Tavaly még csak kísérleti projektek indultak, sok nagyvállalat tesztelt gépi tanulási algoritmusokat és automatizálási eszközöket az ügyfélkapcsolat-tartás színvonalának emelésére, a hálózati műveletek javítására vagy a kibervédelem hatékonyságának növelésére. Felbuzdulva a korai sikereken a CIO-k készülnek a következő kihívásra, a mesterséges intelligencia alkalmazására vállalataiknál. A PricewaterhouseCoopers (PwC) friss kutatása szerint a megkérdezett 1000 amerikai üzleti vezető 20 százaléka nyilatkozott úgy, hogy tervezik a technológia bevezetését.
Szárnyalnak az üzleti törekvések: a vállalatok egyre többet invesztálnak a feltörekvő technológiákba. Az IDC előrejelzése szerint a kognitív és mesterségesintelligencia-rendszerekre fordított összegek 2022-ben elérik majd a 77,6 milliárd dollárt, vagyis több mint háromszor annyit költenek rájuk, mint 2018-ban.
De függetlenül attól, mennyire ambiciózusak a törekvések, a mesterséges intelligencia bevezetésének útja tele van veszélyekkel: az egymással össze nem egyeztethető stratégiák és az üzleti prioritások megváltoztatása gátolhatják a részlegek közötti együttműködést. További gondot okoz a technológiákhoz értő szakemberek hiánya.
Clint Boulton, a CIO.com munkatársa a PwC, a Deloitte és startup-cégek vezetőit kérdezte arról, miképpen vihetjük sikerre a mesterségesintelligencia-kezdeményezéseket.
Fejlesztés házon belül
Annak érdekében, hogy a cégvezetést megnyerjék a mesterséges intelligenciának, a CIO-knak érdemes saját fejlesztőcsapatot felállítaniuk, tanácsolja Andrew Ng, a Landing AI nevű startup alapítója és vezérigazgatója. Így többek között lehetőségük lesz arra, hogy szakértőket delegáljanak más részlegekbe a többfunkciós projektekhez. Ugyanakkor nem szabad megengedni, hogy a szakemberhiány meghiúsítsa az AI-kezdeményezéseket. A vállalatoknak a mesterséges intelligenciát és az adattudományokat demokratizáló eszközöket kell használniuk, például felhasználóbarát csatolóval ellátott alkalmazásokat kell biztosítaniuk az AI-fejlesztők számára, valamint oktatóprogramokkal kell ellátniuk a nem technológiai képzettségűeket.
Három csoportba sorolhatják alkalmazottaikat a vállalatok: olyan felhasználókra (citizen users), akik megtanulják a mesterséges intelligenciával felturbózott appok kezelését; amatőr fejlesztőkre (citizen developers), akik képesek azonosítani a használati eseteket és adatkészleteket, és szorosan együttműködnek az AI-specialistákkal az új mesterségesintelligencia-appok fejlesztésében; valamint adattudósokra, akik elkészítik, telepítik és kezelik az AI-alkalmazásokat, tudjuk meg Scott Likenstől, a PwC új szolgáltatásokkal és feltörekvő technológiákkal foglalkozó vezetőjétől. A fejlesztési folyamat az alkalmazottak folyamatos továbbképzését igényli a szakemberhiány negatív hatásának mérséklése érdekében.
Kiválósági központ
A mesterséges intelligencia megalapozásának egyik legjobb módja a kiválósági központ létesítése, írja Likens a PwC tanulmányában. Ez a technológiai szabványokat, architektúrát, eszközöket, módszereket, beszállítókat és a szellemi tulajdon kezelésére vonatkozó szabályokat megalkotó szervezet fogja meghatározni, miképpen azonosítsák a használati eseteket, továbbá miképpen biztosítsák az elszámoltathatóságot és a felügyeletet.
Stratégiaalkotás és kísérletezés
Bár vonzó lehetőségnek tűnik az AI-stratégia gyors kialakítása, Ng szerint a legtöbb vállalat addig nem tud életképes stratégiát létrehozni, amíg nem szerez némi tapasztalatot a technológiával. A neves szakember azt ajánlja, vigyünk végig néhány komoly mesterségesintelligencia-projektet, amelyek versenyelőnyhöz juttatják a vállalatot egy szektorban, és amelyeket a riválisok nehezen tudnak lemásolni.
Például a Keller Williams ingatlanos cég a házakról gondosan begyűjtött több ezernyi adatpont és gépi tanulási szoftver segítségével fejlesztette tovább katalógusát, számol be tapasztalatairól Neil Dholakia, a vállalat termékmenedzsere. Az ingatlanügynökök okostelefonjaikkal videót készítenek a házakról a Keller Williams saját appjával, amely kapcsolódik a Google-féle Cloud AutoML programhoz. Az utóbbi azonnal felismeri és megjelöli az olyan elemeket, mint a keményfa padlók vagy a gránit munkalapok.
Miközben az AI-stratégia az értékteremtés felé kormányozza a vállalatot, védekező árkokat is épít, állítja Ng. - Mihelyt a csapatok kezdik látni a kezdeti projektek eredményeit, képesek leszünk meghatározni azokat a területeket, ahol a mesterséges intelligencia a legnagyobb értéket tudja teremteni, és ide összpontosíthatjuk majd az erőforrásokat, teszi hozzá a szakember.
Felelős technológia
A mesterséges intelligencia alkalmazásának egyik legnagyobb akadálya, hogy meg kell magyaráznunk, miképpen hozza meg döntéseit az AI-modell. Ez különösen a szabályozott területeken, például a pénzügyi szektorban kelt aggodalmat. Ezért fontos, hogy a létrehozott modell transzparens legyen, hangsúlyozta Cathy Bessant, a Bank of America üzemeltetési és technológiai vezetője a New Yorkban megrendezett legutóbbi AI Summit konferencián.
A jogos aggodalmak eloszlatásához a szervezeteknek a következő kérdéseket kell megválaszolniuk: Tudja-e garantálni a vállalat, hogy a döntések pontosak lesznek? Ki felel a mesterségesintelligencia-rendszerekért? Érvényesülnek-e az idevonatkozó megfelelőségi előírások?
Emberközpontú dizájn
Hogyan építhetünk fel felelős mesterséges intelligenciát? Az első lépés, hogy az érintettek aktív szerepet töltsenek be a komplex AI-projektek tervezésében, olvashatjuk a Deloitte jelentésében. Az úgynevezett résztvevő tervezés - az emberközpontú tervezés egyik formája - a felhasználói közösség szükségleteit közvetlenül a tervezési folyamatba ágyazza be, hogy fenntarthatóbb megoldásokat alakítson ki. Ez lehetővé teszi, hogy a tervezők megismerjék és kiküszöböljék azokat a problémákat, amelyekre maguktól nem jöttek volna rá.
Például ha egy call center chatbotot állít üzembe az alkalmazottak munkaterhelésének csökkentésére, a tervezési folyamatban részt vesznek az alkalmazottak, a vezetőség egy tagja, valamint a chatbotot használó ügyfelek egy csoportja.
Annak érdekében, hogy a mesterséges intelligencia etikus alapokon álljon, a vállalkozásoknak a részvételen alapuló tervezést kell alkalmazniuk az algoritmusok időszakos felülvizsgálatával és értékelésével, hogy azok megfelelően működjenek, állítja Vic Katyal, a Deloitte globális adatkockázati és elemzési vezetője. Végül külső céget kell megbízniuk a mesterséges intelligencia független validálásával, ami segít megszüntetni a hiányosságokat.
Kommunikációs stratégia
Mivel a mesterséges intelligencia komolyan hat az üzletmenetre, a vállalatoknak az összehangolás érdekében olyan kommunikációs programot kell indítaniuk, amely felöleli a befektetői kapcsolatokat (elmagyarázva az AI értékteremtő szerepét), a kormányzati kapcsolatokat (ha szükséges), a vásárlókat (gondoljunk a stratégiai marketingre), az álláskeresőket (a branding elengedhetetlen az új tehetségek bevonzásához) és a belső kommunikációt.
- Noha a mesterséges intelligencia óriási publicitást kap napjainkban, lényegét még mindig kevesen értik, ami félelmet, bizonytalanságot és kétségeket szül, hívja fel a figyelmet Ng. Ráadásul sok munkavállaló az állását félti a technológiától, ezért világos belső kommunikációval el kell magyarázni, pontosan miről van szó, így eloszlathatók a bevezetésével kapcsolatos aggályok, leküzdhető a belső ellenállás.
Mindenesetre a vállalatvezetők sokat várnak a mesterséges intelligencia alkalmazásától. A Deloitte által megkérdezett 1100 informatikai és cégvezető 56 százaléka állította, hogy az AI három éven belül jelentősen átalakítja vállalatát.
