться с конкретной проблемы. Компаниям следует определить узкие места в процессах и оценить, может ли ИИ повысить скорость или качество работы. Использование технологии ради самого факта её внедрения Домнин называет экспериментом ради эксперимента.

Распространение ИИ одновременно меняет роль сотрудников. Человеку необходимо не только делегировать системе часть работы, но и правильно поставить задачу, передать контекст и проверить результат. Ответственность за итог при этом остаётся за сотрудником.

«Качество работы с ИИ напрямую связано с качеством постановки задачи. Если руководитель не умеет чётко ставить задачи человеку, с ИИ ему будет ещё сложнее», — отметил Домнин.

По его словам, этот навык становится важен и для специалистов без подчинённых: работа с ИИ требует от человека умения самостоятельно формулировать задачи и определять критерии качественного результата.