A mesterséges intelligencia képessé teszi majd a szervezeteket, hogy tovább optimalizálják az üzleti folyamatokból, alkalmazásokból, irányítási struktúrákból és technológiai infrastruktúrából álló működési modelljüket - olvashatjuk Bas de Baat, a CIO.com magazin szakírója a vállalatirányítási rendszerek egy nagyon fontos fejlődési trendjét vázoló cikkében. Az átalakulás megvalósításához a vállalatoknak át kell formálniuk informatikai stratégiájukat, ki kell használniuk a mesterséges intelligencia és a vállalatirányítási (ERP-) rendszerek integrációjából származó előnyöket. Ezek a technológiák kéz a kézben haladnak majd, mivel ugyanazt a spektrumot fedik le.
A mesterséges intelligenciával felturbózott ERP-megoldások alapvetően befolyásolni fogják a mindennapos üzleti tevékenységeket. Gyökeresen megváltoznak majd az emberekből, folyamatokból és technológiákból álló üzleti környezetek. Az AI-megoldások átveszik a ma még emberek által végzett rutinfeladatokat a végponttól végpontig terjedő üzleti folyamatokban. Ezt a változást a működési költségek csökkentése iránti folytonos igény kényszeríti ki. Visszafordíthatatlan folyamattal állunk szemben: a szervezetek vagy alkalmazkodnak a változásokhoz, vagy elvesztik versenyképességüket.
Ugyanakkor a mesterséges intelligencia kiterjesztheti az emberek képességeit és növelheti a szervezet egészének hatékonyságát. Minthogy megszabadulnak a rutinfeladatoktól, nagyobb figyelmet kaphatnak az üzleti siker szempontjából fontosabb elemző és kreatív tevékenységek. Ehhez az elmozduláshoz viszont arra van szükség, hogy a mesterséges intelligencia és az ERP-technológiák egyesítsék erőiket.
Az ERP-megoldásoknak az utóbbi két évtizedben megvalósult fejlődése rengeteg strukturált adathoz juttatta a szervezeteket, ám ennek ellenére komoly gondot okoz számukra az adattömeg hasznos információvá alakítása a döntéshozatal és a működés hatékonyságának növelése érdekében. Az elmúlt öt évben tovább rontott a helyzeten az, hogy a vállalatok különösebb cél nélkül gyűjtötték a strukturálatlan adatok robbanásszerű növekedésnek indult tömegét.
Recept a sikerhez
Márpedig a működés optimalizálásához szükséges hozzávalók már ma rendelkezésre állnak, és ezek a technológiák napról napra érettebbek:
- ERP-megoldások, amelyek lehetővé teszik a vállalatok számára a költségek racionalizálását és a hatékony működést;
- Bigdata-analitikai megoldások, amelyek képesek kezelni a strukturált és strukturálatlan adatokat;
- Üzleti analitikai megoldások, amelyek felhasználóbarát módon nyújtják a szükséges információkat;
- Felhőalapú infrastruktúrák, amelyek széles körben elérhetővé teszik a vállalatirányítási rendszereket;
- Megfelelő számítási teljesítmény, amely lehetővé teszi a vállalatirányítási rendszerek számára a nagyméretű adatkészletek és összetett algoritmusok kezelését;
- Memóriában futó adatbázis-technológiák a nagyméretű adatkészletek valós idejű feldolgozásához;
- Mesterségesintelligencia-megoldások, amelyek képesek tanulni, beszélni, olvasni, reagálni, előrejelezni és tranzakciókat végrehajtani;
- Dolgok internete (IoT-) technológiák a valós idejű teljesítményinformációk begyűjtéséhez.
Potenciális alkalmazási területek
A mesterségesintelligencia-technológiákat használó területek egyike az ügyfélszolgálat. A KLM nemrégiben vezetett be egy olyan AI-megoldást, amely a közösségi média csatornáin beérkező ügyfél-megkeresésekre való reagálást hivatott javítani. A mély tanulási és természetes nyelvi feldolgozási képességekkel ellátott megoldást a DigitalGenius fejlesztette ki. A rendszer eddig az ügyfelek által feltett több mint 60 ezer kérdést dolgozott fel, s ez a szám egyre növekszik, ahogy az intelligens technológia folyamatosan tanul és fejleszti magát. Amikor az ügyfélszolgálati munkatárshoz kérdés érkezik be, a megoldás választ javasol, és a munkatárs döntésétől függ, hogy elfogadja-e a tanácsot, vagy sem. Az ügyféllel való személyes kapcsolattartás sem szűnik meg, mivel ez nagyon fontos az ügyfelek számára. A KLM az első légitársaság, amely mesterséges intelligencián alapuló ügyfélszolgálati megoldást vezetett be.
Voltaképpen az ügyfélszolgálati célra kifejlesztett, mesterséges intelligenciával támogatott ERP-megoldások a munkarendfolyamatba integrálják az ügyfelekkel való kapcsolattartást. Az AI-technológia tanul a korábbi eseteket leíró jelentésekből, és az ügyfélmegkeresés tárgyától függően tesz javaslatot az ügyfélszolgálati munkatársnak, hogy milyen választ adjon. Hibajavítási igény esetén segít az elvégzendő munka megtervezésében és beütemezésében azzal, hogy megkeresi azt a legkorábbi időpontot, amikor a szerviztechnikus el tudja végezni a javítást, tudniillik meg tudja állapítani, hogy a munka elvégzéséhez milyen szakértelemre van szükség, és mikor állnak rendelkezésre a kívánt alkatrészek.
Jól használhatja ezt a forgatókönyvet például a városvezetés, amely többféle szolgáltatást nyújt vállalati és lakossági ügyfeleknek. A fogyasztó egyszerre akár több problémával is fordulhat az ügyfélszolgálathoz. A mesterséges intelligenciával megerősített ERP-megoldás ebben az esetben a sokféle rendszertől származó adatok begyűjtésével és értelmezésével képes lesz betekintést nyújtani az összes szolgáltatás aktuális állapotába. Előfordulhat, hogy többféle munkát kell többféle részlegnek elvégeznie. A mesterséges intelligenciával támogatott ERP-rendszer segítséget nyújthat az ügyfélszolgálati munkatársnak az ügyféllel való megfelelő kommunikációban, továbbá az elvégzendő munka részlegek közötti koordinálásában.
A karbantartás szintén olyan terület, amelynél célszerűnek tűnik a mesterséges intelligencia és az ERP-megoldások integrálása. Az intelligens digitális asszisztens komoly segítséget nyújthat a szerviztechnikusoknak a műszaki problémák kiváltó okainak meghatározásában, mivel átfogó ismeretekkel rendelkezik a meghibásodott berendezés felépítéséről, teljesítményéről és karbantartási előzményeiről. Azt is tudja, hogy a berendezés miképpen teljesít a hasonló eszközökkel összehasonlítva. A szerviztechnikus kérdéseket tesz fel az asszisztensnek, és tényeken alapuló ajánlásokat kap tőle. Minthogy a digitális asszisztens az ERP-rendszertől és berendezés gyártójától szerzi ismereteit, nagyon fontos mindig elkészíteni a vizsgálatok és beavatkozások pontos jegyzőkönyvét.
Kezdenek feltűnni a mesterségesintelligencia-rendszerek a prediktív karbantartásban is, amely nem tévesztendő össze a megelőző karbantartással. Az utóbbit meghatározott időpontokban, eseményekkor vagy mérőállásnál hajtják végre, vagyis megtervezett, ütemezett tevékenységről van szó. A prediktív karbantartás sokkal inkább a berendezés aktuális teljesítményére vonatkozó valós idejű információkon alapszik. Érzékelők és más IoT-technológiák gyakran játszanak kritikus szerepet az információk összegyűjtésében és a mesterséges intelligenciával támogatott ERP-megoldáshoz való eljuttatásában. A prediktív karbantartás célja a fenntartási költségek csökkentése. Amikor a megelőző karbantartás azt jelzi, hogy egy alkatrészt ki kell cserélni, a prediktív későbbi cserét javasolhat az alkatrész aktuális állapota alapján.
Mesterséges intelligencia az SAP-nál
Az SAP fokozatosan hatol be a mesterséges intelligencia területére. A vállalat felhőalapú prediktív karbantartási megoldása előrejelző modelleken és gépi tanulási algoritmusokon alapszik. A szerviztechnikusok digitális műszerfalakon követhetik nyomon a fontos teljesítményindikátorok alakulását, és ad hoc jelentéseket kérhetnek. Ily módon mindig tisztában vannak a műszaki infrastruktúra valós idejű teljesítményével, és ha szükséges, beavatkozhatnak.
Nemrégiben jelentette be az SAP a vállalati felhasználóknak szánt, SAP CoPilot nevű chatbotot, amely természetes nyelvi feldolgozási és gépi tanulási technológiákon alapszik. A megoldás fő funkciói közé tartozik az adatok és üzleti szituációk vizsgálata, valamint a felhasználók támogatása egy tényeken alapuló döntéshozatalt megvalósító digitális asszisztenssel. Az SAP CoPilot fokozatosan tanul az empirikus adatokból, ami azt jelenti, hogy ajánlásai idővel egyre megbízhatóbbak lesznek.
