Человек, искусственный интеллект и управление

Размещено на http://www.allbest.ru/

ЧЕЛОВЕК, ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ И УПРАВЛЕНИЕ Доклад, представленный на Международной научно-практической конференции «Искусственный интеллект и цифровизация экономики».

Петров А.А.

д.э.н., профессор,

Московский государственный юридический университет

Ключевые слова: естественный интеллект, искусственный интеллект (ИИ), ИКТ-технологии, корпорация Adidas, нефтеналивной терминал «Ворота Арктики», рентабельность, верификация, структурированные данные, синергетический эффект, инвестиции, безработица, ИИ-грамотность, кибербезопасность, оптимизм, рутинные операции, документооборот, человеческий фактор, PEST-анализ, SWOT-анализ, алгоритм, европейская судебная система.

Keywords: natural intelligence, artificial intelligence (AI), ICT-technologies, Adidas Corporation, Arctic Gate oil terminal, profitability, verification, structured data, synergistic effect, investment, unemployment, AI-literacy, cybersecurity, optimism, routine operations, document circulation, human factor, PEST-analysis, SWOT-analysis, algorithm, European judicial system.

Искусственный интеллект (ИИ) настойчиво пробивается в систему управления, кардинально изменяя механизм и функции управленческой деятельности, систему коммуникаций и взаимоотношений, систему принятия решений. Через 15-25-30 лет система управления будет полностью работать на основе ИИ. И тем не менее, по многим вопросам управления окончательное слово останется за человеком. Это будет синтез искусственного интеллекта и человеческого разума (естественного интеллекта).

С внедрением ИИ-технологий не следует опережать время и нельзя отставать/медлить. Правильно применяемая ИИ-технология для решения конкретной управленческой задачи может повысить эффективность процесса и затем быть тиражированной в других структурах и масштабированной во всей организации. Процессу тиражирования и масштабирования способствует возможность использовать один и тот же алгоритм для решения большинства управленческих бизнес-проблем, успешное использование в одной сфере позволяет использовать его и в других сферах.

Сегодня уже 33% российских компаний (данные на конец 2019 г.) используют ИИ, тогда как два года назад их было в пять раз меньше Испытание машин: 33% компаний использует искусственный интеллект. 2019. - 26 ноября. https://www.audit-it.ru/news/soft/1001394.html. ИИ-технологии применяют в органах госуправления, в министерствах и организациях/компаниях торговли, промышленности, энергетики и военного ведомства. И, естественно. в организациях Министерства цифрового развития, связи и массовых коммуникаций.

Внедрение и использование искусственного интеллекта ведет к сокращению расходов, повышению производительности труда, минимизации сроков принятия решений. Внедрение и использование в практической деятельности ИИ-технологий повышает спрос на специалистов информационно-коммуникационных технологий (ИКТ-специалист).

Как показывает практика, ИИ успешнее внедряется и используется в сфере услуг, тогда как в промышленности и особенно в компаниях, производящих продукцию для потребительского рынка, применение ИИ носит ограниченный характер из-за убыточности использования ИИ-технологий. В частности, немецкая корпорация Adidas, известная российскому потребителю как крупнейший производитель спортивной одежды и обуви, закрывает два завода, работающие на безлюдной технологии - один в Германии, другой в США, из-за их убыточности. В то же время в России корпорация Газпром запустила в эксплуатацию единственный в мире по технологической оснащенности и уникальности нефтеналивной терминал «Ворота Арктики», полностью работающий на ИИ-технологиях. Катализатором и стимулирующим фактором внедрения и использования ИИ-технологий в России стала принятая в октябре 2019 г. национальная стратегия развития искусственного интеллекта, которая открывает возможности и способствует применению современных ИКТ-технологий во всех сферах человеческой деятельности. В рамках стратегии развития ИИ были определены крупнейшие корпорации страны, ответственные за развитие инструментов ЧПР. Сбербанк отвечает за развитие ИИ-технологий, Ростелеком и Ростех - за развитие технологий мобильной связи пятого поколения, госкорпорация Ростехнологии взяла ответственность за развитие технологии распределенных реестров (блокчейн), квантовых сенсоров и нового поколения широкополосной связи для платформ Интернета вещей. На Росатом возложена ответственность за развитие квантовых вычислений и новых материалов, РЖД ответственна за квантовые коммуникации.

Эффективность внедрения и применения ИИ-технологий и других цифровых технологий оценивается по рентабельности/норме прибыли, которая рассчитывается как соотношение всех доходов от применения ИИ-технологии к сумме всех затрат на внедрение и применение ИИ-технологии, включая производство и реализацию продукции, учитываются также срок реализации проекта, отзывы партнеров, покупателей и конечных потребителей о качестве продукции.

Уровень рентабельности/норма прибыли рассчитывается по формуле:

Р = , где

Р - уровень рентабельности,

Пр - полученная прибыль

Р - сумма всех расходов по внедрению и использованию ИИ-технологии.

Уровень рентабельности/норма прибыли показывает эффективность ведения бизнеса, эффективность управления организацией/предприятием/компанией. Рентабельность/норма прибыли определяет уровень привлекательности проекта для привлечения инвестиций в производство, управление, обучение персонала и другие операции, составляющие сумму расходов организации/предприятия/компании.

Внедрение ИИ в практику организации/предприятия/компании, как видим, определяется соотношением «расходы - доходы». Если использование ИИ рентабельно, то он внедряется в повседневную деятельность. При внедрении ИИ следует учитывать 1) стоимость ИИ и расходы на заработную плату и соцпакет высвобождаемых работников; 2) уровень эффективности использования ИИ по сравнению с работой человека; 3) желательно использовать сквозные ИИ-технологии, которые можно применять к разным процессам работы организации.

На первом этапе внедрения ИИ-эффективность может быть ниже, а ИИ-расходы могут превышать затраты на живые трудовые ресурсы, по мере накопления опыта ИИ-эффективность повышается, а ИИ-расходы сокращаются. Добиться снижения стоимости ИИ-технологий можно только при их масштабном внедрении и постоянном применении. В процессе использования управленческих ИИ-технологий выявляются их уязвимые позиции, которые устраняются в процессе доработки технологий ИИ-управления.

ИИ заменяет работников на тех должностях, на которых много времени уходит на однообразные постоянно повторяющиеся операции с документами, что приводит к утомляемости служащих и к ошибкам. Срабатывает человеческий фактор. ИИ может выполнять значительную часть офисной работы, тогда как знания и навыки высвобожденных работников могут использоваться для более важной и более сложной работы, требующей креативного подхода. ИИ освобождает сотрудников от рутинной работы, но остается сложная работа, для выполнения которой требуется человек.

По мнению предпринимательского сообщества, ИИ не может провести верификацию автоматически распознанных и классифицированных входящих документов. Помимо этого, требуется контроль человека при вводе данных и особенно в форс-мажорных ситуациях, чтобы обеспечить самообучение ИИ-решений.

Внедрение ИИ сокращает работников простых нетворческих типовых рутинных функций, но создает новые инновационные рабочие места для квалифицированных работников на других сложных участках работы.

ИИ-технологии можно также применять для обработки крупных массивов неструктурированных и полуструктурированных данных: финансовые данные, налоги, маркетинг, расчет заработной платы, подбор работников при найме и на должность, обслуживание клиентов, управление цепочкой поставок. Сформированный портфель многократно используемых структурных данных позволит создать единый источник достоверной информации для обеспечения быстрой окупаемости инвестиций и наращивания темпов масштабирования.

Примером эффективной организации внедрения и применения цифровых и ИИ-технологий служит использование технологических систем машинного обучения в компании Северсталь, где применение ИИ-технологий обеспечило повышение эффективности агрегатов, улучшение качества продукции и автоматизацию принятия решений. Инвестиции в управление и инновационные технологии окупились в течение года Довести до ума: как в России будут развивать искусственный интеллект. Что власти намерены делать для внедрения технологии во все сферы жизни. - https://iz.ru/933435/dovesti-do-uma-kak-v-rossii-budut-razvivat-iskusstvennyi-intellekt.

На сегодня единого понятия искусственного интеллекта нет. Разные авторы по-разному определяют ИИ. В основном все сходятся на понимании ИИ, данном в начале 1980-х годах американскими учеными Барром и Файгенбаумом, которые определили ИИ как область информатики, которая занимается разработкой интеллектуальных компьютерных систем, обладающих возможностями человеческого разума, понимания языка, обучения, способностями рассуждать, решать проблемы. К элементам искусственного интеллекта можно отнести системы автоматического проектирования и естественно-языкового общения, системы обработки визуальной информации и речевого общения, экспертные системы и управленческие технологии, по выпуску которых мировыми лидерами признаны Китай, Индия, США и Россия.

Сам по себе искусственный интеллект не является автоматизацией процессов, но его развитие передает компьютерным программам решение все большего числа задач.

Можно предположить, что ИИ ведет к созданию саморегулирующихся, самоуправляющихся, самостоятельно принимающих решения безлюдных производственно-управленческих систем, постепенно вытесняя человека из трудовой деятельности. Чем займется лишенный труда человек? История показывает, что именно труд, хозяйственная деятельность лежала и лежит в основе развития способностей человека, его мыслительного и умственного аппарата, его знаний, именно труд обогащает человека, расширяет его кругозор. Что станет с человеком, лишенным самой возможности работать? Что станет с обществом, в котором человек лишен возможности работать, созидать? Что станет с человечеством?

Не поразит ли дистрофия человека, не начнется ли его вырождение?

Крайне важно понять, что человек должен трудиться. Труд - это форма выживаемости человечества. В процессе труда происходит развитие человека, совершенствуется его мыслительный аппарат, творческо-креативное начало. Это проявляется в совершенствовании применяемых технологий, оборудования, станков, различных изделий, искусственного интеллекта, квантовых технологий.

Естественный интеллект - творец будет всегда впереди своего создания - искусственного интеллекта на шаг, но впереди.

У части населения внедрение цифровых и ИИ-технологий вызывает страх из-за возможной потери работы и роста безработицы. Да, сокращение рабочих мест наблюдается в системе госуправления и в корпорациях. В частности, Банк России и ПАО Сбербанк провели сокращение рабочих мест, но это были типовые, рутинные операции. Работников на этих должностях заменили ИИ-технологии. В перспективе масштабное внедрение ИИ в деятельность человека не вызовет массовую безработицу и ситуацию абсолютной замены человеческого труда роботами. Хотя на первых этапах применения ИИ-технологий рост безработицы неизбежен. Как показывает исторический опыт, предыдущие три промышленные революции освобождали много рабочих мест, и одновременно порождали дефицит и растущий спрос на новые профессии. Так и сегодня четвертая промышленная революция (ЧПР) породила повышенный спрос на ИКТ-специалистов и одновременно требует от организаций/компаний обеспечить цифровую переподготовку и повышение квалификации работников, а также подготовку специалистов новых профессий.

Для эффективного использования сотрудниками ИИ-технологий следует организовать повышение их квалификации с целью обучения работы с искусственным интеллектом. Это важная часть кадровой стратегии организации по наращиванию ее ИИ-интеллекта и ИИ-компетенций.

Неумелое использование сотрудником ИИ-инструментов может привести к незапланированным результатам и сформировать негативное отношение к ИИ-технологиям.

Область ИИ-развития и ИИ-обучения персонала остается terra incognita. Мировая система обучения и развития уже поглотила более 200 млрд. долл. США Bersion J. Insights on Work, Talent, Learning, Leadership, and HR Technology. - https://joshbersin.com/2018/06/ai-in-hr-a-real-killer-app/. Однако половина этих средств потрачена впустую. Многие разработанные программы и методики забыты, оставшиеся применяются ненадлежащим образом, являясь пустой и ненужной тратой времени, поскольку не учитывается уровень подготовки и знаний цифровых технологий обучаемых. Обучение применению ИИ-технологий и повышение квалификации цифровой и ИИ-грамотности должно проводиться дифференцированно с учетом уровня подготовленности сотрудников на основе наставничества и сотрудничества.

Кадровая стратегия должна предусматривать три уровня ИИ-квалификации и формировать необходимые условия для успешного и творческого сотрудничества специалистов всех трех уровней.

Первая группа ИИ-квалификации. Естественно ряд сотрудников будет избегать освоения ИТ-технологий в силу боязни и своей консервативности. Тем не менее, большинству сотрудников придется пройти обучение, чтобы применять ИИ-технологии в своей работе: применяемые в компании ИИ-приложения, уметь работать со структурированными, полуструктурированными и неструктурированными данными и при необходимости обращаться к экспертам за помощью.

Вторая группа ИИ-квалификации включает более продвинутых пользователей, которые должны пройти обучение, чтобы уметь предложить варианты использования ИИ-технологий и наборов данных, а также сотрудничать с ИТ-специалистами в разработках новых ИИ-приложений.

Третья группа ИИ-квалификации охватывает довольно небольшую группу инженеров и ИИ-специалистов по ИИ-анализу данных и отвечает за создание и развертывание приложений на базе ИИ и управление ими.

Команда ИТ-специалистов разрабатывает и организовывает работу цифровой платформы для совместной работы, оказания поддержки и управления ресурсами. Эта платформа объединяет усилия ИКТ-специалистов и сотрудников для достижения совместных целей.

Повышение ИИ-квалификации желательно подкрепить соответствующей оплатой труда.

Использование ИИ-технологий в начальном периоде неизбежно приведет к ошибкам, но это временно. На ошибках учимся.

Большую роль играет культура на рабочем месте: хорошая организация, наличие ресурсов, четко прописанные роли, интересные исследования и индивидуальные полномочия и дружелюбная корпоративная культура.

Крайне важно организовать в области искусственного интеллекта совместную деятельность сотрудников и ИТ-специалистов для получения синергетического эффекта. Раздельная/сепаратная работа команд может затормозить и даже похоронить проект внедрения ИИ-технологии. Работа только ИТ-специалистов не всегда находит широкую поддержку сотрудников компании. Инициатива работников по применению ИИ-технологий ограничена в силу незнания всех возможностей этих технологий. Сепаратная работа может мешать работе каждой из команд, их действия могут противоречить друг другу. Для успешной реализации ИИ-технологий следует сформировать межфункциональную команду, задачей которой является разработка четкой и ясной стратегии использования ИИ: 1) определение вариантов применения технологии и подходов к организации подотчетности и корпоративного управления; 2) разработка общекорпоративных регламентов по работе с данными; 3) организация контроля за их соблюдением; 4) определение технических стандартов, включая архитектуру, инструментарий, методы, управление взаимоотношениями с поставщиками, управление объектами интеллектуальной собственности, а также определение целевого уровня искусственного интеллекта.

На начальном этапе внедрения цифровых технологий требуется 1) провести перестройку существующих бизнес-процессов, 2) обучить персонал, сломать стереотип мышления как управленцев всех уровней, так исполнителей, 3) повысить в компаниях уровень цифровизации, 4) повысить и расширить знания сотрудников, включая управленческий персонал, 5) решить проблемы кибербезопасности.

Согласно опросу российских предпринимателей 40% планируют внедрить машинное обучение с целью оптимизации производства, 35% - для аналитических и исследовательских работ, 29% - для маркетинговых исследований Испытание машин: 33% компаний использует искусственный интеллект. За два года применение этих технологий выросло почти в пять раз. 26.11.2019, Роза Алмакунова. - https://iz.ru/947197/roza-almakunova/ispytanie-mashin-33-kompanii-ispolzuet-iskusstvennyi-intellekt.

В отличие от российских предпринимателей из 1000 опрошенных руководителей американских компаний 20% были намерены провести масштабное внедрение ИИ-технологий всей операционной деятельности уже в 2019 г. Прогнозы развития искусственного интеллекта на 2019 год. Шесть приоритетных направлений развития ИИ, которые нельзя игнорировать. - https://www.pwc.ru/ru/publications/artificial-intelligence-predictions-2019.html

Оптимизм российских предпринимателей основан на положительном опыте других российских компаний, которые уже используют ИИ-технологии. Так, в страховой группе СОГАЗ технологии машинного обучения и искусственного интеллекта применяют для расчета рисков, урегулирования убытков, анализа медицинских услуг и работы с персоналом. Применение этих цифровых технологий позволило в 2019 г. добиться совокупного экономического эффекта почти в 1 млрд. руб. Испытание машин: 33% компаний использует искусственный интеллект. За два года применение этих технологий выросло почти в пять раз. 26.11.2019, Роза Алмакунова. - https://iz.ru/947197/roza-almakunova/ispytanie-mashin-33-kompanii-ispolzuet-iskusstvennyi-intellekt Руководство СОГАЗ считает важнейшей стратегической задачей использование ИИ-технологий, а также технологии больших данных (Big Data -- это структурированные и неструктурированные разнообразные данные значительных объемов, включая методы их обработки, позволяющие распределенно анализировать всю поступающую разнообразную информацию) и машинного обучения.

Представители бизнес-сообщества выделяют ряд последствий использования в организации/компании/предприятии искусственного интеллект: 1) расширение возможностей ИИ сокращает рутинные операции, что автоматически ведет к увольнению сотрудников, занятых формализуемым, не творческим трудом; 2) решения, принимаемые на базе ИИ, окупаются независимо от сферы деятельности компании; 3) стоимость ИИ-решений высокая, а их реализация сложная; 4) знания сотрудников не соответствуют ИИ-требованиям; 5) проблемы сокращения сотрудников бухгалтерии и делопроизводства.

ИИ-технологии уже сегодня могут решать и решают ряд конкретных задач в организации/предприятии/компании. Это может быть анализ договоров с партнерами, заказов на закупку конкретной продукции, подбор кадров. ИИ-технология применяется в системе электронного документооборота (СЭД), который исключает ручную работу и соответственно человеческий фактор в ходе выполнения рутинных операций. ИИ-решения автоматизируют весь процесс обработки документов: 1) распознавание документов, 2) классификация документов, 3) извлечение данных документа с последующим занесением их в регистрационную карточку, 4) отправка документа на рассмотрение ответственным лицам, 5) ввод и сбор информации о новом контрагенте, 6) перенаправление данных (информации, документов, распоряжений, приказов) между системами организации/предприятия, 7) подготовка проектов резолюций и автоответов, 8) составление аннотаций к документам, 9) формирование и корректировка личных дел работников, 10) применение в системе коммуникаций.

Сдерживающим фактором внедрения и использования технологий, основанных на ИИ-алгоритмах, является отсутствие цифрового понимания, цифрового мышления и цифровых знаний у управленческого аппарата и многих работников, дефицит ИКТ-специалистов, инвестиций и размеры компании, определяющие объемы проводимых операций. Работа на компьютере не означает владение ИИ-технологиями.

Применение ИИ-технологии в системе электронного делопроизводства состоит из нескольких этапов.

1-й этап - ввод документа в систему с потокового сканера, e-mail, оператора обмена электронными документами. При большом объеме документов ИИ может 1) распределить документы в поступающем потоке со сканера, поскольку ему не нужны страницы-разделители и штрих коды; 2) определить главный документ, отделить его от сопутствующих документов (приложения, прайс-лист); 3) ввести единым документом весь поток поступивших материалов или комплектом связанных друг с другом документов.

2-й этап - ИИ распознает и извлекает текст. Обработка сканированных данных завершается формированием PDF-документа с распознанным текстом. Обработанный документ используется для его классификации, извлечения требуемых реквизитов, а также полнотекстового поиска среди обработанных документов в системе.

3-й этап - классификация документов в СЭД проводится с помощью ИИ-алгоритмов в разных форматах: 1) по виду документа (договор, письмо, счет-фактура), 2) по месту регистрации, по источнику происхождения, по категории, журналу. Для повышения эффективности и самообучения ИИ требуется постоянно пропускать через него большие объемы документов.

4-й этап - извлечение документа. В СЭД для извлечения документа конкретного формата создаются и вводятся в ИИ-программу определенные правила распознавания реквизитов конкретного формата. Так, правила поиска письма включают данные: кто корреспондент, адресат, тема, содержание письма и гриф доступа. Подобные правила разрабатывают для любого формата документа, включая нетиповой или специфический. Именно такой алгоритм поиска используется в справочной правовой системе КонсультантПлюс. При этом ИИ может работать как со структурированными, так и неструктурированными документами. Распознанные данные автоматически вносятся в карточку документа в СЭД.

Для упрощения последующей работы сотрудника в ИИ-технологии можно применить подсветку, характеризующую степень точности распознавания извлеченного документа: зеленый цвет - точность распознавания почти 100%, красный цвет - сомнительная точность распознавания. Цветовой контроль точности позволяет снизить риск ошибки при классификации документа.

Важным шагом внедрения и использования ИИ-технологий в СЭД является 1) адаптация вариантов загрузки с последующей обработкой документов в СЭД; 2) методика обучения ИИ классификации обработанных документов; 3) тестирование установленной ИИ-системы; 4) организация опытной эксплуатации; 5) подведение итогов.

Полученные после ИИ-обработки документов данные можно применять для автоматизации других процессов организации/предприятия/компании.

При наличии достаточных данных по входящему документу его автоматически можно направить на рассмотрение соответствующему сотруднику.

Организованная потоковая ИИ-обработка документов позволяет автоматизировать многие процессы в компании: архивация, массовый ввод документов, их классификация по форматам (видам), распознавание и извлечение документов по реквизитам, извлечение текста.

ИИ-технологии постоянно совершенствуются, но этот процесс зависит от глубины и широты их использования

На данном этапе ИИ-технологии эффективны в типовых постоянно повторяющихся и однообразных процессах, но малопродуктивны в решении разнообразных и сложных задач, которые пока остаются прерогативой человека.

Сегодня использование ИИ-технологий обходится компании дорого. Их окупаемость в компании напрямую зависит от интенсивности использования ИИ-технологий, непрерывности поступающих данных и объема этих данных. Эти ИИ-технологии могут использовать крупные компании. Для малого и среднего предпринимателя (МСП) они не доступны из-за высокой стоимости.

Срок окупаемости ИИ-технологий (в т.ч. в делопроизводстве) зависит от сферы деятельности компании, интенсивности применения ИИ-технологий, непрерывности потока и объема поступающей информации.

Для внедрения и освоения ИИ-технологий требуется длительная и сложная техническая, социальная и финансовая подготовка. Многие компании (главным образом МСП) морально, финансово, материально не созрели до внедрения ИИ-технологий и использования ИИ- решений.

Тормозит внедрение управленческих технологий ИИ человеческий фактор. По мнению менеджера компании DIRECTUM Златы Заболотских, предприниматель/управленец/менеджер слабо понимает сам процесс ИИ-технологий, требования подготовки необходимых данных Заболотских З. Искусственный интеллект для бизнеса. Чего ожидать и как учесть в стратегии предприятия? - https://www.eg-online.ru/article/385590/, а также методику и возможности использования ИИ.

При подборе персонала решения довольно часто принимаются интуитивно. Большинство кадровиков/менеджеров по подбору персонала принимают решение по кандидату в течение первой минуты беседы, учитывая внешний вид, рукопожатие, одежду и речь кандидата, оставляя в стороне его личные качества, опыт и образование, общительность и умение работать в группе, которые гарантируют успех исполнения должностных обязанностей. В итоге, в 40% случаев допускается ошибка при выборе кандидата, несмотря на существующие методики оценки и системы тестов, используемых при наборе персонала.

В работе с персоналом и подборе кадров технологии искусственного интеллекта помогают кадровикам оптимально формировать штат и карьерное продвижение сотрудников. В программу вводится составленное описание вакансии/должности и программа собирает и анализирует массу данных из множества источников, отбирая кандидатов с оптимальным набором требуемых качеств.

ИИ-технологии помогают избежать ошибок. На основе вложенных данных и анализа резюме они подбирают подходящих кандидатов как вне, так и внутри компании, выявляют высокоэффективных работников и расшифровывают видеозапись собеседования, предлагая наиболее достойных кандидатов на данную должность. Но даже и в случае применения ИИ-технологии допускаются ошибки при подборе кадров. ИИ-технология не учитывает эмоциональные и психологические характеристики кандидата, его способность к обучению и самообучению, его амбициозность, целеустремленность и увлеченность.

Искусственный интеллект может показать степень удовлетворенности работников работой и атмосферой в компании, а также выявить сотрудников, которые могут с большой вероятностью уйти из компании.

ИИ-технологии имеют также и слабые стороны. ИИ может, как правило, предлагать кандидатов, обладающих набором качеств, с которыми программа уже знакома и работает. Такой сбой происходит в том случае, если программа не пополняется новыми требованиями и данными. Внедренные ИИ-технологии должны постоянно пополняться новыми данными, иначе они будут продолжать работать со старыми имеющимися данными и выдавать неверные решения. Слабость программы нивелирует кадровик, который опирается на собственный опыт. К тому же сбор как можно больше данных о сотрудниках нарушает границы конфиденциальности персональных данных о сотрудниках, что противоречит ФЗ «О персональных данных».

ИИ позволяет определить поведение сотрудника, его отношение к организации, спрогнозировать его поведение и место в развитии организации.

В Евросоюзе в мае 2018 г. в силу вступил Европейский Общий регламент о защите персональных данных. В США в 2020 г. начнет действовать Калифорнийский закон о защите частной жизни потребителей. Оба документа наделяют людей правом отслеживать и контролировать сбор и использование организациями их персональных данных, а также обращаться за помощью в случае, если они понесли убытки в результате нарушения кибербезопасности или системной ошибки.

Сдерживающим фактором развития ИИ может стать нормативно-правовая база в области конфиденциальности данных, включая персональные данные.

Организация должна иметь собственную цифровую стратегию, которая входит в ее общую стратегию. Важными элементами цифровой стратегии являются использование ИИ-технологий, вопросы кибербезопасности (информационной безопасности), закупки или/и разработки собственного программного обеспечения. Кибербезопасность и киберзащита являются важной частью программного обеспечения. ИИ-технологии должны быть отечественного производства. В противном случае ими можно управлять из-за рубежа. Газпром понес значительный ущерб в результате отключения из-за рубежа через Интернет мобильных генераторов австрийского производства. Кибератака заставила Газпром заказать мобильные генераторы отечественного производства.

Для определения возможностей компании по внедрению и использованию ИИ-технологий следует применить PEST-анализ (политика, экономика, социальный фактор, технология), позволяющий оценить перспективы компании в долгосрочной перспективе с позиции политической, экономической, социальной и технологической группы факторов окружающей среды и спрогнозировать развитие событий на средне- и долгосрочный периоды. На данных PEST-анализа можно провести SWOT-анализ, позволяющий проверить как сильные, так и слабые позиции ИИ-технологии со стороны имеющихся возможностей и существующих и потенциальных угроз.

PEST-анализ изучает группу внешних факторов макро- и микросреды, влияющих на деятельность организации. Факторы макросреды включают политику, госрегулирование, экономику, социально-демографическую среду, НТП, природные факторы. Факторы микросреды охватывают взаимодействие с акционерами, поставщиками, кредиторами, инвесторами, покупателями, конкурентами.

Таблица 1

Матрица PEST-анализа для определения возможностей использования ИИ-технологий

В условиях перехода на цифровые технологии проведение PEST-анализ играет особую роль. Препятствия внутри компаний: сотрудники определенных должностей по выполнению рутинных функций боятся сокращения; ряд сотрудников, включая руководителей старшего поколения, боятся и противятся инновациям; многие работники аппарата управления по должности ратуют за внедрение и использование ИИ-технологий, хотя в действительности косвенно сопротивляются их внедрению; отсутствует план обучения сотрудников цифровым технологиям.

Цифровизация - это приближающееся будущее. Цель PEST-анализа разработать стратегическое планирование, включая внедрение цифровых технологий. Определить, насколько эффективна та или иная ИИ-технология в управленческой деятельности, позволяет проведение SWOT-анализа (рис. 1).

Ряд сотрудников проявляют инициативу внедрения прогрессивных цифровых методов и инструментов. Внедрение и применение цифровых технологий повышает интеллектуальный потенциал персонала и конкурентоспособность компании.

ИИ полностью меняет все ведение предпринимательской деятельности. Внедрение ИИ в процесс управления становится реальностью. Непонимание, нежелание, неспособность внедрить ИИ в деятельность организации/компании/предприятия обрекает такую организацию/компанию на уход с рынка.

интеллект искусственный труд производительность

Рисунок 1. SWOT-анализ

Эффективность использования искусственного интеллекта достигается 1) при охвате нейронными технологиями всей системы без исключения, всех ее структур, а не отдельной ее структуры; 2) руководство и сотрудники обладают определенными компетенциями. Целью внедрения ИИ являются 1) повышение конкурентоспособности организации, 2) обеспечение рыночных лидерских позиций, 3) окупаемость инвестиций.

Наличие ИИ-проекта не означает его внедрение и коммерческое применение. Проект может остаться проектом из-за неподготовленности как самой организации, так и её руководства. В отличие от России и других стран в США налажена высокая степень коммерциализации проектов. В США для ИИ-проектов определены шесть приоритетных направлений внедрения ИИ-технологий в американских корпорациях: 1) окупаемость инвестиций и наращивание темпов с целью обеспечения эффективного принятия решений и применения прогнозной аналитики во всех отделах и функциях предприятий для достижения быстрого коммерческого эффекта и создания базиса для других бизнес-инициатив в сфере ИИ; 2) развитие необходимых компетенций сотрудников и специалистов в сфере ИИ путем создания условий и мотивации для совместной работы; 3) доверие ИИ по всем вопросам путем назначения ответственного лица, отвечающего за достоверность данных, правильную их интерпретацию, надежность и безопасность, этичное использование и корпоративное управление системами ИИ; 4) организация работы с данными, их размещение и разметка для машинного обучения, управления рисками, принятия эффективных решений, совершенствования классификацией документов, автоматизирование обслуживания клиентов и многое другое, стандартизации и интегрирования данных, собираемых для обучения ИИ; 5) монетизация ИИ (прибыль, получаемая от применения ИИ-технологии) за счет персонализации и повышения качества путем повышения показателей валовой выручки и чистой прибыли с помощью ИИ; 6) конвергенция ИИ с аналитикой, Интернетом вещей и другими технологиями позволит получить синергетический эффект.

Внедрение ИИ-технологий в бизнес, по прогнозу, увеличит мировой валовый продукт к 2030 г. на 15,7 трлн. долл. Прогнозы развития искусственного интеллекта на 2019 год. - https://www.pwc.ru/ru/publications/artificial-intelligence-predictions-2019.html, а это означает рост прибыли тех организаций/предприятий/компаний, которые внедряют и используют искусственный интеллект.

Над применением ИИ в органах управления работают во многих ведущих странах мира. В Евросоюзе ИИ активно внедряется в европейскую судебную систему. Во Франции разрабатываются этические правила использования ИИ. В Китае разрабатываются правовые нормы и этические правила использования ИИ, а также критерии эффективности использования ИИ и рекомендации для органов власти по внедрению и использованию ИИ-технологий до 2030 г. В Новой Зеландии акцент делается на повышение у населения осведомленности и понимания технологии, а также на изучение влияния ИИ на законы и этику.

В России ИИ-технологии применяются в банковской сфере, торговле, кадровой службе, индустрии развлечений, в госорганах, в силовых структурах (распознавание лиц). Значительное применение умные технологии нашли в системах кибербезопасности, в контроле трафика на магистралях и городских дорогах, в распознавании автомобильных номеров.

Будущее ИИ-управления зависит от разрабатываемых алгоритмов, в которые закладывается опыт прошлого, происходящие в системе управления изменения и изменения в кадровой политике, от соотношения централизации и демократизации управления, демократизации иерархической политики. Качество ИИ-технологии зависит от морально-этических качеств программиста-разработчика, от его эрудиции, знаний, понимания особенностей сферы применения разрабатываемой ИИ-технологии.

Размещено на Allbest.ru