Хаотичное внедрение ИИ создаёт проблемы для компаний по всему миру

Многие компании вынуждают сотрудников использовать искусственный интеллект, не продумав, как правильно его применять. Такое хаотичное внедрение ИИ вызывает растерянность у работников и снижает эффективность организаций. По словам экспертов, у большинства компаний отсутствует чёткая стратегия внедрения искусственного интеллекта.

Всё больше компаний по всему миру требуют от сотрудников использовать искусственный интеллект (ИИ) в повседневной работе, однако зачастую не задумываются о том, как делать это эффективно. Результатом становятся растерянность, разочарование и падение производительности — прямо противоположное тому, на что рассчитывали руководители.

Давление без ориентиров

Ряд работодателей ставит сотрудникам конкретные цели по использованию ИИ — например, обязывает применять инструмент определённое количество раз в неделю, не объясняя зачем и как. Это приводит к тому, что люди используют ИИ формально, лишь для выполнения плана, а не для улучшения работы. Сотрудники чувствуют себя потерянными: им не хватает чётких указаний о том, с какими задачами ИИ справляется наиболее эффективно.

Отсутствие стратегии обходится дорого

По оценке экспертов, главная ошибка при внедрении искусственного интеллекта — именно отсутствие стратегии. Компании вкладывают значительные средства в ИИ-решения, однако пренебрегают обучением сотрудников и определением конкретных сценариев использования. Вместо того чтобы выявить конкретные направления, где ИИ действительно помогает, — например, анализ данных, ответы в службе поддержки или подготовка документов, — фирмы предоставляют сотрудникам возможность экспериментировать самостоятельно, что ведёт к неравномерным результатам.

Основой успешного внедрения ИИ является чёткая коммуникация: зачем организация использует этот инструмент, какие проблемы он решает и как измеряется успех. Без этого сотрудники остаются в замешательстве, а работодатели — разочарованными, поскольку инвестиции не приносят ожидаемых результатов. Специалисты рекомендуют начинать с небольших пилотных проектов, собирать обратную связь и лишь затем рассматривать более широкое внедрение.