Od poslovnih ciljeva i procesa do podataka, infrastrukture i nadzora: kako pojedinačna AI rješenja povezati u cjelinu koja donosi mjerljive poslovne učinke.
Uvođenje umjetne inteligencije u veliko poduzeće znatno je više od pukog odabira najboljeg AI alata. Ključni je izazov kako u funkcionalnu cjelinu povezati poslovne ciljeve (učinke uvođenja), procese, podatke, AI rješenja, infrastrukturu te upravljanje i nadzor cjelokupnog okruženja. Znate li koliko različitih AI alata danas koriste zaposlenici u vašem poduzeću? Koliko vas stoje, kojim podacima pristupaju i kakav poslovni učinak zapravo stvaraju?
To su pitanja koja bi si danas trebao postaviti svaki predsjednik uprave velikog poduzeća. Ne zato što bi morao poznavati razlike između pojedinih modela umjetne inteligencije, nego zato što nepovezano uvođenje AI-ja može brzo stvoriti novi sloj složenosti, troškova i rizika.
„Velika poduzeća već danas imaju stotine aplikacija. Dodamo li tome mnoštvo AI alata, različitih modela i načina korištenja, dobivamo novi problem kojim će netko morati upravljati“, upozorava Ivo Švrljuga iz Smartisa.
Što znači sustavno uvođenje AI-ja?
To znači da poduzeće umjetnu inteligenciju ne uvodi kao skup nepovezanih alata, nego kao dio poslovnog sustava u kojem su povezani poslovni ciljevi, procesi, podaci, AI rješenja, infrastruktura i upravljanje cjelokupnim okruženjem (od izrade pravila do nadzora nad njihovom provedbom).
Za upravu poduzeća to znači najmanje šest pitanja.
1. Što uopće želimo postići AI-jem?
Najveća pogreška može se dogoditi već na početku: poduzeće vidi što AI može i počne tražiti gdje bi ga moglo primijeniti. No tehnička izvedivost još nije poslovni razlog za investiciju.
„Ako imaš 50 ljudi koji koriste neko rješenje, a poduzeću zbog toga ne treba ni jedan čovjek manje i ne ostvaruje veći prihod, dobio si samo dodatni trošak“, kaže Švrljuga.
Prvo pitanje stoga nije što AI zna, nego što njime želimo postići: veće prihode, niže troškove, brže procese ili bolju uslugu. Ako učinak ne znamo definirati unaprijed, teško ćemo ga kasnije dokazati.
„Ako vaši zaposlenici koriste AI, to još nije dokaz da poduzeće zbog njega posluje bolje. Kao direktor morate znati što ste njime poboljšali, koliko vas to stoji i imate li nadzor nad njegovim radom. Ako nemate te odgovore, potreban vam je jasan plan, a ne samo novi alati. Na besplatnom webinaru pokazat ćemo kako pojedinačne projekte povezati u cjelinu i mjeriti vraća li vam se ulaganje u AI.“
IVO ŠVRLJUGA, Smartis
2. Je li proces koji želimo automatizirati uopće dobro osmišljen?
Sljedeća je zamka automatizacija lošeg procesa. Ako postojeći proces samo ubrzamo AI-jem, možemo vrlo učinkovito automatizirati nešto što uopće ne bi smjelo postojati.
„Proces koji je osmišljen za čovjeka nije nužno prikladan za automatizaciju. Ako želiš doista automatiziran proces, moraš ga ponovno sagledati i po potrebi iznova osmisliti“, upozorava Švrljuga.
AI stoga ne mijenja samo brzinu rada. Mijenja i redoslijed koraka, odgovornosti i organizaciju procesa.
3. Jesu li naši podaci dovoljno dobri za AI?
Čovjek loš podatak često može ispraviti iskustvom. Automatizirani sustav nema taj kontekst.
„Možeš izgraditi izvrsnu automatizaciju, ali ako u CRM-u nemaš točan broj telefona, adresu e-pošte ili neki drugi ključni podatak, proces pada“, kaže Švrljuga.
AI stoga brzo razotkriva problem kvalitete podataka. Podatke treba očistiti, strukturirati i povezati, a isto vrijedi i za znanje poduzeća: dokumentaciju, ugovore, upute i druge izvore na kojima se treba temeljiti rad AI-ja potrebno je pripremiti, klasificirati, označiti im razinu sigurnosti, učiniti ih dostupnima digitalnim alatima te definirati pravila pristupa ovisno o pravima korisnika.
4. Kako ćemo različita AI rješenja povezati u cjelinu?
Prava vrijednost AI-ja ne krije se u samostalnom chatbotu, nego u povezanosti s postojećim sustavima, podacima i poslovnim procesima.
Ako prodaja koristi jedno AI rješenje, financije drugo, nabava treće, a služba za korisnike četvrto, poduzeće nije nužno postalo četiri puta učinkovitije. Možda je ponajprije dobilo četiri nova tehnološka otoka.
„Klijent ne želi sam slagati različite platforme, dobavljače i tehnologije. Očekuje cjelovito rješenje“, kaže Švrljuga.
Upravo tu nastupa sistemski integrator za AI: različite modele, aplikacije, podatke i postojeće informacijske sustave mora povezati u cjelinu koja podržava poslovni proces.
Prema Švrljuginim riječima, sljedeća faza uvođenja AI-ja u velikim poduzećima stoga će sve više biti integracijski problem, a ne više samo pitanje odabira najboljeg alata. Smartis je tijekom svoje dugogodišnje povijesti izgradio dobre odnose s mnogim partnerima te je stoga jedinstveno pozicioniran da klijentu omogući najprikladniji skup alata, prilagođen poslovnim i tehnološkim potrebama svakog pojedinog klijenta. Među partnerima je i tehnološki div IBM, koji ima veliko iskustvo u izgradnji i upravljanju AI-jem te niz rješenja okupljenih oko platforme IBM WatsonxTM, a s kojim Smartis ima dugogodišnje iskustvo i uspješnu suradnju.
5. Imamo li tehnološku osnovu koja će sve to podnijeti?
Modeli i AI agenti moraju raditi u okruženju koje je dovoljno snažno, sigurno i troškovno upravljivo. Poduzeće stoga mora odlučiti što će koristiti interno, što u oblaku i kako će sve biti povezano.
„I kod vanjske infrastrukture potrebni su ti unutarnja arhitektura, pravila i nadzor“, naglašava Švrljuga.
Kod AI-ja važan je i nadzor nad troškovima. Više modela, više korištenja i više nepovezanih rješenja može brzo značiti više troškova, ali ne nužno i više poslovne vrijednosti.
6. Kako ćemo urediti upravljanje i nadzor AI-ja?
Ako AI agent pristupa dokumentima, tko određuje koje smije vidjeti? Ako pripremi odluku ili izvede aktivnost u informacijskom sustavu, tko određuje njegove granice i tko snosi odgovornost?
Kod ozbiljne automatizacije stoga nije dovoljno pratiti radi li sustav. Poduzeće mora znati kojim podacima AI pristupa, što s njima radi i koje aktivnosti može izvesti.
Potrebno je odrediti uloge, prava pristupa, politike i odgovornosti, posebno kada je riječ o osobnim podacima, ugovorima, plaćama i poslovnim tajnama.
„AI je zbog svoje probabilističke prirode znatno dinamičniji od klasičnih determinističkih sustava. Modeli se mijenjaju, agenti izvode nove aktivnosti, iste aktivnosti izvode na nove načine, sve rade brzo i često, pa okruženje moraš pratiti i prilagođavati“, kaže Švrljuga.
Upravljanje, odnosno governance, stoga nije jednokratna kontrola pri uvođenju AI-ja, nego trajna zadaća poduzeća.
Zašto to postaje pitanje za CEO-a?
Zato što AI ne ostaje unutar jednog odjela.
Prodaja, financije, nabava, proizvodnja i podrška tražit će vlastite načine korištenja, a IT će morati osigurati sigurnost, stabilnost i povezivost. To će dovesti do napetosti među odjelima i povećanog poslovnog rizika ako se te napetosti ne budu pravilno kontrolirale.
Nadzorne odbore neće zanimati zašto interne aktivnosti nisu bile usklađene ako dođe do ozbiljnih incidenata s visokim financijskim i poslovnim posljedicama. Uz razinu samostalnosti i automatizacije koju AI okruženje omogućuje, takvi se događaji mogu brzo dogoditi, a njihove se posljedice mogu brzo proširiti, poput ljetnog požara uz jak vjetar. Konačna odgovornost leži na CEO-u, koji je krajnja poveznica cijelog poduzeća i prvi odgovoran za upravljanje sustavnim rizicima. AI jest i bit će sustavni rizik ako poduzeće želi iskoristiti sve njegove kapacitete za poslovnu uspješnost.
Druga važna odgovornost CEO-a jest osigurati dosljedno uvođenje AI okruženja u cijelom poduzeću jer će samo to dovesti do maksimalnih poslovnih učinaka. Ako svatko optimizira samo svoj dio, poduzeće može dobiti mnoštvo uspješnih AI projekata, ali ne nužno i uspješnu AI transformaciju.
„AI je najmoćniji kada nadiđe pojedini odjel. Potreban ti je netko tko će povezati poslovne ciljeve, procese, tehnologiju i rizike“, kaže Švrljuga.
Upravo se zato mijenja i uloga sistemskog integratora. Kod AI-ja više nije dovoljno implementirati pojedine tehnologije. Potrebno je povezati poslovni slučaj (očekivani poslovni učinak uvođenja), procese, podatke, AI rješenja, infrastrukturu i upravljanje te osigurati da takva cjelina i dugoročno radi usklađeno i pod nadzorom.
Takav pristup Smartis primjenjuje kao sistemski integrator za AI: od savjetovanja i odabira pravih slučajeva korištenja, odabira i integracije različitih rješenja, pripreme i upravljanja potrebnom infrastrukturom, planiranja i osiguravanja odgovarajuće razine sigurnosti do kontinuiranog upravljanja i prilagodbe AI okruženja. Pravo pitanje za CEO-a stoga više nije samo koliko brzo uvodimo AI, nego prije svega: uvodimo li ga tako da će poduzeće zbog njega doista biti bolje i da ćemo nad njim i dalje imati nadzor?
