Ovládanie AI. Ako urobiť prvé kroky k aplikácii AI vo vašom podnikaní? | AI v podnikaní #119

Ako jednoduché je skrotiť AI vo firme? Úvod

Aj keď umelá inteligencia (AI) získava popularitu medzi podnikmi v Poľsku, stále existuje mnoho spoločností, ktoré plne nevyužívajú jej potenciál. Podľa štúdie KPMG (https://kpmg.com/pl/pl/home/media/press-releases/2023/07/media-press-sztuczna-inteligencja-w-firmach-w-polsce-potencjal-do-wykorzystania.html) len 15% spoločností v našej krajine aktuálne využíva AI riešenia, zatiaľ čo globálny priemer je 35-37%. Zároveň až 62% spoločností, ktoré implementovali AI, nesleduje efektívnosť týchto implementácií – t.j. nevedia, aký dopad, ak vôbec, mali.

Tieto čísla ukazujú obrovský nevyužitý potenciál umelej inteligencie v poľskom podnikaní. Na druhej strane 13% spoločností plánovalo implementovať AI do konca roku 2023, čo by mohlo byť znakom prichádzajúcej vlny prijímania tejto disruptívnej technológie. Skutočne, spoločnosti vidia množstvo výhod z AI, ako je zvýšená produktivita, zlepšená kvalita produktov a služieb, lepšie finančné výsledky a posilnená konkurencieschopná pozícia.

Krok 1. Pochopte rozdiel medzi AI, strojovým učením a generatívnou umelou inteligenciou

Ak zvažujete prvý krok k implementácii AI vo vašej firme, stojí za to naučiť sa základy tejto skupiny technológií. Predtým, ako si uvedomíte potenciál AI vo vašej firme, musíte pochopiť kľúčový rozdiel medzi umelou inteligenciou (AI) v jej najširšom zmysle, strojovým učením (ML) a generatívnou AI. Tieto pojmy sa často používajú zameniteľne, ale v skutočnosti popisujú mierne odlišné koncepty.

AI sa vzťahuje na všeobecnú schopnosť programovaných strojov, ako sú počítače alebo roboty, ‘myslieť’ podobne ako ľudia a napodobňovať inteligentné správanie. AI systémy môžu asimilovať, analyzovať a využívať poznatky z reálneho sveta na získanie nových informácií. Príklady technológií založených na AI zahŕňajú rozpoznávanie reči, obrazov a tvárí.

Na druhej strane strojové učenie (ML) je oblasť AI, v ktorej sa počítačové systémy učia z údajov a robia rozhodnutia bez priameho zásahu človeka. Kľúčovou vlastnosťou ML je schopnosť neustále sa zlepšovať a prispôsobovať algoritmy na základe nových vstupných údajov.

Rýchlym rozvojom generatívnej AI je hlavným znakom šialená popularita ChatGPT, je tiež dôležité pochopiť tento nový trend. Generatívna AI je schopná generovať nové údaje, ako sú texty, obrázky, videá a zvuky, alebo dokonca počítačový kód. Robí to učením sa z veľkého množstva tréningových údajov. Jazykové modely, ako je ChatGPT, sa učia vzory a pravidlá inherentné vo vstupných údajoch a potom využívajú tieto poznatky na vytváranie nových, jedinečných textov, ktoré pripomínajú tie, ktoré napísali ľudia.

Sila generatívnej AI spočíva v jej flexibilite a schopnosti kreatívne remixovať a syntetizovať informácie inovatívnymi spôsobmi.

Definujte obchodné potreby

Druhým krokom je identifikovať konkrétne potreby vašej firmy, ktoré môžu byť splnené implementáciou umelej inteligencie a strojového učenia. Tento proces začína hĺbkovou analýzou a starostlivým zvážením niekoľkých otázok:

1. Ako konkrétne výsledky chcete dosiahnuť? Môže to byť zvýšenie príjmov, optimalizácia dodávateľského reťazca alebo lepšia zákaznícka služba.
2. Aké sú hlavné prekážky na dosiahnutie týchto cieľov?
3. Ako vám AI a strojové učenie môžu pomôcť ich prekonať?
4. Ako chcete merať úspech takejto iniciatívy? Stojí za to plánovať od začiatku, ako budú výsledky hodnotené, najmä vzhľadom na to, koľko spoločností tento kľúčový krok preskočí. To môže byť založené na KPI, priamych finančných ziskoch alebo iných metrikách definovaných špecificky pre túto implementáciu.
5. Aké údaje už máte? Údaje sú kľúčovým zdrojom, ktorý novou implementovaná AI vo firme využije. Opýtajte sa sami seba, aké ďalšie údaje budete potrebovať na využitie plného potenciálu AI?

Aby ste plne pochopili hodnotu odpovedania na tieto otázky, pozrime sa na praktický príklad. Predstavte si malú účtovnú firmu, ktorá sa potýkala s dlhými, manuálnymi procesmi spracovania dokumentov klientov. Definovali svoj cieľ ako “automatizovať účtovníctvo, aby urýchlili spracovanie a zvýšili produktivitu”.

Hlavné prekážky boli čas strávený na únavných úlohách a veľké objemy dokumentov, ktoré bolo potrebné spracovať. Po preskúmaní týchto výziev tím identifikoval spracovanie dokumentov založené na AI ako potenciálne riešenie – technológiu spracovania prirodzeného jazyka (NLP), ktorá by mohla automaticky extrahovať a kategorizovať relevantné finančné údaje, znížiť chyby a urýchliť procesy.

Spôsoby merania dopadu boli v tomto prípade zvýšenie počtu spracovaných dokumentov za mesiac a zníženie priemerného času spracovania na objednávku. Rovnako bolo dôležité posúdiť dátové zdroje – v tomto prípade objem pokladničných dokladov, faktúr a iných finančných dokumentov potrebných na školenie AI systémov.

Tento príklad ilustruje dôležitosť jasného definovania obchodných potrieb na začiatku procesu implementácie AI. Iba tak môžete identifikovať správne riešenia a správne ich implementovať, aby ste poskytli maximálnu hodnotu vašej firme.

Zdroj: DALL·E 3, prompt: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Stojí za to obrátiť sa na nástroje ako SensID Cognitive Automation (https://4semantics.pl/produkty/sensid-cognitive-automation/), Microsoft AI Builder (https://learn.microsoft.com/pl-pl/ai-builder/overview) alebo Docsumo (https://www.docsumo.com/).

SensID Cognitive Automation využíva technológiu spracovania prirodzeného jazyka (NLP) na automatizáciu porozumenia obsahu dokumentov, čo je kľúčové pre robotické úlohy a rozhodovacie procesy. Po analýze textu systém agreguje zhromaždené údaje a prezentuje ich v štruktúrovanej forme, pripravené na použitie v robotickej procesnej automatizácii (RPA) a analytických aplikáciách. S technológiou, ktorú sme vyvinuli, je možné efektívne vytvárať modely, ktoré interpretujú informácie obsiahnuté v rôznych obchodných dokumentoch.

SensID Cognitive Automation umožňuje integráciu údajov z rôznych textových zdrojov, vrátane štruktúrovaných údajov (ako sú databázy), polostruktúrovaných údajov (ako sú formuláre, csv, html atď.) a neštruktúrovaných údajov (ako sú doc, pdf atď.), čím poskytuje jednotný pohľad na informácie.

Microsoft AI Builder je súčasťou Microsoft Power Platform. S ním môžete vytvárať a používať AI modely na optimalizáciu vašich obchodných procesov. Môžete použiť predpripravený model, ktorý je pripravený na mnohé bežné obchodné scenáre, ako je rozpoznávanie dokumentov, alebo vytvoriť vlastný model, ktorý spĺňa špecifické požiadavky vašej spoločnosti.

Ďalšou možnosťou, ktorú stojí za to vyskúšať, je Docsumo, ktorý využíva OCR (Optické rozpoznávanie znakov) na čítanie dokumentov a dôverujú mu veľké spoločnosti ako PayU a Hitachi.

Krok 3. Zistite, ako môže AI pomôcť vašej firme

Po identifikácii vašich obchodných cieľov a výziev je ďalším logickým krokom identifikovať konkrétne spôsoby, akými môže AI pridať hodnotu a zisk vašej firme. Niekedy nemusí byť cesta zrejmá, preto zvážte široké spektrum možných výhod.

Jedným z kľúčových faktorov hodnoty AI je zvýšiť hodnotu dodávanú zákazníkom. S pomocou strojového učenia a pokročilej analýzy údajov môže AI pomôcť spoločnostiam lepšie pochopiť preferencie a správanie spotrebiteľov. To umožňuje personalizovanejší a uspokojivejší nákupný zážitok.

Ďalším kľúčovým faktorom je potenciál AI zvýšiť efektivitu a produktivitu zamestnancov. Automatizovaním opakujúcich sa, časovo náročných úloh môže AI priniesť významné úspory nákladov a umožniť tímom sústrediť sa na strategickejšie, kreatívne aktivity, ako aj výrazne zlepšiť spokojnosť zamestnancov. V skutočnosti 59% tých, ktorí pracujú na manažérskych pozíciách, verí, že využívanie AI na pracovisku zlepšuje spokojnosť zamestnancov (https://www.thehrdirector.com/business-news/ai/ai-increase-job-satisfaction/).

Nakoniec by sme nemali zabudnúť na priame obchodné zisky, ktoré často vyplývajú z implementácie AI riešení. Optimalizovaním procesov, zlepšovaním operácií a lepším využívaním údajov môžu organizácie maximalizovať príjmy a zisky.

Takže zvýši AI spokojnosť vašich zákazníkov? Maximalizuje produktivitu zamestnancov? Prispieva k rastu príjmov? Ak je odpoveď na ktorúkoľvek z týchto otázok „áno“, potom si AI určite zaslúži vašu pozornosť.

Zdroj: DALL·E 3, prompt: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Krok 4. Zhodnoťte svoje vlastné schopnosti na implementáciu AI

So pochopením obrovského potenciálu AI teraz čelíte najväčšej výzve – zhodnoteniu a príprave svojich organizačných schopností a zdrojov na efektívnu implementáciu nových technológií. Bohužiaľ, často existuje významná medzera medzi tým, čo chceme dosiahnuť, a tým, čo môžeme skutočne dodať v rámci daného času a rozpočtu.

Ak vidíte množstvo príležitostí na využitie AI vo vašej spoločnosti, musíte začať úprimným zhodnotením svojich kompetencií a nástrojov. Požiadate svojich IT odborníkov, aby úprimne odpovedali na nasledujúce otázky:

• Máme interný vývojový tím s potrebnými zručnosťami na vytvorenie vlastného AI riešenia od základov?
• Ak nie, mali by sme zvážiť nákup hotového AI produktu ponúkaného externými dodávateľmi?
• Alebo by bolo nákladovo efektívnejšie strategicky spolupracovať s skúseným externým partnerom na spoločnom vývoji riešenia prispôsobeného našim potrebám?

Vzhľadom na nedostatok interných zdrojov môže byť najlepším riešením úplne outsourcovať váš projekt implementácie AI špecializovanej externé spoločnosti. Nech si vyberiete akúkoľvek cestu, dobrým prvým krokom je dôkladne preskúmať AI riešenia dostupné na trhu a posúdiť, či niektoré z nich môžu splniť aktuálne potreby vašej organizácie. Nákup hotového produktu môže byť určite nákladovo efektívnejšou možnosťou ako budovanie od základov.

Nezabúdajte, že integrácia AI sa líši od typickej implementácie nového softvéru. Vyžaduje odborné znalosti v oblasti strojového učenia, spracovania veľkých údajov a pokročilých algoritmov. Ak vaša organizácia nemá tieto odborné znalosti, spolupráca s externými špecialistami môže byť nevyhnutná na maximalizáciu šancí na úspech projektu.

Krok 5. Zvážte konzultáciu so špecialistom

Aj keď je nadšenie pre technológiu AI veľké, mnohí manažéri sa stále obávajú urobiť prvé kroky kvôli nedostatku zručností vo svojej organizácii. Ak ste jedným z nich, zvážte pritiahnutie špecializovaného konzultanta alebo externé spoločnosti.

Budovanie AI systémov sa výrazne líši od vývoja typických obchodných aplikácií. Je to vysoko špecializovaná oblasť odbornosti, ktorá vyžaduje pokročilé zručnosti v oblasti strojového učenia, spracovania prirodzeného jazyka, hlbokého učenia a analýzy veľkých údajov.

Napríklad vytvorenie AI virtuálneho asistenta, ktorý dokáže efektívne komunikovať so zákazníkmi, si vyžaduje nielen solídny základ v oblasti full-stack, ale aj technológiu spracovania prirodzeného jazyka a generatívnu umelú inteligenciu.

Ak váš tím nemá také špecializované zručnosti, môže mať väčší zmysel hľadať vonkajšiu pomoc. Špecializované konzultačné firmy a agentúry v oblasti AI môžu poskytnúť nielen relevantné odborné znalosti a skúsenosti, ale aj osvedčené procesy a osvedčené postupy na zvýšenie šancí na úspech vašich iniciatív.

Samozrejme, najímanie externých odborníkov so sebou nesie dodatočné náklady. Je však dôležité pamätať na to, že nesprávna implementácia AI môže viesť k ešte väčším finančným stratám v dôsledku chýb, prestojov a potreby opráv. Alebo jednoducho k poruche celého systému, ktorý nebude vykonávať úlohy, na ktoré bol vytvorený. Preto je spolupráca so špecialistami často rozumnou investíciou, ktorá vám môže ušetriť čas a peniaze v dlhodobom horizonte.

Zdroj: DALL·E 3, prompt: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Skrotenie AI – zhrnutie

Implementácia umelej inteligencie vo firme je bezpochyby vážny a náročný podnik, ale je to aj obrovská príležitosť na transformáciu a rast podnikania. Otvára dvere k nespočetným príležitostiam na zvýšenie efektivity, optimalizáciu procesov a poskytovanie väčšej hodnoty zákazníkom.

Ako sme už videli, mnoho spoločností po celom svete – od malých podnikov po veľké podniky – úspešne využíva AI na automatizáciu únavných úloh, analýzu veľkých súborov údajov a lepšie rozhodovanie na základe faktov.

Samozrejme, ako pri každej vážnej obchodnej iniciatíve, cesta k úspešnej implementácii AI si vyžaduje podrobné plánovanie a dodržiavanie osvedčených zásad.

Implementácia AI je iteratívny proces. Preto je najlepšie začať s malým pilotným projektom, vykonať testy a zhromaždiť spätnú väzbu. Na základe toho bude jednoduchšie rozhodovať o ďalšom rozvoji alebo úpravách. Rovnako nezabudnite na kľúčový faktor úspechu – údaje. Čím kvalitnejšie údaje poskytnete svojim AI systémom, tým lepšie sa budú učiť a fungovať.

Ak sa vám náš obsah páči, pridajte sa k našej komunite usilovných včiel na Facebooku, Twitteri, LinkedIn, Instagrame, YouTube, Pinterest, TikTok.