Не секрет, что сотрудники компаний могут самостоятельно создавать ИИ-агентов и навыки для локальных задач, однако перед распространением таких решений на всю компанию необходима централизованная проверка, заявил Виталий Щербаков.
«Сотрудник вправе самостоятельно разрабатывать и использовать агентов или навыки для решения локальных задач. Однако механизм распространения таких решений на всю компанию требует строгой централизованной валидации», — отметил Щербаков.
Он добавил, что такой подход аналогичен практике внедрения бизнес-аналитики. По словам Щербакова, сотрудник может создавать показатели и отчёты для себя, однако перед их публикацией для всей компании методология расчёта обязательно должна пройти аудит. Аналогичный механизм необходим и для корпоративных ИИ-решений, подчеркнул он.
По словам эксперта, безопасность, правила работы с данными и общая инфраструктура корпоративного ИИ должны централизованно управляться на уровне всей компании, тогда как сотрудникам и подразделениям можно оставить свободу в создании локальных агентов и прикладных сценариев.
«Неизменным фундаментом для всей организации должны стать единые стандарты безопасности, правила работы с данными и документами, а также центр компетенций, аккумулирующий лучшие практики. Инфраструктурный слой, включающий базовые модели, вычислительные ресурсы и инструменты доступа к данным, также должен быть общим», — заявил Щербаков на сессии в рамках форума «Цифровые решения». По его словам, всё, что дорого и нецелесообразно воспроизводить много раз, «логично централизовать».
При этом, требовать от корпоративного ИИ стопроцентной точности не всегда оправданно, считает Виталий Щербаков. По его словам, ручные процессы сами могут содержать значительную долю ошибок, поэтому первым этапом автоматизации должен стать аудит текущих показателей.
«Часто возникает ситуация, когда к автоматизации предъявляют требование стопроцентной точности, хотя существующий ручной процесс, выполняемый сотрудниками, уже содержит значительный процент сбоев. В таком случае целью внедрения агента становится не достижение идеала, а обеспечение результата, который не уступает текущим показателям человеческого исполнения», — отметил Щербаков.
При этом допустимый уровень ошибок зависит от их последствий. Если сбой легко исправить, и он не несёт серьёзных потерь, то процесс можно автоматизировать, утверждает эксперт. Но в сценариях с высокой ценой ошибки, например, при массовых начислениях клиентам, необходим жесткий контроль человеком.
