Люди как баги: зачем компании собирают big data и ничего с ними не делают
Компании пытаются поставить себе на службу высокие технологии: аналитика больших данных при помощи систем искусственного интеллекта (ИИ) позволяет повысить эффективность производства, оптимизировать логистику, улучшить работу с персоналом и решить множество других задач. Однако даже среди крупных американских компаний лишь две трети обладают необходимой инфраструктурой, чтобы применять рекомендации, которые дает ИИ, на практике. Этот факт выяснила Deloitte, которая в этом году провела онлайн-опрос более чем 1000 руководителей компаний США со штатом от 500 человек, в практике которых используются технологии больших данных.
Дело не только в том, что искусственный интеллект пока не умеет учитывать многие важные для людей аспекты работы. Эксперты считают, что главная загвоздка в системе управления в том, что зоны ответственности за применение рекомендаций ИИ во многих компаниях никак не прописаны. Поэтому не всякий сотрудник возьмет на себя риск внедрить решение, предложенное машиной.
«Риск принятия неверных решений или некорректной интерпретации данных был и, вероятно, будет существовать всегда, — считает Рафаил Мифтахов, директор группы технологической интеграции «Делойт», СНГ. — При этом автоматизированное принятие решения на основе анализа больших данных может нести новые риски». Что это за риски и как обстоит дело с ответственностью сотрудников российских компаний, которые начинают работать с большими данными?