Krajem lipnja britanski tjednik The Economist osmislio je posebnu metodologiju kako bi izmjerio u kojoj mjeri tvrtke koje se nalaze na indeksu S&P 500 koriste umjetnu inteligenciju (AI). Zanimalo ih je, na primjer, koliko je patenata iz područja umjetne inteligencije prijavila pojedina tvrtka. I broj oglasa za posao koji spominju AI. I akvizicije manjih tvrtki koje razvijaju rješenja s umjetnom inteligencijom.
Ideja je jednostavna. Postoji visoka razina konsenzusa da će umjetna inteligencija transformirati čitave industrije na sličan način kao što je to bila pojava pametnih telefona ili računalstva u oblaku. Tvrtke koje će znati najbrže i najinovativnije koristiti nove tehnologije povećat će svoj utjecaj, tržišni udio i profit. Zanimljivo je, međutim, da su tijekom mjerenja otkrili da čak 70 tvrtki (od ukupno 500) do sada nije pokazalo nikakve aktivnosti vezane uz sustavno korištenje AI tehnologija u svom poslovanju. Govorimo o nekim od najvećih svjetskih kompanija; manje tvrtke još više zaostaju kada je riječ o umjetnoj inteligenciji. Razlozi mogu biti različiti: nedostatak resursa ili znanja, možda organizacijska kultura tvrtke, a ponekad i sam menadžment djeluje inhibitorno.
Svi ti čimbenici utječu na spremnost tvrtke da prihvati i implementira AI tehnologije (AI readiness). Često to zna biti proces koji zahtijeva puno promjena, prilagodbe u načinu rada te financijska sredstva. U nastavku smo stoga pripremili popis pitanja pomoću kojih možete stvoriti okvirnu sliku spremnosti vaše tvrtke za primjenu umjetne inteligencije.
1. Trebamo li stvarno AI rješenja?
Možda je odgovor jasan: ne. Primjerice, ako vaša tvrtka proizvodi izrazito specifične proizvode namijenjene za usku skupinu ljudi, naprimjer, ako se radi o skupim rukotvorinama, personaliziranim rješenjima ili nišnim obrtničkim proizvodima, prilično brzo možete utvrditi hoće li vam umjetna inteligencija olakšati posao. Potpitanje koje u tom trenutku trebate postaviti je: “Imamo li neki konkretan problem koji se može riješiti uz pomoć umjetne inteligencije?” Pri tome je dobro pogledati različite odjele tvrtke: poslovno-analitička tvrtka McKinsey tvrdi da će oko tri četvrtine vrijednosti koju generira AI biti stvoreno u područjima istraživanja i razvoja, programiranja, marketinga i korisničke podrške. A u svakoj tvrtki se, na ovaj ili onaj način, moraju nositi s barem posljednja dva.
2. Jesmo li uopće spremni za promjene?
Ako ste na prvo pitanje odgovorili potvrdno i shvaćate da vaša tvrtka treba umjetnu inteligenciju kako bi ostala konkurentna (ovo je prilika za još jedno potpitanje: "Jesmo li već zbog umjetne inteligencije izgubili klijente koji odlaze konkurenciji?"), sada je vrijeme da procijenite svoju spremnost na transformaciju. Omogućuje li sadašnja struktura tvrtke ozbiljne promjene? Je li korištenje AI-tehnologija u skladu sa strateškim ciljevima tvrtke? Kako ih može podržati? Koliko je vaša tvrtka općenito otvorena za inovacije i promjene? Možda ćete otkriti da postoji stvarna potreba za AI rješenjima upravo u onim odjelima koji su najmanje fleksibilni i najmanje spremni na bilo kakve promjene. Stoga se procjena razine spremnosti na transformaciju temelji na stvarnoj procjeni o tome u kojem području i može li uopće tvrtka započeti smanjivati troškove, optimizirati procese, povećati učinkovitost ili pomoći zaposlenicima u smanjenju zadataka koji se ponavljaju.
3. Kakav je status naših podataka?
Svaka iole veća tvrtka koja danas, barem dijelom, posluje u digitalnom svijetu upravlja raznim web stranicama, aplikacijama, društvenim mrežama i sustavima za upravljanje informacijama o korisnicima. Drugim riječima: raspolaže velikom količinom podataka. Što je načelno dobro. U načelu, više informacija o našim kupcima znači da ih bolje poznajemo i stoga im se lakše obraćamo u odgovarajućem kontekstu. U isto vrijeme, podaci su ono što pokreće umjetnu inteligenciju i pomaže nam u pružanju boljih korisničkih iskustava. Pitanje je u kakvom su stanju zapravo svi ti podaci. Jesu li dosljedno prikupljani i raspoređeni? Jesu li ažurirani, bez zastarjelih i irelevantnih podbaza podataka? Jesu li potpuni, nedostaju li neki značajni podaci? Jesu li baze ili silosi podataka međusobno povezani? Mnogi analitičari ističu ova pitanja kao lakmus test spremnosti tvrtke za AI tehnologije. Ako tvrtka nema vlastite podatke ili ako su ti podaci u lošem stanju, ni napredna AI rješenja neće moći pomoći u pravom poslovnom zamahu.
4. Možemo li si to priuštiti?
OK, zaključili ste da vam je stvarno potrebna AI asistencija. Svjesni ste ključnih problema koji bi se mogli brže i bolje riješiti uz pomoć umjetne inteligencije. Stvarno želite promjenu. No, nažalost, uvijek postoje financijska ograničenja. Danas su dostupni su mnogi besplatni AI alati, ali kada se radi o holističkom pristupu promjenama na razini srednjeg ili čak velikog poduzeća, oni uglavnom nisu dovoljni. Troškovi, primjerice, uključuju plaćanje samih alata i rješenja te njihovu implementaciju, vrijeme koje će vaši zaposlenici potrošiti na upoznavanje s novim tehnologijama i procesima te troškove potencijalnih novih stručnih suradnika (data inženjere i programere). Stoga od samog početka mora biti jasno koja je svrha uvođenja AI tehnologija te koliki je očekivani povrat i koje su naknadne vremenske i financijske uštede.
Kako započeti s uvođenjem AI tehnologija?
Uz pomoć gore navedenih pitanja moguće je okvirno procijeniti: stvarnu potrebu za AI tehnologijama, širu spremnost na transformaciju (među zaposlenicima, menadžmentom, na organizacijskoj razini), tehničku ili podatkovnu spremnost te financijsku sposobnost tvrtke da osigura promjene. Naravno, to nije dovoljno. U idućim koracima potrebno je stvoriti puno precizniju sliku uvođenja umjetne inteligencije u tvrtku. To je također moguće uz pomoć pristupa u četiri koraka.
- Definirajte konkretan problem ili uže područje na kojem bi umjetna inteligencija u najkraćem vremenu mogla napraviti najvidljivije promjene.
- Napravite analizu troškova i koristi kako biste dobili dobru predodžbu o konkretnim rezultatima koje očekujete.
- Osmislite fleksibilan pilot program s kojim ćete brzo (unutar jednog do tri mjeseca) moći utvrditi odgovara li stvarnost vašim očekivanjima.
- Ocijenite rezultate i identificirajte sljedeća područja u kojima bi umjetna inteligencija mogla poboljšati poslovanje.
Ne raspolažu sve tvrtke s dovoljno znanja za provedbu takvih projekata. U tom slučaju potrebno je obratiti se vanjskim partnerima. U FrodX-u imamo iskusan tim koji je sposoban pomoći u uvođenju složenih promjena u tvrtku. Specijalizirani smo za poboljšanje korisničkog iskustva. Marketing, prodaja i korisnička podrška područja su u kojima umjetna inteligencija može puno toga učiniti. Ako želite, rado ćemo vam pomoći procijeniti sposobnost vaše tvrtke da uz umjetnu inteligenciju napravi iskorak u korisničkoj podršci.
