A címlapos interjúnk a ComputerTrends magazin 2024. február 14-ei lapszámában jelent meg.
Hogyan használják a mesterséges intelligenciát a hazai vállalatok? Erre a kérdésre keresett válaszokat a Deloitte Magyarország abban a felmérésében, aminek során 130 szervezet több mint 200 döntéshozójával készített mélyinterjúkat. A kutatásban nem vették figyelembe az ad hoc, egy-egy munkatárs által egyedileg használt megoldásokat, csak a szervezeti szinten implementált vagy tervezett rendszerekkel foglalkoztak. A Magyar MI Körkép 2023 legfontosabb eredményeit Barta Gergő, a Deloitte vezető MI szakértője osztotta meg a ComputerTrends olvasóival.
ComputerTrends: Melyek ma az MI fő felhasználási területei Magyarországon?
Barta Gergő: A felmérésből kiderül, hogy ma Magyarországon a mesterséges intelligencia három fő felhasználási területe a marketing és értékesítés, a vezetői döntéstámogatás, valamint a saját, új digitális termékek és szolgáltatások MI képességekkel történő felruházása.
CT: Milyen további irányokban gondolkoznak a szervezetek, ahol bevetnék a mesterséges intelligenciát?
Barta Gergő: Itt is Top 3 területet említhetünk. Az egyik a HR digitalizáció, ezen belül például az önéletrajzok automatizált feldolgozása, vagy a lemorzsolódások előrejelzése. Ide sorolhatjuk a vevőtámogatást és az ügyfélszolgálatot is. Egyre több olyan chatbottal találkozhatunk az ügyfélszolgálatokon, amelyek már valóban össze vannak kötve generatív mesterséges intelligenciával. Harmadikként a fejlesztés alatt álló irányok közé tartoznak a perszonalizált ügyfélélmények. A cél, hogy minél több személyre szabott megoldás szülessen főleg a pénzügyek és a netes szolgáltatások, de akár a technológia területén is. Nagyon érdekesnek találtam egy gyógyszergyártó cég terveit, miszerint látnak rá lehetőséget, hogy a jövőben az adott laboreredmények alapján olyan gyógyszert állítsanak össze a pácienseknek, amely kifejezetten az illető adataira épülve, az ő problémáit segít megoldani.
CT: Milyen büdzséből finanszírozzák a szervezetek a mesterséges intelligenciával kapcsolatos befektetéseiket?
Barta Gergő: A válasz igencsak meglepett minket, ugyanis a szervezetek 26 százaléka mondta azt, hogy rendelkezik dedikált MI forrásokkal. Az igazat megvallva ennél kisebb arányra számítottunk. Ezek után feltételeztük, hogy e körben az MI források a technológiai vagy az innovációs büdzsé részét képezik. De nem, a szóban forgó kör dedikáltan a mesterséges intelligencia fejlesztésére szánja ezeket a forrásokat. Figyelemre méltó, hogy a szervezetek 80 százaléka az MI technológiákba való befektetések némi növekedésére számít a következő pénzügyi évben.
CT: A dedikált MI forrásokkal rendelkező cégek körében milyen a nagyvállalatok és a kkv-k aránya?
Barta Gergő: Zömében nagyvállalatokról van szó. A kkv-kat inkább az jellemzi, hogy az informatikai, a technológiai vagy az innovációs keret része a mesterséges intelligencia büdzséje.
CT: Melyek azok a technológiák, amelyeknél leginkább alkalmaznak mesterséges intelligenciát?
Barta Gergő: A legnépszerűbb az anomáliadetektálás. A pénzintézeteknél például a tranzakciókban mesterséges intelligenciával vizsgálják, hogy hol történhet csalás. Ide sorolható az IT-biztonsági incidensek detektálása, hogy hol törhették fel a rendszert, vagy hol jelenhettek meg vírusok, vagy a gyártó cégeknél a minőségbiztosítás, a hibás termékek MI-vel, akár gépi látással való detektálása. Összefoglalva azt mondhatjuk, hogy bármiféle, adatokból történő olyan kiemelkedő pontok detektálása, amely anomália lehet az adott rendszerben. Számos fejlesztés van a generatív MI-vel kapcsolatban, olyan megoldások, amelyek hangot, képet, szöveget tudnak létrehozni. Meg kell említeni a természetes nyelvi feldolgozás tradicionálisabb felhasználási eseteit is, beleértve akár a chatbotokat, akár a szöveges dokumentumok osztályozását.
CT: A megkérdezettek szerint mik az MI alkalmazásának fő sikertényezői?
Barta Gergő: A legfőbb sikertényező a megfelelő használati eset kiválasztása. A válaszokból kiderült, hogy sok szervezet a mesterséges intelligencia körül zajló nagy felhajtás miatt vágott bele különféle projektekbe, amelyekkel aztán nem tud mit kezdeni. Nem releváns, az MI-vel nem jól automatizálható problémát fogtak meg, nem volt megfelelő használati eset, üzleti felhasználás. Sok felsővezető esett tehát abba a hibába, hogy csak az MI hype miatt kezdett el a témával foglalkozni. A jó használati eseten kívül a megkérdezettek fontosnak tartják a felsővezetés támogatását. A harmadik sikertényező - amúgy a kutatás egyik fő konklúziója - az erős adatmenedzsment, az MI rendszerek ugyanis adatokból táplálkoznak. Az adatok megfelelő tárolásának, feldolgozásának, védelmének, integrációjának alapfeltétele a megfelelő adatmenedzsment. Sokan említették sikertényezőnek a technikai képességek fejlesztését, valamint a jelenlegi munkaerő képzését, továbbképzését.
CT: Vajon kellő tudás birtokában vannak-e azok a felsővezetők, akik egy MI projektről döntenek?
Barta Gergő: A sikertényezők között a hatodik helyen szerepel az új tehetségek, a tudás megszerzése, tehát a probléma valós. Jóllehet nem a felmérésből derült ki, egyéb forrásokból azt látjuk, hogy a cégek - miközben saját maguk is foglalkoznak MI-vel - sok esetben külső segítséget vesznek igénybe. Természetesen vannak olyan szervezetek, például nagy bankok, nagy technológiai cégek, amelyek saját MI kiválósági laborral rendelkeznek, tehát házon beül alakítottak ki a mesterséges intelligenciára szakosodott kompetencia központot.
CT: A szervezetek jellemzően előre megalkotott stratégia alapján kezdenek bele az MI projektekbe?
Barta Gergő: Sajnos a többség nem. A megkérdezettek 68 százaléka mondta azt, hogy semmilyen stratégiával nem rendelkezett, amikor belevágott az MI projektbe. Vélhetően ebből fakad, hogy több interjúalany arról panaszkodott, hogy a projekt nem hozta meg a várt megelégedettséget. Az is kiderült a válaszokból, hogy kevesen rendelkeznek olyan irányítási keretrendszerrel, amely jól lefedné a fejlesztési lépéseket. Az látható tehát a piacon, hogy az MI fejlesztések többnyire ad hoc módon, nem pedig kontrollált környezetben történnek.
CT: Mennyire felkészültek a kockázatmenedzsmentre az MI projektekkel foglalkozó szervezetek?
Barta Gergő: A felmérés alapján azt mondhatom, hogy mérsékelten felkészültek. A legnagyobb kockázatokat az MI rendszerek etikájával kapcsolatban azonosították a válaszadók. Nem tiszta, hogy mikor, milyen módon, milyen mértékben használható a mesterséges intelligencia, vagy mennyire etikus az adatfelhasználás, mennyire megbízható a rendszer.
CT: Felmerült a kutatásban a bizalom kérdése?
Barta Gergő: Igen, ilyen jellegű kérdéseket is feltettünk. A válaszadók szerint a bizalom kulcskérdés, fontos a felhasználás transzparenciája, tehát annak ismerete például, hogy hogyan, illetve mire használják fel a személyes adatokat. A bizalom szempontjából kardinális kérdés a felelősségvállalás és az elszámoltathatóság is. Meg kell nevezni a felelősöket arra az esetre, ha az MI hibázik. A bizalom megteremtésében a döntéstámogatás magyarázhatósága a harmadik kulcstényező. Ez azért fontos, mert a legtöbb mesterséges intelligencia rendszer tulajdonképpen egy fekete doboz, amelynek belsejében komplex matematikai műveletek zajlanak, ezeket az átlagember nem érti.
CT: Milyen egyéb akadályokat és kihívásokat látnak a döntéshozók az MI bevezetése kapcsán?
Barta Gergő: A legnagyobb problémaként a biztonsági és adatvédelmi kihívásokat nevezték meg, például azt, hogy az adatokat miként lehet a GDPR szerint felhasználni. Ezen kívül, ha informatikáról van szó, elég gyakran előfordulnak integrálási-komplexitási gondok, hiszen sokféle technológiai ökoszisztémát kell összehangolni.
CT: Összességében hogy értékeli a felmérés eredményét?
Barta Gergő: Látszik, hogy egyre több pénzt fordítanak a szervezetek az MI fejlesztésekre. Nagy az egyetértés abban, hogy a mesterséges intelligencia elengedhetetlen a versenyképességhez. Miközben a legtöbb szervezet stratégia nélkül vágott bele az MI fejlesztésekbe, menet közben rájöttek, hogy ez hiba volt. Egy jó MI stratégia segít harmonizálni az elképzeléseket, lehetővé teszi, hogy az MI összhangban legyen az üzleti célkitűzésekkel, és ez nagyon fontos. Sokan a generatív MI-ben és a nyelvi modellekben látják az üzleti modellek megreformálásának lehetőségét. E téren már vannak saját fejlesztésű megoldások is a piacon, nem csupán dobozos termékek. Az is látható, hogy a magyar piac nem annyira kockázat szempontú, inkább arra fókuszál, hogy zavartalan legyen az üzemeltetés, pörögjön az üzlet, minél előbb jöjjön a megtérülés. A kockázatokkal kevésbé foglalkoznak a szerveztek. Az is fontos konklúzió, hogy kevés az MI-vel foglalkozó szakember, legyen szó például adattudósokról, adatmérnökökről, gépi tanulással foglalkozó mérnökökről.
CT: A tanulmány alapján hogyan látják, ha szóba jön az MI, merre induljanak el a szervezetek?
Barta Gergő: A mesterséges intelligencia bevezetését egyértelműen átgondolt, a valós üzleti probléma megoldására fókuszáló MI stratégia megalkotásával kell kezdeni. Nagyon fontos, hogy megfelelő minőségű adatok álljanak rendelkezésre. Kulcsfontosságú az adatmenedzsment képességek fejlesztése, beleértve az adatbiztonságot és az adatvédelmet. Ha ez hiányzik, nincs mire építeni az MI rendszert. Azt is látjuk, hogy átlagosan egy MI projektben 90 százalékot tehet ki csak az adatok tisztítása, megfelelő struktúrára hozása, az adatmanipuláció, tehát az adatok kezelése. Felhívnám a szervezetek figyelmét a kockázatelemzés fontosságára is. A kockázatok felmérésének hiánya a későbbiekben nem-megfelelőséghez, reputációs kockázatokhoz vezethet, sőt akár kontraproduktív is lehet.
