Внедрение искусственного интеллекта внутри компании Citi: как 4000 сотрудников используют ИИ.

Для многих крупных предприятий искусственный интеллект по-прежнему остается в рамках экспериментальных инициатив и отдельных пилотных программ. Небольшие группы тестируют новые инструменты, проводят ограниченные испытания и представляют результаты, которые редко приводят к значимому внедрению за пределами отдельных отделов. Citi проводит принципиально иную стратегию.за последние два года систематически внедряем возможности ИИ в повседневные операционные процессы по всей организации.

Эти стратегические усилия привели к созданию Внутренний штат специалистов по искусственному интеллекту насчитывает приблизительно 4000 сотрудников.Этот проект охватывает широкий спектр функций, включая технологическую инфраструктуру, операционные процессы, управление рисками и услуги поддержки клиентов. О достижении этого рубежа первоначально сообщило издание. Business InsiderВ документе описывается разработка компанией Citi программ «Чемпионы ИИ» и «Ускорители ИИ», призванных способствовать участию населения на местах, а не централизованным механизмам контроля.

Масштабы технологической интеграции оказываются особенно значительными. При численности персонала по всему миру, составляющей приблизительно 182 000 человек, Более 70% компаний в настоящее время активно используют одобренные ими инструменты искусственного интеллекта. Согласно отраслевым отчетам, в различных областях применения. Такой уровень внедрения ставит Citi значительно впереди конкурентов, которые продолжают ограничивать доступ к ИИ специализированным техническим группам или инновационным лабораториям.

От централизованных пилотных проектов к внедрению на уровне команды.

Вместо того чтобы отдавать приоритет внедрению технологий, Citi стратегически ориентирован на развитие персонала.В организации сотрудникам было предложено добровольно стать «чемпионами в области ИИ», что обеспечило им всесторонний доступ к учебным ресурсам, внутренним хранилищам знаний и ранним версиям утвержденных систем ИИ. Эти «чемпионы» впоследствии оказывали поддержку коллегам в своих командах, выступая в качестве доступных локальных ресурсов, а не официальных инструкторов.

Данная методология отражает прагматичные принципы внедрения. Новые технологии часто терпят неудачу не из-за функциональных ограничений, а из-за недостаточной ясности персонала в отношении соответствующих контекстов применения и методологий. Внедрив структуры поддержки непосредственно в операционные команды, Citi эффективно преодолела разрыв между экспериментальным тестированием и рутинными бизнес-процессами.

Инфраструктура обучения сыграла основополагающую роль. Сотрудники могли получать внутренние сертификационные значки, проходя структурированные курсы или демонстрируя практическое применение ИИ, что повышало эффективность их конкретных обязанностей.

Хотя эти значки не были связаны с продвижением по службе или повышением заработной платы, они обеспечивали узнаваемость и профессиональный авторитет в организации. Business InsiderЭта модель внедрения, основанная на взаимодействии между участниками процесса, ускорила распространение ИИ более эффективно, чем традиционные директивные указания сверху.

Практическое применение в рамках управления

Руководство Citi позиционирует эту инициативу как ответ на необходимость масштабирования операций, а не на технологическую новинку. Операции Citi охватывают розничное банковское обслуживание, инвестиционные услуги, соблюдение нормативных требований и инфраструктуру поддержки клиентов. Постепенное повышение эффективности создает существенную совокупную выгоду.Инструменты искусственного интеллекта используются для обобщения документации, составления внутренних сообщений, анализа сложных наборов данных и оказания помощи в рабочих процессах разработки программного обеспечения.

Хотя эти отдельные приложения сами по себе не являются чем-то принципиально новым, отличительной чертой является систематическая методология их внедрения. Акцент на повседневных операционных задачах напрямую влияет на подход Citi к управлению рисками. Компания ограничила доступ сотрудников к утвержденным фирмой инструментам, внедрив механизмы контроля за использованием данных и протоколы обработки результатов.

Эти ограничения смягчили некоторые экспериментальные инициативы, но одновременно повысили уверенность руководства в возможности предоставления более широкого доступа. В отраслях с жестким регулированием установление институционального доверия зачастую имеет более важное стратегическое значение, чем скорость внедрения.

Стратегические выводы для масштабирования ИИ в масштабах предприятия

Структура программы Citi предлагает ценные уроки для крупных предприятий. Успешное внедрение ИИ не требует универсальной технической экспертизы для всех сотрудников. Необходимо достаточное количество персонала, который адекватно понимает инструменты, чтобы ответственно их применять и объяснять их ценность коллегам. Обучая тысячи, а не десятки человек, Citi сократил организационную зависимость от ограниченного числа специалистов..

Такой подход имеет важное культурное значение. Поощрение участия специалистов нетехнического профиля свидетельствует о том, что возможности ИИ выходят за рамки инженерных или аналитических областей. Технология интегрируется в стандартные рабочие процессы, подобно программам для работы с электронными таблицами или инструментам для создания презентаций в предыдущие десятилетия.

Эта трансформация соответствует более широким отраслевым тенденциям. Исследования консалтинговых фирм, таких как McKinsey, показывают, что многие организации сталкиваются с трудностями при внедрении проектов в области ИИ в производственные среды, часто ссылаясь на нехватку кадров и неясные структуры собственности. Модель Citi решает эти проблемы, распределяя права собственности между командами, сохраняя при этом централизованное управление..

Тем не менее, этот подход имеет свои ограничения. Внедрение, инициированное самими участниками, зависит от постоянного взаимодействия, а организационные команды развиваются с разной скоростью. Дополнительные риски включают потенциальную неравномерность в неформальных сетях поддержки, при которой определенные группы могут получать непропорционально большую выгоду. Citi попытался смягчить эти опасения, чередуя назначения «чемпионов» и постоянно обновляя учебные материалы по мере развития инструментов.

Отличительной чертой стратегии Citi является институциональная готовность рассматривать ИИ как операционную инфраструктуру, а не как прорывную инновацию.

Вместо того чтобы задаваться вопросом, может ли ИИ коренным образом трансформировать бизнес-модели, В Citi выявили возможности для устранения препятствий в существующих рабочих процессах.Такая формулировка облегчает измеримую оценку прогресса и снижает давление, связанное с необходимостью достижения кардинальных трансформационных результатов.

Этот опыт опровергает общепринятые предположения о том, что внедрение ИИ должно исходить от высшего руководства. Хотя высшее руководство Citi поддержало инициативу, существенный импульс был получен благодаря сотрудникам, которые добровольно вложили время в обучение и передачу знаний. В крупных организациях создание такой энергии снизу вверх представляет собой значительные трудности, но часто определяет, будет ли новая технология внедрена устойчиво.

Последствия для стратегии ИИ на предприятиях

Поскольку все больше организаций переходят от пилотных программ к внедрению в производство, эксперимент Citi представляет собой ценный пример. Он демонстрирует, что Достижение масштаба происходит не за счет приобретения дополнительных инструментов, а за счет повышения уверенности сотрудников в использовании существующих возможностей.Для предприятий, задающихся вопросом, почему прогресс в области ИИ кажется медленным, ответ может заключаться не столько в стратегической документации, сколько в понимании того, как на самом деле происходит работа — каждой командой по отдельности.

Фотография предоставлена Деклан Сан