Передача ключевых функций искусственному интеллекту может привести к деградации системы контроля качества в компаниях. Как сообщил «Газете.Ru» бизнес-эксперт Трепольский, основная угроза заключается в том, что работники начинают игнорировать процесс обработки информации и промежуточные стадии выполнения задач, ограничиваясь лишь беглым изучением финального продукта.
По словам Трепольского, генеративные модели обладают способностью генерировать крайне убедительные тексты или детальные таблицы, которые маскируют фактические ошибки. ИИ может транслировать несуществующие научные законы, приводить неверные формулы или вымышленные данные с такой уверенностью, что при поверхностном аудите такие просчеты остаются незамеченными.
Чтобы избежать подобных последствий, эксперт выделил трехступенчатый алгоритм взаимодействия с технологией. На первом этапе человек самостоятельно формулирует суть проблемы, устанавливает рамки и требования к задаче. Далее нейросеть подключается для обработки массивов данных или выполнения рутинных действий. Завершающий этап предполагает обязательную верификацию полученных результатов и принятие окончательного решения специалистом.
Трепольский акцентировал внимание на том, что эффективная проверка работы ИИ невозможна без фундаментальных знаний в конкретной предметной области. Для начинающих сотрудников простого навыка составления промптов недостаточно: приоритетом должно стать развитие способности анализировать сведения и аргументировать свои тезисы.
В качестве дополнительных мер предосторожности эксперт посоветовал периодически выполнять часть операций вручную и строго придерживаться регламентов работы с корпоративной информацией. Автоматизация процессов не избавляет сотрудника от персональной ответственности за итог труда. Ранее доцент экономического факультета РУДН Никита Столяров отмечал, что внедрение ИИ приносит выгоду бизнесу, однако потенциально способно привести к снижению уровня доходов наемного персонала.
