20.07.2026  Экспертиза, Искусственный интеллект, Менеджмент

Без единых пороговых значений показателя уверенности результаты работы искусственного интеллекта применяются в разных командах по-разному, что снижает подотчетность и эффективность. Решение — в согласованности, пишет на портале InformationWeek Минал Айер, старший вице-президент SurveyMonkey по данным и корпоративному ИИ. В большинстве компаний ИИ сегодня генерирует рекомендации еще до того, как команда их запросит. Системы отмечают аномалии. «Вторые пилоты» предлагают дальнейшие шаги. Прогнозы обновляются автоматически. Общие стандарты действий на основе этих результатов определены нечетко. Какой уровень доверия необходим, чтобы система могла действовать самостоятельно? И, если она ошибается, кто несет ответственность за принятие решения? На начальной стадии принятия решений с использованием ИИ эта неопределенность кажется терпимой. По мере роста зависимости она усугубляется и размывает ответственность. По мере того, как организации внедряют ИИ во все большее количество решений, согласованность становится определяющим фактором. Под согласованностью я не подразумеваю согласия. Я имею в виду общую операционную логику: определенные пороговые значения показателя уверенности и видимая ответственность, применяемые последовательно. Без согласованности одна команда следует модели, а другая её игнорирует. Третья команда пересчитывает анализ, основываясь на совершенно других предположениях. Со временем стандарты дрейфуют. Результаты обсуждаются чаще, чем применяются, а уверенность ... читать далее.