С появлением генеративного ИИ предприятия перестали задаваться вопросом, стоит ли использовать эту технологию, и теперь думают о том, как её применять. Кто‑то использует ИИ в качестве чат‑бота, кто‑то — для написания программ и составления протоколов собраний, а некоторые компании пробуют внедрить ИИ‑агентов. Но главный вопрос не в том, сколько инструментов ИИ уже внедрено, а в том, интегрировался ли ИИ в рабочий процесс компании.
Согласно исследованию Concept «Inside the AI Transformation», которое охватило более 6100 лиц, принимающих решения по ИИ, и пользователей по всему миру, зрелость корпоративного ИИ можно разделить на четыре уровня:
* Уровень 1: ИИ выступает в роли интеллектуального партнёра (Thought Partner) — помогает составлять проекты, подводить итоги, проводить мозговые штурмы.
* Уровень 2: ИИ интегрируется в повседневную работу.
* Уровень 3: ИИ выполняет повторяющиеся рабочие процессы под наблюдением человека.
* Уровень 4: ИИ выполняет сквозной основной бизнес‑процесс с высокой отдачей.
Опрос показал, что 57% компаний всё ещё находятся на уровне 1, 31% — на уровне 2, и только 12% перешли на следующую стадию. При этом лишь 2% компаний сделали ИИ частью корпоративной системы.
Проект AI Agent от Morgan Stanley демонстрирует, как компании могут проектировать рабочие процессы после того, как ИИ действительно войдёт в основной рабочий процесс. Компания внедрила собственную агентскую систему FIXR для ежедневной сверки прибылей и убытков (Profit and Loss Reconciliation, P&L Reconciliation). Эта работа выполняется каждый день после завершения транзакции: система сравнивает данные по финансам, рискам, операциям и сделкам. Если данные противоречивы, финансовый контролёр должен выяснить причину, решить, как скорректировать информацию, и завершить подтверждение до открытия рынка на следующий день.
Раньше на полное согласование уходило около 6 часов, а теперь — 2–3 часа. Благодаря FIXR и работе примерно 100 контролёров можно сэкономить около 1500 часов ручной работы в неделю. При этом Morgan Stanley не ставил цель создать агента, способного полностью заменить людей.
В проекте FIXR реализованы три ключевых принципа:
1. Уменьшение автономии агента. Каждый результат работы FIXR должен быть рассмотрен, подтверждён или исправлен контролёром, а затем передан обратно в систему как основа для следующего этапа обучения. Люди всегда остаются в цикле принятия решений (human in the loop).
2. Обучение ИИ на основе человеческого опыта. Система записывает решения, когда контролёр корректирует предложения ИИ. Когда один и тот же тип проблемы решается несколько раз подряд, FIXR преобразует набор методов в правила, вместо того чтобы каждый раз передавать задачу модели для рассуждений. По мере накопления отзывов система может автоматически обрабатывать несоответствия, предлагать решения для незнакомых ситуаций и при неуверенности обращаться за помощью.
3. Сначала проектирование процесса, затем внедрение ИИ. Команда сначала проводит полную аналитику процессов (Process Intelligence) и анализирует, какие звенья подходят для агента, какие — для традиционной автоматизации, а какие нужно переработать. Команда выбрала сверку бухгалтерского учёта в качестве первого сценария внедрения не только потому, что процесс фиксирован и подходит для автоматизации, но и потому, что за эту работу уже отвечают сотни финансовых контролёров по всему миру — её легко масштабировать.
Morgan Stanley подчёркивает: прежде чем внедрять ИИ, нужно провести инвентаризацию процессов и понять, где использовать агента, а где достаточно традиционной автоматизации или редизайна. Это вопрос гибкости, управления и обратной связи с людьми. Те компании, которые действительно используют ИИ как систему, имеют общие черты: они интегрируют ИИ в существующие системы, создают систему управления и подотчётности, используют реальные показатели для измерения эффективности.
Подписаться в Макс
