Чи правильно компанії будують стратегії впровадження штучного інтелекту? Досвід показує, що помилковий підхід може коштувати десятків мільйонів доларів і не принести користі.

Урок від MD Anderson і IBM Watson

У 2017 році MD Anderson Cancer Center завершив амбітне партнерство з IBM Watson. На проєкт витратили 62 мільйони доларів. Система мала допомагати онкологам ставити діагнози й швидко обробляти клінічні дані. Лікарі масово ігнорували її. Вона порушувала звичні робочі процеси й давала непрозорі рекомендації без урахування контексту.

Онколог, який дивиться в очі пацієнту з метастазами четвертої стадії, ухвалює рішення в принципово іншій реальності. Алгоритм, навчений на історичних даних, не здатен цього відтворити.

Диференційований підхід до ШІ

Більшість корпоративних стратегій штучного інтелекту починаються з автоматизації бізнес-процесів або вибору трендових платформ. Вони ігнорують природу самих бізнес-задач. Для одних процесів ШІ справді забезпечує швидкість і масштаб. Для інших створює хибну впевненість, підвищує ціну помилки й може зашкодити розвитку бізнесу.

Ефективна стратегія мусить бути диференційованою. Різні типи проблем потребують різних підходів.