Ваша задача как лидера бизнеса – не стать экспертом по машинному обучению, а научиться формулировать задачи для ИИ, оценивать его результаты и интегрировать его в свои бизнес-процессы. Вы ведь используете смартфон, не зная, как именно работает его процессор, верно? С ИИ ситуация похожа.
Миф 4: "Для внедрения ИИ нужны огромные объёмы идеально чистых данных, которых у меня нет."
Качественные данные, безусловно, важны для нейросетей. Это их "пища", и чем она питательнее, тем лучше. Но это не означает, что вам нужно ждать идеальной базы данных, чтобы начать.
Многие ИИ-проекты начинаются с относительно небольших, но релевантных наборов данных. Главное – их качество и репрезентативность, а не только объём. Кроме того, существуют методы дополнения данных (data augmentation), когда из существующих данных искусственно создаются новые, похожие. Также можно использовать предобученные модели, которые уже "видели" огромные объёмы информации в своей области (например, распознавание объектов или понимание текста) и могут быть "доучены" на ваших специфических, менее объёмных данных.
Процесс подготовки данных действительно является важным этапом, но это управляемая задача. Начните с того, что есть, определите "болевые точки" в ваших данных и постепенно улучшайте их качество. Не ждите идеала, иначе можно никогда не начать.
Миф 5: "Это слишком сложная технология, я не смогу её контролировать."
Контроль над технологией – это вопрос управления, а не только технической сложности. Как и любая мощная технология, ИИ требует ответственного подхода. Вы как руководитель определяете цели, для которых будет использоваться ИИ, и критерии успеха. Вы устанавливаете правила, по которым он будет работать.
Например, если вы используете нейросеть для автоматического одобрения кредитов, вы должны установить параметры, которые она будет учитывать, и следить за тем, чтобы её решения не были дискриминационными или несправедливыми. Вы не "отдаёте бразды правления" машине; вы используете машину как мощный инструмент для достижения своих целей, держа руку на пульсе.
Конечно, существуют риски, связанные с безопасностью данных, этикой и нежелательными результатами. Но эти риски управляемы, если подходить к внедрению ИИ системно, с чётким пониманием целей и контрольными точками.