Подавляющее большинство компаний, а именно 92%, согласно отчету McKinsey & Co., планируют инвестировать в генеративный искусственный интеллект в ближайшие три года. Однако успешное внедрение ИИ и раскрытие его потенциала для бизнеса начинается с фундамента доверия.
Исследование, посвященное разрыву в доверии к ИИ, показывает, что только 55% сотрудников доверяют своему работодателю в вопросе ответственного внедрения искусственного интеллекта. Это возлагает огромную ответственность на руководителей за планирование ответственного управления ИИ, которое обеспечит благополучие пользователей.
Ключевым аспектом становится выбор поставщика ИИ-решений. По мере углубления интеграции ИИ в организациях ставки при выборе вендора значительно возрастают. Неправильный выбор может ограничить возможности масштабирования и подвергнуть предприятия операционным рискам и штрафам со стороны регуляторов.
Для крупных компаний эти риски часто связаны со скрытыми проблемами, которые легко упустить из виду при выборе поставщика. Чтобы избежать дорогостоящих ошибок, лицам, принимающим решения, необходима четкая система оценки ИИ-вендоров, выходящая за рамки технических характеристик. Необходимо учитывать практики управления данными, возможности миграции, потенциал долгосрочного партнерства и другие ключевые факторы. Руководителям, отвечающим за ИИ, следует понимать, как оценивать поставщиков, обращая внимание на тревожные сигналы, позитивные индикаторы и обязательные требования.
При навигации по рынку ИИ-вендоров определенные предупреждающие знаки требуют пристального внимания. Эти «красные флаги» часто указывают на более глубокие проблемы, которые могут поставить под угрозу инициативы и цели предприятия в области ИИ. Раннее выявление этих сигналов помогает предотвратить дорогостоящие ошибки и сложности в отношениях.
Одним из таких сигналов является недостаток прозрачности в отношении практик работы с данными. Предприятиям необходимо понимать, как обучалась модель ИИ поставщика, и убедиться, что она была обучена на высококачественных данных из надежных источников. Это особенно важно для систем ИИ, способных самостоятельно создавать контент, таких как большие языковые модели (LLM).
При оценке поставщиков следует запрашивать подробную информацию об их наборах данных, процессах обучения и документации моделей. Ключевые вопросы включают соблюдение стандартов GDPR, CCPA или отраслевых норм, методы обеспечения точности, релевантности и отсутствия предвзятости данных, а также наличие у вендора юридических прав на использование данных для обучения своих ИИ-моделей.
Еще одним тревожным знаком являются слабые или расплывчатые политики. Четкие, хорошо документированные политики — основа доверия и подотчетности. Однако многие ИИ-вендоры не имеют их или предоставляют общие шаблонные версии, не соответствующие требованиям предприятия. При рассмотрении поставщика необходимо изучить его текущие политики соответствия, безопасности и управления рисками. Неадекватная или отсутствующая документация по политикам может подвергнуть компанию неоправданному риску. Как минимум, вендор должен предоставить политику конфиденциальности, описывающую сбор, обработку и защиту данных клиентов, а также соглашение об обработке данных (DPA), уточняющее ответственность поставщика за защиту данных.
Отсутствие этических практик в области ИИ также является серьезным предупреждением. Поставщики ИИ должны нести ответственность за разработку ИИ, соответствующего этическим принципам, включая смягчение предвзятости. Если ИИ-вендор не может занять четкую позицию по этическому ИИ или не желает обсуждать вопросы справедливости и подотчетности, он может подвергнуть компанию долгосрочным репутационным или регуляторным рискам.
Некоторые ИИ-вендоры также используют тактики привязки к поставщику, затрудняющие перенос данных или интеграцию с другими системами, намеренно или непреднамеренно. Это часто скрывается за проприетарными форматами файлов и ограничительными контрактами. Хороший поставщик предоставит несколько вариантов интеграции и должен иметь четкую стратегию выхода на случай необходимости смены вендора.
Проблемы с соблюдением нормативных требований — еще один «красный флаг». Сфера ИИ все активнее регулируется, от конфиденциальности данных до смягчения предвзятости. Если поставщики не встраивают соответствие требованиям в свои продукты, ответственность ложится на заказчика. При выборе ИИ для организации необходимо запрашивать документацию о стандартах, которым вендор следует при разработке и обучении. Оценка статуса соответствия поставщика нормативным требованиям, политик управления данными и мер безопасности важна для минимизации юридических и операционных рисков.
Майкл Беннетт, исследователь из Северо-Восточного университета Бостона, сообщает Forbes, что законы об ИИ почти наверняка будут сложными для понимания. По его словам, регулирование в сфере ИИ будет усиливаться, будь то городские постановления, законы штатов или новое федеральное законодательство. Он предполагает, что в США, в отличие от ЕС, вряд ли появится единая всеобъемлющая система в ближайшее время; вместо этого можно ожидать роста нормативной базы, которая будет очень сложна для навигации.
Наряду с тревожными сигналами существуют и позитивные индикаторы — «зеленые флаги», свидетельствующие о надежном ИИ-партнере. Эти признаки обеспечивают организациям лучшее качество и обещают долгосрочные ценные отношения с поставщиком.
Прозрачные практики работы с данными являются одним из ключевых «зеленых флагов». Надежный ИИ-вендор будет открыто сообщать о хранении, обработке и защите данных. Он подтвердит свое соответствие нормам конфиденциальности данных, таким как GDPR, HIPAA или CCPA, и предоставит четко определенные политики владения данными, безопасности и управления ими. Ясное представление о том, как поставщик обращается с данными, помогает снизить юридические риски и укрепить доверие.
Измеримые результаты и подтверждение производительности — еще один важный показатель. Хорошие вендоры не просто говорят, что их продукт работает, они это демонстрируют. Следует искать ИИ-партнеров, которые делятся примерами из практики, показателями производительности и историями успеха клиентов, описывающими работу их технологии. Они также должны быть в состоянии установить реалистичные ожидания и объяснить, как их модели работают в пиковых и неоптимальных условиях.
Однако, как отмечает Имон О’Нил, технический директор Lemongrass, для организаций гораздо важнее развивать собственное понимание ИИ, чтобы помочь им выбрать правильные инвестиции. Он делится, что в отсутствие такого понимания организациям необходимо выбрать доверенного партнера, который поможет им ориентироваться в этих решениях. По его словам, обычно простые демонстрации могут представить решения невероятно способными, но понимание того, как поставщик справляется с реальными исключениями и как он добился успеха у клиентов, даст гораздо лучшее представление о жизнеспособности его предложений.
Гибкие и масштабируемые решения также являются «зеленым флагом». Хороший ИИ-вендор предлагает решения, которые могут масштабироваться вместе с потребностями заказчика. Независимо от того, запускается ли небольшой пилотный проект или ИИ используется во всех отделах, у поставщика должны быть гибкие варианты интеграции и поддержка API. Вендор также должен предоставлять инфраструктуру для обработки возросших объемов данных и сложности без необходимости полной перестройки.
Сильная поддержка клиентов и постоянное взаимодействие — еще один позитивный знак. Системы ИИ требуют постоянной оптимизации и мониторинга, поэтому поставщики с круглосуточной технической поддержкой, выделенными специалистами по ИИ и проактивным обслуживанием моделей важны для бесперебойной работы. Вендоры, которые рассматривают внедрение ИИ как партнерство, предоставляя учебные материалы, лучшие практики и регулярные проверки, также являются большим плюсом.
Помимо «красных» и «зеленых флагов», существуют обязательные характеристики и возможности, которые необходимо искать в ИИ-вендоре. Выбор правильного поставщика — это больше, чем просто выбор решения, которое работает сегодня; нужен партнер, способный помочь с долгосрочной стратегией ИИ.
Безопасность и соответствие требованиям корпоративного уровня — это абсолютная необходимость. ИИ работает с конфиденциальными данными, поэтому безопасность имеет первостепенное значение. Любой заслуживающий доверия ИИ-вендор должен предлагать шифрование корпоративного уровня, контроль доступа и соответствие отраслевым нормам. Он также должен быть открыт в отношении своих практик защиты данных и предоставлять документацию по обработке данных клиентов. В противном случае организация может столкнуться с нарушениями безопасности и проблемами соответствия.
Настраиваемость и гибкость интеграции — еще одно обязательное требование. Потребности в ИИ у двух разных предприятий не будут одинаковыми. Правильный поставщик предоставит настраиваемые модели, доступ к API и возможность легкой интеграции с другими системами, такими как CRM или платформа клиентских данных. Следует избегать поставщиков, предлагающих жесткое, универсальное решение, особенно требующее сложных обходных путей. Вместо этого нужно искать тех, кто предлагает модульную архитектуру, которая встраивается в существующие рабочие процессы, позволяя быстро начать работу, не нарушая бизнес-процессы.
Дерек Эшмор, руководитель по трансформации приложений в Asperitas, объясняет, что кастомизация и интеграция являются критически важными факторами при выборе ИИ-вендора для долгосрочного успеха, поскольку они определяют, насколько хорошо ИИ-решение соответствует бизнес-потребностям и масштабируется со временем. По его словам, универсальное ИИ-решение редко отвечает уникальным требованиям каждой организации, а кастомизация позволяет компаниям адаптировать модели ИИ к своим конкретным рабочим процессам и отраслевым задачам. Он утверждает, что поставщики, предлагающие настраиваемые модели и доступ к API, гарантируют эволюцию системы ИИ вместе с бизнес-целями. Он заключает, что плохо интегрированный ИИ может привести к разрозненности данных и сбоям в работе.
Масштабируемость для поддержки роста также является обязательным условием. Инициативы в области ИИ часто начинаются с малого, но быстро растут. ИИ-вендор должен быть способен масштабироваться вместе с организацией: обрабатывать большие объемы данных, поддерживать новые сценарии использования и сохранять стабильную производительность при росте спроса. Необходимо убедиться, что его инфраструктура, облачные возможности и способность поддерживать ИИ-нагрузки в реальном времени рассчитаны на это.
Процесс оценки потенциальных ИИ-вендоров должен быть тщательным. Выбор в конечном счете зависит от потребностей, приоритетов и долгосрочной стратегии организации. У поставщика может быть впечатляющий продукт, но если его деловые практики, политики данных или структура поддержки не соответствуют требованиям, это может обернуться дорогостоящей проблемой.
Для эффективной оценки рекомендуется создать контрольный список обязательных требований и неприемлемых условий еще до начала взаимодействия с любым ИИ-вендором. Это гарантирует концентрацию на правильных факторах, а не на броских рекламных предложениях. Ключевые вопросы включают масштабируемость решения, варианты развертывания (публичное или частное облако), юрисдикцию компании и применимые законы о данных (соответствие GDPR, Регламенту ЕС об ИИ и т.д.), а также уровень поддержки в процессе внедрения и обучения команды.
После определения потенциальных поставщиков следует запросить у них коммерческое предложение (RFP). Хорошо структурированный запрос предложений помогает отделить серьезных поставщиков от тех, кто хорошо выглядит только на бумаге. Необходимо четко указать требования организации, включая ожидаемые результаты, потребности в интеграции, стандарты соответствия и ожидания в области безопасности. Если поставщик уклоняется от ключевых вопросов или дает общие ответы, возможно, у него нет заявленных возможностей. И наоборот, поставщики, предоставляющие подробные, прозрачные ответы, с большей вероятностью станут надежными партнерами.
Проведение пилотных программ для тестирования производительности является решающим шагом. Ничто так не раскрывает истинные возможности ИИ-вендора, как тестирование в реальных условиях. Перед подписанием долгосрочного контракта рекомендуется запустить пилотный проект. Это позволяет увидеть, как система поставщика работает с данными, рабочими процессами и инфраструктурой заказчика. Ключевые метрики для измерения включают точность и производительность, гладкость интеграции в существующий технологический стек и удобство использования для команды.
Доктор Керин Голд, эксперт по ИИ, рекомендует определить критерии успеха для пилотной программы (например, повышение точности или экономия времени) и измерять прогресс по этим показателям. Она советует сохранять управляемый масштаб, чтобы можно было быстро учиться и вносить изменения. Уверенный в своем продукте поставщик должен быть готов поддержать пилотную программу. Его сопротивление может указывать на то, что решение не так отлажено, как утверждается. Тесное сотрудничество с вендором во время пилотного проекта покажет его реальный уровень поддержки. Успешный пилотный проект дает веские основания для масштабирования; неудача позволяет пересмотреть подход или рассмотреть альтернативы с минимальными невозвратными затратами.
Выбор ИИ-вендора — это не рутинная задача по закупкам, а стратегическое решение, способное повлиять на организацию и ее клиентов на долгие годы. Игнорирование даже одного «красного флага» может подвергнуть бизнес уязвимостям безопасности, привести к потере миллионов долларов или внести хаос в операционные процессы.
Однако правильный выбор может открыть новые возможности для организации, повысить эффективность и обеспечить бесценное конкурентное преимущество. Секрет успеха заключается в тщательной подготовке к оценке потенциальных ИИ-вендоров. Использование правильного контрольного списка и учет всех «красных» и «зеленых флагов» направляют организацию на путь минимизации рисков и максимизации отдачи от внедрения ИИ.
Сфера ИИ быстро развивается, как и предлагающие его поставщики. Руководителям, отвечающим за ИИ, необходимо потратить время на осознанный выбор — от этого зависит будущее их ИИ-стратегии.