Соңғы жылдары стратегиясында жасанды интеллекті, үлкен деректерді (Big Data) және Business Intelligence шешімдерін пайдаланбаған ірі корпорацияны елестету қиын. Алайда цифрландыру жаңа мәселені де алға тартты: ұйымдар бүгінде ақпаратты жинақтау мен өңдеуде айтарлықтай жетістікке жеткенімен, басқарушылық шешімдердің шынайы ашықтығы мен негізділігін қамтамасыз ету әлі де оңай емес.
Осы мәселені деректерді басқару және цифрлық трансформация саласының қазақстандық маманы Рахымжан Ерназаров TAdviser ұйымдастырған халықаралық "Аналитика Big Data & Artificial Intelligence Day" конференциясында сөйлеген баяндамасында көтерді. Конференцияға Siemens, Roche, X5 Group, "Роснефть", "Сбербанк", "Газпром нефть", "Норникель", "Альфа-Банк" және корпоративтік аналитика мен жасанды интеллект бағытында жұмыс істейтін басқа да жетекші компаниялардың өкілдері қатысты.
Рахымжан Ерназаров халықаралық FMCG бизнесіндегі тәжірибесіне сүйене отырып, деректерді біріздендіру және DMS/SFA жүйелерін интеграциялау арқылы Еуразияның бірнеше елінде жұмыс істейтін компаниялар үшін бірыңғай аналитикалық кеңістік құрудың мүмкін болғанын көрсетті. Нәтижелер де әсерлі болды: жүзеге асырылған жоба FCA Sell-in көрсеткішін 52%-дан 77%-ға дейін арттырып, стандарттаудың тиімділігін нақты дәлелдеді.
Дегенмен уақыт өте келе конференцияда ұсынылған тәжірибелік кейс, бұл тақырыптың тек бастапқы көрінісі екені белгілі болды. Ерназаровтың жарияланған ғылыми еңбектері бұл мәселені әлдеқайда тереңірек қарастырып, оны автор Decision Integrity Framework – "Шешімдердің тұтастығын қамтамасыз ету архитектурасы" деп атаған кешенді әдістемеге айналдырды.
Осыдан он жыл бұрын корпоративтік цифрландыру негізінен технологиялық құралдарға бағытталған болатын. Компаниялар ERP, CRM, Data Lake жүйелерін, машиналық оқытуды және кейіннен генеративті жасанды интеллекті енгізді. Әрбір технология өз міндетін орындағанымен, басқарушылық шешімдерді қабылдаудың бірыңғай логикасын қалыптастыру өзекті мәселе күйінде қалды. Соның салдарынан парадокс туындайды: аналитика күрделене түсті, деректер көлемі артты, бірақ басшылық қабылдайтын шешімдерге деген сенім деңгейі міндетті түрде өсе қойған жоқ.
Рахымжан Ерназаров бұл тәсілді қайта қарастыруға шақырады. Оның зерттеулерінде BI жүйелері, KPI көрсеткіштері, аудит және ынталандыру тетіктері жеке-жеке құралдар ретінде емес, бірыңғай басқару архитектурасының өзара байланысты элементтері ретінде қарастырылады. Осы тәсілге сәйкес әрбір стратегиялық шешім нақты бір тізбек арқылы қалыптасады: аналитика мен деректердің сапасынан бастап, қызметкерлерді ынталандыруға, ұйымның ашық және түпкілікті корпоративтік басқаруына дейін.
Заманауи платформалар негізінен "Деректерді қалай жылдам өңдеуге болады?" деген сұраққа жауап іздейді. Ал Decision Integrity Framework мүлде басқа мәселені көтереді: "Ұйымның белгілі бір шешімге деген сенімі қандай негізге сүйенеді?". Бір қарағанда айырмашылық аз сияқты болып көрінгенімен, дәл осы көзқарас болашақтағы корпоративтік аналитиканың даму бағытын айқындауы мүмкін.
Халықаралық компаниялар үшін бұл мәселелер жүйелі сипатқа ие. Деректер ондаған түрлі көздерден үздіксіз келіп түседі, бөлімшелер әртүрлі KPI бойынша жұмыс істейді, сыйақы жүйелері стратегиялық мақсаттардан гөрі жергілікті нәтижелерге ынталандырады, ал жасанды интеллект алгоритмдерінің жұмысын түсіндіру барған сайын қиындай түсуде. Нәтижесінде, тіпті ең озық BI-платформаларды қолданатын компаниялардың өзі бір-біріне қайшы келетін ақпаратқа сүйенуі мүмкін.
Рахымжан Ерназаров ұсынған негізгі қағидалардың бірі – кірістірілген аудит жүргізу мүмкіндігі. Дәстүрлі аудит шешім қабылданғаннан кейін "Мұны тексеруге бола ма?" деген сұрақ қояды. Ал жаңа тұжырымдамада тексерілу мүмкіндігі жүйенің өзіне алдын ала енгізілуі тиіс. Деректердегі кез келген өзгеріс пен алгоритмдердің әрбір әрекеті толық қадағалану қажет. Бұл тәсіл қазіргі таңда кеңінен талқыланып жүрген Explainable AI және Responsible AI қағидаларымен үндеседі, өйткені ашықтықсыз жасанды интеллектті ауқымды түрде енгізу мүмкін емес.
Сонымен қатар спикер тиімділік көрсеткіштеріне (KPI) кеңірек қарауды ұсынады. Оның пікірінше, KPI тек нәтижені өлшейтін құрал ғана емес, ұйымдағы әрекетін қалыптастыратын тетік болуы тиіс. Дұрыс құрылған KPI қызметкерлерді ұзақ мерзімді стратегиялық мақсаттарға бағыттайды. Ал қате белгіленген көрсеткіштер компанияны өз қателіктерін одан әрі күшейтуге апарады. Автор өз мақалаларының бірінде KPI арасындағы үйлесімсіздік HR немесе қаржы бөлімінің мәселесі емес, бүкіл басқару жүйесін әлсірететін фактор екенін атап көрсеткен.
Генеративті жасанды интеллект автоматтандыруды жеделдеткенімен, басқару сапасына қойылатын талаптарды да күшейтті. Бүгінде басшыларды алгоритмнің қандай шешім ұсынғанынан гөрі, оның не себепті дәл осындай қорытындыға келгені көбірек қызықтырады. Бұл мәселе қазіргі таңда AI Governance саласындағы негізгі тақырыптардың біріне айналды. Decision Integrity Framework осы қағидаларды кеңейтіп, түсіндіруді тек жасанды интеллектке ғана емес, бүкіл басқару архитектурасына қолдануды ұсынады.
Егер бұл әдістеме қолданысқа енгізілсе, оның әсері жекелеген жобалармен ғана шектелмейді. Болашақта KPI көрсеткіштері корпоративтік стратегиямен тығыз байланыстырылған, ынталандыру жүйелері қайшылықтар туғызбайтын, ал аудит цифрлық ортаның ажырамас бөлігіне айналған жаңа буын басқару жүйелерінің қалыптасуына жол ашқанын көруіміз мүмкін. Мұндай жағдайда корпоративтік жасанды интеллект әр шешімнің нақты шығу тегі бар жерде жұмыс істей алады
Мәселе жаңа платформа немесе жаңа алгоритмде емес. Әңгіме деректерді басқарудан сенімді басқаруға көшу туралы. Компаниялар ақпарат көлемін ұлғайтуға ұмтылып жатқан кезде, алдағы жылдары бәсекелестік артықшылықты тексеруге болатын және сенімге ие шешімдер қабылдау қабілетін беретін болады. Егер бұл үрдіс жүзеге асса, Рахымжан Ерназаров TAdviser алаңында алғаш ұсынған және кейін ғылыми еңбектерінде дамытқан тұжырымдасы жасанды интеллект дәуіріндегі корпоративтік басқарудың маңызды бағыттарының бірінде орын алуы әбден мүмкін.
Ұзақбай ҚҰДАЙБЕРГЕН