Мало какие крупные организации перестроили свои основные операции вокруг искусственного интеллекта, по словам технического директора одной из крупнейших консалтинговых компаний мира. Он также заявил, что компаниям пока не стоит тратить много сил на поиск виновных, когда ИИ-проекты терпят неудачу.

Число крупных предприятий или государственных процессов, «которые были действительно, по-настоящему переосмыслены с ИИ в самом центре, — практически ноль», заявил глобальный технический директор Accenture Марк Уорнер на виртуальном мероприятии Fortune Brainstorm AI. Accenture — один из учредителей Brainstorm AI — выступила спонсором сессии.

Уорнер и ещё три руководителя обсудили с редактором Fortune по тематике ИИ Джереми Каном, почему многие компании сообщают о низкой отдаче от ИИ несмотря на его широкое применение. В дискуссии участвовали Матье Кайя из AXA, Грег Ульрих из Mastercard и Марджори Яневич из Mistral AI. Их ответы указывали не столько на программное обеспечение, сколько на организационные изменения.

Периферия против ядра

По словам Уорнера, большинство компаний применяют ИИ в периферийных задачах — маркетинге, заметках со встреч и транскрипции. Кодирование — «пожалуй, немного другой случай», поскольку отдачу там можно измерить. Изменение экономики отрасли, напротив, требует воздействия на ключевые бизнес-процессы, а это рискованно. Он сравнил текущий момент с ранними фабриками, использовавшими электричество только для освещения, пока производство не перепроектировали вокруг электродвигателей. Экономисты, изучавшие прежние универсальные технологии, зафиксировали ту же задержку: измеримые выгоды появляются лишь после того, как организации перестраивают операции вокруг нового инструмента, а не просто питают им старые процессы.

Ульрих утверждал, что наибольшая отдача достигается при перепроектировании целых рабочих процессов, а не при наложении ИИ на существующие. Mastercard, по его словам, «очень, очень продвинулась» в переработке жизненного цикла разработки продуктов, используя меньшие по размеру команды и добиваясь более быстрого выполнения. Он также указал на распространённую ловушку: если ускорить один шаг в процессе из 80 шагов, следующий шаг просто обрастает backlog'ом.

«ИИ-агент для автоматизации части этого процесса — не… самое узкое место во многом этом», — сказал Ульрих. «Это переосмысление. Это переналаживание».

Уорнер назвал ИИ-трансформации «политическими проектами», отметив, что ещё недавно считал их технологическими. При этом сами ИИ-разработки он по-прежнему относит к технологическим проектам.

Кайя отметил, что по мере совершенствования технологий работа всё меньше связана с технологиями и всё больше — с вопросом: «Как увлечь за собой людей?» Ульрих сообщил, что Mastercard опирается на поддержку CEO, включая еженедельные отчёты для ближайших подчинённых руководителя, но признал, что политику крупных организаций никто не решил.

Ответственность

Кан передал вопрос из зала о том, кто несёт ответственность, когда ИИ-агент ошибается. Уорнер ответил, что единого чёткого решения нет. В целом, по его словам, владелец бизнеса отвечает за ценность агента, технолог — за его функциональность, а директор по информационной безопасности — за его защищённость.

Тем не менее, по его мнению, большинству компаний пока не стоит зацикливаться на поиске виновных. «Не думаю, что большинству организаций сейчас следует слишком переживать из-за игры в обвинения», — сказал Уорнер, призвав компании поддерживать людей за попытки, зная, что многие из них потерпят неудачу. Исключение он сделал для критических инцидентов, таких как серьёзная утечка безопасности.

Яневич, проработавшая, по её словам, 10 лет в области кибербезопасности, согласилась, что поиск виновных бесполезен. Лучший вопрос, по её словам, — контролирует ли компания технологии, которые внедряет, и может ли установить собственные ограничения. Mistral продаёт открытые модели, которые клиенты могут загрузить и запускать на собственной инфраструктуре, а не только через хостинг поставщика.

Успевать за темпом

Руководители также отметили, что их планы быстро устаревают. Ульрих сказал, что консалтинговые инструменты, созданные Mastercard около года назад, теперь «забавны и сегодня просто не слишком полезны», поэтому компания их перестраивает. Кайя отметил, что AXA раньше работала по принципу «семь раз отмерь, один раз отрежь», но «больше не может себе этого позволить», поскольку выводы устаревают раньше, чем приходит определённость.

Кайя рассказал, что AXA начала примерно с 400 сценариев применения ИИ, чтобы вызвать энтузиазм, а затем сузила фокус. По его словам, план страховщика на 2027–2029 годы предусматривает 500–700 млн евро ежегодной регулярной ценности до налогов от ИИ к 2029 году, а AXA располагает примерно 4 миллиардами неструктурированных документов, которые начинает использовать.

Уорнер добавил, что по расчётам Accenture текущие темпы не замедлятся примерно до 2030 года. Энергетические ограничения на Западе могут начать давать о себе знать в начале 2030-х, сказал он.

Accenture — учредитель мероприятий Fortune Brainstorm AI и организатор этой сессии. Генеративный ИИ использовался для исследовательской помощи и/или транскрипции исходной статьи; репортёр независимо проверил изложенные факты, а перед публикацией текст прошёл редакторскую проверку человеком.

Первоначально этот материал был опубликован на Fortune.com.