Ефективність ШІ без стратегії ШІ як передумови? Чому компанії не повинні сліпо покладатися на ШІ

Переосмислення ШІ: ШІ — це не інструмент — перехід від встановлення програмного забезпечення до стратегії

Реальність у німецьких компаніях є тривожною: хоча 63 відсотки компаній вже використовують штучний інтелект, лише 6 відсотків фактично розробили добре продуману стратегію ШІ. Ця невідповідність пояснює, чому багато ініціатив у сфері ШІ зазнають невдачі в пілотних проектах або припиняються через короткий проміжок часу. Причина рідко криється в самій технології, а радше у відсутності стратегічної підготовки.

Компанії часто ставляться до ШІ як до звичайного впровадження програмного забезпечення, але це фатальна помилка. ШІ — це більше, ніж інструмент, це зміна парадигми, яка трансформує процеси, ролі, прийняття рішень та всю робочу культуру. Дослідження Rand показує, що у 80 відсотках випадків впровадження ШІ зазнає невдачі не через технології, а через брак стратегічної підготовки, брак культурних змін та неадекватне управління змінами.

Чому компанії будують дах перед фундаментом?

Такий підхід — будівництво даху перед фундаментом — конкретно проявляється в кількох сферах: по-перше, семеро з десяти співробітників використовують інструменти штучного інтелекту без схвалення своєї компанії. Цей так званий тіньовий штучний інтелект зріс на цілих 250 відсотків у деяких галузях. По-друге, його неструктуроване використання призводить до значних ризиків для безпеки.

Наслідки вже помітні: часто використовуються незахищені цифрові «хаби», через які інструменти штучного інтелекту спілкуються один з одним та обмінюються даними. Якщо вони незахищені, хакери можуть перехоплювати весь трафік даних. Дослідники виявили критичну вразливість у такому інтерфейсі з надзвичайно високим балом ризику 9,6 (з 10), що дозволяє зловмисникам дистанційно виконувати власний шкідливий код. Такі експерти, як Docker, попереджають про «кошмар безпеки», який наражає компанії на ризик втрати даних, захоплення цілих систем та атак на цифровий ланцюг поставок.

Наскільки небезпечні напади швидкої ін'єкції?

Атаки типу «промови введення» являють собою особливо підступну форму маніпуляції. Вони можуть відбуватися як прямо, так і опосередковано. Під час непрямих атак зловмисники приховують шкідливі інструкції в електронних листах, PDF-документах або на веб-сайтах. Наприклад, білий текст на білому фоні в PDF-файлах невидимий для користувача, але обробляється штучним інтелектом і може обманом змусити його виконати небажані дії.

Наукове дослідження задокументувало понад 208 095 унікальних спроб атаки з боку 839 учасників у реалістичному сценарії електронної пошти. Ці атаки можуть у кращому випадку призвести до кращих результатів академічних робіт в оцінках чат-ботів, але в гіршому – до розкриття комерційних таємниць.

Які ризики тіньового штучного інтелекту?

Тіньовий ШІ стосується несанкціонованого використання інструментів ШІ співробітниками без схвалення ІТ-відділів або команд управління даними. Ця практика створює кілька критичних ризиків: витоки даних через неконтрольовану обробку даних, непослідовне прийняття рішень через використання різних інструментів та порушення нормативних вимог.

Типовий сценарій: представник служби підтримки клієнтів використовує неавторизованого чат-бота для відповіді на запити клієнтів замість того, щоб звертатися до офіційних ресурсів компанії. Це може призвести до неточної інформації, непорозумінь з клієнтами та ризиків безпеки, якщо в запиті містяться конфіденційні дані компанії.

Які ризики існують для комерційної таємниці?

Неструктуроване використання штучного інтелекту ставить під загрозу комерційну таємницю на кількох рівнях. Безпосереднє введення конфіденційної інформації співробітниками в системи штучного інтелекту може призвести до того, що вона назавжди залишиться в системі та буде використана для навчання. Висновки за допомогою розпізнавання образів дозволяють системам штучного інтелекту реконструювати конфіденційний контент із, здавалося б, нешкідливих даних.

Це стає особливо критичним, коли системи штучного інтелекту навчалися безпосередньо на внутрішніх даних компанії. Це створює ризик «витоку даних» – ненавмисного розголошення комерційної таємниці. Юридично це означає, що якщо комерційна таємниця вноситься до систем штучного інтелекту, це вважається неприпустимим розголошенням, яке може мати серйозні наслідки, включаючи втрату захищеного статусу.

Чому лише технічних рішень недостатньо?

Вразливості безпеки виходять за рамки суто технічних аспектів. Незахищені цифрові інтерфейси без автентифікації користувача або шифрування даних створюють значні ризики для безпеки. Дослідники виявили 492 такі незахищені системи, які дозволяють зловмисникам прямий доступ до конфіденційних корпоративних даних. Успішна атака може призвести до повного захоплення системи.

Водночас багатьом компаніям бракує фундаментальних структур управління. Сорок відсотків лідерів у сфері технологій вважають свої існуючі заходи управління недостатніми для забезпечення безпеки та відповідності вимогам у проектах штучного інтелекту. П'ятдесят три відсотки корпоративних архітекторів стурбовані витоками даних та ризиками безпеки.

Як слід розробляти стратегію ШІ?

Успішна стратегія ШІ починається з чітких організаційних структур. Структура управління ШІ (DAGF), розроблена Databricks, охоплює 43 ключові сфери діяльності, розділені на п'ять основних напрямків: організаційна інтеграція з чітким узгодженням між цілями ШІ та стратегічними корпоративними рекомендаціями; дотримання законодавства для забезпечення дотримання нормативних вимог; управління ризиками для систематичної оцінки та управління ризиками ШІ; етична відповідальність як основа для надійного використання ШІ; та технічне управління для безпечного та контрольованого впровадження.

Стратегія має бути міждисциплінарною. Структура управління штучним інтелектом вимагає взаємодії різних відділів: ІТ-безпеки, захисту даних, комплаєнсу, управління ризиками та інші відділи повинні працювати разом скоординовано. Функція комплаєнсу може виступати в ролі консультативного, координуючого та консолідуючого органу.

Якої правової бази необхідно дотримуватися?

Із Законом про штучний інтелект та чинним GDPR компанії стикаються з щільною мережею юридичних зобов'язань. Регламент про штучний інтелект дотримується підходу, що ґрунтується на оцінці ризиків: до високоризикових програм застосовуються суворі вимоги, а критичні системи вже заборонені. Водночас GDPR залишається повністю застосовним під час обробки персональних даних.

У своїх рекомендаціях від червня 2025 року Німецька конференція із захисту даних (DSK) створила практичну основу для використання систем штучного інтелекту відповідно до GDPR. Ці рекомендації визначають основні принципи GDPR для застосувань штучного інтелекту та, серед іншого, закликають до технічних та організаційних заходів (TOM), які масштабуються разом із ризиком відповідної системи штучного інтелекту.

Новий вимір цифрової трансформації з «керованим ШІ» (штучним інтелектом) – платформа та рішення B2B | Xpert Consulting - Зображення: Xpert.Digital

Тут ви дізнаєтеся, як ваша компанія може швидко, безпечно та без високих бар'єрів входу впроваджувати індивідуальні рішення на основі штучного інтелекту.

Керована платформа штучного інтелекту — це ваш універсальний та безтурботний пакет для штучного інтелекту. Замість того, щоб мати справу зі складними технологіями, дорогою інфраструктурою та тривалими процесами розробки, ви отримуєте готове рішення, адаптоване до ваших потреб, від спеціалізованого партнера — часто протягом кількох днів.

Основні переваги з першого погляду:

⚡ Швидке впровадження: від ідеї до операційного застосування за лічені дні, а не місяці. Ми пропонуємо практичні рішення, які створюють негайну цінність.

🔒 Максимальна безпека даних: Ваші конфіденційні дані залишаються з вами. Ми гарантуємо безпечну та відповідність вимогам обробку без передачі даних третім особам.

💸 Без фінансових ризиків: Ви платите лише за результат. Повністю виключаються значні початкові інвестиції в обладнання, програмне забезпечення чи персонал.

🎯 Зосередьтеся на своєму основному бізнесі: Зосередьтеся на тому, що ви робите найкраще. Ми беремо на себе повне технічне впровадження, експлуатацію та обслуговування вашого рішення на основі штучного інтелекту.

📈 Орієнтований на майбутнє та масштабований: Ваш ШІ зростає разом з вами. Ми забезпечуємо постійну оптимізацію та масштабованість, а також гнучко адаптуємо моделі до нових вимог.

Детальніше про це тут:

• Кероване рішення на основі штучного інтелекту – промислові послуги зі штучним інтелектом: ключ до конкурентоспроможності в секторах послуг, промисловості та машинобудування

Як можна мінімізувати ризики захисту даних?

Конфіденційність за проектом та конфіденційність за замовчуванням повинні бути інтегровані в системи штучного інтелекту з самого початку. Компанії повинні забезпечити, щоб завжди вибиралися найефективніші для даних та найбезпечніші для конфіденційності налаштування. Регулярні аудити систем штучного інтелекту необхідні для забезпечення відповідності захисту даних роботі.

Оцінка впливу на захист даних (DPIA) часто є обов'язковою для систем штучного інтелекту, особливо коли вони створюють «високі ризики» для суб'єктів даних, наприклад, через профілювання або автоматизоване прийняття рішень. Проблема: у системах штучного інтелекту, що самонавчаються, сам алгоритм часто стає незрозумілим для його розробників — так звана «проблема чорної скриньки».

Які конкретні кроки для впровадження?

Успішне впровадження штучного інтелекту вимагає структурованого підходу, що складається з трьох фаз: Фаза 1 (1-3 місяці): Підготовка та розробка стратегії з визначенням цілей, аналізом ризиків та встановленням структури управління. Фаза 2 (4-9 місяці): Фаза пілотного проекту з контрольованим тестуванням вибраних варіантів використання та постійною оптимізацією. Фаза 3 (10-18 місяців): Масштабування та консолідація з розгортанням по всій компанії та встановленими процесами управління.

Вибір початкових пілотних проектів має вирішальне значення. Вони повинні бути зосереджені на сферах з високим потенціалом та низьким ризиком, таких як автоматизація повторюваних завдань в бухгалтерському обліку або оптимізація прогнозів в управлінні запасами. Чіткі критерії успіху та ретельне вимірювання ефективності є важливими.

Як ви успішно залучаєте співробітників?

Навчання співробітників має вирішальне значення для успіху ШІ. 69 відсотків компаній вважають нестачу спеціалістів зі ШІ перешкодою. Цю проблему можна вирішити за допомогою цілеспрямованого навчання існуючих співробітників. Міждисциплінарні команди, що об'єднують експертів зі ШІ та фахівців з предметної області, гарантують, що рішення ШІ розробляються з практичною значущістю.

Відкрита культура помилок необхідна для зменшення страхів та заохочення працівників до активного використання та надання зворотного зв'язку. Регулярне спілкування про переваги штучного інтелекту допомагає сприяти прийняттю та зменшувати опір. Водночас необхідно доносити чіткі рекомендації щодо того, які інструменти штучного інтелекту можна використовувати, а які ні.

Яку роль відіграє постійний моніторинг?

Проєкти штучного інтелекту – це не одноразова справа; вони потребують постійної підтримки. Необхідно створити цикли зворотного зв'язку для постійного вдосконалення моделей штучного інтелекту. Продуктивність систем штучного інтелекту необхідно регулярно аналізувати та адаптувати до змінних умов бізнесу.

Документування всіх видів діяльності зі штучним інтелектом необхідне як для дотримання законодавчих вимог, так і для подальшого розвитку. Передовий досвід та отриманий досвід необхідно документувати, щоб пришвидшити впровадження в інші сфери компанії. Це вимагає гнучкості – стратегія повинна бути адаптивною за потреби.

Як можна виправдати інвестиції?

Готовність інвестувати в штучний інтелект постійно зростає, але компанії очікують вимірюваних результатів. Згідно з дослідженням IW, штучний інтелект може потроїти річне зростання продуктивності праці в Німеччині в довгостроковій перспективі та заощадити близько 3,9 мільярда робочих годин до 2030 року. Однак він вимагає стратегічного, а не сліпого, впровадження.

Чіткі ключові показники ефективності (KPI) та вимірювані цілі слід визначити з самого початку. Вони можуть включати зниження витрат, зростання доходів або покращення обслуговування клієнтів. Успішні пілотні проекти слід поступово масштабувати на інші сфери бізнесу, використовуючи досвід, отриманий під час початкових впроваджень.

Що компанії можуть впровадити негайно?

Негайні заходи включають створення політики щодо штучного інтелекту, яка чітко регулює, які дані можуть вводитися в які системи штучного інтелекту. Угоди про нерозголошення для співробітників, які працюють з інструментами штучного інтелекту, є законодавчо обов'язковими. Необхідно впровадити технічні заходи безпеки, такі як шифрування та надійні паролі.

Управління доступом має обмежувати кількість співробітників, які працюють з комерційною таємницею за допомогою штучного інтелекту, до необхідного мінімуму. Необхідно запровадити регулярне навчання з безпечного використання інструментів штучного інтелекту. Вибір системи має бути ретельно продуманий – слід уникати хмарних сервісів, якщо кілька компаній мають доступ до однієї й тієї ж системи.

Чому зараз саме час діяти?

Розрив між піонерами ШІ та компаніями, що вагаються, збільшується. Компанії, які діють стратегічно зараз, можуть забезпечити собі вирішальні конкурентні переваги. Нормативна база стає дедалі чіткішою – завдяки Керівним принципам DSK 2025 року та Закону про ШІ доступні практичні рамки.

Водночас, заходи фінансування федерального уряду, такі як реальні лабораторії штучного інтелекту, програми гігафабрик та інноваційно-орієнтоване впровадження Закону про штучний інтелект, швидко вичерпаються. Ранні дії можуть забезпечити тут вирішальні конкурентні переваги. Зволікання не є варіантом – реальність вже чітко демонструє ризики, пов'язані з неструктурованим використанням штучного інтелекту.

Стратегія перед початком технологій

Технології самі по собі не гарантують успішної трансформації ШІ. Без стратегічної підготовки навіть найсучасніші інструменти ШІ залишатимуться неефективними або навіть становитимуть загрозу безпеці. Поточні події з тіньовим ШІ, вразливостями безпеки та витоками даних чітко демонструють, що компанії повинні добре продумати процес, перш ніж впроваджувати ШІ.

Добре продумана стратегія штучного інтелекту

охоплює організаційні структури, дотримання законодавчих вимог, управління ризиками, етичну відповідальність та технічне управління. Це вимагає міждисциплінарної співпраці та постійного розвитку. Компанії, які закладають цей фундамент, можуть безпечно та успішно використовувати штучний інтелект. Ті, хто продовжує будувати «дах» перед фундаментом, не лише ризикують втратити комерційну таємницю, але й ставлять під загрозу всю свою цифрову трансформацію.

Перший крок — це завжди зупинка: проаналізуйте поточне використання ШІ, визначте тіньовий ШІ та розробіть стратегічний план. Тільки після цього слід натискати кнопку запуску для контрольованого впровадження ШІ. Інвестування в надійну стратегію ШІ окупиться в довгостроковій перспективі завдяки безпечному, ефективному та юридично відповідному використанню ШІ.

Незалежні платформи штучного інтелекту як стратегічна альтернатива для європейських компаній - Зображення: Xpert.Digital

Ki-Gamechanger: Найбільш гнучкі рішення AI-таїлові рішення, що зменшують витрати, покращують свої рішення та підвищують ефективність

Незалежна платформа AI: інтегрує всі відповідні джерела даних компанії

• Швидка інтеграція AI: індивідуальні рішення AI для компаній у години чи дні замість місяців
• Гнучка інфраструктура: хмарна або хостинг у власному центрі обробки даних (Німеччина, Європа, вільний вибір місця розташування)

• Найвища безпека даних: Використання в юридичних фірмах - це безпечні докази
• Використовуйте в широкому спектрі джерел даних компанії
• Вибір власних або різних моделей AI (DE, EU, США, CN)

Детальніше про це тут:

• Незалежні платформи штучного інтелекту проти гіперскейлерів: яке рішення підходить саме вам?

☑ Підтримка МСП у стратегії, порадах, плануванні та впровадженні

☑ Створення або перестановка стратегії AI

☑ Піонерський розвиток бізнесу

Конрад Вольфенштейн

Я радий допомогти вам як особистого консультанта.

Ви можете зв’язатися зі мною, заповнивши контактну форму нижче або просто зателефонуйте мені за номером +49 89 674 804 (Мюнхен) .

Я з нетерпінням чекаю нашого спільного проекту.

Xpert.digital - це центр для промисловості з фокусом, оцифруванням, машинобудуванням, логістикою/внутрішньологічною та фотоелектричною.

За допомогою нашого рішення щодо розвитку бізнесу на 360 ° ми підтримуємо відомі компанії від нового бізнесу до після продажу.

Ринкова розвідка, маха, автоматизація маркетингу, розвиток контенту, PR, поштові кампанії, персоналізовані соціальні медіа та виховання свинцю є частиною наших цифрових інструментів.

Ви можете знайти більше на: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus