Бауыржан Жакиев 
Внедрение ассистентов на базе искусственного интеллекта в ИТ-процессы и рабочие потоки обещает повышение эффективности, сокращение времени простоев и улучшение цифрового опыта сотрудников. ИИ-ассистенты способны отвечать на вопросы и выполнять некоторые повседневные задачи. В сфере информационных технологий такие помощники могут, например, пошагово объяснить, как сбросить пароль, или отсортировать открытые заявки в службу поддержки по старшинству сотрудников. ИИ также может автоматизировать повторяющиеся действия для ИТ-команд.
Чат-боты и другие ассистенты, использующие большие языковые модели (LLM), обеспечивают более быстрое время отклика круглосуточно, позволяют ИТ-специалистам уделять больше времени сложным проблемам и совершенствуют общие рабочие процессы. Кроме того, эти инструменты облегчают жизнь сотрудникам, тем самым улучшая их цифровой опыт (DEX).
Искусственный интеллект приносит пользу несколькими конкретными способами. Прогностическая аналитика является одним из них. ИИ анализирует исторические и текущие данные, выявляя показатели производительности, которые могут сигнализировать о проблемах. Он способен предсказывать разнообразные события, от документа, который может понадобиться сотруднику, до потенциального сбоя системы на его ноутбуке, предлагая затем превентивные меры. Это позволяет ИТ-службе поддержки быстрее решать проблемы.
Проактивное разрешение проблем – еще одно преимущество. С помощью ИИ, датчиков и платформы мониторинга можно автоматически обнаруживать и устранять потенциальные ИТ-сбои, часто еще до того, как их заметят конечные пользователи. Превращение ИТ-команды из реактивного подразделения в проактивный ресурс помогает снизить нагрузку на службу поддержки и повысить цифровую устойчивость всей организации.
Запросы на естественном языке (NLQ) делают взаимодействие с ИИ-ассистентом похожим на разговор с реальным человеком. Вместо написания запросов в коде или попыток разобраться в сложных панелях мониторинга пользователи просто сообщают ИИ, что им нужно, используя обычный язык. Возможность использовать естественный язык делает ИИ более доступным для тех, кто обычно не обращается за помощью.
В IBM заявляют, что бэк-офис скоро станет центром генеративного искусственного интеллекта. Это смелое утверждение, которое подтверждается реальностью. Один из руководителей Gartner прогнозирует, что к 2027 году ИИ будет оказывать больше технической поддержки, чем люди, по крайней мере, в письменной форме. ИТ-команды, вероятно, не исчезнут полностью, но будут функционировать иначе, чем сегодня.
ИИ набирает популярность в операционной деятельности и инфраструктуре, поскольку освобождает сотрудников от рутинных, повторяющихся задач с низкой ценностью, одновременно снижая затраты и улучшая результаты. Например, Microsoft использовала ИИ-агента, чтобы помочь глобальной компании по производству материалов автоматизировать процесс анализа счетов, что, как ожидается, сэкономит «миллионы долларов на транспортных расходах».
Однако, согласно IBM, возможно, более значительное влияние ИИ окажет за счет раскрытия неиспользованного человеческого потенциала, позволяя сотрудникам сосредоточиться на задачах высокой ценности, требующих эмпатии и креативности. Руководителям стоит задуматься о нереализованной человеческой ценности, которую ИИ мог бы привнести в их организацию.
Повышение квалификации ИТ-специалистов – один из наиболее эффективных способов максимизировать инвестиции в ИИ и обеспечить положительные результаты на долгие годы. ИТ-персонал должен полностью понимать и принимать ИИ, а также осознавать важность высококачественных данных, которые его питают. Как первые пользователи в организации, ИТ-специалисты должны быть в авангарде выявления возможностей, управления переходом от реактивного к проактивному ИТ и снижения любых рисков, связанных с ИИ.
За пределами ИТ-отдела внедрение ИИ все еще остается на относительно низком уровне. Опрос Gallup показывает, что почти 70% сотрудников заявляют, что никогда не используют его, и только 10% используют его хотя бы раз в неделю. Молодые работники и те, кто имеет как минимум степень бакалавра, сообщают о более частом использовании, но все равно не так активно, как ожидалось.
Причины такого низкого уровня внедрения кроются в том, что почти треть сотрудников «очень некомфортно» чувствуют себя при использовании ИИ на работе, и только 6% чувствуют себя «очень комфортно». Число сотрудников, заявивших, что они «очень готовы» к ИИ, даже снизилось за год.
Хотя одна из причин прохладного приема заключается в опасениях сотрудников, что ИИ приведет к увольнениям, возможно, более серьезной проблемой является отсутствие лидерства и планирования в отношении ИИ. Однако, когда сотрудники получают план внедрения ИИ и проходят соответствующее обучение, они с гораздо большей вероятностью принимают ИИ в своей работе. Важно показать сотрудникам, как ИИ-ассистенты могут помочь им избежать выгорания и быть более продуктивными. В IBM предлагают относиться к ИИ-ассистентам как к гоночным автомобилям, а к сотрудникам – как к профессиональным пилотам.
Даже при развертывании большего числа ИИ-ассистентов следует рассмотреть возможность предоставления сотрудникам связи с реальным человеком. Исследование Gartner показывает, что только один из десяти человек предпочитает обращаться в техподдержку через чат-бота или ИИ-агента. Большинство сотрудников по-прежнему предпочитают человеческое общение при необходимости технической поддержки.
При использовании ИИ рекомендуется быть более тонкими в его продвижении. Подобно тому, как некоторые родители незаметно добавляют овощи в еду детей, можно предоставлять сотрудникам ресурсы на базе ИИ, не слишком акцентируя внимание на самой технологии.
Поскольку ИИ-ассистенты развиваются год от года, ИТ-команды должны оставаться на шаг впереди. Интегрируя естественный язык, прогностическую аналитику и проактивные платформы, организации могут экономить деньги, оптимизировать распределение ресурсов и предоставлять каждому сотруднику лучший цифровой опыт.
