Це факт: компанії в Бразилії включили штучний інтелект у свої бізнес-стратегії — щонайменше 98% з них, згідно з дослідженням, проведеним наприкінці 2024 року. Проблема, однак, полягає в тому, що лише 25% організацій заявили про готовність до впровадження ШІ. Решта страждають від обмежень інфраструктури, управління даними та нестачі спеціалізованих талантів. Але це не означає, що решта 75% чекають ідеальних умов для просування своїх проектів: навпаки, ці компанії продовжують впроваджувати цю технологію.
Проблема полягає в тому, що лише кожна п'ята компанія здатна інтегрувати штучний інтелект у свій бізнес, згідно з нещодавно опублікованим глобальним звітом, підготовленим Qlik у партнерстві з ESG. Крім того, лише 47% компаній повідомили про впровадження політик управління даними. Ці цифри є глобальними, і не було б дивно, якби бразильська статистика була ще вищою. І хоча ШІ наразі застосовується ізольовано, а «точкою входу» технології зазвичай є обслуговування клієнтів, фінансові, регуляторні та репутаційні ризики все ще існують.
Компанії, які вирішують впроваджувати ШІ без належної підготовки, стикаються з багатьма перешкодами. Тематичні дослідження показали, що погано керовані алгоритми можуть увічнювати упередження або ставити під загрозу конфіденційність, що призводить до репутаційної та фінансової шкоди. Управління ШІ — це не лише технологічна проблема, а й проблема виконання та належної перевірки: без чітко визначеної стратегії ризики зростають відповідно до можливостей — від порушень конфіденційності та нецільового використання даних до непрозорих або упереджених автоматизованих рішень, що породжують недовіру.
Регуляторний тиск та дотримання вимог: основи управління штучним інтелектом
Потреба у впровадженні управління штучним інтелектом виникла не лише з бізнес-фронту: з'являються нові правила, і прогрес йде швидкими темпами, зокрема в Бразилії.
У грудні 2024 року Федеральний сенат схвалив законопроект 2338/2023 , який пропонує регуляторну базу для штучного інтелекту з рекомендаціями щодо відповідального використання. Законопроект застосовує підхід, що базується на оцінці ризиків , подібний до підходу Європейського Союзу, класифікуючи системи штучного інтелекту відповідно до їхнього потенціалу шкодити основним правам. Застосування, що становлять надмірний ризик, такі як алгоритми автономної зброї або інструменти масового спостереження, будуть заборонені , генеративні та універсальні системи повинні будуть пройти попередню оцінку ризиків, перш ніж потрапити на ринок.
Також існують вимоги щодо прозорості, наприклад, що вимагають від розробників розкриття інформації про те, чи використовували вони контент, захищений авторським правом, під час навчання моделей. Водночас ведуться дискусії щодо надання Національному органу із захисту даних (ANPD) центральної ролі в координації управління штучним інтелектом у країні, використовуючи існуючу систему захисту даних. Ці законодавчі ініціативи сигналізують про те, що компанії незабаром матимуть чіткі зобов'язання щодо розробки та використання штучного інтелекту — від практики звітності та зменшення ризиків до врахування алгоритмічних впливів.
У Сполучених Штатах та Європі регулятори посилили контроль над алгоритмами, особливо після популяризації генеративних інструментів штучного інтелекту, що викликало громадські дискусії. Закон про штучний інтелект (AI ACT) вже набрав чинності в ЄС, а його впровадження має завершитися 2 серпня 2026 року, коли набудуть чинності більшість зобов'язань стандарту, включаючи вимоги до систем штучного інтелекту з високим рівнем ризику та моделей штучного інтелекту загального призначення.
Прозорість, етика та алгоритмічна підзвітність
Окрім юридичного аспекту, управління ШІ охоплює етичні та відповідальні принципи, які виходять за рамки простого «дотримання закону». Компанії усвідомлюють, що для завоювання довіри клієнтів, інвесторів та суспільства в цілому прозорість щодо використання ШІ є важливою. Це передбачає впровадження низки внутрішніх практик, таких як попередня оцінка алгоритмічного впливу, ретельне управління якістю даних та незалежний аудит моделей.
Також критично важливо впроваджувати політики управління даними, які ретельно фільтрують та відбирають навчальні дані, уникаючи дискримінаційних упереджень, які можуть бути вбудовані в зібрану інформацію.
Після того, як модель штучного інтелекту запрацює, компанія повинна проводити періодичне тестування, перевірку та аудит своїх алгоритмів, документуючи рішення та використані критерії. Цей запис має дві переваги: він допомагає пояснити, як працює система, і дозволяє нести відповідальність у разі збою або неналежного результату.
Управління: інновації з конкурентною цінністю
Поширеною помилковою думкою є те, що управління ШІ обмежує інновації. Навпаки, належна стратегія управління забезпечує безпечні інновації, відповідально розкриваючи весь потенціал ШІ. Компанії, які структурують свої системи управління на ранній стадії, можуть зменшити ризики, перш ніж вони перетворяться на проблеми, уникаючи переробок або скандалів, які можуть затримати проекти.
В результаті ці організації швидше отримують більшу цінність від своїх ініціатив. Ринкові дані підтверджують цю кореляцію: глобальне опитування показало, що компанії з активним керівництвом, яке контролює управління штучним інтелектом, повідомляють про кращий фінансовий вплив від використання передового штучного інтелекту.
Крім того, ми живемо в той час, коли споживачі та інвестори дедалі більше усвідомлюють етичне використання технологій, і демонстрація цієї відданості управлінню може виділити компанію серед конкурентів.
На практиці, організації зі зрілим управлінням повідомляють про покращення не лише в безпеці, а й в ефективності розробки – керівники вказують на скорочення часу циклу проектів ШІ завдяки чітким стандартам з самого початку. Тобто, коли вимоги до конфіденційності, пояснень та якості враховуються на ранній стадії проектування, пізніше вдається уникнути дорогих виправлень.
Отже, управління виступає дороговказом для сталих інновацій, показуючи, куди інвестувати та як відповідально масштабувати рішення. А узгоджуючи ініціативи ШІ з корпоративною стратегією та цінностями компанії, управління гарантує, що інновації завжди служать ширшим бізнес-цілям та цілям репутації, а не йдуть ізольованим або потенційно шкідливим шляхом.
Розробка стратегії управління штучним інтелектом – це, перш за все, стратегічний крок для конкурентного позиціонування. У сучасній екосистемі, де країни та компанії замкнені в технологічній гонці, ті, хто впроваджує інновації з упевненістю та авторитетом, лідирують. Великі компанії, які впроваджують ефективні системи управління, здатні збалансувати зменшення ризиків з максимізацією переваг штучного інтелекту, а не жертвувати одним заради іншого.
Зрештою, управління штучним інтелектом більше не є необов'язковим, а стратегічним імперативом. Для великих компаній створення стратегії управління тепер означає визначення стандартів, контролю та цінностей, які будуть орієнтувати використання штучного інтелекту в найближчі роки. Це включає все: від дотримання нових норм до створення внутрішніх механізмів етики та прозорості, спрямованих на мінімізацію ризиків та максимізацію цінності збалансованим чином. Ті, хто діє швидко, отримають винагороду у вигляді постійних інновацій та міцної репутації, позиціонуючи себе попереду на ринку, де все більше використовується штучний інтелект.
