Обучение ИИ: четыре уровня
Сотрудники многих компаний всё активнее используют ИИ по собственной инициативе. Само по себе это позитивное явление, однако на практике оно далеко не всегда приводит к заметному росту производительности труда. Нередко сотрудники просто перекладывают часть своей работы на нейросети, не меняя привычных подходов к решению задач.
Вместо содержательных рабочих документов и обоснованных решений руководители, коллеги, а иногда и клиенты получают горы сгенерированных материалов сомнительного качества – того, что принято называть нейрослопом. Кроме того, конфиденциальные данные могут покидать защищённый контур компании, причём зачастую с нарушением действующего законодательства.
Проблема не ограничивается недостаточными навыками отдельных сотрудников. Линейные руководители часто не знают, как адаптировать технологии ИИ к бизнес-процессам своих подразделений. Руководителям и собственникам бизнеса, в свою очередь, нередко не хватает знаний, чтобы принимать обоснованные стратегические решения о внедрении ИИ: оценивать совокупные затраты, прогнозировать реальные эффекты для бизнеса и учитывать связанные с технологией риски. В конечном итоге всё это упирается в дефицит знаний об ИИ на разных уровнях организации.
