Jeszcze niedawno planowanie rozwoju przedsiębiorstwa opierało się głównie na analizie sprzedaży, kosztów, potrzeb klientów i działań konkurencji. Aktualnie do tego zestawu dochodzi ocena możliwości, jakie daje sztuczna inteligencja. Nie oznacza to jednak, że każda działalność wymaga podobnych przeróbek.

Biznes w czasach AI może wyglądać przeciwnie w współzależności od branży, wielkości organizacji oraz działu wykonywanych zadań. 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 w rzeczywistości odbywa się na co dzień. Dopiero wówczas można zauważyć, które czynności zajmują najwięcej czasu, gdzie ukazują się opóźnienia i które etapy są podatne na niedociągnięcia wynikające z rutyny. Sztuczna inteligencja nie rozwiązuje w sposób automatyczny każdego z owych problemów. Nierzadko większą przeszkodą jest brak uporządkowanych danych lub niejasny sposób działania niż brak dobrego kodu.

Wprowadzanie technologii do istniejących procesów na prawdę bardzo często wymaga zmiany sposobu myślenia o obowiązkach. Rozwój biznesu wspomagany AI może polegać na przekazaniu systemowi części pracy, podczas gdy człowiek zajmuje się kontrolą i oceną rezultatu. Dobrym przykładem są materiały przygotowywane według powtarzalnych schematów. Narzędzie może wytworzyć wersję roboczą, ale w przyszłości należy sprawdzić fakty, dostosować tekst do sytuacji i usunąć elementy, które nie pasują do konkretnego przypadku. Przy większej liczbie dokumentów różnica między przygotowaniem materiału a jego zatwierdzeniem staje się zwłaszcza znacząca. Jeżeli już proces kontroli nie został zaplanowany, automatyzacja może jedynie przenieść część pracy na późniejszy etap. Bardzo podobnie wygląda kwestia danych. System może prześledzić tysiące rekordów, niemniej jednak nie oceni poświęcając własny czas, czy wszystkie informacje są obowiązujące i pełne. Dlatego przed zastosowaniem AI w ważnym procesie potrzebne jest zobowiązanie źródeł danych, sposobu ich sprawdzania oraz sytuacji, w których wynik powinien zostać zweryfikowany przez konkretną osobę.

Technologia może być również 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 dostatecznym powodem do budowania działalności. Potrzebny jest odbiorca, określona wymaganie i sposób rozwiązania kłopotu, który ma sens też 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 albo stać się standardowym elementem stosowanych kodów. Dlatego ocena dobrego pomysłu wymaga spojrzenia nie tylko na bieżące możliwości AI, niemniej jednak również na jego zależność od konkretnego narzędzia i możliwość zmiany kierunku działalności.

W zwyczajnym zarządzaniu sztuczna inteligencja może być traktowana jako dodatkowe wsparcie przy zadaniach wymagających pracy z informacją. AI jako pomoc dla biznesu znajduje użycie w głównej mierze przy wyszukiwaniu określonych danych, tworzeniu roboczych analiz, porządkowaniu dokumentów czy przygotowywaniu propozycji treści. W takich wypadkach łatwo jednakże pomylić szybkość wygenerowania odpowiedzi z jej poprawnością. System może stworzyć 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 zatem nowy rodzaj obowiązku: nie tylko wykonanie zadania przy użyciu technologii, ale również ocena tego, co system zrobił, na jakiej bazie powstał rezultat i czy może zostać zastosowany w danej sytuacji.

Sprawdź także informacje na ten temat tutaj: hd-biznes.com/blog

Informacje na stronie mają charakter wyłącznie informacyjny, nie są poradą inwestycyjną, finansową czy prawną.

[Publikacja sponsorowana]