Η τεχνητή νοημοσύνη εξαπλώνεται ταχύτερα από ό,τι μπορούν οι εταιρείες να διαμορφώσουν το πλαίσιο για τη χρήση της: αυτό είναι ένα από τα βασικά συμπεράσματα του «Data & AI Barometer 2026», που δημοσιεύθηκε από την Coface και τη Les Echos Etudes. Ευαίσθητα δεδομένα, επιτρεπόμενες χρήσεις, ανθρώπινη επικύρωση, ευθύνες… Δεδομένου ότι η υιοθέτηση της τεχνητής νοημοσύνης στις επιχειρήσεις δεν περιορίζεται στην απλή επιλογή ενός εργαλείου, ακολουθήστε αυτή τη λίστα ελέγχου με τέσσερα βασικά βήματα, ώστε να θέσετε ένα συγκεκριμένο πλαίσιο και να περάσετε από τον πειραματισμό στην επίτευξη πραγματικού αντίκτυπου.
Όταν οι πρακτικές εφαρμογές προηγούνται (κατά πολύ) του ρυθμιστικού πλαισίου
Καθώς η τεχνητή νοημοσύνη (ΤΝ) ενσωματώνεται όλο και περισσότερο στις πρακτικές των επιχειρήσεων, το ερώτημα του πώς θα ρυθμιστεί καθίσταται αναπόφευκτο. Και δικαίως: αυτοματοποιημένη σύνταξη αναφορών, ανάλυση χαρτοφυλακίου πελατών, εντοπισμός «ασθενών σημάτων»... Η ΤΝ διαδίδεται, τις περισσότερες φορές, αρχικά μέσω του τρόπου με τον οποίο τη χρησιμοποιούν οι ομάδες, ακόμη και πριν καθοριστεί κάποια εταιρική πολιτική.
Ωστόσο, στη συντριπτική πλειονότητα των επιχειρήσεων, παρόλο που η ΤΝ έχει υιοθετηθεί ευρέως, το πλαίσιο διακυβέρνησής της δεν έχει ακόμη θεσπιστεί. Το «Data & AI Barometer 2026» —μια έρευνα που εκπονήθηκε από την Coface και τη Les Echos Etudes σε δείγμα 900 Γάλλων ληπτών αποφάσεων— επιβεβαιώνει τα παραπάνω: το 60% των επιχειρήσεων δεν έχει ακόμη θεσπίσει επίσημο πλαίσιο. Μάλιστα, περισσότερο από το ένα τρίτο αυτών δεν διαθέτει κανένα απολύτως πλαίσιο και δεν σχεδιάζει να θεσπίσει κάποιο στο άμεσο μέλλον, ενώ ένα άλλο τέταρτο εξετάζει το ενδεχόμενο, χωρίς ωστόσο να έχει καθορίσει ακόμη συγκεκριμένους κανόνες.
Επομένως, η προτεραιότητα δεν είναι η άμεση δημιουργία ενός ολοκληρωμένου συστήματος, αλλά η διαμόρφωση ενός πλαισίου που θα είναι κατανοητό από όλο το προσωπικό, καθώς και ο καθορισμός κοινών κανόνων. Στόχος είναι να μπορέσουν οι ομάδες να αξιοποιήσουν τη δύναμη της τεχνητής νοημοσύνης (AI), χωρίς να διακυβεύονται τα δεδομένα, οι αποφάσεις ή η νομική ευθύνη της εταιρείας.
Η επιτυχής εισαγωγή της τεχνητής νοημοσύνης σε μια εταιρεία δεν ξεκινά απαραίτητα με τη σύνταξη ενός εκτενούς εγγράφου πολιτικής ή την αγορά μιας νέας ψηφιακής πλατφόρμας.
Το πρώτο ορόσημο βασίζεται σε τέσσερις στρατηγικές ενέργειες:
- προστασία των κατάλληλων δεδομένων,
- επιλογή αναλογικών χρήσεων,
- οργάνωση της ανθρώπινης εποπτείας,
- ανάθεση αρμοδιοτήτων.
- Μια σκόπιμα απλή βάση, η οποία είναι ωστόσο αρκετά στιβαρή ώστε να επιτρέψει τη μετάβαση από τον πειραματισμό στον αντίκτυπο στον πραγματικό κόσμο.
Βήμα 1: Καθορίστε σαφή όρια μεταξύ διαφορετικών συνόλων δεδομένων
Πληροφορίες που αφορούν πελάτες, οικονομικά στοιχεία, προσωπικά δεδομένα ή στρατηγικά ζητήματα: δεν είναι όλα τα δεδομένα κατάλληλα για χρήση με οποιοδήποτε εργαλείο. Αυτό οφείλεται, κυρίως, στο γεγονός ότι οι διάφοροι τύποι δεδομένων παρουσιάζουν διαφορετικά επίπεδα ευαισθησίας. Τα δημόσια δεδομένα, το ιστορικό πληρωμών, μια βάση δεδομένων πελατών ή μια πρόβλεψη ταμειακών ροών δεν μπορούν να αντιμετωπίζονται με τον ίδιο τρόπο.
- Ξεκινήστε χωρίζοντας τα σύνολα δεδομένων σας σε τρεις κατηγορίες:
- δεδομένα που μπορούν να χρησιμοποιηθούν ελεύθερα σε εγκεκριμένα εργαλεία·
- δεδομένα που απαιτούν ειδικά προληπτικά μέτρα, όπως ανωνυμοποίηση ή περιορισμένη πρόσβαση·
- δεδομένα που πρέπει να εξαιρεθούν από την εξωτερική υπηρεσία τεχνητής νοημοσύνης.
Για κάθε οικονομικό διευθυντή, υπεύθυνο πιστωτικού ελέγχου ή επικεφαλής διαχείρισης κινδύνων, αυτή η διαδικασία διαλογής λειτουργεί ως μια αρχική δικλείδα ασφαλείας, διασφαλίζοντας ότι η άμεση εξοικονόμηση χρόνου που προσφέρει η τεχνητή νοημοσύνη (AI) δεν μετατρέπεται σε κίνδυνο για την εμπιστευτικότητα ή τη συμμόρφωση της εταιρείας.
Βήμα 2: Καθορισμός περιπτώσεων χρήσης και πεδίου εφαρμογής
Μην παρασύρεστε από μια ελκυστική περίπτωση χρήσης: δεν αποτελεί απαραίτητα το κατάλληλο σημείο εκκίνησης για το έργο σας εντός του οργανισμού. Στην προκειμένη περίπτωση, η χρήση της τεχνητής νοημοσύνης πρέπει, πάνω απ' όλα, να καλύπτει μια συγκεκριμένη επιχειρηματική ανάγκη. Η σύνταξη μιας αναφοράς, η διενέργεια ελέγχου ενός χαρτοφυλακίου ή ο εντοπισμός ασυνήθιστων αποκλίσεων είναι ενέργειες που δεν εκθέτουν την εταιρεία σε κίνδυνο με τον ίδιο τρόπο: δεν έχουν ούτε τον ίδιο αντίκτυπο ούτε το ίδιο επίπεδο κινδύνου.
Καθορίστε, με σαφήνεια και απλότητα, τις χρήσεις σε τρεις κατηγορίες:
χρήσεις που επιτρέπονται με πλήρη αυτονομία·
χρήσεις που υπόκεινται σε παρακολούθηση·
χρήσεις που εξαρτώνται από προηγούμενη έγκριση.
Στη συνέχεια, ορίστε το εύρος χρήσης για καθεμία από αυτές τις κατηγορίες και συνδέστε το με μια συγκεκριμένη μέτρηση: χρόνο επεξεργασίας, συνάφεια των ειδοποιήσεων, ποσοστό υιοθέτησης ή μείωση των χειροκίνητων εργασιών.
Αυτή η προσέγγιση σάς επιτρέπει να ελέγξετε γρήγορα την αξία του έργου, προτού δεσμεύσετε σημαντικότερους πόρους.
Βήμα 3: Καθορισμός του επιπέδου αυτονομίας της τεχνητής νοημοσύνης (AI)
Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να διενεργεί αναλύσεις μεγάλης κλίμακας, να εντοπίζει αποκλίσεις και να διατυπώνει προτάσεις. Ωστόσο, πρέπει να αποφευχθεί ο κίνδυνος να καταστεί —εξ ορισμού ή αυτόματα— ο φορέας λήψης αποφάσεων για όλα τα ζητήματα, συμπεριλαμβανομένων και των πιο ευαίσθητων.
Συνοπτικά, όσο περισσότερο μια απόφαση δεσμεύει τον οργανισμό, τόσο πιο σαφώς πρέπει να καθορίζεται ο ρόλος της ανθρώπινης εμπειρογνωμοσύνης και εποπτείας. Για παράδειγμα, η απόρριψη ενός πιστωτικού ορίου, η επιλογή προμηθευτή, η αξιολόγηση μιας περίπτωσης απάτης ή η είσοδος σε μια νέα αγορά αποτελούν στρατηγικές αποφάσεις με οικονομικές, εμπορικές ή κανονιστικές συνέπειες, οι οποίες ενδέχεται να έχουν σημαντικό αντίκτυπο στον οργανισμό σας.
Θα πρέπει, επομένως, να προσδιορίσετε τη φύση των αποφάσεων καθώς και τα στάδια των διαδικασιών σας στα οποία η ανθρώπινη εμπειρογνωμοσύνη, η επαλήθευση και η επικύρωση προσφέρουν πραγματική προστιθέμενη αξία. Ο στόχος δεν είναι ο έλεγχος κάθε επιμέρους αποτελέσματος, αλλά η εστίαση της ανθρώπινης εμπειρογνωμοσύνης εκεί όπου ένα σφάλμα θα μπορούσε να κοστίσει περισσότερο στην επιχείρησή σας.
Βήμα 4: Καθορισμός ρόλων και αρμοδιοτήτων
Στις εταιρείες, όπως και σε κάθε συλλογικό εγχείρημα, αν όλοι είναι υπεύθυνοι... τότε κανείς δεν αναλαμβάνει την ευθύνη (ή έστω την πρωτοβουλία δράσης)!
Δεδομένα, Τεχνολογία Πληροφορικής (IT), επιχειρησιακές μονάδες, νομικά ζητήματα και θέματα συμμόρφωσης: η Τεχνητή Νοημοσύνη (AI) εμπλέκει διάφορες λειτουργίες και διαφορετικές ομάδες εντός του οργανισμού σας. Ωστόσο, η κοινή ευθύνη δεν πρέπει να σημαίνει διασπασμένη ή ασαφή ευθύνη. Κάθε περίπτωση χρήσης (use case) πρέπει να έχει έναν σαφώς καθορισμένο υπεύθυνο.
Για όλα τα έργα σας, καθορίστε με σαφήνεια (και επικοινωνήστε το τακτικά!) στις διάφορες ομάδες ποιος είναι υπεύθυνος για το τι, με βάση τις ενέργειες που πρέπει να υλοποιηθούν:
- ποιος εγκρίνει τις δοκιμές,
- ποιος παρακολουθεί την πορεία τους,
- ποιος λαμβάνει την τελική απόφαση.
Αυτός ο ρητός καταμερισμός επιταχύνει τη λήψη αποφάσεων και διασφαλίζει τη συνέπεια, αποτρέποντας παράλληλα την εμπλοκή του έργου σε μια ατέρμονη διαδικασία εγκρίσεων, η οποία θα οφειλόταν στην έλλειψη ενός σαφώς καθορισμένου υπευθύνου. Θα πρέπει επίσης να προγραμματίζετε τακτικές αξιολογήσεις του πλαισίου τεχνητής νοημοσύνης (AI) που χρησιμοποιείτε, καθώς τα εργαλεία, τα δεδομένα και οι κίνδυνοι ενδέχεται να μεταβληθούν.
Δεδομένα & Τεχνητή Νοημοσύνη > από τον πειραματισμό στην ουσιαστική επίδραση
> Μετατρέψτε τη διαχείριση των εμπορικών κινδύνων σας σε μοχλό ανάπτυξης: Κατεβάστη τη μελέτη της Coface’s και αποκτήστε πρόσβαση στο Open Advantage, 5 βασικές στρατηγικές για να ξεκλειδώσετε την ανάπτυξή σας.
