Kako nadgraditi poslovanje z AI – da ima dejansko smisel

Umetna inteligenca je danes ena najbolj omenjanih tehnologij v poslovnem svetu. Vedno več podjetij razmišlja, kako bi jo vključila v svoje procese, pri tem pa se pogosto zgodi, da se implementacije lotijo brez jasnega cilja, strategije ali konkretnega problema, ki ga želijo rešiti.

In prav tu nastane največja težava.

Če AI začnemo vključevati v poslovanje brez jasnih pravil, dobro definiranega procesa in merljivih ciljev, lahko hitro dobimo drag projekt brez prave poslovne vrednosti. Pomembno je razumeti, da AI ni čarobna rešitev, ki bo sama uredila slabo organizirane procese. Največjo vrednost prinese takrat, ko ga uporabimo na pravem mestu in kot del premišljeno zasnovanega poslovnega procesa.

Kje AI dejansko prihrani največ časa

Dober kandidat za integracijo z AI so procesi, pri katerih je potrebno razumevanje naravnega jezika, obdelava nestrukturiranih podatkov ali povezovanje informacij iz različnih virov.

Če od strank pogosto prejemate podatke v različnih oblikah, na primer kot PDF dokumente, razpredelnice, skenirane dokumente, slike, tehnične specifikacije ali opise v e-pošti, je to lahko dober kandidat za avtomatizacijo z AI. Še posebej če morajo zaposleni te dokumente ročno pregledovati, iz njih izluščiti relevantne informacije in jih prepisovati v interne sisteme, da lahko na primer pripravijo ponudbo.

Takšno delo vzame veliko časa, poleg tega pa pogosto povzroča napake. Podatki se lahko napačno prepišejo, pomembna informacija se lahko spregleda, celoten proces pa je močno odvisen od ročnega dela in razpoložljivosti zaposlenih.

S pomočjo namenske aplikacije se lahko tak proces močno pohitri. Aplikacija lahko iz dokumentov samodejno izlušči relevantne podatke, jih poveže z internim cenikom podjetja, pripravi osnutek ponudbe ali skoraj končno ponudbo ter jo nato pošlje v ERP sistem. Takšna rešitev podjetju ne prihrani samo časa, ampak omogoča tudi hitrejši odziv stranki.

Poleg odzivnosti se lahko z dobro zasnovo aplikacije celoten proces tudi zelo dobro vizualizira. Uporabnik lahko jasno vidi:

• iz katerega dokumenta je bil podatek črpan,
• kateri deli dokumentacije so bili uporabljeni,
• katere vrednosti je AI zaznal,
• katere informacije mora uporabnik še preveriti.

Tak pristop omogoča bolj zanesljiv sistem in uporabniku daje več zaupanja v rezultate. Namesto da AI deluje kot “črna škatla”, uporabnik vidi, od kod prihajajo podatki in katere odločitve mora še preveriti ali potrditi.

AI potrebuje jasna pravila, ni pa vedno najboljša rešitev za vsak korak procesa

Pri zasnovi takšnih sistemov je zelo pomembno, kako je AI implementiran. Če AI modelu zgolj posredujemo dokumente stranke, ne podamo pa mu jasnih pravil, omejitev, parametrov in pričakovanega izhoda, lahko dobimo zelo slabe rezultate. Namesto prihranka časa lahko tak sistem povzroči še več dodatnega preverjanja in ročnega popravljanja.

Zato mora biti AI sistem predhodno dobro premišljen. Imeti mora jasna pravila, poslovno logiko, validacije in po potrebi tudi vključitev človeka v proces. Dober AI sistem ni samo “pošlji dokument modelu in počakaj na odgovor”, ampak digitaliziran proces, ki podpira nalogo, ki bi jo sicer opravil človek.

Pogosta napaka pri uvajanju umetne inteligence je, da podjetja prehitro predpostavijo, da mora AI prevzeti celoten proces. V praksi to pogosto ni potrebno. Veliko korakov je namreč bolj smiselno rešiti s klasičnimi pristopi, kot so parserji, OCR sistemi, skripte, integracije ali avtomatizacija na podlagi jasnih pravil.

AI se mora v proces vključiti tam, kjer klasična logika ni več dovolj. To so predvsem primeri, ko so vhodni podatki nestrukturirani, nepopolni, zapisani v naravnem jeziku ali pa se med dokumenti močno razlikujejo. Pri obdelavi dokumentov lahko na primer OCR sistem najprej prepozna besedilo iz slike ali skena, parser ali skripta izlušči jasno določene podatke, AI pa se uporabi pri delih, kjer je treba razumeti kontekst, povezati informacije iz različnih delov dokumenta ali interpretirati nejasne zapise.

Takšen sistem deluje bolj nadzorovano in predvidljivo. Vsak del procesa opravi tisto, za kar je najbolj primeren: avtomatizacija poskrbi za ponovljive naloge, AI za kompleksnejšo interpretacijo, poslovna pravila ali uporabniški pregled pa za končno validacijo rezultatov.

Rezultat je rešitev, ki je hitrejša, ima nižjo porabo AI žetonov in je lažja za vzdrževanje.

AI lahko močno pospeši razvoj, vendar prinese tudi nove izzive

AI danes močno vpliva tudi na razvoj programske opreme, saj omogoča hitrejšo izdelavo MVP-jev in prototipov, praktično brez tehničnega znanja. To je za podjetja lahko izjemno koristno, saj jim omogoča hitrejše testiranje idej, validacijo novih produktov in hitrejši prehod od ideje do prve uporabne verzije.

Težave pa se začnejo, ko se takšna hitro pripravljena rešitev začne uporabljati kot resen poslovni sistem. MVP, ki je bil prvotno namenjen testiranju ideje, pogosto ni zasnovan za dolgoročno uporabo, večje število uporabnikov, varno upravljanje podatkov ali enostavno nadgrajevanje.

Pri sistemih, ki so ustvarjeni na tak način, se pogosto zgodi da:

• sistem nima jasne arhitekture,
• poslovna logika se začne podvajati in se ne odstrani, ko ta ni več potrebna,
• struktura sistema postane nepregledna,
• obseg projekta se prehitro povečuje,
• sistem postane težko vzdrževati in nadgrajevati.

Na začetku lahko takšen pristop deluje zelo učinkovit, saj podjetje hitro dobi delujočo rešitev. Vendar ko aplikacijo začne uporabljati več ljudi, ko jo je treba povezati z drugimi sistemi ali ko pride do prve resne napake, postanejo pomembna vprašanja, ki pri hitrem prototipu pogosto niso bila zastavljena.

Takrat niso več pomembne samo funkcionalnosti, ki jih aplikacija omogoča. Podjetje mora vedeti na koga lahko naslovi vprašanja kot so: kdo ima dostop do baze, kje se podatki shranjujejo, kdo lahko vidi občutljive informacije, ali obstaja revizijska sled dostopov in sprememb, kako so urejene varnostne kopije, kakšne pravice imajo uporabniki ter kaj se zgodi, če pride do odpovedi storitve ali strojne opreme. Ko gre nekaj narobe, podjetje potrebuje nekoga, ki zna razložiti, zakaj je do napake prišlo, kje je njen vzrok in kako jo odpraviti. Če je bila rešitev zgrajena predvsem z AI orodji, brez jasnega načrta in tehničnega nadzora, se hitro zgodi, da nihče nima popolnega pregleda nad tem, kako sistem v resnici deluje. V takem primeru je najlažje reči, da je “kriv AI”, čeprav je pravi razlog pogosto pomanjkanje arhitekture, dokumentacije, varnostnega načrtovanja in odgovornega tehničnega vodenja.

AI je zato odlično orodje za hitrejši razvoj, eksperimentiranje in pripravo prvih verzij rešitev. Ne more pa nadomestiti dobre arhitekture, načrtovanja, poznavanja poslovnih procesov in izkušenj pri razvoju programske opreme. Pri dolgoročnih poslovnih sistemih je še vedno ključno, da je rešitev zasnovana premišljeno. AI lahko pomaga pri pisanju kode, pripravi dokumentacije, testiranju in analizi, vendar mora razvoj še vedno voditi ekipa, ki razume tehnične posledice odločitev.

Kako se pravilno lotiti uvedbe AI v podjetju

Če razmišljate o vključitvi AI v svoje poslovanje, je pomembno, da se tega lotite premišljeno. Prava rešitev pogosto ni v tem, da AI vključite povsod, ampak da ga uporabite tam, kjer ima največji učinek. Najprej je treba razumeti obstoječe procese, poiskati ozka grla in ugotoviti, kje zaposleni izgubljajo največ časa. Nato je treba oceniti, kateri deli procesa so primerni za klasično avtomatizacijo in kje AI dejansko prinese dodatno vrednost.

Dobro zasnovana AI rešitev ni samo uporaba modela, ampak kombinacija pravilne arhitekture, poslovne logike, integracij, validacij in uporabniškega nadzora. Ko je AI vključen premišljeno, lahko podjetju pomaga pohitriti delo, zmanjšati napake, izboljšati odzivnost in bolje izkoristiti obstoječe podatke.

Če načrtujete uvedbo AI v svoje poslovanje ali potrebujete razvoj namenske AI rešitve, vam pri 3APPES z veseljem pomagamo analizirati procese, zasnovati pravo arhitekturo in realizirati idejo v delujočo programsko rešitev.