Матрица агентного ИИ для принятия решений

По методике McKinsey: оценка уровня вовлечения ИИ в зависимости от риска и сложности решений

Общая идея схемы

Подход к оценке применения агентного ИИ в бизнес-процессах компании, особенно при их редизайне.

Ключевая мысль:

Для каждой точки принятия решений можно определить оптимальный уровень вовлечения ИИ, исходя из:

  • Риска от ошибочного решения (по вертикали)
  • Сложности решения (по горизонтали)

Практические последствия

Процессы

  • Оценка применения ИИ для каждой задачи
  • Эскалация сложных случаев к человеку
  • Редизайн процессов с новыми схемами

Люди

  • Новые роли управления ИИ
  • Пересмотр компетенций
  • Обучение сотрудников

Технологии

  • Прозрачность решений ИИ
  • Масштабируемые архитектуры
  • Поддержка инфраструктуры

Матрица решений

Низкая сложность
Средняя сложность
Высокая сложность
Высокий риск
ИИ-коллаборатор/помощник

Требуется подтверждение человека

ИИ только как помощник/советник, требуется подтверждение человека
Человек контролирует
ИИ-коллаборатор/помощник

Требуется подтверждение человека

ИИ только как помощник/советник, требуется подтверждение человека
Человек контролирует
Только человек

Сильное управление

Только человек принимает решения ("Только человек, сильное управление")
Полный контроль
Средний риск
ИИ-помощник

Поддерживает, но не решает

ИИ как помощник: поддерживает, но не принимает решения ("ИИ-помощник")
Ограниченная роль
Условная автономия

ИИ решает, человек смотрит сложные случаи

Частичная автономия: ИИ решает, человек смотрит сложные случаи ("Условная автономия")
Частичный контроль
Человеческое одобрение

ИИ предлагает, человек утверждает

Человеческое одобрение: ИИ предлагает, человек утверждает действия ("Возможен оверрайд")
Оверрайд
Низкий риск
Независимый ИИ

Действует самостоятельно

Полная автономия ИИ, без необходимости контроля со стороны человека. ("Независимый ИИ: действует самостоятельно, не требует надзора")
Полная автономия
ИИ-исполнитель

Решения под наблюдением

ИИ как исполнитель: принимает решения под контролем человека ("ИИ-исполнитель: решения под наблюдением")
Наблюдение
ИИ-оператор

Человек проверяет сложные случаи

ИИ как оператор: осуществляет процессы, человек проверяет пограничные случаи ("ИИ-оператор: человек ревизует сложные/нетипичные случаи")
Выборочная проверка

Как использовать эту матрицу?

Пошаговый процесс

  1. Определите задачи и точки принятия решений в ваших процессах
  2. Оцените каждую задачу по двум параметрам: риск и сложность
  3. Поместите задачу в соответствующую ячейку матрицы
  4. Выберите подходящую модель участия ИИ согласно матрице
  5. Спланируйте изменения в процессах, ролях и технологиях

Ключевые выводы

Схема McKinsey даёт универсальный инструмент для:

  • Анализа и выбора модели внедрения агентного ИИ
  • Баланса между автоматизацией и контролем
  • Обеспечения устойчивости и безопасности процессов
  • Повышения эффективности бизнес-решений

Пример процесса: Обработка заявок на кредит

Получение заявки

Автоматический прием документов

Первичная проверка

Валидация данных и документов

Скоринг

Оценка кредитоспособности

Принятие решения

Одобрение или отказ

Выдача кредита

Оформление и выдача

Точки принятия решений в процессе

Высокий риск

Решение о крупном кредите (>5 млн руб.)

Только человек

Средний риск

Решение о стандартном кредите (500к-5млн)

ИИ + человек

Низкий риск

Микрокредиты и потребительские займы

Автономный ИИ

Валидация документов

Проверка подлинности и полноты

ИИ-помощник

Кредитный скоринг

Расчет кредитного рейтинга

ИИ-исполнитель

Мониторинг рисков

Отслеживание изменений в профиле

ИИ-оператор

Интерактивная визуализация матрицы агентного ИИ для принятия решений по методике McKinsey