Эксперт: конечная цель цифровизации – передать управление компанией ИИ

'/upload/iblock/bca/owfgq03joutsjst6yxgg7y9hjfluru6v/is_in_20_4.jpg'

Конечная цель цифровой трансформации – передача управления организацией искусственному интеллекту. Это неизбежное следствие усложнения экономических систем, однако роль человека не исчезает, а трансформируется. Такое мнение на Supply & Demand Planning Conference высказал генеральный директор компании «МАТРИ» и преподаватель Московской школы управления Сколково Юрий Клочко.

Как пояснил Клочко, в кибернетике действует принцип Эшби: система управления должна обладать большим количеством степеней свободы, чем управляемая система. Когда сложность последней растет, человек достигает предела своих возможностей. Клочко привел пример из авиации. Для управления Airbus человеку пришлось бы синхронизировать 24 подвижные части крыла и хвоста. Это невозможно сделать вручную, и пилот передает управление компьютеру, оставляя за собой только общие команды.

Клочко предупредил о фундаментальной путанице между двумя типами аналитики. Analytics, по его словам, работает с внутренними данными компании, которые можно проверить – например, пересчитать запасы на складе. Intelligence же – это аналитика на недостоверных данных из внешних источников, которые нельзя проверить аудитом. Рынок данных, отметил эксперт, полон сфабрикованных наборов: продавцы могут сгенерировать цифры специально под запрос покупателя. Единственный способ проверки – сопоставлять их с другими источниками,

В основе intelligence-аналитики лежит выявление аномалий, объяснил Клочко. Он привел три практических кейса. Одна известная компания обнаружила аномальный рост запасов на складе в десять раз выше нормы. Расследование показало сбой в системе автозаказа после обновления. Ошибку устранили и предотвратили убытки. Логистическая компания в Юго-Восточной Азии зафиксировала рост заказов в новую зону доставки – выяснилось, что там открылась свободная экономическая зона. Компания оперативно организовала прямой маршрут и получила долгосрочную выгоду. Дистрибьютор обнаружил, что на одном складе заказы выполняются быстрее, чем на остальных. Причина – менеджер из другой компании нарушил регламенты и применил альтернативный подход. Успешную практику масштабировали на все склады. Еще один свежий пример из горнодобывающей отрасли: на одном руднике заказ новых покрышек оказался в три раза ниже, чем на других, при одинаковом пробеге. Причиной стало изменение регламента накачки шин с учетом погодных условий.

Ключевой тезис Клочко – человек остается в системе, но его роль меняется. Автоматизировать процессы и накопить данные недостаточно: без данных невозможно искать аномалии, а без процессов не появится качественных данных. В итоговой модели самоулучшающегося цифрового бизнес-процесса искусственный интеллект выполняет следующие шаги: детектирует аномалии, формирует предложения и обновляет регламенты. Человек же выступает в двух точках контроля: он решает, является ли выявленное отклонение действительно аномалией, и утверждает план улучшений. Таким образом, резюмировал Клочко, человек становится «оркестратором» моделей искусственного интеллекта и арбитром, а не исполнителем.

Напомним, российские власти подготовили законопроект, который впервые введет дифференцированное регулирование для систем искусственного интеллекта в зависимости от уровня их риска. Для ИИ, применяемых на объектах критической информационной инфраструктуры (КИИ) и в госуправлении, планируется установить обязательную сертификацию ФСТЭК и ФСБ. LR