Топ-8 недостатков в эффективности внедрения генеративного ИИ и способы их преодоления

Благодаря внедрению генеративного искусственного интеллекта (GenAI) на предприятиях происходят большие изменения, но превращение потенциала GenAI в измеримую ценность остается серьезной проблемой. Согласно недавнему исследованию IDC (см. Future Enterprise Resiliency and Spending Survey, IDC,апрель 2024 г.), компании проводят в среднем 37 проверок, предложенных GenAI концепций, и только 5 из них переходят в производство. Из них только три считаются успешными. Этот резкий контраст между экспериментами и их реализацией подчеркивает трудности использования преобразующей силы ИИ. Чтобы преодолеть этот пробел, ИТ-директора и технологические специалисты должны не только выявлять барьеры, но и применять стратегические подходы, позволяющие повысить вероятность успеха и обеспечить реальную отдачу для бизнеса от инициатив GenAI. Давайте обсудим возможные сложности и пути их устранения.

Проблемы с конфиденциальностью данных и соблюдением нормативных требований

Недостаток: Неправильное управление внутренними данными с помощью внешних моделей может привести к нарушениям конфиденциальности и несоблюдению нормативных требований.

Решение: Внедрите надежные системы управления данными и обеспечьте соблюдение нормативных требований, изложенных в ФЗ РФ «О персональных данных» и GDPR (General Data Protection Regulation, Общий регламент по защите данных). Используйте методы анонимизации и шифрования для защиты конфиденциальных данных.

Ключевой вывод: Уделяйте приоритетное внимание конфиденциальности данных и соблюдению требований законодательства, чтобы укрепить доверие и избежать юридических последствий.

Предвзятость и галлюцинации

Недостаток: Модели GenAI часто дают предвзятые или неточные результаты, что приводит к дезинформации и потенциальным юридическим проблемам.

Решение: Регулярно проводите аудит и анализ переобучения модели ML, используя разнообразные и репрезентативные наборы данных. Внедрите инструменты обнаружения предвзятости и устранения ее последствий.

Ключевой вывод: Постоянный мониторинг и обновление моделей искусственного интеллекта необходимы для минимизации искажений и повышения точности. Обеспечьте прозрачность исходного источника данных, чтобы обеспечить возможность проверки информации.

Высокие затраты

Недостаток: инфраструктура и вычислительные затраты на обучение и запуск моделей GenAI значительны.

Решение: Оптимизируйте модели для повышения эффективности, используя облачные решения. Но не забудьте оценить, решит ли ваши проблемы вариант с частным облаком или SLM (Small Language Models —более легкие версии своих LLM-аналогов).

Ключевой вывод: Стратегии управления затратами имеют решающее значение для устойчивого внедрения ИИ. Компании сталкиваются с трудностями при выделении облачных бюджетов; аналогичная ситуация наблюдается и в GenAI.

Проблемы интеграции

Недостаток: Интеграция ИИ в существующие системы может быть сложной как с технической, так и с операционной точки зрения.

Решение: Разработайте четкую схему интеграции, инвестируйте в решения промежуточного программного обеспечения и обеспечьте межфункциональное сотрудничество.

Ключевой вывод: Хорошо спланированная стратегия интеграции может сгладить переход и максимизировать преимущества искусственного интеллекта.

Проблемы с масштабируемостью

Недостаток: Решения ИИ, работающие в контролируемых средах, могут испытывать трудности с эффективным масштабированием в реальных условиях.

Решение: Проведите тщательное тестирование масштабируемости и используйте модульную архитектуру для облегчения масштабирования.

Ключевой вывод: Масштабируемость должна быть ключевым фактором с самого начала, чтобы обеспечить долгосрочный успех.

Отсутствие четких вариантов использования

Недостаток: Сложность в определении конкретных бизнес-потребностей, которые GenAI может удовлетворить.

Решение: Привлеките заинтересованные стороны для выявления проблемных точек и возможностей, где ИИ может повысить ценность. Пилотные проекты могут помочь в проверке вариантов использования.

Ключевой вывод: Для демонстрации ценности ИИ необходимы четкие, определяемые варианты использования. Ищите супер-варианты использования, в которых рассматриваются многочисленные возможности, а не точечные решения.

Доверие и надзор

Недостаток: отсутствие прозрачности и объяснимости в моделях ИИ может подорвать доверие между пользователями и заинтересованными сторонами.

Решение: Используйте объяснимые методы ИИ и ведите четкую документацию процессов принятия решений с помощью ИИ.

Ключевой вывод: Прозрачность и объяснимость являются ключом к созданию и поддержанию доверия к системам искусственного интеллекта.

Риски, связанные с интеллектуальной собственностью

Недостаток: GenAI может непреднамеренно использовать материалы, защищенные авторским правом, что приведет к юридическим осложнениям.

Решение: Внедрите строгие правила поиска контента и используйте инструменты искусственного интеллекта, которые могут проверять оригинальность созданного контента.

Ключевой вывод: Защита интеллектуальной собственности необходима для того, чтобы избежать юридических проблем и поддерживать этические стандарты.

Выводы

GenAI предлагает возможности для преобразований, но для раскрытия их истинной ценности требуется нечто большее, чем просто энтузиазм – для этого требуются стратегия, дальновидность и устойчивость. Чтобы перейти от потенциала к результативности, организации должны решать свои уникальные задачи с помощью хорошо продуманных решений. Уделяя особое внимание важнейшим урокам и активно управляя рисками, предприятия могут не только избежать ошибок, но и в полной мере использовать огромную мощь GenAI, стимулируя инновации и обеспечивая устойчивую прибыль.

Источник: CIO