Инфраструктура корпоративного ИИ должна централизованно управляться на уровне всей компании, тогда как сотрудникам и подразделениям можно оставить свободу в создании локальных агентов и прикладных сценариев. Об этом рассказал директор департамента по искусственному интеллекту и большим данным «МегаФона» Виталий Щербаков в рамках IT-форума «Цифровые решения» в Москве.
«Сотрудник вправе самостоятельно разрабатывать и использовать агентов или навыки для решения локальных задач. Однако механизм распространения таких решений на всю компанию требует строгой централизованной валидации», — заявил эксперт.
По его словам, такой подход аналогичен практике внедрения бизнес-аналитики: сотрудник может создавать показатели и отчеты для себя, однако перед их публикацией для всей компании методология расчета обязательно должна пройти аудит. Аналогичный механизм необходим и для корпоративных ИИ-решений.
«Неизменным фундаментом для всей организации должны стать единые стандарты безопасности, правила работы с данными и документами, а также центр компетенций, аккумулирующий лучшие практики. Инфраструктурный слой, включающий базовые модели, вычислительные ресурсы и инструменты доступа к данным, также должен быть общим», — заявил Виталий Щербаков. По его мнению, все, что дорого и нецелесообразно воспроизводить много раз, «логично централизовать».
При этом требовать от корпоративного ИИ стопроцентной точности не всегда оправданно. Виталий Щербаков считает, что ручные процессы сами могут содержать значительную долю ошибок, поэтому первым этапом автоматизации должен стать аудит текущих показателей.
«Часто возникает ситуация, когда к автоматизации предъявляют требование стопроцентной точности, хотя существующий ручной процесс, выполняемый сотрудниками, уже содержит значительный процент сбоев. В таком случае целью внедрения агента становится не достижение идеала, а обеспечение результата, который не уступает текущим показателям человеческого исполнения», — отметил эксперт.
Если легко исправить сбой и избежать серьезных потерь, то процесс можно автоматизировать, утверждает он. Но в сценариях с высокой ценой ошибки, например, при массовых начислениях клиентам, необходим жесткий контроль человеком.
Российский сенатор рассказал, кого ждет ответственность за ошибки ИИ5 часов назад
