Гэта факт: кампаніі ў Бразіліі ўключылі штучны інтэлект у свае бізнес-стратэгіі — прынамсі 98% з іх, паводле даследавання, праведзенага ў канцы 2024 года. Праблема, аднак, заключаецца ў тым, што толькі 25% арганізацый заявілі пра гатоўнасць да ўкаранення штучнага інтэлекту. Астатнія пакутуюць ад абмежаванняў інфраструктуры, кіравання дадзенымі і недахопу спецыялізаваных спецыялістаў. Але гэта не азначае, што астатнія 75% чакаюць ідэальных умоў для прасоўвання сваіх праектаў: наадварот, гэтыя кампаніі працягваюць укараняць гэтую тэхналогію.
Праблема ў тым, што толькі кожная пятая кампанія здольная інтэграваць штучны інтэлект у свой бізнес — паводле нядаўна апублікаванай глабальнай справаздачы, падрыхтаванай Qlik у партнёрстве з ESG. Больш за тое, толькі 47% кампаній паведамілі аб укараненні палітыкі кіравання дадзенымі. Гэтыя лічбы глабальныя, і не было б дзіўна, калі б бразільская статыстыка была яшчэ вышэйшай. І хоць штучны інтэлект у цяперашні час ужываецца асобна, а «кропкай уваходу» тэхналогіі звычайна з'яўляецца абслугоўванне кліентаў, фінансавыя, рэгуляторныя і рэпутацыйныя рызыкі ўсё яшчэ існуюць.
Кампаніі, якія вырашаюць укараніць штучны інтэлект без належнай падрыхтоўкі, сутыкаюцца з многімі перашкодамі. Тэматычныя даследаванні паказалі, што дрэнна кіраваныя алгарытмы могуць увекавечваць прадузятасці або паставіць пад пагрозу прыватнасць, што прыводзіць да рэпутацыйнай і фінансавай шкоды. Кіраванне штучным інтэлектам — гэта не толькі тэхналагічная праблема, але і праблема выканання і належнай абачлівасці: без добра акрэсленай стратэгіі рызыкі растуць разам з магчымасцямі — ад парушэнняў прыватнасці і злоўжывання дадзенымі да непразрыстых або прадузятых аўтаматызаваных рашэнняў, якія выклікаюць недавер.
Рэгулятарны ціск і адпаведнасць: асновы кіравання штучным інтэлектам
Неабходнасць стварэння кіравання штучным інтэлектам узнікла не толькі з боку бізнесу: з'яўляюцца новыя правілы, і прагрэс ідзе хуткім шляхам, у тым ліку ў Бразіліі.
У снежні 2024 года Федэральны сенат ухваліў законапраект 2338/2023 , які прапануе рэгулятарную базу для штучнага інтэлекту з рэкамендацыямі па адказным выкарыстанні. Законапраект выкарыстоўвае падыход, заснаваны на ацэнцы рызык , падобны да падыходу Еўрапейскага Саюза, класіфікуючы сістэмы штучнага інтэлекту ў залежнасці ад іх патэнцыялу для парушэння асноўных правоў. Прыкладанні, якія ўяўляюць сабой празмерную рызыку, такія як алгарытмы аўтаномнай зброі або інструменты масавага назірання, будуць забароненыя , генератыўныя і універсальныя сістэмы павінны будуць прайсці папярэднюю ацэнку рызыкі перад выхадам на рынак.
Існуюць таксама патрабаванні да празрыстасці, напрыклад, патрабуючы ад распрацоўшчыкаў раскрываць інфармацыю пра тое, ці выкарыстоўвалі яны кантэнт, абаронены аўтарскім правам, пры навучанні мадэляў. Адначасова вядуцца дыскусіі аб тым, каб Нацыянальнаму органу па абароне дадзеных (ANPD) адвесці цэнтральную ролю ў каардынацыі кіравання штучным інтэлектам у краіне, выкарыстоўваючы існуючую сістэму абароны дадзеных. Гэтыя заканадаўчыя ініцыятывы сігналізуюць аб тым, што кампаніі неўзабаве будуць мець выразныя абавязацельствы адносна распрацоўкі і выкарыстання штучнага інтэлекту — ад практыкі справаздачнасці і змякчэння рызык да ўліку алгарытмічных наступстваў.
У Злучаных Штатах і Еўропе рэгулятары ўзмацнілі ўвагу да алгарытмаў, асабліва пасля папулярызацыі генератыўных інструментаў штучнага інтэлекту, што выклікала грамадскія дыскусіі. Закон аб штучным інтэлекце (AI ACT) ужо ўступіў у сілу ў ЕС, і яго рэалізацыя павінна завяршыцца 2 жніўня 2026 года, калі пачнуць дзейнічаць большасць абавязацельстваў стандарту, у тым ліку патрабаванні да сістэм штучнага інтэлекту з высокай рызыкай і мадэляў штучнага інтэлекту агульнага прызначэння.
Празрыстасць, этыка і алгарытмічная падсправаздачнасць
Акрамя юрыдычнага аспекту, кіраванне штучным інтэлектам ахоплівае этычныя прынцыпы і прынцыпы адказнасці, якія выходзяць за рамкі простага «выканання закона». Кампаніі разумеюць, што для заваёвы даверу кліентаў, інвестараў і грамадства ў цэлым неабходная празрыстасць адносна таго, як выкарыстоўваецца штучны інтэлект. Гэта прадугледжвае прыняцце шэрагу ўнутраных практык, такіх як папярэдняя ацэнка алгарытмічнага ўздзеяння, строгае кіраванне якасцю дадзеных і незалежны аўдыт мадэлі.
Таксама вельмі важна ўкараняць палітыку кіравання дадзенымі, якая старанна фільтруе і адбірае навучальныя дадзеныя, пазбягаючы дыскрымінацыйных прадузятасцяў, якія могуць быць убудаваныя ў сабраную інфармацыю.
Пасля таго, як мадэль штучнага інтэлекту ўкараніцца, кампанія павінна праводзіць перыядычнае тэсціраванне, праверку і аўдыт сваіх алгарытмаў, дакументуючы рашэнні і выкарыстаныя крытэрыі. Гэты запіс мае дзве перавагі: ён дапамагае растлумачыць, як працуе сістэма, і дазваляе несці адказнасць у выпадку збою або няправільнага выніку.
Кіраванне: інавацыі з канкурэнтаздольнай каштоўнасцю
Распаўсюджаным памылковым меркаваннем з'яўляецца тое, што кіраванне штучным інтэлектам абмяжоўвае інавацыі. Наадварот, добрая стратэгія кіравання дазваляе бяспечна ўкараняць інавацыі, адказна раскрываючы ўвесь патэнцыял штучнага інтэлекту. Кампаніі, якія структуруюць свае структуры кіравання на ранняй стадыі, могуць знізіць рызыкі, перш чым яны стануць праблемамі, пазбягаючы пераробак або скандалаў, якія могуць затрымацца ў праектах.
У выніку гэтыя арганізацыі хутчэй атрымліваюць большую карысць ад сваіх ініцыятыў. Рынкавыя дадзеныя пацвярджаюць гэтую карэляцыю: глабальнае апытанне паказала, што кампаніі з актыўным кіраўніцтвам, якое кантралюе кіраванне штучным інтэлектам, паведамляюць пра лепшыя фінансавыя наступствы выкарыстання перадавога штучнага інтэлекту.
Акрамя таго, мы жывем у той час, калі спажыўцы і інвестары ўсё больш усведамляюць этычнае выкарыстанне тэхналогій, і дэманстрацыя гэтай прыхільнасці да кіравання можа вылучыць кампанію сярод канкурэнтаў.
На практыцы арганізацыі з развітым кіраваннем паведамляюць пра паляпшэнне не толькі бяспекі, але і эфектыўнасці распрацоўкі — кіраўнікі адзначаюць скарачэнне часу цыклу праектаў штучнага інтэлекту дзякуючы выразна акрэсленым стандартам з самага пачатку. Гэта значыць, калі патрабаванні да прыватнасці, тлумачальнасці і якасці ўлічваюцца на ранняй стадыі праектавання, дарагіх карэкціровак можна пазбегнуць пазней.
Такім чынам, кіраванне выступае ў якасці кіраўніцтва для ўстойлівых інавацый, паказваючы, куды інвеставаць і як адказна маштабаваць рашэнні. А шляхам узгаднення ініцыятыў у галіне штучнага інтэлекту з карпаратыўнай стратэгіяй і каштоўнасцямі кампаніі, кіраванне гарантуе, што інавацыі заўсёды служаць больш шырокім бізнес-мэтам і рэпутацыйным мэтам, а не ідуць ізаляваным або патэнцыйна шкодным шляхам.
Распрацоўка стратэгіі кіравання штучным інтэлектам — гэта, перш за ўсё, стратэгічны крок для канкурэнтнага пазіцыянавання. У сучаснай экасістэме, дзе краіны і кампаніі знаходзяцца ў тэхналагічнай гонцы, тыя, хто ўкараняе інавацыі з упэўненасцю і аўтарытэтнасцю, лідзіруюць. Буйныя кампаніі, якія ўстанаўліваюць эфектыўныя сістэмы кіравання, здольныя збалансаваць зніжэнне рызык з максімізацыяй пераваг штучнага інтэлекту, а не ахвяраваць адным дзеля другога.
Нарэшце, кіраванне штучным інтэлектам ужо не з'яўляецца неабавязковым, а стратэгічным імператывам. Для буйных кампаній стварэнне стратэгіі кіравання цяпер азначае вызначэнне стандартаў, кантролю і каштоўнасцей, якія будуць кіраваць выкарыстаннем штучнага інтэлекту ў бліжэйшыя гады. Гэта ўключае ў сябе ўсё: ад выканання новых правілаў да стварэння ўнутраных механізмаў этыкі і празрыстасці, накіраваных на мінімізацыю рызыкі і максімізацыю каштоўнасці збалансаваным чынам. Тыя, хто дзейнічае своечасова, атрымаюць плён у выглядзе паслядоўных інавацый і трывалай рэпутацыі, што дазволіць ім заняць лідзіруючыя пазіцыі на рынку, які ўсё больш арыентаваны на штучны інтэлект.
