Сбер предложил управленческие практики для работы команд с ИИ

Компании всё активнее используют ИИ не только для автоматизации, но и при подготовке управленческих решений. Нейросети помогают быстрее анализировать данные и просчитывать варианты, однако высокая скорость не гарантирует более качественный результат. Эксперты Лаборатории нейронаук и поведения человека Сбера предупреждают: если слишком полагаться на ответы модели, критичность оценки снижается, а риск ошибок растёт.

Как сообщает СберПро Медиа, рекомендации основаны на исследованиях влияния генеративного ИИ на рабочие процессы. В эксперименте с участием 758 консультантов BCG специалисты с доступом к GPT-4 на задачах в пределах возможностей модели выполняли на 12,2% больше задач, работали на 25,1% быстрее и давали более качественные ответы. Но в более сложном управленческом кейсе участники, использовавшие ИИ, примерно на 19% реже приходили к правильному решению, потому что чаще опирались на ошибочные выводы модели.

В Сбере этот эффект называют «неровной границей возможностей» ИИ. Модель может уверенно справляться с одной задачей и ошибаться в другой, почти такой же. Исследования Microsoft Research и Университета Карнеги, Меллона также показывают: чем выше доверие сотрудников к нейросети, тем реже они перепроверяют её выводы и ищут альтернативные варианты.

В качестве подхода, который помогает снизить этот риск, эксперты предлагают практики совместного мышления. В таком формате ИИ используют для поиска вариантов и анализа информации, а финальное решение остаётся за человеком.

Среди ключевых рекомендаций есть и более формальный подход к постановке задач для модели. Эксперты советуют заранее фиксировать цель анализа, ограничения, доступные ресурсы и критерии оценки результата. Кроме того, внутри команды рекомендуется использовать единый шаблон постановки задач при работе с ИИ.