Если кто-то считает, что ИИ (искусственный интеллект) – это современный тренд, то он глубоко ошибается. Математическая модель нейрона была сформулирована в далёком 1943 году. А в управлении проектами искусственный интеллект предлагали использовать ещё с 1987 года. Собственно, никто, ни тогда, ни сейчас, не сомневается в том, что сильные логические модели, на основе которых могут делаться те или иные выводы – это серьёзные помощники в любых ситуациях, в том числе и в системе управления.
Преимущества и недостатки применения ИИ в проектах
Вы только представьте ситуацию, когда машина, которая не знает усталости, может управлять каким-либо процессом. Это просто идеальный работник с точки зрения бизнеса: никаких отпускных, выходных пособий, болезней, декретного отпуска, никаких проблем с обучением, понимаем ценностей и миссии компании. ИИ невозможно подкупить, у него нет личных интересов. Он просто работает и выкладывается всегда на 100%.
Но есть и нюансы. Искусственный интеллект может работать на основе жёстких правил или на основе обучающейся модели. И в том, и в другом случае возможны ошибки и исключения. И именно поэтому системы на базе ИИ не стоит оставлять работать без присмотра человека.
Внедрение конкретного сервиса или системы, узкопрофильной или универсальной, всегда сопряжено с рядом технических и организационных сложностей. Возникают вопросы, кто и как будет внедрять, нужно ли переделывать существующие процессы, пострадает ли из-за этого штатное расписание, кто будет обслуживать ПО, как оно будет интегрироваться с существующими информационными системами предприятия и т.п.
Но самое главное – каждая конкретная программа/модель обязательно требует доработки под требования конкретной компании для максимальной эффективности.
Получается, что ИИ пока не может заменить управленца, но может стать его помощником, взяв на себя часть рутинных задач и функции справочной системы.
Примеры систем и подсистем управления на базе искусственного интеллекта
Итак, расскажем о конкретных примерах.
Голосовые помощники в Битрикс24
Это интересный пример того, как можно объединить уже имеющиеся привычные сервисы поисковых гигантов с бизнес-инфраструктурой.
С 2018 года Битрикс24 представил возможность общения со своей CRM-системой через голосовых ассистентов Google и Алиса (от команды Яндекса).
Например, вы можете:
- Создавать задачи (с конкретными ответственными, сроками и темами).
- Создавать события в календарях (встречи, совещания, собрания и т.п.).
- Отправлять сообщения (пока только в пользу конкретных пользователей).
На этом пока всё. В остальном CRM будет работать в штатном режиме. Единственное удобство – общение с ней голосом.
Lili.ai
Онлайн-сервис от французской команды. Ключевой функционал – возможность находить и оперативно уведомлять об основных рисках проекта: финансовых, временных, ресурсных и т.п.
Система на базе ИИ способна обрабатывать огромный объём документов компании и объединять все предметные знания в единый граф для быстрого поиска и анализа. Найденный риск можно поставить на усиленный мониторинг, чтобы при следующем обнаружении система среагировала максимально быстро.
Многие предметные термины уже предварительно объединены в группы, чтобы облегчить поиск и сортировку на основе семантических значений (а не просто по совпадениям).
Главный минус Lili – работа только на английском.
ChatGPT
Нереально распиаренный ИИ-бот, способный общаться практически на любых языках. Обучен на огромных объёмах данных и подкорректирован с помощью целой армии экспертов. Именно этот ИИ больше всего похож в манере общения на реального человека.
Но если опустить дифирамбы, то на выходе мы получаем просто идеального помощника и консультанта. С помощью ChatGTP можно:
- Организовать быстрый и максимально точный перевод с одного языка на другой.
- Оперативно написать план мероприятий или отдельных задач. При необходимости бот может расширить описание для каждого из отдельных шагов.
- Запросить справочные данные по многим предметным областям. Он вполне может пересказать суть проблемы или привести краткое содержание любого текста.
- Генерировать названия, идеи и другой текстовый контент.
- Писать программный код для определённых задач и функций на разных языках программирования.
- Помогать с генерацией отчётов и данных аналитики.
Пока ChatGTP можно рассматривать только на роль консультанта или справочной системы, но не исключено, что со временем его функционал для управления проектами существенно расширится. Основная проблема для русскоязычного сегмента – блокировка ChatGTP для нашего рынка (для доступа к боту нужно использовать VPN и карты зарубежных банков).
Плюс, нужно провести через него большой объём данных, чтобы он адаптировался к особенностям конкретного пользователя (система обучаемая).
Azure Bot Service
Это инструмент корпоративного уровня для создания своих ботов. Обеспечивает нереально мощный функционал, есть всё для работы с естественными языковыми моделями, для распознавания речи и т.п. Конечно, есть и возможность написания своей логики, подключения своих и сторонних web-сервисов, реализация API и т.п.
Плюс, есть платформа для оркестрации (централизованного управления) всеми своими ботами, для их тестирования, готовые реализации ботов для определённых тематик.
Из минусов – компания Microsoft, владелец Azure, ушла из РФ, поэтому воспользоваться инструментом на территории России никак не получится.
Ну и непосредственно бота нужно будет собирать с нуля, обучать, адаптировать и т.п. Это своего рода конструктор для профессионалов в IT.
Dinabot
Российская разработка от одного из резидентов Сколково. Представляет собой комплексную онлайн-платформу с набором различных бизнес-сервисов и приложений. Наиболее значимым для проектов можно назвать виртуального ассистента Дину. Она может взять на себя общение с командой, а также сбор информации, её актуализацию и систематизирование.
Dinabot умеет интегрироваться с большим количеством внешних сервисов, чтобы облегчить обмен данными между ними и актуализировать информацию в каждом из них.
В перечне готовых шаблонов имеются:
- Чат-бот для реализации виртуального диспетчера службы доставки.
- Контролёр для исполнения поручений из таблицы/базы данных.
- Бот, отвечающий за учёт рабочего времени (умеет фиксировать приход/уход сотрудников).
- Боты для проведения скрам-митингов и просто ежедневных утренних встреч/обсуждений.
XtractEdge
Зарубежная платформа с элементами ИИ. Умеет распознавать и структурировать данные из документов компании.
Фактически это сквозная информационная система, которая может объединять информацию из любых файлов и баз данных в единое целое, тем самым обеспечивая необходимый уровень связности.
Опять же, система ориентируется на западный рынок и на рынок США, поэтому ждать поддержки русского языка не стоит.
Есть два других самостоятельных продукта XtractEdge с элементами ИИ: для анализа договоров страхования и для анализа корпоративных контактов.
Psonar от Psoda
Элемент ИИ – это не всегда сложный анализ. Это может быть и предложение типового контента. И ведь это крайне логично. Сейчас сложно изобрести что-то новое, большинство задач, проблем и рисков уже где-то и кем-то встречалось, описывалось и решалось.
Разработчики новозеландского сервиса для управления проектами Psoda решили устранить этот недочёт, интегрировав простого ассистента Psonar. При активации он анализирует ваш ввод и предлагает готовые варианты задач, проблем, рисков и других сущностей, которые больше остальных похожи на вашу.
При выборе контента из подсказки автоматически будут подставлены многие данные: сроки, описание и т.п. Естественно, помощник учитывает историю ваших действий. Соответственно, каждая новая задача будет ставиться и оформляться с каждой итерацией всё быстрее и точнее.
Ещё одна интересная фишка – использование компьютерного зрения. Отдельный инструмент, PsodaVision, позволяет синхронизировать записи на физической канбан-доске с цифровой (внутри Psoda).
Проблемы — стандартные для многих западных сервисов: невозможно оплатить из РФ, нет поддержки русского языка.
PPM Insights от PPM Express
Сервис представляет собой специальный модуль, который интегрируется с имеющимся планировщиком, анализирует текущие данные и выявляет потенциальные проблемы. По каждой проблеме будет предоставлена подробная информация и план по устранению. Как итог – значительно улучшается качество управления, ведь даже неопытные ПМы начинают работать «like a PRO».
Что удобно: не нужно использовать новую систему управления, PPM Express выступает в роли своеобразного дополнения к текущей. Из минусов – опять же всё на английском, а в качестве совместимых планировщиков выступает только такие решения, как Microsoft Project Online (про альтернативу), Microsoft Planner, JIRA (про альтернативу) и Azure DevOps. Все они сейчас не актуальны для российского рынка.
Вместо выводов
На хайпе с ИИ пытаются заработать многие. Анализ рынка решений показал, что большинство сервисов, которые говорят о применении искусственного интеллекта, откровенно лукавят. Речь обычно идёт об одной конкретной функции или о каком-то одном инструменте. Ведь, согласитесь, применение компьютерного зрения, способного распознать физическую канбан-доску, очень слабо соотносится с процессом принятия управленческого решения.
Точно так же поступают и многие крупные системы, заявляя о сложной аналитике и об интерактивных помощниках с ИИ. На деле, волшебного прорыва на массовом рынке планировщиков нет, и будет он не скоро.
Всё дело в том, что текущие ИИ, включая нейронные сети, генерирующие изображения или способные вести осознанный диалог, это не более чем «агрегаторы данных». И именно тут кроется основная проблема. Никто, кроме разработчиков этих ИИ-систем, не знает, на каких данных проводилось обучение. Соответственно, любая закравшаяся ошибка может привести к печальным последствиям.
И что наиболее интересно, эксперт должен быть максимально бдительным. Ведь зачастую результаты, предоставляемые нейросетями, выглядят крайне убедительно, но ничего общего с реальностью они могут не иметь.
Соответственно, пока современные ИИ-системы стоит рассматривать не более чем в качестве интерактивных помощников в решении отдельных незначительных задач.