Umělá inteligence je úžasná, ale sama se vám do firmy správně nenasadí, potřebujete strategii
Za obrovskou vlnou zájmu o AI ve veřejném prostoru stojí bezpochyby zabalení výsledků strojového učení do produktového balíčku v podobě ChatGPT. Laik by tak mohl nabýt dojmu, že umělá inteligence přišla znenadání v roce 2022. Jenže její úspěch tkví v astronomických investicích do infrastruktury a nespočtu hodin lidské a strojové práce ze strany OpenAI. Jak můžete tento pokrok současných dostupných modelů generativní AI využít i ve své firmě? Máme na to strategii, která by se mohla hodit i vám.
V odborných kruzích se s pojmem umělá inteligence setkáváme už od 50. let minulého století, nejprve však v matematických konceptech – odtud slavný Turingův test. Díky skvělé vědecké práci, investicím do výzkumu a zejména masové adopci výpočetní techniky kolem 90. let dnes zažíváme to, o čem dříve spisovatelé psali vědeckofantastické romány. Mohlo by se totiž zdát, že je AI výdobytkem snažení pouze na straně softwaru, obrovským faktorem je ale samotný posun v miniaturizaci, nárůstu výpočetního výkonu a snížení nákladů na pořízení hardwaru. Zkrátka, co by dříve stálo stovky miliard dolarů, dnes už stojí „pouhé“ miliony.
Rok 2022 byl jedinečný zejména ve schopnosti Open AI na základě této bohaté historie vytvořit spolehlivý a snadno dostupný generalizovaný jazykový model. Opět šlo však o dlouhý a složitý proces, za kterým stojí roky tvrdé práce, značné investice a samozřejmě dostatek dat. Samotný model musel totiž někdo naučit těm správným věcem. Vytvořit ze specializované technologie masově populární nástroj se rozhodně nestane přes noc. A na tom se nic nemění ani s obrovským úspěchem a medializací ChatGPT, který může laické veřejnosti připomínat zázrak.
Pokud chcete ve své firmě podobný model využít na složitější byznysové problémy, musíte postupovat strategicky a vyvinout dostatečné úsilí. Pokud to neuděláte, v tom nejlepším případě řešení nebude fungovat. V tom horším přímo ohrozíte svá data, čekají vás místo úspor další náklady nebo právní nepříjemnosti. Proto je nejlepší pro implementaci zvolit expertního partnera.
Cybersecurity, marketing i customer care
Podle výzkumu MIT vnímá 87 % dotázaných firem ve svém produktu umělou inteligenci jako konkurenční výhodu. Podle dalšího průzkumu od společnosti McKinsey se 79 % dotázaných někdy setkalo s AI, přičemž 22 % jich umělou inteligenci v práci využívá na pravidelné bázi. A na co vlastně firmy AI používají? Podle průzkumu amerického Forbesu z dubna roku 2023 více než polovina (56 %) z 600 dotázaných pro zákaznickou podporu, v těsném závěsu pak pro účely cybersecurity (51 %). Často využívané jsou také digitální asistence (47 %), správa skladů (40 %), tvorba obsahu (35 %) a management výrobního řetězce (30 %).
Umělá inteligence tak buď firmám šetří náklady, nebo rovnou zvyšuje příjmy. U úspor typicky skrze optimalizaci využití zdrojů, odebráním rutinní agendy či o snížením personálních nákladů. V případě personálních nákladů se nutně nemusí jednat o snižování stavů, ale například o možnost díky „AI supervizi“ přijímat méně kvalifikované pracovníky. V teoretickém rámci pak lze započítat i úspory za škody a chyby, které díky umělé inteligenci nevzniknou. Z našich pozorování vidíme ještě další využití, zejména u technologických firem. Ve spojitosti s umělou inteligencí se u našich klientů a partnerů setkáváme se zlepšováním UX produktu, automatizací interních procesů, pomocí s výběrem zaměstnanců a jejich personalizovaným tréninkem a nakonec často lepším přehledem dat o firmě.
Z hlediska navyšování příjmů může jít pak o výsledek vylepšeného marketingu či lepší zákaznické podpory, která dostane jméno firmy mezi širší publikum. V produktově řízených firmách jde ale i o samotnou přidanou hodnotu například v podobě nové funkce, která usnadní používání. Často tak můžeme v současných produktech vidět přehlednější a interaktivní knowledge base, pole na generování textu či různé automatizační funkce. To může přinést nové příjmy v podobě vyšší popularity mezi vývojáři a tím širší adaptaci produktu v dalších řešeních, spuštění nového prémiového předplatného nebo nalákání nových uživatelů, kteří se rozhodovali pro konkurenční software. Zní to skvěle, ani sebelepší inovace se ale sama do vaší firmy nenasadí.
Rizika existují, lze je však zmírnit
Jak jsem již nastínil, implementace umělé inteligence není jednoduchý proces a může přinést celou řadu komplikací. Tyto komplikace lze rozdělit do několika kategorií: organizačních, kompetenčních, technologických, právních a etických.
Organizační výzvy tkví v tom, že inovace musí mít oporu ve vedení firmy. Jinak se implementace mění na hodně trnitou cestu. Našim klientům například nabízíme celodenní workshopy ve spolupráci s FEB Ventures a Alpha Industries. C-level managementu pomáháme sladit se nad cílem implementace AI ve firmě a s určením vhodného postupu. To vnímáme jako klíčové – bez správného pochopení a nastavení cílů se vám potenciál jakékoli technologie využít nepodaří.
Kompetenční problémy souvisejí se vzděláváním zaměstnanců v oblasti schopností a limitů AI, ať už jde o přímé využití, například zpřístupněním ChatGPT, nebo nástrojů s AI. Důraz na školení a intuitivnost řešení je zde klíčový. U nás jsme tento bod vyřešili vlastní interní směrnicí, která všem kolegům dává jasné mantinely v tom, které úkoly jazykovému modelu náleží a které naopak ne.
Technologické překážky mohou nastat, pokud AI řeší problém na hranici nebo za hranicí svých dovedností. Takové situace mohou vést k neúspěchu nebo vyšším nákladům, což lze vyřešit studií proveditelnosti ještě před vynaložením nemalých prostředků na implementaci celého řešení. Na některé specifické úkoly ve vaší firmě ještě technologie zkrátka nemusí být dostatečně vyzrálá a její nasazení bude dávat smysl až v budoucnu.
Právní problémy se mohou týkat duševního vlastnictví nebo soukromí dat. Právě tyto oblasti jsou v souvislosti se současnou rychlou adopcí umělé inteligence horké téma. Vzhledem k připravované směrnici EU o používání AI je důležité situaci rozhodně nepodcenit a konzultovat tuto oblast s experty.
Etické problémy leží v hodnotách a principech, které by měla umělá inteligence ve vaší firmě dodržovat – namátkou uvedu transparentnost, ochranu soukromí nebo přispívání ke spokojenosti zaměstnanců. Do našich firemních stanov jsme například zavedli, že AI by měla být použita tak, aby pozitivně ovlivnila společnost kolem nás. To samo o sobě slouží jako určitý kompas pro případné inovace.
Vyvinout vlastní, nebo využít existující?
S velkou pravděpodobností už umělou inteligenci ve své práci používáte. Pokud přemýšlíte o širším nasazení do firmy, v nějaké formě vám to určitě doporučuji. Nemusí jít hned o nové produkty, funkce se spoustou vlastního vývoje. Můžete začít experimentovat na testovacím prostředí, třeba s open-source nástroji. Dobré je si zkrátka technologii, její dovednosti a limity řádně osahat na problémech, které připomínají vaše specifické firemní výzvy. Hned první řešení, po kterém sáhnete, vám totiž nemusí hned vyhovovat. Svět AI není pouze ChatGPT, kterému se dostává pozornosti v dobrém i špatném slova smyslu. Z našich zkušeností z reálného světa jsme sestavili postup, jak o takovém kroku přemýšlet a nespálit se při tom.
1. Identifikujte příležitosti
Podívejte se na to, jak vás a vaše týmy zatěžuje rutina a úkoly, které by šlo automatizovat. Podobné výstupy získejte i od svých zákazníků a uživatelů ve vztahu k vašemu produktu či službě. Následně zhodnoťte svou strukturu nákladů a odhalte rezervy k optimalizaci. Zamyslete se nad tím, kam se váš produkt nebo služba může vlastně posunout. Chcete dodat více hodnoty současným klientům? Chcete oslovit širší publikum? Nebo obojí?
2. Stanovte si jasné cíle
Nezapomeňte si předem stanovit cíle. Ty by měly být jasně měřitelné a dostatečně srozumitelné. Co vlastně považujete za úspěch? Jaká by měla být kvalita a spolehlivost systému? Kolik peněz vám systém ušetří či přinese? Pokud si tyto otázky zodpovíte, jednoznačně vám z nich vyplyne i to, jestli stojí za to nějakou formu vlastního AI řešení vyvíjet, nebo vám postačí použít existující nástroje.
3. Určete priority
Dejte váhu a pořadí nalezeným příležitostem a podnětům podle toho, jak velký bude jejich pozitivní dopad na vás, vaše týmy, produkt či vaši firmu. Nesnažte se však vygenerovat co největší množství nápadů. Zaměřte se spíše na dílčí oblasti a hlubší přínosy.
4. Nechte si poradit
Spojte se s AI experty, kteří vám dodají technickou expertízu a pohled zvenčí. Právě širší kontext a přenesené zkušenosti jsou k nezaplacení. Nezapomeňte taky na specifické výzvy kolem dalších oblastí mimo technologii, jako je právo či etika, a kontaktujte odborníky i z těchto sfér. Nebojte se rovněž zeptat na názor svých zaměstnanců.
5. Vyberte správnou cestu
Na základě tohoto postupu už budete vědět, jak využít existující AI nástroje, přidat AI přímo do svého produktu anebo vytvořit úplně nový produkt.
 |
Filip Kirschner Autor článku je spoluzakladatel a COO českého vývojářského studia Applifting. |
