Dok većina tvrtki umjetnu inteligenciju još uvijek doživljava kao „igračku“, IBM je shvaća kao ključni instrument poslovne transformacije. Njihov pristup AI-first ne znači da je umjetna inteligencija sama sebi svrha, nego pouzdan alat koji mijenja samu srž poslovanja. Kako onda u praksi izgleda prijelaz od „igračke“ do stvarne poslovne transformacije? Hans-Petter Dalen objašnjava na temelju IBM-ova vlastitog iskustva.
AI-first u praksi
IBM-ova zrelost u području umjetne inteligencije gotovo je bez premca jer tvrtka ima dugu tradiciju razvoja i primjene tih tehnologija. No AI-first ne znači stavljanje te tehnologije u središte samo zato što postoji. Ključno je da umjetna inteligencija bude sigurna i pouzdana. Svaki slučaj korištenja procjenjuje se u okviru za upravljanje rizicima – što znači za tvrtku, zaposlenike, klijente, dioničare i druge dionike.
Većina tvrtki danas koristi umjetnu inteligenciju kao alat za osobnu produktivnost – primjerice kao pomoć zaposlenicima u svakodnevnim zadacima. Iako je to korisno, ne predstavlja pravu poslovnu transformaciju. Analitičari Gartnera, jednog od vodećih svjetskih autoriteta u području IT istraživanja, već su upozorili da umjetnu inteligenciju moramo prenijeti iz osobne produktivnosti u srž poslovnih procesa. A to zahtijeva mnogo više: AI pismenost u svim odjelima – od financija do ljudskih resursa, od proizvodnje do nabave. Tek kada svaka jedinica razumije gdje umjetna inteligencija može stvoriti vrijednost, možemo govoriti o stvarnoj transformaciji.
Etika i AI
Jedan od najvećih rizika umjetne inteligencije leži u njezinim razmjerima. Ako pogriješi jedan zaposlenik, posljedice su ograničene. Ako istu pogrešku napravi AI sustav bez odgovarajućeg nadzora, to može utjecati na tisuće korisnika. Zato je svakoj tvrtki potreban jasan etički okvir. U njegovoj je srži svijest da su glavni rizici povezani s povjerenjem te da zlouporaba umjetne inteligencije vrlo brzo može dovesti do gubitka povjerenja u tvrtku.
Primjer iz Norveške pokazuje koliko se to lako može dogoditi. Grad Tromsø odlučio je zatvoriti neke škole i vrtiće zbog pada broja djece. Budući da su roditelji izražavali nezadovoljstvo, općina je objavila izvješće s obrazloženjima. Izvješće je sadržavalo netočne navode izvora, pa čak i izmišljene citate pripisane stvarnim osobama. Kasnije se pokazalo da je cijeli dokument generirao ChatGPT – bez ljudske provjere. Događaj je proglašen „AI skandalom“, no zapravo je to bio ljudski skandal. Tehnologija sama po sebi nije ni dobra ni loša, a odgovornost za njezino korištenje uvijek ostaje na ljudima.
Regulacija i AI
Regulacija ima važnu zaštitnu ulogu. Aktom o umjetnoj inteligenciji Europska unija uvela je obvezno osposobljavanje zaposlenika za razumijevanje umjetne inteligencije:
„Svaka tvrtka koja posluje na jedinstvenom tržištu EU-a i koristi umjetnu inteligenciju mora svojim zaposlenicima osigurati osposobljavanje za AI pismenost. To je značajna promjena. Kao tržište mnogo ćemo bolje razumjeti što ta tehnologija jest – a što nije.“
Europski okvir nije kompliciran jer ne regulira tehnologiju kao takvu, nego njezino korištenje. Cilj je zaštita potrošača, što je ujedno i etičko pitanje. Na taj način EU osigurava da su prava građana na prvom mjestu. SAD je, s druge strane, odabrao sasvim drukčiji pristup. Ondje je na snazi već više od 300 propisa povezanih s umjetnom inteligencijom, a u pripremi ih je još više od 800, što stvara iznimno složeno okruženje za tvrtke koje posluju u više saveznih država. Europa, nasuprot tome, nudi jedinstven okvir koji vrijedi u svim državama članicama, što tvrtkama daje mnogo više jasnoće i predvidljivosti.
Tko će pobijediti u eri AI-ja?
Pobijedit će tvrtke koje shvate da umjetna inteligencija nije tehnologija, nego alat za poslovnu transformaciju. Ako se usredotočimo samo na alate – bilo da je riječ o Copilotu, Bedrocku ili nečem drugom – promašujemo bit. Nije važno koje marke odvijač koristite, važno je da ga koristite na pravom mjestu.
Devedeset pet posto eksperimenata s generativnom umjetnom inteligencijom nikada ne izađe iz testnog okruženja, a Gartner predviđa da će do 2027. propasti čak 40 % AI projekata. Razlog je to što tvrtke umjetnu inteligenciju i dalje vide kao tehnologiju, a ne kao alat za stvaranje dodane vrijednosti. Ključno će biti podići AI pismenost i svakom odjelu dati dovoljno autonomije da prepozna gdje umjetna inteligencija doista može napraviti razliku.
Prilika za manje tvrtke
Umjetna inteligencija neće nužno pretvoriti male tvrtke u velike. No pomoći će im da postanu agilnije, profitabilnije i brže u prelasku od inovacije do provedbe. Velike korporacije imaju složene okvire upravljanja, dok manje tvrtke uz pomoć umjetne inteligencije mogu stvoriti vrijednost mnogo brže.
Male tvrtke ne moraju same razvijati ni hostati umjetnu inteligenciju. Postoje brojni partneri koji za njih mogu razviti slučajeve korištenja i upravljati njima. No ključ je isti kao i kod velikih sustava: AI pismenost.
Najveća vrijednost generativne umjetne inteligencije nije automatizacija, nego dodatna poslovna vrijednost. Ako je male tvrtke primijene u prodaji, marketingu ili korisničkoj podršci, mogu postići izvanredne rezultate. Ta tehnologija ne zamjenjuje ljudsku inteligenciju – ona je nadopunjuje. Ako male tvrtke razumiju potencijal umjetne inteligencije i koriste je u svojim temeljnim procesima, mogu stvoriti vrijednost koja daleko nadilazi osobnu produktivnost. To, međutim, zahtijeva razumijevanje toga gdje umjetna inteligencija može pomoći te hrabrost da se prevlada strah od tehnologije.
AI za poslovanje – IBM-ova iskustva i rješenja
1. Odgovorni AI kao konkurentska prednost
Odgovorna umjetna inteligencija nije samo regulatorna nužnost – dobra je i za poslovanje. Izgradnja povjerenja i transparentnosti jača odnose s klijentima, što dovodi do boljih poslovnih rezultata. Ključno pitanje nije treba li regulirati, nego gdje regulirati. Fokus mora biti na slučajevima korištenja i rizicima, a ne na samoj tehnologiji.
2. IBM kao „klijent nula“
IBM već dugo koristi vlastita AI rješenja i tako dokazuje njihovu vrijednost u praksi. Koncept „klijenta nula“ znači da tvrtka rješenja najprije testira i optimizira interno, prije nego što ih ponudi klijentima. Rezultati su impresivni:
94 % osnovnih upita iz područja ljudskih resursa sada obrađuje AI asistent,
vrijeme izrade ugovora skraćeno je za 80 %,
od početka 2023. IBM je ostvario približno 3,5 milijardi dolara ušteda zahvaljujući većoj produktivnosti.
3. Watsonx – IBM-ov AI portfelj
Watsonx je IBM-ov vodeći AI portfelj, osmišljen za ubrzavanje uvođenja generativne umjetne inteligencije u poslovne procese. Ključni moduli su:
- watsonx.ai: cjelovito okruženje za izgradnju i implementaciju AI rješenja,
- watsonx.data: otvoreni, hibridni data lakehouse koji omogućuje pristup svim podacima, bilo gdje,
- watsonx.governance: skup alata za upravljanje rizicima, usklađenošću i cijelim životnim ciklusom umjetne inteligencije,
- watsonx Orchestrate: rješenje za izradu i upravljanje AI agentima za automatizaciju tijekova rada,
- watsonx Assistants: aplikacije koje uz pomoć generativne umjetne inteligencije automatiziraju tijekove rada, od korisničke službe do ljudskih resursa i razvoja koda.
4. Otvorena i pouzdana budućnost AI-ja
IBM vjeruje u otvoreni ekosustav inovacija. Budućnost umjetne inteligencije temeljit će se na open-source pristupima koji osiguravaju sigurnost, transparentnost i dostupnost.
Sva su rješenja izgrađena s naglaskom na povjerenje: bez štetne pristranosti, objašnjiva i usklađena s propisima. Podaci klijenata ostaju sigurni, a kontrola uvijek ostaje u rukama klijenta.
IBM-ovo iskustvo s AskHR-om
Uvođenjem agenta AskHR IBM je automatizirao čak 96 % svih HR procesa. Agent zaposlenicima omogućuje potpunu samostalnost u rješavanju HR pitanja, a ujedno služi kao sučelje između zaposlenika i složenih pozadinskih sustava.
Kada je IBM početkom ove godine prešao s Workdaya na SAP SuccessFactors, 80 % zaposlenika nije trebalo nikakvu obuku za novi sustav – jer s njim nikada ne rade izravno. Njihovo sučelje ostaje agent, koji sve obavlja umjesto njih.
„Agentski AI“ ima potencijal da svaki postojeći front-end sustav pretvori u back-end, pri čemu agent postaje glavno sučelje. To znatno povećava učinkovitost i zadovoljstvo.
Menadžeri su u početku bili skeptični jer su smatrali da će izgubiti podršku svojih HR partnera. Danas, međutim, shvaćaju da agent preuzima rutinske zadatke, a HR partneri se mogu usredotočiti na strateška pitanja – razvoj kompetencija, izgradnju kulture i edukaciju. Kako kaže jedan menadžer: „Čak je i podnošenje zahtjeva za godišnji odmor postalo užitak. Agent sve obavi umjesto mene.“
Tko je Hans-Petter (HP) Dalen?
Hans-Petter (HP) Dalen vodi IBM-ovu inicijativu za upravljanje umjetnom inteligencijom (AI Governance) u regiji EMEA. U IBM-u radi već 23 godine, u središtu mnogih tehnoloških iskoraka. Karijeru je započeo u korisničkoj podršci u norveškoj telekomunikacijskoj tvrtki, zatim se pridružio tvrtki Lotus Development, a potom IBM-u, gdje je radio u području analitike, napredne analitike i velikih podataka (big data).
Kao stručnjak za upravljanje umjetnom inteligencijom pomaže tvrtkama osigurati usklađenost, zaštititi ugled i iskoristiti konkurentske prednosti umjetne inteligencije. Njegova je misija danas jasna: pomoći tvrtkama da razumiju kako umjetnu inteligenciju koristiti sigurno, odgovorno i u skladu s propisima – te kako je iz tehnologije pretvoriti u pravi alat za poslovnu transformaciju.
