Опасности искусственного интеллекта: главные риски для бизнеса

Современные компании всё активнее внедряют инструменты искусственного интеллекта в свою деятельность, однако практика показывает, что этот процесс сопровождается рядом проблем. Значительная часть предприятий уже столкнулась с негативными последствиями использования ИИ, сообщает регулятор со ссылкой на аналитические данные visualcapitalist.

Наиболее распространённые угрозы ИИ

Среди всех рисков, с которыми сталкиваются организации, наиболее значимым остаётся неточность работы алгоритмов. Почти каждая третья компания хотя бы один раз ощутила последствия некорректной работы систем искусственного интеллекта.

Другие опасности проявляются реже. Например, низкая объяснимость (способность пользователей понять, как именно ИИ принимает решение) влияет примерно вдвое слабее. Однако специалисты подчёркивают, что недооценивать этот фактор не стоит — он напрямую влияет на доверие к технологии и возможность контролировать её результаты.

К чему может привести ошибочность ИИ

Ошибки искусственного интеллекта нередко влекут за собой серьёзные проблемы. Прежде всего это потеря доверия к технологиям, ухудшение операционной эффективности и появление ошибочных управленческих решений. Если система генерирует неправильные данные, это может вызвать каскадные последствия, которые сложно быстро исправить.

Ситуацию усугубляют и юридические риски. Как отмечает Гарвардская школа права, многие страховые компании начали вносить в полисы ограничения или полностью исключать покрытие убытков, связанных с использованием ИИ. Это означает, что руководители могут остаться без защиты по традиционным страховым договорам в случае ошибок, вызванных технологическими системами.

Что делать бизнес-лидерам дальше

Многие предприятия уже начали активно минимизировать риски, связанные с неточностью ИИ. По статистике, 54% компаний работают над повышением качества и надёжности алгоритмов.

Эксперты советуют руководителям усилить контроль за процессом использования искусственного интеллекта и внедрить практику обязательной человеческой проверки результатов перед их применением. Это поможет выявлять и предотвращать ошибки на раннем этапе, сохраняя стабильность бизнес-процессов.