Jeszcze ostatnio planowanie rozwoju przedsiębiorstwa opierało się przede wszystkim na analizie sprzedaży, kosztów, potrzeb klientów i działań konkurencji. Obecnie do tego zestawu dochodzi ocena sposobności, jakie daje sztuczna inteligencja. Nie znaczy to jednak, że każda działalność wymaga podobnych przemian.
Biznes w czasach AI może wyglądać inaczej w współzależności od branży, wielkości organizacji oraz kategorii wykonywanych obowiązków. W jednym przypadku znaczenie będzie miało przetwarzanie wielkiej liczby informacji, w innym automatyzacja powtarzalnych czynności, a jeszcze gdzie indziej wsparcie pracowników przy przygotowywaniu materiałów. Z praktycznego punktu widzenia pierwszym krokiem jest zwykle przyjrzenie się pracy takiej, jaka de fakto odbywa się na co dzień. Dopiero wówczas można zauważyć, które czynności zajmują najwięcej czasu, gdzie pojawiają się opóźnienia i które etapy są podatne na błędy wynikające z rutyny. Sztuczna inteligencja nie rozwiązuje w sposób automatyczny każdego z takowych problemów. Czasami większą przeszkodą jest brak uporządkowanych danych albo niejasny sposób działania niż brak dobrego kodu.
Wprowadzanie technologii do istniejących procesów na prawdę często wymaga zmiany sposobu myślenia o obowiązkach. Rozwój biznesu wspomagany AI może polegać na przekazaniu systemowi części pracy, w trakcie gdy człowiek para się kontrolą i oceną rezultatu. Dobrym przykładem są materiały organizowane według powtarzalnych schematów. Narzędzie może wytworzyć wersję roboczą, niemniej jednak później powinno się sprawdzić fakty, zaimplementować tekst do sytuacji i wyeliminować elementy, które nie pasują do konkretnego przypadku. Przy większej liczbie dokumentów różnica między przygotowaniem materiału a jego zatwierdzeniem staje się szczególnie na prawdę istotna. Jeśli proces kontroli nie został zaplanowany, automatyzacja może wyłącznie przenieść część pracy na późniejszy odcinek. Analogicznie wygląda kwestia danych. System może rozważyć tysiące rekordów, ale nie oceni poświęcając własny czas, czy wszystkie informacje są bieżące i całe. Dlatego przed zastosowaniem AI w ważnym procesie potrzebne jest zobowiązanie źródeł danych, sposobu ich sprawdzania a także sytuacji, w których wynik powinien zostać zweryfikowany przez konkretną osobę.
Technologia może być też punktem wyjścia do szukania obszarów, w których wcześniej niełatwo było stworzyć korzystne rozwiązanie. Wykorzystywanie z AI jako pomysły na nowy biznes warto jednakże łączyć z analizą rzeczywistych problemów. Sama możliwość wygenerowania tekstu, przeprowadzenia analizy czy automatycznego sklasyfikowania informacji nie jest jeszcze zadowalającym powodem do budowania działalności. Niezbędny jest odbiorca, określona potrzeba i sposób rozwiązania kłopotu, który ma sens również od strony organizacyjnej. W niektórych branżach mogą dzięki temu powstawać nowe nisze biznesowe związane z obsługą bardzo konkretnych procesów. Szczególne znaczenie mogą posiadać obszary, w których występuje na prawdę dużo podobnych danych lub czynności wykonywanych według określonych reguł. Równocześnie powinno się pamiętać o ryzyku szybkiego zaniku przewagi. Rozwiązanie oparte na funkcji dostępnej dziś może za jakiś czas zostać zastąpione przez inną technologię lub stać się standardowym elementem używanych programów. Dlatego ocena dobrego pomysłu wymaga spojrzenia nie tylko na obowiązujące sposobności AI, ale również na jego zależność od konkretnego narzędzia i możliwość zmiany kierunku działalności.
W normalnym zarządzaniu sztuczna inteligencja może być traktowana jako dodatkowe wsparcie przy zadaniach wymagających pracy z informacją. AI jako pomoc dla biznesu znajduje użycie między innymi przy wyszukiwaniu określonych danych, tworzeniu roboczych analiz, porządkowaniu dokumentów czy przygotowywaniu propozycji treści. W tak zaistniałych okolicznościach łatwo jednakże pomylić szybkość wygenerowania odpowiedzi z jej poprawnością. System może utworzyć materiał, który wygląda logicznie, lecz zawiera pominięcie, nieścisłość albo błędne założenie. Im większe znaczenie ma dana informacja, tym ważniejsza staje się kontrola wyniku. Osobnej sugestie wymagają dane przekazywane do narzędzi AI. Wewnętrzna dokumentacja, dane klientów, informacje dotyczące pracowników czy niepubliczne warunki współpracy mogą podlegać określonym ograniczeniom i wymagają wcześniejszego ustalenia zasad ich użycia. W praktyce pojawia się więc nowy rodzaj obowiązku: nie tylko wykonanie zadania przy użyciu technologii, ale też ocena tego, co system zrobił, na jakiej podstawie powstał rezultat i czy może zostać wykorzystany w danej sytuacji.
Zobacz także informacje w tym temacie: hd-biznes.com/blog
Informacje na stronie mają charakter wyłącznie informacyjny, nie są poradą inwestycyjną, finansową czy prawną.
[Publikacja sponsorowana]
