7 ловушек, которых следует избегать при создании ИИ в рабочем процессе вашей компании
9 июля 2025 г.Все говорят о обещании ИИ: более быстрые рабочие процессы, умные решения, большие победы. Немногие признают, как часто он тихо разваливается не потому, что технология терпит неудачу, а потому, что развертывание.
Я сидел в комнатах, где волнение быстро превратилось в путаницу. Я видел команды, которые когда -то отстаивали ИИ, в конечном итоге возмущались его. Я смотрел, как мощные инструменты похоронены под разбитыми процессами и ушибленными эго.
Образец всегда такой же. Компании не отстают, потому что они медленно принимают. Они отстают, потому что они бросаются, не видя ловушек, выложенных перед ними.
Хорошей новостью является то, что каждому из этих ловушек можно избежать.
Если вы серьезно относитесь к ткачеству ИИ в рабочий процесс вашей компании и серьезно относитесь к тому, чтобы сделать его палкой, то это семь ловушек, которые вам нужно избежать.
Овладеть их сейчас, и вы будете двигаться быстрее, сильнее и умнее, в то время как другие все еще задаются вопросом, что пошло не так.
1. Начиная с инструментов вместо проблем
Это самый распространенный (и дорогой) ошибка. Вы видите захватывающую демонстрацию искусственного интеллекта, или конкурент объявляет, что они используют CHATGPT для поддержки клиентов, и вдруг вы распределяете бюджет на «возможности искусственного интеллекта» без четкой цели.
Но ИИ не волшебная палочка. Это инструмент, и инструменты нужны проблемы для решения.
Однажды я работал с логистической фирмой, которая приобрела систему прогнозной аналитики для «оптимизации операций». Через шесть месяцев никто не знал, что они оптимизируют. Тем временем грузовики продолжали появляться на полупустых складах.
Сделай это вместо этого: Сядьте со своими командами и спросите: «Где мы тратим больше всего времени или денег? Какие решения мы принимаем слишком медленно?» Только тогда вы должны спросить: «Может ли ИИ помочь здесь?» Не наоборот.
2. Игнорирование данных данных
Вы не построили бы дом на болотистой земле, поэтому не строите ИИ на хаотических данных. Мусор, мусор не является метафорой. Это прямая причина неудачи.
Возьмите сеть розничной торговли, которая пыталась автоматизировать цены на основе поведения клиентов. Модели были питались данные о транзакциях ... но никто не сказал ИИ, что хранили клерки иногда вручную применяют скидки. Результат? Ценовый двигатель, который думал, что все хотят заплатить полную цену за срок действия зерновых.
Чистые данные не являются гламурными, но это избивающее сердце каждой успешной ИИ инициативы. Прежде чем нанимать ученых -данных, приведите людей, которые могут фактически спорить, чистить и структурировать ваши данные.
3. Ожидая совершенства вместо прогресса
Давайте будем реальными. Никакая система ИИ начинается с безупречной. Он учится, улучшается и итерации - как люди. Но если ваше руководство ожидает блестящего, всезнательного бота с первого дня, вы настраиваете всех для разочарования.
Страховая компания, с которой я консультировался, хотела, чтобы ИИ был флаг мошеннических претензий. Пилотная модель имела показатель точности 80%. Звучит прилично, верно? Исполнители отложили проект, сказав: «Это недостаточно». Через несколько месяцев они все еще платили за ручные чеки на мошенничество, которые пропустили больше красных флагов, чем когда -либо делал ИИ.
Установить реалистичные ожиданияПолем ИИ становится умнее с использованием. Дайте это время, обратную связь и терпение. В противном случае вы выбросите золотую жилу, потому что она не была предварительно отделана.
4. Не привлекать людей, которые на самом деле его будут использовать
Вот вопрос, который должен преследовать каждого менеджера:Мы спрашивали передовые команды, что им нужно?
Потому что слишком часто ИИ строится для шоу, а не потока. Руководители принимают нисходящие решения, и к тому времени, когда новая система достигает людей, выполняющих реальную работу, она так же полезна, как шоколадной чайник.
Производственная фирма после установки программного обеспечения для планирования с AI. Но они никогда не спрашивали менеджеров растений, как сдвиги были действительно назначены. Результат? Система продолжала сталкиваться с профсоюзными правилами и человеческими реалиями, и работники вернулись к электронным таблицам в течение нескольких недель.
Цикл в пользователях рано. Строить с ними, а не только для них. Пусть люди в траншеях помогут формировать инструменты, которые будут формировать их день.
5. Недооценка культурного сдвига
ИИ меняет не только то, что вы делаете, но икакВы делаете это. И это может напугать людей.
Сотрудники слышат «ИИ» и думают: «Отлично, они заменяют меня роботом». Этот страх порождает сопротивление. Он проявляется как медленное усыновление, теневые рабочие процессы или откровенный отказ.
Одна медицинская компания представила ИИ для оптимизации планирования пациентов. На бумаге это сработало. Но администраторы, чувствуя себя угрожающим, тихо проверили каждое решение AI, и перекрыли большинство из них. Чистый результат? Более медленные операции, больше путаницы.
Исправление больше о прозрачности. Объясните, что будет ИИ ине будетделать. Удовлетворите своих людей. Покажите им, как это партнер, а не розовый проскальзывание.
6. Погоня за слишком много проектов одновременно
ИИ может быть привыкающим. Как только первый проект показывает обещание, все начинают мечтать о большом. Прогнозирующий найм! Персонализированный маркетинг! Прогнозирование инвентаря!
Но вот в чем дело. ИИ - это не торговый автомат. Вы не просто вставляете данные и получаете чудеса. Каждая модель нуждается в настройке, тестировании, переподготовке.
Одна компания по финансовым услугам уточнила пять отдельных инициатив ИИ за четверть. Три остановились, один потерпел неудачу, и только один выжил - и даже это заняло вдвое больше времени. Почему? Сгоревшие команды и сломанный фокус.
Фокус - это все.Сделайте одну вещь задолго, прежде чем прыгнуть к следующему. ROI на одном успешном инструменте ИИ стоит более пяти незаконченных экспериментов.
7. Забывая об управлении и этике
Просто потому, что ИИможетСделай что -то, не значит, что это значитдолжен.
Я видел, как системы набора персонала обучались предвзятым историческим данным, которые тихо отфильтровали кандидатов -женщин на технические роли. Никто не намеревался дискриминировать - он просто не заперт. Пока кто -то не заметил. Затем летал вмешался.
Ваш ИИ нуждается в наблюдении за взрослыми. Кто проверяет модели? Кто проверяет на предвзятость? Кому владеют решения, которые принимает ИИ?
Построить структуру управления.Установите политики относительно того, как обучаются модели, которые одобряют изменения и как рассматриваются решения. Речь идет не только о соответствии. Речь идет о доверии - и защите репутации вашей компании.
Заключение
ИИ - это не разбрызгивание сказочной пыли, которую вы добавляете в свой рабочий процесс и вуаля - эффективность, прибыль, инновации. Это стратегический сдвиг. Культурный сдвиг. Сдвиг мышления.
Если вы относитесь к ИИ как инструмент, не понимая системы, в которую он подключается, вы обязательно тратите время, деньги и гудвилл. Но если вы уважаете процесс, определите реальные проблемы, строите со своими людьми, начните с малого и сознательно расти. Вы разблокируете новые мощные способы работы.
Ваши конкуренты уже экспериментируют. Некоторые спотыкаются. Некоторые парят. Разница не в технологии. Это в том, как они думают об этом.
Вопрос в том, как будеттыПодумайте об этом?
Оригинал