Когда компания SAP провела внутренний эксперимент по оценке отношения консультантов к искусственному интеллекту, результаты оказались поразительными. Пять команд должны были проверить ответы на более чем 1000 бизнес-требований, выполненных ИИ-ассистентом Joule for Consultants — объем работы, который обычно занимает несколько недель.
Четырем командам сообщили, что анализ выполнили стажеры-новички, только что закончившие учебу. Они изучили материал, нашли его впечатляющим и оценили точность работы примерно в 95%.
Пятой команде сказали, что те же самые ответы были получены от ИИ. Они отвергли почти все.
Только когда их попросили проверить каждый ответ по отдельности, они обнаружили, что ИИ на самом деле был чрезвычайно точен — выявляя детальные инсайты, которые консультанты изначально проигнорировали. Общая точность? Снова около 95%.
Преодоление скептицизма в отношении ИИ
«Сопротивление неудивительно», — отмечает Гильермо Б. Васкес Мендес, главный архитектор бизнес-трансформации SAP America Inc. Консультанты с двадцати- или тридцатилетним опытом обладают огромными институциональными знаниями — и понятной степенью осторожности.
Но ИИ-ассистенты вроде Joule for Consultants не заменяют экспертизу. Они усиливают ее.
Эксперимент SAP вскрыл классическую проблему технологического внедрения: предубеждение часто оказывается сильнее фактов. Ирония в том, что те, кто должен быть наиболее объективным — опытные аналитики — демонстрируют самый яркий когнитивный диссонанс. Интересно, сколько еще компаний проводят аналогичные тесты, но не публикуют результаты из-за неудобных выводов о человеческом факторе.
Смена парадигмы времени консультантов
Исторически консультанты тратили около 80% своего времени на понимание технических систем — как работают процессы, как передаются данные, как выполняются функции. Клиенты, напротив, проводят 80% времени, сосредоточившись на своем бизнесе.
Именно в этом разрыве и появляется Joule. «Там есть пробел — и мостом является ИИ», — говорит Васкес. «Это переворачивает уравнение времени, позволяя консультантам вкладывать больше энергии в понимание индустрии и бизнес-целей клиента. ИИ берет на себя тяжелую техническую работу, чтобы консультанты могли сосредоточиться на достижении правильных бизнес-результатов.»
Перспективы развития ИИ-ассистентов
«Мы все еще делаем первые шаги в ИИ — мы как малыши», — говорит Васкес. «Сейчас ассистенты зависят от инжиниринга промптов для получения хороших ответов. Чем лучше ваш промпт, тем лучше ответ, который вы получаете.»
Но это представляет лишь самую раннюю фазу того, что эти системы в конечном итоге будут делать. По мере созревания ассистенты выйдут за рамки ответов на промпты и начнут интерпретировать целые бизнес-процессы — понимая последовательность шагов, определяя, где требуется человеческое вмешательство, и замечая, где ИИ-агент мог бы взять на себя управление.
Глубина знаний SAP о процессах делает эту эволюцию возможной. Компания отобразила более 3500 бизнес-процессов в различных отраслях — хранилище, которое Васкес называет «одними из самых ценных, строго протестированных процессов, разработанных за последние 50 лет.» Каждый день системы SAP поддерживают примерно $7.3 триллиона в глобальной коммерции, предоставляя этим появляющимся ИИ-агентам богатую основу для навигации и рассуждений.
Источник новости: VentureBeat