Як долати перешкоди, а точніше: як я навчився не хвилюватися і полюбити штучний інтелект

Newsletter

Як долати перешкоди, а точніше: як я навчився не хвилюватися і полюбити штучний інтелект

Чому так багато компаній не впроваджують АІ? Головний бар'єр не технологічний, а людський. У статті визначено шість критичних бар'єрів: опір змінам, недостатнє залучення керівництва, безпека даних, обмежений бюджет, дотримання нормативних вимог і постійне оновлення. Рішення? Почніть з пілотних проектів, щоб продемонструвати цінність, навчіть персонал, захистіть конфіденційні дані за допомогою спеціальних систем. ШІ покращує, а не замінює, але вимагає трансформації процесів, а не простого оцифрування.

Фабіо Лоріа

Генеральний директор та засновник Electe‍

Підсумуйте цю статтю за допомогою ШІ

Руйнування бар'єрів: алгоритм всередині нас

‍

Штучний інтелект (ШІ) змінює роботу. Багато компаній стикаються з труднощами, які можуть завадити успішному впровадженню цих нових інструментів у свої процеси. Розуміння цих перешкод допомагає організаціям використовувати штучний інтелект, зберігаючи при цьому ефективність.

Виклик безперервного навчання

Стрімкий розвиток штучного інтелекту створює нові виклики для фахівців і компаній. Працівники побоюються, що штучний інтелект їх замінить. Однак ШІ працює як інструмент, що розширює можливості, а не замінює їх:

Автоматизація повторюваних завдань
Простір для стратегічної діяльності
Підтримка прийняття рішень за допомогою даних

Представлення штучного інтелекту як інструменту для спільної роботи зменшує опір і заохочує до впровадження цієї технології. Безсумнівно, деякі завдання з часом зникнуть, але, на щастя, лише найбільш виснажливі. Насправді це означає не лише впровадження технології в рамках процесів, але й повну зміну процесів. Коротше кажучи, різниця між оцифруванням і цифровою трансформацією. Інсайт: https://www.channelinsider.com/business-management/digitization-vs-digitalization/

Захист та безпека даних

Конфіденційність і безпека є основними перешкодами. Компанії повинні захищати конфіденційні дані, забезпечуючи точність систем штучного інтелекту. Цього вимагають ризики порушень і невірної інформації:

Регулярні перевірки безпеки
Оцінка постачальників
Протоколи захисту даних

Зокрема, прийняття "автоматичних фільтрів" в управлінні найбільш чутливими даними, а також використання спеціальних систем у випадку управління або аналізу всієї сукупності корпоративних даних є фундаментальним не лише з точки зору безпеки, але й для того, щоб уникнути "передачі" дуже цінних даних третім особам. Однак, як це вже траплялося раніше в інших контекстах, така увага залишатиметься "просвітницьким" підходом лише кількох організацій. Коротше кажучи, кожен робить те, що хоче, усвідомлюючи компроміси, які тягнуть за собою різні варіанти вибору.

Ось короткий перелік ключових моментів

Управління опором змінам

Усиновлення вимагає управлінських стратегій, які включають

Інформування про переваги
Безперервна освіта
Практичний коучинг
Управління зворотним зв'язком

Підхід зверху вниз

Особи, які приймають рішення, потребують доказів цінності ШІ. Ефективні стратегії:

Показ історій успіху конкурентів
Пілотні демонстраційні проекти
Чіткі показники ROI
Демонстрація залученості співробітників

Управління бюджетними обмеженнями

Недостатній бюджет та інфраструктура перешкоджають усиновленню. Організації можуть це зробити:

Почніть з локальних проектів
Розширити на основі результатів
Ретельно розподіляйте ресурси

Правові та етичні аспекти

Реалізація повинна враховувати:

Неупередженість та справедливість
Відповідність нормативним вимогам
Правила відповідального використання
Моніторинг законодавчих змін

Постійне оновлення

Організації повинні:

Моніторинг відповідних подій
Участь у галузевих спільнотах
Використання авторитетних джерел

Перспективи

Для цього потрібне ефективне усиновлення:

Стратегічний підхід
Увага до організаційних змін
Узгодження з корпоративними цілями та культурою
Зосередьтеся на практичній цінності

Ефективні зміни покращують операційну діяльність та кадровий потенціал завдяки цілеспрямованому та сталому вибору.

Ресурси для розвитку бізнесу

9 листопада 2025 року

AI Trends 2025: 6 стратегічних рішень для безперешкодного впровадження штучного інтелекту

87% компаній визнають ШІ конкурентною необхідністю, але багато хто зазнає невдачі в інтеграції - проблема не в технології, а в підході. 73% керівників називають прозорість (Explainable AI) вирішальним фактором для залучення зацікавлених сторін, тоді як успішні впровадження слідують стратегії "починай з малого, думай про велике": цільові високоцінні пілотні проекти, а не тотальна трансформація бізнесу. Реальний кейс: виробнича компанія впроваджує предиктивне технічне обслуговування на основі штучного інтелекту на одній виробничій лінії, досягає зниження простоїв на 67% за 60 днів і каталізує впровадження в масштабах усього підприємства. Перевірені кращі практики: інтеграція через API/проміжне програмне забезпечення замість повної заміни для скорочення часу навчання; виділення 30% ресурсів на управління змінами з рольовим навчанням забезпечує +40% рівня впровадження та +65% задоволеності користувачів; паралельне впровадження для перевірки результатів ШІ в порівнянні з існуючими методами; поступова деградація з резервними системами; щотижневі оглядові цикли протягом перших 90 днів для моніторингу технічної продуктивності, впливу на бізнес, рівня впровадження, рентабельності інвестицій. Успіх вимагає балансу між технічними та людськими факторами: внутрішні чемпіони з ШІ, фокус на практичних вигодах, еволюційна гнучкість.

9 листопада 2025 року

Виграшна стратегія впровадження НА: план на 90 днів

87% команд підтримки помітили, що очікування клієнтів зросли, причому 68% пов'язують це з ШІ. Перші 90 днів важливі для того, щоб уникнути паралічу аналізу та почати досягати конкретних результатів. 3-етапний план охоплює від стратегічного узгодження до пілотного впровадження та вимірюваного розширення, уникаючи типових помилок і відстежуючи ключові показники, такі як ефективність і вплив на дохід. Завдяки спеціалізованій підтримці та постійному навчанню ви перетворите початкові успіхи на про-ІА культуру компанії.

9 листопада 2025 року

Розробники та штучний інтелект на веб-сайтах: виклики, інструменти та найкращі практики: міжнародна перспектива

Італія застрягла на позначці 8,2% впровадження ШІ (проти 13,5% в середньому по ЄС), тоді як у всьому світі 40% компаній вже використовують ШІ на практиці - і цифри показують, чому цей розрив є фатальним: чат-бот Amtrak генерує 800% рентабельності інвестицій, GrandStay економить $2,1 млн на рік, обробляючи 72% запитів автономно, Telenor збільшує доходи на 15%. У цьому звіті досліджується впровадження ШІ на веб-сайтах на практичних кейсах (Lutech Brain для тендерів, Netflix для рекомендацій, L'Oréal Beauty Gifter з 27-кратним залученням порівняно з електронною поштою) і розглядаються реальні технічні проблеми: якість даних, алгоритмічна упередженість, інтеграція з застарілими системами, обробка в режимі реального часу. Від рішень - передових обчислень для зменшення затримок, модульних архітектур, стратегій боротьби з упередженістю - до етичних питань (конфіденційність, бульбашки фільтрів, доступність для користувачів з обмеженими можливостями) та урядових кейсів (Гельсінкі з багатомовним перекладом за допомогою штучного інтелекту) - дізнайтеся, як веб-розробники перетворюються з кодерів на стратегів користувацького досвіду і чому ті, хто орієнтується в цій еволюції сьогодні, домінуватимуть в інтернеті завтра.

9 листопада 2025 року

Системи підтримки прийняття рішень зі штучним інтелектом: зростання ролі радників у корпоративному управлінні

77% компаній використовують ШІ, але лише 1% мають "зрілі" впровадження - проблема не в технології, а в підході: тотальна автоматизація vs інтелектуальна співпраця. Goldman Sachs з АІ-консультантом на 10 000 співробітників генерує +30% ефективності охоплення та +12% перехресних продажів, зберігаючи людські рішення; Kaiser Permanente запобігає 500 смертям на рік, аналізуючи 100 предметів на годину за 12 годин до початку, але залишає діагноз лікарям. Модель Advisor вирішує проблему дефіциту довіри (лише 44% довіряють корпоративному ШІ) завдяки трьом стовпам: зрозумілий ШІ з прозорою логікою, відкалібровані показники довіри, постійний зворотній зв'язок для вдосконалення. Цифри: $22,3 трлн до 2030 року, стратегічні співробітники, які використовують ШІ, побачать 4-кратну рентабельність інвестицій до 2026 року. Практична 3-етапна дорожня карта - навички оцінки та управління, пілотний проект з показниками довіри, поступове масштабування з безперервним навчанням - застосовується у фінансовій сфері (контрольована оцінка ризиків), охороні здоров'я (діагностична підтримка), виробництві (прогнозоване технічне обслуговування). Майбутнє - це не заміна людини штучним інтелектом, а ефективна організація людино-машинної співпраці.