Пилотный проект: ключевой шаг к внедрению искусственного интеллекта

Пилотный проект: ключевой шаг к внедрению искусственного интеллекта

Искусственный интеллект (ИИ) продолжает активно внедряться во многих отраслях, что требует значительных инвестиций и может сопровождаться определенными рисками для бизнеса. В связи с этим, многие компании предпочитают сначала протестировать решения с использованием ИИ, прежде чем осуществлять их полномасштабное внедрение. Более трети компаний (33%) регулярно реализуют пилотные проекты для апробации ИИ, а в высокотехнологичном секторе этот показатель достигает 68%. Почему бизнесу нужны пилоты и как их проводить, написал RB.ru. На основе материала подготовили для вас статью на эту тему. 

Пилотный проект — это ограниченный по времени проект, предназначенный для тестирования конкретной функциональности продукта или инновации перед их внедрением в основную деятельность компании. Цель данного проекта — проверка жизнеспособности идеи, оценка потенциального эффекта от внедрения нового ИИ-сервиса и перспектив его дальнейшего использования. 

Крупные компании с разветвленной структурой могут провести тестирование сервиса, используя его на уровне одной из дочерних структур, а затем масштабировать применение ИИ на всю организацию. Это позволяет получить опыт использования ИИ в реальных условиях, выявить его сильные и слабые стороны, а также определить, может ли он быть полезным для компании.

Зачем пилотные проекты в ИИ

Пилоты могут помочь и в решении вопросов на уровне администрации города. Например, в Нью-Йорке стартует пилотный проект по разработке общегородского чат-бота, он поможет с открытием и ведением бизнеса. Обычно пилотный проект занимает 2–3 месяца. Этого достаточно, чтобы достичь измеримых результатов и оценить их. Стоимость пилота, как правило, составляет 10–20% от стоимости всего проекта. Пилотные проекты находят применение в совершенно различных сферах.

Пилотные проекты играют важную роль в процессе проверки эффективности инструментов, планируемых к внедрению в компании. Это становится особенно актуальным при внедрении новых технологий, включая ИИ. Руководители компании могут использовать пилотный проект для определения степени заинтересованности целевой аудитории в продукте и получения более точного представления о том, каким образом ИИ может повлиять на бизнес-процессы организации. Это позволяет принимать обоснованные решения о целесообразности дальнейшего инвестирования времени и средств в внедрение технологии, а также вносить необходимые корректировки в концепцию сервиса и стратегии его интеграции в рабочие процессы.

При планировании пилотного проекта важно определить его конкретные границы. Это поможет сосредоточиться на основных целях проекта, сохраняя при этом понимание его структуры и отдельных бизнес-процессов. Это необходимо для определения объема функциональности, которая будет реализована в рамках пилотного проекта, и для выделения определенной части основного проекта, где команда сможет продемонстрировать эффективность ИИ с минимальными затратами и рисками. 

В зависимости от специфики компании и конкретной проблемы, границы пилотного проекта могут значительно варьироваться. Например, в случае с крупной производственной компанией, которая использует ИИ для автоматизации процесса проверки договоров с поставщиками, было выявлено, что каждый договор проверяется специалистом в среднем за 45 минут, и существует около 50 различных видов рисков. Каждый риск представляет собой отдельную модель с определенной стоимостью разработки и внедрения.

Как выбрать проект для пилота

Определите ключевые метрики. Главный показатель успеха — решение поставленных задач компанией. Перед началом пилота важно договориться, по каким критериям будет оценена успешность завершения проекта и принято решение по его масштабированию.

Метрики могут быть самыми разными, в зависимости от специфики решения, но в совокупности они должны отражать общую эффективность предлагаемых изменений. 

Помимо метрик оценки работы интеллектуальных моделей — точность, полнота и др. — важно учитывать метрики изменения бизнес-процесса в сравнении с текущим подходом. Это могут быть показатели трудозатратности, время на выстраивание процесса, процент возникновения ошибок. Совокупность этих метрик позволит посчитать экономическую эффективность от внедрения и учесть весь кумулятивный эффект.

Как правило, интеграция ИИ — это инвестиционный проект, который принесет прибыль в будущем. В силу специфики некоторых проектов бывает сложно провести точный расчет окупаемости инвестиций (ROI), однако он продемонстрирует, насколько оправдано вложение средств на разработку продукта.

В качестве примера можно привести крупную производственную компанию, которая регулярно проводит проверку договоров с поставщиками на предмет выявления возможных рисков и их соответствия внутренним контрольным спискам. Одним из таких рисков может быть наличие оговорок или штрафных санкций в договоре. Компания решила внедрить искусственный интеллект для автоматизации данного процесса и снятия нагрузки с юристов, занимающихся проверкой документов.

В процессе планирования пилотного проекта было определено, что в компании имеется 10 различных типов договоров и около 50 возможных рисков. Один договор проверяется специалистами в среднем за 45 минут. Каждый отдельный риск представляет собой отдельную модель, имеющую определенную стоимость разработки и обучения.

Для ограничения пилотного проекта был выбран один тип договора, включающий 15 рисков. Это позволило продемонстрировать возможности искусственного интеллекта и оценить его эффективность.

Этапы проведения пилотного проекта

Вовлекайте заинтересованные стороны. Привлечение заинтересованных сторон поможет собрать обратную связь о внедряемой системе, а также обеспечить широкую поддержку интеграции ИИ в будущем. 

В компании должен быть лидер, заинтересованный в создании решения и способный сформулировать запрос бизнеса, а после — оценить результаты. Также важно распределить роли внутри команды и зафиксировать зоны ответственности. Как правило, заинтересованные лица со стороны бизнеса — это:

• функциональный заказчик — ЦА, которая будет использовать готовое решение; 
• технический заказчик, отвечающий за внедрение решения и контроль технической части реализации; 
• владелец бюджета, отвечающий за финансовые аспекты проекта.

Соберите обратную связь и анализируйте. На этапе пилота важно фиксировать и анализировать сложности, с которыми сталкивается команда при внедрении решения. Постоянный сбор обратной связи от всех заинтересованных сторон — конечных пользователей, персонала, заказчика — поможет принять решение относительно масштабирования проекта и дальнейших инвестиций в технологию, а также выявить проблемы и внести необходимые корректировки до начала внедрения. Например, доработать концепцию, изменить функциональность, запланировать обучение персонала.

В прошлом году Рослесхоз запустил в Пермском крае пилотный проект системы на основе ИИ для автоматизации контроля за перемещением дерева. Эксперимент позволил рабочей группе подтвердить эффективность технологии и определить ключевые направления для дальнейшей работы: дополнительное обучение алгоритмов и распространение программы по всей России. 

Оценка результатов и дальнейшие шаги

Пилотный проект перед внедрением искусственного интеллекта является стратегически обоснованным подходом, который помогает принимать взвешенные решения и снижать риски. Компании могут использовать пилотные проекты для снижения рисков и обеспечения успешного внедрения ИИ на полную мощность.

Заключение

Пилотные проекты по внедрению искусственного интеллекта (ИИ) играют ключевую роль в процессе цифровой трансформации бизнеса. Они служат в качестве начальной точки для полномасштабного внедрения ИИ, позволяя компаниям тестировать новые технологии и оценивать их потенциальное влияние на рабочие процессы. Грамотное планирование и управление пилотным проектом помогает снизить риски, связанные с внедрением ИИ, и способствует успешному переходу на новый уровень автоматизации и эффективности.