ИИ и иерархия потребностей: всем ли организациям надо самоутверждаться? Часть 2

О том, что необходимо предпринять, чтобы новые модные веяния со стороны технологий искусственного интеллекта не повлияли негативным образом на справедливые требования неуклонной автоматизации и цифровизации, изданию Global CIO рассказывает директор департамента стратегии и консалтинга Rubytech Дмитрий Басистый.

От классификационной пирамиды к пирамиде потребностей в инструментах ИИ

Сконструированная в предыдущей части статьи классификация инструментов искусственного интеллекта в части определенных в ней типов ИИ может быть соотнесена с классическими (по Маслоу) потребностями человека. Организация – объект в высшей степени социальный. Почему бы ей не проявлять коллективные потребности?

Пирамидальные потребности организации

Результат соотнесения потребностей организации с уровнями (типами) инструментов ИИ позволил составить следующую картину (см. Таблицу 1):

Таблица 1. Связь по линии «потребность – тип инструментов ИИ»

Логика таблицы легко переносится на модель в форме пирамиды, отражающую потребности организации в технологиях ИИ (см. Рис. 3).

Рис. 3. Иерархическая модель потребности организаций в технологиях ИИ

Уровень готовности и способности организации к использованию технологий ИИ, как было отмечено ранее, находится в прямой, пусть и математически нечеткой зависимости от двух показателей:

• уровня автоматизации процессов, который служит прямым индикатором завершенности традиционной автоматизации и косвенно отражает степень упорядочивания деятельности организации;
• степени завершенности цифровизации (цифровой трансформации), которая позволяет судить о прогрессе организации на пути к цифровой форме своей деятельности.

Шкала уровня автоматизации может содержать пять градаций: «низкий», «ниже среднего», «средний», «выше среднего» и «высокий». Диапазоны для каждой из поименованных градаций уровней автоматизации – категории условные, плод экспертных ощущений, не более.

Степень завершенности цифровизации или отношение к цифровизации внутри организации условно можно разделить на следующие градации: «не началась», «достигнуты начальные цели», «достигнуты основные цели», «достигнуты все цели».

Строим гипотезы. Исходя из предположения, что организации с более высокой степенью автоматизации процессов, скорее всего, раньше вошли в тему цифровизации и достигли больших результатов, а если вошли в цифровизацию с низким уровнем автоматизации процессов, то скорость движения к целям цифровизации была ниже, сделаны гипотезы о комбинациях этих двух показателей и связях их с потребностями в инструментах ИИ. Результаты построения таких гипотез представлены в Таблице 2.

Таблица 2. Рекомендованные для использования инструменты ИИ в зависимости от уровня автоматизации процессов и текущего статуса цифровизации

Пояснения к значениям отметок для типов инструментов ИИ в таблице:

• «Да» – однозначная рекомендация искать возможности применения этого типа инструментов ИИ в деятельности организации;
• «Нет» – однозначный запрет на применение этого типа инструментов ИИ в деятельности организации;
• «Да, обсуждаемо» – форма варианта «Да»: «Скорее да, чем нет, но однозначный ответ зависит от условий конкретной организации»;<./li>
• «Нет, обсуждаемо» – форма варианта «Нет»: «Скорее нет, чем да, но однозначный ответ зависит от условий конкретной организации».

Как можно заметить из таблицы, по мере роста уровней автоматизации и цифровизации деятельности компании растет потребность в использовании более сложных инструментов ИИ. Более детальные выводы и рекомендации приведем в заключительной части статьи.

Заключение. От искусственного интеллекта обратно к автоматизации

В этой статье мы предприняли попытку выстроить логику перехода «от традиционной автоматизации к нерегулярному искусственному интеллекту». Стоит, однако, учесть, что в нашей стране уверенно следовать за лидерами в плане внедрения технологий и инструментов ИИ готовы еще не все компании и предприятия. Представителям таких организаций можно посоветовать использовать следующую тактику: вернуться на «исходную позицию», скорректировать текущий уровень автоматизации/цифровизации и только потом приступать к внедрению ИИ.

В завершение – несколько рекомендаций практического толка для тех, кто планирует внедрять искусственный интеллект:

Не умножайте хаос. Не автоматизируйте, не цифровизируйте и не интеллектуализируйте хаос. Общий хаос в деятельности организации и «тематический» хаос в бизнес-процессах нужно непременно ликвидировать до начала автоматизации, цифровизации, интеллектуализации. Не пытайтесь перейти из ИТ-феодализма в ИТ-социализм одним прыжком. Это все равно у вас не получится. Прежде чем поднимать флаг цифровизации, честно ответьте на вопрос, готовы ли вы поменять ключевые бизнес-процессы под влиянием цифровых технологий.

Очевидно, что новые практики и техники автоматизации (например, пресловутый Scrum и его «приспешник» Agile) дарят надежду на то, что можно попробовать опровергнуть этот консервативный совет. Пробуйте!

Не бойтесь проводить реинжиниринг процессов. Реинжиниринг процессов – хорошее упражнение по наведению порядка и прекрасный повод не только для их переосмысления и кардинального улучшения, но и для разработки гипотез по автоматизации, цифровизации, роботизации, интеллектуализации.

Наведите порядок в ИТ-ландшафте. Перестаньте думать об ИИ, проведите глубокий анализ текущего ИТ-ландшафта, разберитесь с прикладными системами: уберите ненужные, добавьте нужные, реформируйте работающие. Сделайте это одновременно с реинжинирингом процессов. Помните: хорошая автоматизация лучше плохого ИИ!

Оцените уровни зрелости. Если уровень автоматизации ваших процессов не выше среднего, а уровень зрелости ИТ – примерно такой же, то семь раз отмерьте и трижды подумайте о том, чтобы идти в историю с ИИ.