Когда контекст имеет значение: к чему приводят ошибки при работе с ИИ

Анастасия Егорова - Эксперт по разработке и внедрению цифровых сервисов, в том числе с использованием технологий AI для бизнеса, руководитель веб-студии GetProgress. Когда речь идет о внедрении в бизнес ИИ-систем, часто возникает соблазн использовать глобальные решения, которые могут охватывать широкий спектр рынков и клиентов. Однако, контекст всегда имеет огромное значение, и существует опасность недооценки этого фактора. Языковые и культурные различия могут влиять на восприятие продуктов и услуг и их интерпретацию. Применение глобальных ИИ-решений без учета культурных и языковых различий может привести к недопониманию, обиженным клиентам и потере бизнеса. Facebook (принадлежит компании Meta, которая признана экстремистской и запрещена в РФ) сталкивался с проблемами, связанными с различными законодательными нормами о конфиденциальности данных в разных странах. В некоторых случаях компания не адаптировала свои алгоритмы сбора и обработки данных под местное законодательство, в результате возникали серьезные проблемы с местными властями. ИИ Amazon рекомендовал товары, которые были нежелательными или даже оскорбительными для клиентов. У разных рынков предпочтения и потребности могут серьезно отличаться, и глобальные ИИ-решения часто недооценивают индивидуальные потребности клиентов в персонализированных решениях. А несоблюдение законодательства может привести к юридическим последствиям и потере доверия клиентов. Поэтому важно, чтобы компании, применяющие ИИ-решения, уделяли должное внимание контексту. Это включает в себя адаптацию технологий под конкретные потребности рынка, обеспечение уровня персонализации, учет законодательных норм и регулирования, а также активное внимание к обратной связи от клиентов. Исключительное применение глобальных ИИ-решений без учета контекста может иметь катастрофические последствия для бизнеса и репутации компании. Еще одна серьезная ошибка, когда внедряются сервисы на базе ИИ, но результаты не учитываются. Наличие ИИ-сервиса не гарантирует успеха. Важно применять релевантные бизнесу решения. К примеру, компания может решить внедрить систему анализа данных на базе ИИ, которая автоматически обрабатывает информацию о покупках клиентов и предоставляет рекомендации по улучшению товарного ассортимента. Однако, несмотря на наличие этой системы, компания может продолжать работать по прежней маркетинговой стратегии, не учитывая рекомендации искусственного интеллекта. В результате данные, полученные от ИИ, остаются недооцененными, а аналитические выводы остаются неточными. Вместо того чтобы адаптировать свой бизнес под новые знания, компания продолжает действовать на основе устаревшей стратегии. Или, например, компания примет решение внедрить чат-бота на базе ИИ для обработки запросов клиентов. Однако сотрудники не будут должным образом обучены в обслуживании и поддержке бота. Это приведет к некачественному обслуживанию клиентов и ухудшению имиджа компании. Часто компании, несмотря на наличие ИИ, продолжают работать по старым схемам и не учитывают рекомендации, предоставленные ИИ. Это может происходить по разным причинам, включая нежелание менять сложившиеся процессы, неопределенность в отношении новых данных или просто инерцию в принятии решений. В результате недооценки рекомендаций ИИ, данные, полученные от этой системы, остаются без должного внимания. Аналитические выводы остаются неточными, и компания принимает решения на основе устаревших данных и стратегий. Это может влиять на конкурентоспособность компании и приводить к потере рыночных позиций. Искусственный интеллект, как и любое нововведение, требует очень серьезного изучения перед тем, как начать работать с ним. Иллюзия, что после «нажатия кнопки» бизнес начнет стремительно расти, может во всех смыслах очень дорого обойтись. Чтобы избежать ошибок, важно осознанно внедрять ИИ, обеспечивать обучение своих сотрудников в работе с данными на базе ИИ и готовность адаптировать бизнес-процессы на основе рекомендаций, предоставляемых ИИ. Только в таком случае они смогут добиться максимальной пользы и эффективности от этой технологии, что поможет им оставаться конкурентоспособными на рынке.