Ձեռնարկությունների ծրագրային ապահովման մշակման ներկայիս ուղղությունը հասել է լուռ, բայց վճռորոշ շրջադարձային կետի: Վերջին տասնամյակի ընթացքում ոլորտի կարգախոսը «անխափան ներդրումն» էր՝ վերացնելով ցանկացած հնարավոր արգելք՝ ապահովելու համար, որ օգտատերերը նոր գործառույթներից սկսեն օգտվել դրանց հասանելի դառնալուն պես: Սակայն գեներատիվ արհեստական բանականության (AI) դարաշրջանում «կանխադրված միացված» (on by default) այս փիլիսոփայությունը հարմարավետությունից վերածվել է պատասխանատվության բեռի: Մենք ականատես ենք լինում մի դարաշրջանի, որտեղ հզոր, «սև արկղ» հանդիսացող AI գործառույթները առանց հստակ համաձայնության ներդրվում են մեր աշխատանքային գործընթացներում՝ աշխատուժը վերածելով ակամա բետա-թեստավորողների:
Այս «հրաժարման» (opt-out) մշակույթը, որտեղ կազմակերպությունները ստիպված են շտապ կարգով անջատել ներխուժող ալգորիթմական միջամտությունները, հիմնովին անհամատեղելի է տվյալների ինքնիշխանության և ռիսկերի կառավարման այն սկզբունքների հետ, որոնք անհրաժեշտ են թվային փոխակերպման մասշտաբային իրականացման համար: Եթե ցանկանում ենք, որ AI-ն փորձարարական եզրագծերից անցնի ձեռնարկության հիմնասյուներին, պետք է կանխադրված կարգավորումը փոխենք «համաձայնության» (opt-in):
Օգտատիրոջ ինքնավարության էրոզիան ձեռնարկությունների աշխատանքային գործընթացներում
Երբ ձեռնարկությունների ծրագրային ապահովման մատակարարը թողարկում է թարմացում, որն ավտոմատ կերպով ակտիվացնում է AI-ով աշխատող օգնականին (ինչպիսիք են հայտնի CRM (Հաճախորդների հետ հարաբերությունների կառավարում) հարթակներում կամ համագործակցային փաթեթներում ինտեգրվածները), նրանք ոչ միայն գործիք են առաջարկում, այլև փոխում են այն միջավայրը, որտեղ մշակվում են ընկերության սեփական տվյալները: Վերջնական օգտատիրոջ համար սա հաճախ արտահայտվում է կանխատեսող տեքստի, հանդիպումների ավտոմատ ամփոփումների կամ մասնավոր հաղորդակցությունը վերլուծող մտադրությունների հայտնաբերման գործիքների անսպասելի հայտնվելով:
«Հրաժարման» մոդելի խնդիրն այն է, որ այն ենթադրում է համաձայնություն պասիվության միջոցով: Բարձր ռիսկայնություն ունեցող կորպորատիվ միջավայրում լռությունը համաձայնություն չէ, այլ՝ համապատասխանության բաց: Երբ ՏՏ բաժինները ստիպված են լինում փնտրել կարգավորումների վահանակներում՝ անջատելու այն գործառույթները, որոնք պետք է պահանջեին նախնական հաստատում, վարչարարական ծախսերը կտրուկ աճում են:
Դիտարկենք այս հետևանքները բիզնեսի կարևորագույն ոլորտների համար.
- Տվյալների կառավարում (Data Governance): Անվերահսկելի AI գործառույթները կարող են ակամա կլանել հաճախորդների զգայուն տվյալները՝ գլոբալ մոդելներ ուսուցանելու համար՝ պոտենցիալ խախտելով GDPR-ը, CCPA-ն կամ ներքին տվյալների պաշտպանության քաղաքականությունը:
- Գործառնական կանխատեսելիություն: Ավտոմատացման գործիքները, որոնք փոխում են իրենց տրամաբանությունը շարունակական ֆոնային ուսուցման հիման վրա, կարող են հանգեցնել անհետևողական արդյունքների՝ հիասթափեցնելով աշխատակիցներին և խաթարելով հաստատված բիզնես գործընթացները:
- Shadow IT-ի ընդլայնում: Երբ աշխատակիցները AI գործառույթները համարում են ներխուժող կամ անկանխատեսելի, նրանք հաճախ հրաժարվում են կորպորատիվ հաստատված ծրագրերից՝ հօգուտ չարտոնված «ավելի թեթև» գործիքների՝ ստեղծելով անվտանգության լուրջ բացեր:
Բիզնես ղեկավարների համար AI գործիքի ROI-ն (ներդրումների վերադարձը) զրոյանում է, եթե այն պահանջում է լրիվ դրույքով աշխատող, որը պարզապես կվերահսկի, թե ինչ է «սովորում» ծրագրաշարը կուլիսների հետևում: Իրական արժեքը ստացվում է դետերմինիստական, վերահսկվող ներդրումներից, այլ ոչ թե պարտադրված, փորձարարական գործառույթներից, որոնք խաթարում են ապացուցված աշխատանքային գործընթացները:
Դեպի «Համաձայնության վրա հիմնված» հասունության մոդել
Ձեռնարկությունների կողմից AI-ի որդեգրման հաջորդ փուլը սահմանվելու է «Նախագծային վստահություն» (Trust-by-Design) սկզբունքով: Այն կազմակերպությունները, որոնք հաջողությամբ ինտեգրում են գեներատիվ հնարավորությունները, այնպիսիք են, որոնք AI-ին վերաբերվում են ինչպես ենթակառուցվածքի ցանկացած այլ բաղադրիչի. ստուգված, փորձարկված և հստակ հատկացված:
Միայն «համաձայնությամբ» (opt-in) գործող շրջանակը երեք կոնկրետ մրցակցային առավելություն է տալիս թվային փոխակերպում իրականացնող ընկերություններին.
- Համապատասխանություն կանոնակարգերին: Պարտադրելով «համաձայնության» ռեժիմ՝ ընկերությունները ստեղծում են ապացույցների հիմք, որը ցույց է տալիս ակտիվ վերահսկողություն: Սա կարևոր է առողջապահության, ֆինանսների և իրավական ոլորտների համար, որտեղ աուդիտի հնարավորությունը ծրագրային ապահովման ներդրման նախապայման է:
- Օգտատերերի ներգրավվածության ավելի բարձր ցուցանիշներ: Երբ աշխատակիցներին ընտրության հնարավորություն է տրվում միացնելու որևէ գործառույթ, նրանք ավելի հակված են անցնելու ուսուցում և հասկանալու դրա օգտակարությունը: Երբ այն պարտադրվում է, դա հաճախ ընկալվում է որպես «ավելորդ բեռ» կամ արտադրողականության հարկ, ինչը հանգեցնում է դիմադրության, այլ ոչ թե ընդունման:
- Ծախսերի վերահսկվող մասշտաբավորում: Գեներատիվ AI-ի շատ գործառույթների համար վճարումը կատարվում է ըստ սպառման կամ ըստ օգտատիրոջ: «Համաձայնության» վրա հիմնված շրջանակները թույլ են տալիս ֆինանսական թիմերին ավելի ճշգրիտ հետևել օգտագործմանը և ապահովել, որ AI-ի ծախսերը ուղղակիորեն կապված են բիզնեսի հստակ կարիքների հետ, այլ ոչ թե պարապուրդի մատնված ֆոնային ակտիվության:
Մենք պետք է նաև հաշվի
