Руководители в пять раз чаще сотрудников оценивают внедрение ИИ в компаниях как продвинутое

По данным глобального отчета Notion The State of Global AI Transformation, 26% руководителей считают, что их компании вышли на продвинутый уровень интеграции ИИ в бизнес-процессы. Среди сотрудников без управленческих функций такую оценку разделяют лишь 5%.

Разрыв сохраняется и в оценке собственных возможностей: 49% руководителей уверены, что их организация способна эффективно использовать ИИ, тогда как среди специалистов этот показатель составляет 23%.

Авторы исследования связывают разрыв с расхождением между тем, как руководство и сотрудники оценивают результаты внедрения. Для первых сигналами прогресса могут служить инвестиции в технологии, закупка ПО и утвержденные планы. На уровне команд результат определяется тем, насколько ИИ действительно встроен в ежедневную работу.

При этом 55% лиц, принимающих решения, признают: компании инвестируют в программное обеспечение быстрее, чем команды успевают адаптировать под него рабочие процессы.

💜 Telegram 🔴 MAX 🔴 Дзен

🔜🔜🔜 Сегодня в 19:00 CTO Вебпрактик Иван Поддубный примет участие в онлайн-дискуссии с техническими лидерами Fun&Sun и Юзтех. Эксперты обсудят, как выстраивать процессы проверки ИИ-кода, учитывать инфраструктурные ограничения и сохранять архитектурный контроль.

Подробности и ссылка для регистрации👇🏻

ИИ не может оптимизировать компанию, если не понимает законов ее работы

Попытки бизнеса оптимизировать операционную деятельность с помощью искусственного интеллекта упираются в фундаментальный барьер: алгоритмам дают доступ к рабочим инструментам, к базе данных, к CRM, к внутренней вики, но у них нет целостной модели самой организации. Об этом в материале для Fast Company пишет профессор IE Business School Энрике Данс.

Языковая модель может знать буквально всё про менеджмент, логистику и маркетинг — она же «прочитала» все книги на эти темы. Но про вашу конкретную компанию она не знает ничего: кто ваши клиенты, какие у вас исключения из правил, где граница допустимого риска и что случится с компанией, если вы измените один процесс.

Попытки решить эту проблему загрузкой контекста не дают результата: контекст показывает лишь текущие данные, но не объясняет правила, по которым работает бизнес.

Чтобы ИИ принимал взвешенные управленческие решения, компании необходимо создать понятное для алгоритмов описание своих процессов:

1. Оцифровать структуру и операции. Описать в единой системе не только ресурсы (склады, товары, сотрудников), но и допустимые действия с ними: правила изменения цен, условия запуска акций или критерии смены поставщиков.

2. Задать причинно-следственные связи. Научить систему прогнозировать каскадный эффект: как изменение регламента в одном отделе повлияет на финансовые и операционные показатели всей компании.

3.Сохранять историю решений. Накапливать опыт удачных и ошибочных шагов, превращая внутренние данные в корпоративный актив, не привязанный к конкретной нейросети.

Доступ к нейросетям быстро станет общедоступным стандартом. Уникальным активом бизнеса останется только цифровая карта его собственных процессов.

💜 Telegram 🔴 MAX 🔴 Дзен

Четыре модели ИИ начали тестировать в российских судах

В регионах в тестовом режиме запустили четыре большие языковые модели. Их обучают на правовых позициях Верховного суда и практикообразующих решениях по ключевым для граждан и бизнеса спорам. Об этом на форуме глав верховных судов стран БРИКС заявил председатель Верховного суда Игорь Краснов, передают Ведомости.

Ключевая цель пилота — обеспечить единообразие судебной практики, исключить логические противоречия, снизить риск ошибок и повысить предсказуемость решений. Вместе с крупными технологическими компаниями Верховный суд уже прописал правила этики для нейросетей, которые будут работать в судебной системе.

Показательно, что столь консервативная и жестко регламентированная структура внедряет ИИ и говорит об этом открыто.

💜 Telegram 🔴 MAX 🔴 Дзен