Nekateri je ne poznajo, drugi se je bojijo, tretji izkoriščajo njene prednosti. O umetni inteligenci se vse več sliši, ni pa nujno tudi jasno razumljen pojem – sploh ko v zvezi z njo govorimo o tem, kaj nam lahko prinese za posel.
V najširšem smislu je umetna inteligenca (UI) krovni izraz za tehnike, s katerimi stroji ali računalniška koda posnemajo človeško inteligenco. Že dolgo je del našega vsakdanjega in poslovnega življenja: v pametnih telefonih, računalnikih in avtomobilih, na spletnih straneh, v aplikacijah, na platformah, v podpornih in analitičnih orodjih. Tehnologije umetne inteligence torej do neke mere izkoriščamo vsi, raziskave pa kažejo, da se njihove zmogljivosti podvojijo kar na vsake tri do štiri mesece. Takšen napredek ponuja velike preskoke, če seveda poznamo razpoložljive možnosti. »Današnja realnost je, da umetna inteligenca preoblikuje celotne industrije ter omogoča doseganje prej nemogočih ravni obsegov z operativno učinkovitostjo, nenehnim učenjem in inovacijami,« pravijo strokovnjaki iz domače iniciative AI4SI, ki je nastala v okviru Gospodarske zbornice Slovenije. Njihov cilj je pospešiti uporabo umetne inteligence v gospodarstvu, saj imamo v Sloveniji, če se primerjamo z drugimi, res veliko znanja o njej, pri prenosu v prakso pa je rezerv še ogromno, poudarjajo.
Uporaba umetne inteligence v podjetjih in organizacijah na vsaj enem poslovnem področju se je v zadnjih petih letih več kot podvojila, pravi svetovna raziskava družbe McKinsey & Company Stanje umetne inteligence v letu 2022. Umetna inteligenca je definirana kot sposobnost stroja, da opravlja kognitivne funkcije, ki jih sicer pripisujemo človeškemu umu (na primer razumevanje in ustvarjanje človeškega jezika, kar je novembra lani odmevno pokazal tudi ChatGPT), ter izpolnjuje fizične naloge z uporabo kognitivnih funkcij (na primer delo v proizvodnji ali avtonomna vožnja). Hkrati se večajo investicije v to področje – več kot polovica vprašanih podjetij nameni projektom, povezanim z umetno inteligenco, čez 5 odstotkov sredstev za digitalizacijo in vlaganja naj bi še rasla. Že več let zapored je na prvem mestu uporaba umetne inteligence za optimizacijo storitev, sledijo področja razvoja novih in nadgradnje obstoječih proizvodov oziroma storitev ter trženje in prodaja. Umetna inteligenca avtomatizira odzive v klicnih centrih in podpornih oddelkih, pomaga pri analitiki in segmentaciji strank ter pri pridobivanju in zadrževanju kupcev, omogoča boljše funkcionalnosti produktov. Podjetja poročajo, da ima ravno na področjih trženja, prodaje in razvoja proizvodov oziroma storitev najznatnejše učinke na prihodke. S pomočjo umetne inteligence največ stroškov oklestijo pri upravljanju oskrbovalne verige.
Podjetje CREApro, specializirano za podatkovno znanost in tehnologijo umetne inteligence, navaja nekaj različnih UI-aplikacij v slovenskih podjetjih. Napovedni model Churn banki NKBM omogoča zaznavanje možnega odliva strank. »S pomočjo modela prepoznajo stranke, za katere je velika verjetnost, da bodo zapustile banko. Tako lahko v marketinškem oddelku ustrezno prilagodijo ponudbo ali izvedejo dodatno akcijo.« Za podjetje Helios TBLUS pa z umetno inteligenco napovedujejo prihodnjo prodajo na podlagi preteklih prodajnih podatkov, zgodovinskih trendov in zunanjih dejavnikov, kot so vreme, sezonskost ipd. Tako načrtujejo, koliko bo naročil, odkrivajo prihodnjo rast ali upad ter optimizirajo proizvodnjo in logistiko oziroma z njo povezane vire. »Pri takšnih rešitvah ne gre le za načrtovanje prihodkov, temveč je mogoče optimizirati celotno verigo procesov, povezanih s prodajo (zmanjšanje motenj na proizvodni liniji, optimizacija nabave in količine zalog ter njihovega upravljanja), da se na primer sproži proizvodni ali nabavni proces glede na povpraševanje v spletni trgovini oziroma stanje zalog v skladišču.«
Učinkovito planiranje, napovedovanje in usmerjanje proizvodnje omogoča rešitev Qlector LEAP zagonskega podjetja Qlector, ki je nastalo kot »spin-out« Instituta Jožef Stefan in skupine Kolektor. Za lažjo predstavo lahko naredimo primerjavo z GPS-navigacijo: rešitev podjetjem pomaga pri načrtovanju proizvodnih poti, opozori na morebitne zastoje ali druge težave na poti, predlaga boljše rešitve in preračunava čas, potreben za dosego cilja. Da bi optimizirali čas pri planiranju proizvodnje, so Qlector LEAP implementirali na Kolektor Sikom. V enem letu so privarčevali 300 tisoč evrov, saj so zmanjšali organizacijske zastoje ter prihranili čas vodjem in planerjem, je na seminarju, organiziranem v okviru iniciative AI4SI, razložil vodja poslovnega razvoja Tomaž Šuklje.
Kaj pa enostavnejše, širše dostopne rešitve, ki pravzaprav ne zahtevajo posebne implementacije? ChatGPT, ki je pred kratkim požel veliko slave, slovenska podjetja uporabljajo kot pomoč pri copywritingu, pisanju člankov in prodajnih sporočil ter objav na družbenih omrežjih, pa tudi za kreiranje programerske kode. A vendarle ta pametni klepetalnik ne more zamenjati človeka – ne zna namreč kritično presojati informacij, manjkata mu tudi empatija in ustvarjalnost, vse to pa je za naštete dejavnosti ključno.
Velike tehnologije precej obetajo, a po drugi strani tudi zahtevajo. Od definiranja pravega problema, ki bi se ga želeli lotiti z umetno inteligenco, do stanja podatkov, strokovnih znanj in potrebnih kadrov ter partnerstev, pa tudi izzivov podatkovne zasebnosti – vse to so vprašanja, na katera je treba odgovoriti na poti implementacije rešitev UI. Skrivnost začetka pa je razčlenitev zapletenih in neobvladljivih nalog na majhna obvladljiva opravila, pravijo strokovnjaki iz iniciative AI4SI.
Vezane vsebine
Vse novice
