Jeszcze w ostatnim czasie planowanie rozwoju przedsiębiorstwa opierało się przede wszystkim na analizie sprzedaży, kosztów, potrzeb klientów i działań konkurencji. Aktualnie do tego zestawu dochodzi ocena możliwości, jakie daje sztuczna inteligencja. Nie oznacza to jednakże, że każda działalność wymaga podobnych przeróbek.
Biznes w czasach AI może wyglądać inaczej w współzależności od branży, wielkości organizacji oraz rodzaju wykonywanych zadań. W jednym przypadku znaczenie będzie miało przetwarzanie ogromnej 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 naprawdę odbywa się na co dzień. Dopiero wtedy 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. Czasem większą przeszkodą jest brak uporządkowanych danych albo niejasny sposób działania niż brak odpowiedniego skryptu.
Wprowadzanie technologii do istniejących procesów często wymaga zmiany sposobu myślenia o obowiązkach. Rozwój biznesu wspomagany AI może polegać na przekazaniu systemowi części pracy, w trakcie gdy człowiek zajmuje się kontrolą i oceną rezultatu. Dobrym przykładem są materiały przygotowywane według powtarzalnych schematów. Narzędzie może stworzyć wersję roboczą, ale w przyszłości powinno się sprawdzić fakty, dostosować treść do sytuacji i usunąć elementy, które nie pasują do konkretnego przypadku. Przy większej liczbie dokumentów różnica między przygotowaniem materiału a jego zatwierdzeniem staje się szczególnie znacząca. O ile proces sprawdzeniu nie został zaplanowany, automatyzacja może jedynie przenieść część pracy na późniejszy etap. Bardzo podobnie wygląda kwestia danych. System może przeanalizować tysiące rekordów, niemniej jednak nie oceni we własnym zakresie, czy wszystkie informacje są bieżące i pełne. Dlatego przed zastosowaniem AI w ważnym procesie potrzebne jest uwarunkowanie 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 sekcji, w których wcześniej niełatwo było utworzyć opłacalne rozwiązanie. Korzystanie z AI jako pomysły na nowy biznes warto natomiast łączyć z analizą rzeczywistych problemów. Sama możliwość wygenerowania tekstu, przeprowadzenia analizy czy automatycznego sklasyfikowania informacji nie jest jeszcze wystarczającym powodem do budowania działalności. Niezbędny jest odbiorca, określona wymaganie i sposób rozwiązania problemu, który ma sens także od strony organizacyjnej. W niektórych branżach mogą dzięki temu powstawać nowe nisze biznesowe powiązane z obsługą bardzo konkretnych procesów. Szczególne znaczenie mogą mieć obszary, w których występuje bardzo dużo podobnych danych albo czynności wykonywanych według określonych reguł. Równocześnie trzeba 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 wykorzystywanych programów. Dlatego ocena dobrego pomysłu wymaga spojrzenia nie tylko i wyłącznie na aktualne sposobów AI, niemniej jednak też na jego zależność od konkretnego narzędzia i sposobność zmiany kierunku działalności.
W zwykłym 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 sytuacjach łatwo natomiast pomylić szybkość wygenerowania odpowiedzi z jej poprawnością. System może stworzyć materiał, który wygląda logicznie, lecz zawiera pominięcie, nieścisłość lub błędne założenie. Im większe znaczenie ma dana informacja, tym ważniejsza staje się kontrola wyniku. Osobnej uwagi 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 wykorzystania. W praktyce pojawia się zatem nowy rodzaj obowiązku: nie tylko wykonanie zadania przy użyciu technologii, niemniej jednak również ocena tego, co system zrobił, na jakiej bazie powstał rezultat i czy może zostać zastosowany w danej sytuacji.
Więcej informacji tutaj: https://hd-biznes.com/blog/
Informacje na stronie mają charakter wyłącznie informacyjny, nie są poradą inwestycyjną, finansową czy prawną.
[Publikacja sponsorowana]