Ovládání AI. Jak udělat první kroky k aplikaci AI ve vašem podnikání? | AI v podnikání #119

Jak snadné je zkrotit AI ve firmě? Úvod

Navzdory tomu, že umělá inteligence (AI) získává na popularitě mezi podniky v Polsku, stále existuje mnoho společností, které její potenciál plně nevyužívají. Podle studie KPMG (https://kpmg.com/pl/pl/home/media/press-releases/2023/07/media-press-sztuczna-inteligencja-w-firmach-w-polsce-potencjal-do-wykorzystania.html) v současnosti používá AI řešení pouze 15 % firem v naší zemi, zatímco globální průměr je 35-37 %. Zároveň až 62 % firem, které implementovaly AI, nesleduje účinnost těchto implementací – tj. nevědí, jaký dopad, pokud nějaký, měly.

Tato čísla ukazují obrovský nevyužitý potenciál umělé inteligence v polském podnikání. Na druhou stranu 13 % firem plánovalo implementaci AI do konce roku 2023, což by mohlo být znamením přicházející vlny adopce této disruptivní technologie. Opravdu, firmy vidí řadu výhod z AI, jako je zvýšení produktivity, zlepšení kvality produktů a služeb, lepší finanční výkonnost a posílení konkurenceschopné pozice.

Krok 1. Pochopte rozdíl mezi AI, strojovým učením a generativní umělou inteligencí

Pokud zvažujete první krok k implementaci AI ve vašem podnikání, stojí za to se naučit základy této skupiny technologií. Než budete moci realizovat potenciál AI ve vašem podnikání, musíte pochopit klíčový rozdíl mezi umělou inteligencí (AI) v jejím nejširším smyslu, strojovým učením (ML) a generativní AI. Tyto pojmy se často používají zaměnitelně, ale ve skutečnosti popisují mírně odlišné koncepty.

AI se vztahuje na obecnou schopnost programovaných strojů, jako jsou počítače nebo roboti, ‘myslet’ podobně jako lidé a napodobovat inteligentní chování. AI systémy mohou asimilovat, analyzovat a využívat znalosti z reálného světa k odvození nových informací. Příklady technologií založených na AI zahrnují rozpoznávání řeči, obrazů a obličejů.

Na druhou stranu strojové učení (ML) je oblast AI, ve které se počítačové systémy učí z dat a činí rozhodnutí bez přímé lidské intervence. Klíčovou vlastností ML je schopnost neustále se zlepšovat a přizpůsobovat algoritmy na základě nových vstupních dat.

Vzhledem k rychlému rozvoji generativní AI je také důležité pochopit tento nový trend. Generativní AI je schopna generovat nová data, jako jsou texty, obrázky, videa a zvuky, nebo dokonce počítačový kód. Dělá to učením se z velkého množství tréninkových dat. Jazykové modely, jako je ChatGPT, se učí vzory a pravidla inherentní ve vstupních datech a poté tuto znalost využívají k vytváření nových, unikátních textů, které připomínají ty, které napsali lidé.

Síla generativní AI spočívá v její flexibilitě a schopnosti kreativně remixovat a syntetizovat informace inovativními způsoby.

Definujte obchodní potřeby

Druhým krokem je identifikovat konkrétní potřeby vaší firmy, které mohou být splněny implementací umělé inteligence a strojového učení. Tento proces začíná důkladnou analýzou a pečlivým zvážením několika otázek:

1. Jaké konkrétní výsledky chcete dosáhnout? Může to být zvýšení příjmů, optimalizace dodavatelského řetězce nebo lepší zákaznický servis.
2. Jaké jsou hlavní překážky k dosažení těchto cílů?
3. Jak vám AI a strojové učení mohou pomoci je překonat?
4. Jak chcete měřit úspěch takové iniciativy? Stojí za to plánovat od samého začátku, jak budou výsledky hodnoceny, zejména vzhledem k tomu, kolik firem tento klíčový krok vynechává. To může být založeno na KPI, přímých finančních ziscích nebo jiných metrikách definovaných specificky pro tuto implementaci.
5. Jaký typ dat již máte? Data jsou klíčovým zdrojem, který nově implementovaná AI firmy využije. Zeptejte se sami sebe, jaká další data budete potřebovat k využití plného potenciálu AI?

Abychom plně pochopili hodnotu odpovědí na tyto otázky, podívejme se na praktický příklad. Představte si malou účetní firmu, která se potýkala s dlouhými, manuálními procesy zpracování klientských dokumentů. Definovali svůj cíl jako „automatizovat účetnictví, aby urychlili zpracování a zvýšili produktivitu“.

Hlavními překážkami byly čas strávený na únavných úkolech a velké objemy dokumentů, které bylo třeba zpracovat. Po přezkoumání těchto výzev tým identifikoval zpracování dokumentů založené na AI jako potenciální řešení – technologii zpracování přirozeného jazyka (NLP), která by mohla automaticky extrahovat a kategorizovat relevantní finanční data, snížit chyby a urychlit procesy.

Způsoby měření dopadu byly v tomto případě zvýšení počtu zpracovaných dokumentů za měsíc a snížení průměrné doby zpracování na objednávku. Bylo také důležité posoudit datové zdroje – v tomto případě objem účtenek, faktur a dalších finančních dokumentů potřebných k trénování AI systémů.

Tento příklad ilustruje důležitost jasného definování obchodních potřeb na začátku procesu implementace AI. Pouze tímto způsobem můžete identifikovat správná řešení a správně je implementovat, abyste přinesli maximální hodnotu vaší firmě.

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

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

SensID Cognitive Automation využívá technologii zpracování přirozeného jazyka (NLP) k automatizaci porozumění obsahu dokumentů, což je klíčové pro robotické úkoly a rozhodovací procesy. Jakmile je text analyzován, systém agreguje shromážděná data a prezentuje je ve strukturované formě, připravené k použití v automatizaci robotických procesů (RPA) a analytických aplikacích. S technologií, kterou jsme vyvinuli, je možné efektivně vytvářet modely, které interpretují informace obsažené v široké škále obchodních dokumentů.

SensID Cognitive Automation umožňuje integraci dat z různých textových zdrojů, včetně strukturovaných dat (jako jsou databáze), polo-strukturovaných dat (jako jsou formuláře, csv, html atd.) a nestrukturovaných dat (jako jsou doc, pdf atd.), což poskytuje jednotný pohled na informace.

Microsoft AI Builder je součástí Microsoft Power Platform. S ním můžete vytvářet a používat AI modely, které pomáhají optimalizovat vaše obchodní procesy. Můžete použít předem vytvořený model, který je připraven pro mnoho běžných obchodních scénářů, jako je rozpoznávání dokumentů, nebo vytvořit vlastní model, který splňuje specifické požadavky vaší firmy.

Další možností, kterou stojí za to vyzkoušet, je Docsumo, který používá OCR (Optické rozpoznávání znaků) k čtení dokumentů a je důvěryhodný velkými společnostmi jako PayU a Hitachi.

Krok 3. Zjistěte, jak může AI pomoci vaší firmě

Po identifikaci vašich obchodních cílů a výzev je dalším logickým krokem identifikovat konkrétní způsoby, jakými může AI přidat hodnotu a zisk vaší firmě. Někdy nemusí být cesta zřejmá, proto zvažte širokou škálu možných výhod.

Jedním z klíčových hodnotových faktorů AI je zvýšení hodnoty dodávané zákazníkům. Díky síle strojového učení a pokročilé analýze dat může AI firmám pomoci lépe porozumět preferencím a chování spotřebitelů. To umožňuje personalizovanější a uspokojivější nákupní zkušenost.

Dalším klíčovým faktorem je potenciál AI zvýšit efektivitu a produktivitu zaměstnanců. Automatizací opakujících se, časově náročných úkolů může AI přinést významné úspory nákladů a umožnit týmům soustředit se na strategičtější, kreativní činnosti, stejně jako výrazně zlepšit spokojenost v práci. Ve skutečnosti 59 % těch, kteří pracují na manažerských pozicích, věří, že používání AI na pracovišti zlepšuje spokojenost v práci (https://www.thehrdirector.com/business-news/ai/ai-increase-job-satisfaction/).

Nakonec bychom neměli zapomínat na přímé obchodní zisky, které často vyplývají z implementace AI řešení. Optimalizací procesů, zlepšením operací a lepším využitím dat mohou organizace maximalizovat příjmy a zisky.

Takže zvýší AI spokojenost vašich zákazníků? Maximálně zvýší produktivitu zaměstnanců? Přispěje k růstu příjmů? Pokud je odpověď na některou z těchto otázek „ano“, pak si AI určitě zaslouží vaši pozornost.

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

Krok 4. Zhodnoťte své vlastní schopnosti implementovat AI

Se znalostí obrovského potenciálu AI nyní čelíte největší výzvě – zhodnocení a přípravě vlastních organizačních schopností a zdrojů k efektivní implementaci nových technologií. Bohužel často existuje významná mezera mezi tím, co chceme dosáhnout, a tím, co skutečně můžeme dodat v daném čase a rozpočtu.

Pokud vidíte řadu příležitostí k využití AI ve vaší firmě, musíte začít upřímným zhodnocením svých kompetencí a nástrojů. Požádejte své IT profesionály, aby upřímně odpověděli na následující otázky:

• Máme interní vývojový tým s potřebnými dovednostmi k vytvoření na míru šitého AI řešení od základů?
• Pokud ne, měli bychom zvážit koupi hotového AI produktu nabízeného externími dodavateli?
• A nebo by bylo nákladově efektivnější strategicky se zapojit s zkušeným externím partnerem k společnému vývoji řešení přizpůsobeného našim potřebám?

Vzhledem k nedostatku interních zdrojů může být nejlepším řešením zcela outsourcovat váš projekt implementace AI specializované externí společnosti. Ať už si vyberete jakoukoli cestu, dobrým prvním krokem je důkladně prozkoumat AI řešení dostupná na trhu a zhodnotit, zda některé z nich mohou splnit aktuální potřeby vaší organizace. Nákup hotového produktu může být mnohem nákladově efektivnější než budování od základů.

Pamatujte, že integrace AI se liší od typické implementace nového softwaru. Vyžaduje odborné znalosti v oblasti strojového učení, zpracování velkých dat a pokročilých algoritmů. Pokud vaše organizace nemá tyto odborné znalosti, spolupráce s externími specialisty může být nevyhnutelná pro maximalizaci šancí na úspěch projektu.

Krok 5. Zvažte konzultaci se specialistou

Navzdory nadšení pro technologii AI se mnozí manažeři stále bojí udělat první kroky kvůli nedostatku dovedností ve své organizaci. Pokud jste jedním z nich, zvažte přivedení specialisty nebo externí společnosti.

Budování AI systémů se výrazně liší od vývoje typických obchodních aplikací. Je to vysoce specializovaná oblast odbornosti, vyžadující pokročilé dovednosti v oblasti strojového učení, zpracování přirozeného jazyka, hlubokého učení a analýzy velkých dat.

Například vytvoření AI virtuálního asistenta, který může efektivně komunikovat se zákazníky, vyžaduje nejen solidní full-stack základ, ale také technologii zpracování přirozeného jazyka a generativní umělou inteligenci.

Pokud vašemu týmu chybí takové specializované dovednosti, může být rozumnější hledat pomoc zvenčí. Specializované poradenské firmy a agentury v oblasti AI mohou poskytnout nejen relevantní odborné znalosti a zkušenosti, ale také osvědčené procesy a nejlepší praktiky, které zvýší šance na úspěch vašich iniciativ.

Samozřejmě, najímání externích odborníků přichází s dodatečnými náklady. Je však důležité si uvědomit, že nesprávná implementace AI může vést k ještě větším finančním ztrátám v důsledku chyb, prostojů a potřeby oprav. Nebo jednoduše k poruše celého systému, který nebude vykonávat úkoly, pro které byl vytvořen. Proto je spolupráce se specialisty často moudrou investicí, která vám může v dlouhodobém horizontu ušetřit čas a peníze.

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

Zkrocení AI – shrnutí

Implementace umělé inteligence ve firmě je bezpochyby vážný a náročný úkol, ale je to také obrovská příležitost pro transformaci a růst podnikání. Otevírá to dveře k nesčetným příležitostem ke zvýšení efektivity, optimalizaci procesů a poskytování větší hodnoty zákazníkům.

Jak jsme již viděli, mnoho firem po celém světě – od malých podniků po velké podniky – úspěšně využívá AI k automatizaci únavných úkolů, analýze velkých datových sad a lepšímu rozhodování na základě faktů.

Samozřejmě, jako u každé vážné obchodní iniciativy, cesta k úspěšné implementaci AI vyžaduje podrobné plánování a dodržování osvědčených principů.

Implementace AI je iterativní proces. Proto je nejlepší začít s malým pilotním projektem, provést testy a shromáždit zpětnou vazbu. Na základě toho bude snazší rozhodovat o dalším rozvoji nebo úpravách. Také nezapomeňte na klíčový faktor úspěchu – data. Čím kvalitnější data dodáte svým AI systémům, tím lépe se budou učit a fungovat.

Pokud se vám náš obsah líbí, připojte se k naší komunitě včelích pracovníků na Facebooku, Twitteru, LinkedInu, Instagramu, YouTube, Pinterestu, TikToku.