Бауыржан Жакиев 
Компании активно внедряют искусственный интеллект для повышения эффективности, однако при этом неосознанно создают новые уязвимости в своей деятельности. ИИ проникает во все сферы: от управления персоналом и финансов до цепочек поставок и обслуживания клиентов, обещая автоматизацию и более разумные решения. Истории успеха множатся – ускоренный найм, предсказательное техническое обслуживание, оптимизированная логистика – но под этой поверхностью начинают появляться трещины.
Реальные примеры, такие как предвзятый ИИ для найма у Amazon или «мгновенный обвал» фондового рынка 2010 года, вызванный автоматической торговлей, демонстрируют риски взаимосвязанных систем. Искусственный интеллект способен масштабировать ошибки и предвзятости, превращая отдельные недостатки в сбои на уровне всей организации. Сбой в одной части интегрированной системы – будь то из-за некачественных данных, ошибочной интерпретации ИИ или кибератак – может вызвать цепную реакцию, парализующую операции.
Проблему усугубляет непрозрачность ИИ, его природа «черного ящика». Сложные интеграции затрудняют отслеживание ошибок, замедляя реакцию на инциденты и снижая общую устойчивость систем. Вместо создания надежных и прозрачных экосистем компании рискуют построить хрупкие сети, где незначительные сбои быстро перерастают в крупные проблемы.
Директор по исследованиям ИИ в Zoho Рампракаш Рамамурти сообщает Reworked, что стремление к бесшовной интеграции ИИ требует баланса: необходимы тщательное тестирование, человеческий контроль и продуманный дизайн для обеспечения устойчивости. Без этого погоня за эффективностью может сделать организации более хрупкими, чем раньше. Перспектива заманчива: слой ИИ интеллектуально связывает CRM, ERP, управление проектами, инструменты коммуникации, HR-системы и многое другое, предвидя потребности, автоматизируя задачи и предоставляя целостную картину.
Такая интеграция обещает устранить разрозненность отделов и создать действительно единое операционное видение. Однако, как отмечает Рамамурти, это стремление к гиперинтеграции, если его преследовать без должной осмотрительности, рискует создать тесно связанные системы, определяющей характеристикой которых станет хрупкость, а не устойчивость. Он говорит, что в Zoho, где разрабатывают широкий набор бизнес-приложений, предназначенных для совместной работы, постоянно сталкиваются с этими проблемами интеграции, стремясь к синергии без ущерба для стабильности.
Рамамурти указывает на один из самых значительных, но часто недооцениваемых рисков – потенциал усиления ошибок. Когда одна модель или платформа ИИ служит связующим звеном между несколькими рабочими системами, ошибка или предвзятость в этом ИИ может быстро распространиться по всей экосистеме, зачастую непредсказуемым образом. Он предлагает представить модель анализа настроений, интегрированную с тикетами службы поддержки, внутренними чатами сотрудников и каналами обратной связи по проектам. Если эта модель разовьет скрытый недостаток – например, неправильно интерпретируя культурные нюансы языка или специфический отраслевой жаргон – это может привести к неверным эскалациям в поддержке, искажению оценки морального духа сотрудников на основе логов чатов и неточной оценке рисков проекта по комментариям команды. То, что начинается как единичный сбой алгоритма, может вызвать системные потрясения, подрывая доверие и операционную стабильность.
Рамамурти подчеркивает, что из-за взаимосвязанности радиус поражения от одного сбоя ИИ значительно увеличивается. По его словам, надежная валидация, постоянный мониторинг и стратегии сдерживания для компонентов ИИ становятся первостепенными, а не дополнительными опциями.
Он также выделяет четыре других аспекта в этом сценарии взаимосвязанности. Во-первых, это риск «вендорной зависимости»: опора на одну платформу или поставщика ИИ упрощает первоначальную интеграцию, но увеличивает долгосрочную зависимость. Со временем переход на другие решения становится дорогостоящим и сложным, ограничивая гибкость и будущие инновации. Во-вторых, интеграция ИИ увеличивает сложность: по мере углубления интеграции систем ИИ внедрение новых инструментов или внесение изменений становится все более сложным и рискованным. Корректировки требуют тщательного переобучения моделей и обширного тестирования, превращая то, что должно быть гибким обновлением, в крупные проекты. Эта сложность препятствует инновациям и экспериментам. В-третьих, возникает риск «алгоритмической монокультуры»: системы ИИ склонны оптимизировать процессы на основе доминирующих паттернов в существующих данных, непреднамеренно отодвигая на второй план разнообразные методы и творческое решение проблем. Со временем это может привести к формированию единообразного, жесткого подхода во всей организации, подавляя инновации. Сохранение пространства для человеческого суждения и разнообразных процессов имеет решающее значение для поддержания устойчивости и креативности. Наконец, Рамамурти отмечает повышенный риск утечки данных из-за интеграции ИИ с чувствительными системами (такими как HR, CRM и финансы). Каждое соединение увеличивает уязвимость для взломов и неправомерного использования. Управление конфиденциальностью данных становится более сложным и критически важным, требуя строгого управления, надежной безопасности и минимизации данных для обеспечения соответствия требованиям и защиты конфиденциальной информации.
Рамамурти заключает, что стремление интегрировать ИИ в рабочие системы несет в себе подлинный, преобразующий потенциал, но требует стратегического, трезвого и осторожного подхода. По его мнению, необходимо отойти от соблазнительной привлекательности идеально взаимосвязанного «стеклянного замка» и сосредоточиться на построении устойчивых, адаптируемых, безопасных и, в конечном счете, ориентированных на человека цифровых рабочих мест.
Генеральный директор Visions Элика Дадсетан-Фоули добавляет, что, каким бы захватывающим ни было подключение с помощью ИИ, растет потребность уравновешивать автоматизацию человеческим системным мышлением. Она утверждает, что чрезмерная интеграция ИИ в рабочие инструменты часто приводит к единообразию без адаптивности – хрупкой эффективности, которая рушится при неизбежном возникновении сложностей. Когда ИИ автоматизирует принятие решений в различных системах, он может непреднамеренно подавлять разнообразные точки зрения. То, что ощущается как «умная последовательность», на самом деле может быть культурным выравниванием – стиранием нюансов, сокращением человеческого усмотрения и навязыванием однородности в том, как люди работают и сотрудничают.
Дадсетан-Фоули повторяет мысль Рамамурти о том, что чрезмерная зависимость от тесно интегрированных экосистем ИИ затрудняет для организаций возможность быстро перестраиваться. Каждый новый инструмент или инновация становится трудоемкой задачей, особенно когда речь идет о переобучении или обеспечении совместимости между платформами. Вместо гибкости результатом становится паралич функций. Она также подчеркивает, что чем больше систем передают данные в один механизм ИИ, тем более уязвимыми мы становимся – не только к утечкам данных, но и к нарушению доверия. Люди хотят знать, куда идут их данные, кто может их видеть и как они используются. Чрезмерная интеграция делает эту картину мутной. В конечном счете, по ее словам, организациям необходимо спросить себя: проектируют ли они системы для пиковой производительности или для долгосрочной адаптивности? Наиболее устойчивыми являются те рабочие места, где людям и процессам позволяют развиваться вместе, а не те, где последнее слово остается за ИИ.
Руководитель отдела ИИ в MacPaw Владимир Кубицкий сообщает Reworked, что чем более интегрированными становятся системы ИИ, тем большее сопротивление изменениям они создают. Каждый новый инструмент или идея должны вписываться в существующий стек, что означает необходимость использования тех же форматов данных, тех же API и тех же предположений. Когда интеграция требует переобучения моделей или переписывания конвейеров обработки данных, команды, естественно, избегают этого. Не потому, что изменения плохи, а потому, что трение слишком велико. Кроме того, когда системы тесно связаны, мышление становится узконаправленным. Начинается оптимизация того, что уже существует, вместо исследования того, что могло бы быть лучше.
Кубицкий отмечает, что хотя глубокая интеграция дает скорость и эффективность на раннем этапе, она может незаметно установить потолок для инноваций. По его мнению, как лидеры в области ИИ, необходимо проектировать стеки, которые масштабируются, но также оставляют пространство для переосмысления частей системы при необходимости. В противном случае можно запереть себя в лучшей идее вчерашнего дня. Кубицкий также обращает внимание на последствия тесной интеграции для безопасности. Когда несколько систем передаются в один механизм ИИ, централизуется не только интеллект, но и доступ. Если речь идет о конфиденциальных данных, количество точек, где они могут быть раскрыты или неправильно обработаны, быстро увеличивается. Даже если каждая система безопасна сама по себе, интеграционный слой часто таковым не является. В частности, он говорит, что логи могут раскрывать слишком много контекста, разрешения могут не переноситься, а временные данные могут сохраняться дольше, чем следует. Как только данные попадают в модель, не всегда прозрачно, кто может их запрашивать, как они хранятся и влияют ли они на будущие результаты.
В качестве заключительной мысли Питер Суимм, технолог в области разговорного ИИ и основатель Toilville, говорит, что в спешке сделать возможной ткань «ИИ повсюду» путь вперед даже в простейших случаях использования чреват «швами» и необработанными краями. Суимм здесь обсуждает обещания так называемого агентивного ИИ. Игнорируя тот факт, что большинство корпоративных систем представляют собой наспех собранную мешанину устаревшего оборудования и лоскутных SaaS-провайдеров, он задается вопросом, что происходит, когда пользователи передаются системе, которая не только испытывает галлюцинации в генеративных ответах, но и сама по себе является галлюцинаторным опытом. Суимм отмечает, что давно известна зависимость капитала от работников, и хотя предложение агентивных технологий привлекательно для тех, кто пытается уменьшить свою зависимость от человеческой экспертизы, существует крайне мало доказательств того, что это действительно так на практике. Кроме того, как только процессы передаются в систему, полностью находящуюся вне административного контроля компании, и ей предоставляются полномочия по принятию решений, это может напрямую повлиять на итоговые финансовые показатели.
