Крупные компании активно внедряют ИИ, но почти никто не перестроил под него основные бизнес-процессы. Главная проблема — не технологии, а корпоративная политика и организация работы, пишет Fortune.

«Количество крупных предприятий или государственных процессов, которые действительно были полностью перестроены вокруг ИИ, практически равно нулю», — заявил глобальный технический директор Accenture Марк Уорнер на мероприятии Fortune Brainstorm AI.

По его словам, большинство компаний используют нейросети для второстепенных задач: маркетинга, расшифровки встреч и подготовки заметок. Исключением может быть программирование, где отдачу от ИИ проще измерить. Однако для существенного повышения эффективности бизнеса необходимо менять его основные процессы, а это гораздо сложнее и рискованнее.

Уорнер сравнил нынешний этап развития ИИ с первыми годами электрификации фабрик. Поначалу электричество использовали преимущественно для освещения, и лишь позднее предприятия начали перестраивать производство вокруг электродвигателей.

Главное препятствие — не технологии, а необходимость менять сложившиеся правила работы. Уорнер назвал внедрение ИИ «политическими проектами», хотя раньше считал их технологическими. По его словам, непосредственно разработка ИИ-решений остается технической задачей, но их внедрение требует изменений внутри организации.

С ним согласился директор по ИИ и данным Mastercard Грег Ульрих. Он отметил, что автоматизация одного этапа сложного процесса не обязательно ускоряет всю работу. Если процесс состоит из 80 шагов, ускорение одного из них может просто создать очередь на следующем.

«Главная сложность — не в создании ИИ-агента, который автоматизирует отдельную часть работы. Она в переосмыслении и перестройке всего процесса», — объяснил Ульрих.

По его словам, Mastercard уже активно пересматривает цикл разработки продуктов, сокращая команды и время выполнения задач. Для этого необходима поддержка руководства: компания еженедельно обсуждает изменения с непосредственными подчиненными гендиректора.

В Accenture также призвали компании не спешить с поиском виновных, когда ИИ-проекты заканчиваются неудачей. Уорнер считает, что сотрудников следует поощрять за эксперименты, даже если некоторые из них провалятся. Исключение — серьезные инциденты, например масштабные нарушения безопасности.

Еще одна проблема — скорость развития технологий. Ульрих рассказал, что ИИ-инструменты, созданные Mastercard около года назад, уже кажутся устаревшими и не особенно полезными. Компании приходится разрабатывать их заново.

По оценке Accenture, быстрое развитие ИИ продолжится как минимум до конца десятилетия. При этом Уорнер допускает, что в начале 2030-х годов ограничивающим фактором может стать нехватка электроэнергии в западных странах.