Искусственный интеллект в ОЦО: задачи, инструменты, риски и советы по внедрению

Генеральный директор «Северсталь – ЦЕС» Кира Лапина рассказала ведущей подкаста «Голос ОЦО» Ирине Антоховой о том, как ИИ работает в центре единого сервиса: какие задачи он закрывает, какие риски несет и как выстроить работу с ним так, чтобы получить реальный результат.

Какие задачи по повышению операционной эффективности можно решать с помощью ИИ?

Есть расхожее мнение, что ИИ – это про генерацию контента, а не про строгую аналитику или точные операции. На практике это не так. Встроенный в цепочку автоматизации, ИИ позволяет закрывать процессы полного цикла, включая те участки, которые раньше приходилось отдавать человеку из-за неточностей на выходе.

Если коротко: ограничений по типам операций почти нет. Принять решение, найти нужные данные, запустить обработку, выявить расхождения в документах, выдать результат – при правильной настройке ИИ справляется со всем этим. Постинг, проверки, контрольные процедуры, маршрутизация, сверка – всё это в его зоне. Более того, поиск самих возможностей для автоматизации – тоже задача, с которой он хорошо справляется.

Какие ИИ-инструменты применимы в ОЦО?

Конкретный инструментарий зависит от компании. Где-то уже есть внутренние ИИ-решения в закрытом корпоративном контуре. Там, где их нет, люди идут по пути «теневого» использования: делают презентации или распознают текст через публичные сервисы. Риск понятен – туда уходят данные, которые уходить не должны: коммерческая тайна, персональные данные сотрудников.

Более безопасный вариант – ИИ-модули внутри RPA-решений. Многие провайдеры уже встраивают их в роботов, и это позволяет обрабатывать процессы более комплексно – захватывать этапы, где раньше был нужен человек. Здесь важна правильная настройка узлов: распознавание речи, генерация текста, нейросетевое распознавание документов. Чем больше таких узлов – тем разнообразнее агенты, тем качественнее результат. У нас в ОЦО именно так: единый инструментарий, а под каждый процесс – свой агент.

Из того, что появилось у нас в «Северсталь – ЦЕС» за последнее время: система диктовки для работы с почтой. Звучит просто, но это реально снимает нагрузку и ускоряет работу.

Другой пример – нейросетевое распознавание документов. Мы давно используем оптическое распознавание, получали от него хорошие результаты. Когда добавили нейросеть – качество вышло на другой уровень. Теперь распознаются даже рукописные тексты самого плохого качества – то, чего не удавалось добиться никакой настройкой оптики. Служебные записки, судебные решения, полисы – всё загружается на платформу без ручной обработки. Мы ещё не оценили все возможности этого инструмента до конца, потому что идеи для его применения продолжают появляться.

С чего начать внедрение – или как вернуться к нему после неудачного опыта?

Начинать надо с себя. Пока руководитель сам не попробует ИИ в работе, представление о нём останется размытым – как о чем-то, чем занимаются только айтишники. Стоит задавать себе простые вопросы: как эту задачу можно выполнить без ручного труда? Где ИИ может помочь? Не везде, но во многих местах.

Дальше – разобраться, что уже есть в компании. Часто инструменты существуют, но ИТ-специалисты используют их только под свои задачи и не зовут остальных. ОЦО здесь всегда в выигрышной позиции: мы хорошо знаем бэк-офисные процессы, видим узкие места и, как правило, больше мотивированы искать технологические решения для роста эффективности. Поэтому разговаривайте с ИТ: спросите, что уже куплено, что можно применить. Возможно, инструмент для транскрибации или нейросетевого распознавания уже есть, просто никто не знает.

И ещё одно условие – внутренний лидер. Нужен человек, который возьмёт тему ИИ как свою, будет инвестировать в неё время и собирать команду амбассадоров. Когда появится первая реальная история успеха, даже скептики начнут прислушиваться.

Три главных риска использования ИИ и как с ними работать

Первый – утечка данных. Несанкционированное распространение персональных или коммерчески значимых данных через внешние сервисы. Это задача для службы информационной безопасности и общей культуры кибербезопасности в компании. Спрос на ИБ-специалистов сейчас кратно вырос – рынок это уже почувствовал. Политика ИБ и обучение сотрудников – ответственность не только службы безопасности, но и руководителей.

Второй – промпт-инъекции. Это когда злоумышленники используют ИИ, чтобы манипулировать вводом пользователя: заставить модель выполнять нежелательные действия или игнорировать инструкции разработчика. Последствия могут быть серьёзными – от компрометации данных до работы в пользу конкурентов. Главная опасность ИИ здесь в том, что он многократно усиливает потенциальный ущерб. Решение – комплексная работа кибербезопасности и правильная настройка корпоративных систем: ни промпты, ни обучающие данные не должны поддаваться внешнему изменению.

Третий – качество результата. У каждого процесса должен быть владелец, который отвечает за то, как выстроен контроль: метрики, проверки, контрольные процедуры. И за то, чтобы при необходимости остановить процесс, если результат не соответствует заданным критериям.

Пять советов по работе с ИИ

• Если есть процесс, на который не хочется тратить время – спросите себя: как его можно выполнить с помощью ИИ?
• Если есть объёмная задача, за которую не хочется браться – подумайте, какую часть ИИ может взять на себя, чтобы хотя бы начать. Составьте план, пропишите шаги. Это даёт движение и формирует привычку.
• Если операция требует размышлений или поиска лучших практик, получив результат, проверьте его с помощью ИИ. Почти всегда найдётся что добавить.
• Если инфраструктура готова и обучение пройдено – ищите процессы вне основных систем: там, где данные выгружаются в Excel, что-то переделывается вручную и запрашивается снова. Именно в таких местах ИИ даёт быстрый результат.
• Главное – не бояться и вовлекаться. Это реально интересно.

Прогнозы

Консультанты говорят, что к 2030 году от 60 до 80% задач будет выполняться с участием ИИ. Скорее всего, это произойдёт раньше. До полной автоматизации – никогда: ИИ не несёт ответственности за результат, поэтому владельцы процессов, специалисты по настройке роботов и обучению систем останутся. Но навыки и подходы к работе уже в ближайшее время будут совсем другими – за рамками тех моделей, которые актуальны сегодня.

Послушать подкаст «Голос ОЦО» с Кирой Лапиной можно по этой ссылке.