Medtem ko večina podjetij umetno inteligenco še vedno dojema kot »igračko«, jo IBM razume kot ključni instrument poslovne preobrazbe. Njegov pristop AI-first ne pomeni, da je umetna inteligenca sama sebi namen, temveč zaupanja vredno orodje, ki spreminja samo jedro poslovanja. Kako je torej videti prehod od »igračke« do resnične poslovne preobrazbe v praksi? Hans-Petter Dalen pojasnjuje na podlagi IBM-ovih lastnih izkušenj.
AI-first v praksi
IBM-ova zrelost na področju umetne inteligence je skoraj neprimerljiva, saj ima podjetje dolgo tradicijo razvoja in uporabe teh tehnologij. A AI-first ne pomeni, da to tehnologijo postavimo v središče zgolj zato, ker obstaja. Ključno je, da je umetna inteligenca varna in zaupanja vredna. Vsak primer uporabe se oceni v okviru za obvladovanje tveganj – kaj pomeni za podjetje, zaposlene, stranke, delničarje in druge deležnike.
Večina podjetij danes uporablja umetno inteligenco kot orodje za osebno produktivnost – na primer kot pomoč zaposlenim pri vsakodnevnih opravilih. To je sicer koristno, vendar ne pomeni prave poslovne preobrazbe. Analitiki Gartnerja, ene vodilnih svetovnih avtoritet na področju raziskav IT, so že opozorili, da moramo umetno inteligenco iz osebne produktivnosti prenesti v jedro poslovnih procesov. To pa zahteva veliko več: pismenost na področju umetne inteligence v vseh oddelkih – od financ do kadrovske službe, od proizvodnje do nabave. Šele ko vsaka enota razume, kje lahko umetna inteligenca ustvari vrednost, lahko govorimo o resnični preobrazbi.
Etika in UI
Eno največjih tveganj umetne inteligence je njen obseg. Če napako naredi posamezen zaposleni, so posledice omejene. Če isto napako naredi sistem umetne inteligence brez ustreznega nadzora, lahko prizadene tisoče uporabnikov. Zato vsako podjetje potrebuje jasen etični okvir. V njegovem jedru je zavedanje, da so glavna tveganja povezana z zaupanjem in da lahko zloraba umetne inteligence zelo hitro povzroči izgubo zaupanja v podjetje.
Primer iz Norveške ponazarja, kako hitro se to lahko zgodi. Mesto Tromsø se je zaradi upada števila otrok odločilo zapreti nekatere šole in vrtce. Ker so starši izražali nezadovoljstvo, je občina izdala poročilo z obrazložitvami. Poročilo je vsebovalo napačne navedbe virov in celo izmišljene citate, pripisane resničnim osebam. Pozneje se je izkazalo, da je celoten dokument ustvaril ChatGPT – brez človeškega pregleda. Dogodek so označili za »škandal UI«, v resnici pa je šlo za človeški škandal. Tehnologija sama po sebi ni ne dobra ne slaba, odgovornost za njeno uporabo pa vedno ostaja pri ljudeh.
Regulacija in UI
Regulacija ima pomembno varovalno vlogo. Evropska unija je z Aktom o umetni inteligenci uvedla obvezno usposabljanje zaposlenih za razumevanje umetne inteligence:
»Vsako podjetje, ki deluje na enotnem trgu EU in uporablja umetno inteligenco, mora zaposlenim zagotoviti usposabljanje s področja pismenosti o umetni inteligenci. To je pomembna sprememba. Kot trg bomo veliko bolje razumeli, kaj ta tehnologija je – in kaj ni.«
Evropski okvir ni zapleten, saj ne ureja tehnologije kot take, temveč njeno uporabo. Cilj je zaščita potrošnikov, kar je tudi etično vprašanje. Tako EU zagotavlja, da so pravice državljanov na prvem mestu. ZDA pa so ubrale povsem drugačen pristop. Tam velja že več kot 300 predpisov, povezanih z umetno inteligenco, v pripravi pa jih je še več kot 800, kar ustvarja izjemno zapleteno okolje za podjetja, ki delujejo v več zveznih državah. Evropa pa nasprotno ponuja enoten okvir, ki velja v vseh državah članicah, kar podjetjem daje veliko več jasnosti in predvidljivosti.
Kdo bo zmagovalec dobe UI?
Zmagala bodo podjetja, ki bodo razumela, da umetna inteligenca ni tehnologija, temveč orodje za poslovno preobrazbo. Če se osredotočimo le na orodja – naj gre za Copilot, Bedrock ali kaj drugega –, zgrešimo bistvo. Ni pomembno, katere znamke izvijač uporabljate, pomembno je, da ga uporabite na pravem mestu.
Petindevetdeset odstotkov poskusov z generativno umetno inteligenco nikoli ne zapusti testnega okolja, Gartner pa napoveduje, da bo do leta 2027 propadlo kar 40 % projektov umetne inteligence. Razlog je v tem, da podjetja umetno inteligenco še vedno vidijo kot tehnologijo in ne kot orodje za ustvarjanje dodane vrednosti. Ključno bo dvigniti pismenost na področju umetne inteligence in vsakemu oddelku dati dovolj avtonomije, da prepozna, kje lahko umetna inteligenca resnično naredi razliko.
Priložnost za manjša podjetja
Umetna inteligenca majhnih podjetij ne bo nujno spremenila v velika. Pomagala pa jim bo postati bolj agilna, bolj dobičkonosna in hitrejša pri prehodu od inovacije do izvedbe. Velike korporacije imajo zapletene okvire upravljanja, manjša podjetja pa lahko z umetno inteligenco ustvarijo vrednost veliko hitreje.
Majhnim podjetjem umetne inteligence ni treba razvijati ali gostiti sama. Obstaja veliko partnerjev, ki lahko zanje razvijejo in upravljajo primere uporabe. Ključ pa je enak kot pri velikih sistemih: pismenost na področju umetne inteligence.
Največja vrednost generativne umetne inteligence ni avtomatizacija, temveč dodatna poslovna vrednost. Če jo mala podjetja uporabijo v prodaji, marketingu ali podpori strankam, lahko dosežejo izjemne rezultate. Ta tehnologija človeške inteligence ne nadomešča – ampak jo nadgrajuje. Če mala podjetja razumejo potencial umetne inteligence in jo uporabljajo v svojih osrednjih procesih, lahko ustvarijo vrednost, ki daleč presega osebno produktivnost. To pa zahteva razumevanje, kje lahko umetna inteligenca pomaga, in pogum, da premagamo strah pred tehnologijo.
UI za poslovanje – IBM-ove izkušnje in rešitve
1. Odgovorna UI kot konkurenčna prednost
Odgovorna umetna inteligenca ni le regulativna nuja – koristna je tudi za poslovanje. Gradnja zaupanja in preglednosti krepi odnose s strankami, kar vodi k boljšim poslovnim rezultatom. Ključno vprašanje ni, ali regulirati, temveč kje regulirati. Poudarek mora biti na primerih uporabe in tveganjih, ne na tehnologiji sami.
2. IBM kot »stranka nič«
IBM že dolgo uporablja lastne rešitve umetne inteligence in s tem dokazuje njihovo vrednost v praksi. Koncept »stranke nič« pomeni, da podjetje rešitve najprej preizkusi in optimizira interno, preden jih ponudi strankam. Rezultati so impresivni:
94 % osnovnih kadrovskih vprašanj zdaj obravnava asistent UI,
čas priprave pogodb se je skrajšal za 80 %,
od začetka leta 2023 je IBM pri produktivnosti prihranil približno 3,5 milijarde dolarjev.
3. Watsonx – IBM-ov portfelj UI
Watsonx je IBM-ov osrednji portfelj umetne inteligence, zasnovan za pospešeno uvajanje generativne umetne inteligence v poslovne procese. Ključni moduli so:
- watsonx.ai: celovito okolje za gradnjo in uvajanje rešitev umetne inteligence,
- watsonx.data: odprt, hibridni podatkovni lakehouse, ki omogoča dostop do vseh podatkov, kjer koli so,
- watsonx.governance: nabor orodij za upravljanje tveganj, skladnosti in celotnega življenjskega cikla umetne inteligence,
- watsonx Orchestrate: rešitev za ustvarjanje in upravljanje agentov UI za avtomatizacijo delovnih tokov,
- watsonx Assistants: aplikacije, ki z generativno umetno inteligenco avtomatizirajo delovne tokove – od podpore strankam do kadrovskih procesov in razvoja kode.
4. Odprta in zaupanja vredna prihodnost UI
IBM verjame v odprt inovacijski ekosistem. Prihodnost umetne inteligence bo temeljila na odprtokodnih pristopih, ki zagotavljajo varnost, preglednost in dostopnost.
Vse rešitve so zasnovane z mislijo na zaupanje: brez škodljive pristranskosti, razložljive in skladne s predpisi. Podatki strank ostajajo varni, nadzor pa vedno ostaja v rokah stranke.
IBM-ove izkušnje z AskHR
Z uvedbo agenta AskHR je IBM avtomatiziral kar 96 % vseh kadrovskih procesov. Agent zaposlenim omogoča popolno samostojnost pri urejanju kadrovskih zadev, hkrati pa deluje kot vmesnik med zaposlenimi in zapletenimi zalednimi sistemi.
Ko je IBM v začetku tega leta prešel z Workdaya na SAP SuccessFactors, 80 % zaposlenih ni potrebovalo nobenega usposabljanja za novi sistem – ker z njim nikoli ne delajo neposredno. Njihov vmesnik ostaja agent, ki vse naredi namesto njih.
»Agentna UI« lahko vsak obstoječi uporabniški sistem spremeni v zaledni sistem, pri čemer agent postane glavni vmesnik. To izjemno poveča učinkovitost in zadovoljstvo.
Vodje so bili sprva skeptični, saj so menili, da bodo izgubili podporo svojih kadrovskih partnerjev. Danes pa ugotavljajo, da agent prevzame rutinska opravila, kadrovski partnerji pa se lahko posvetijo strateškim vprašanjem – razvoju kompetenc, gradnji kulture in usposabljanju. Kot pravi eden od vodij: »Celo oddaja zahtevka za dopust je postala užitek. Agent vse naredi namesto mene.«
Kdo je Hans-Petter (HP) Dalen?
Hans-Petter (HP) Dalen vodi IBM-ovo pobudo za upravljanje umetne inteligence (AI Governance) v regiji EMEA. V IBM-u je že 23 let, v središču številnih tehnoloških prebojev. Kariero je začel v podpori uporabnikom v norveškem telekomunikacijskem podjetju, nato se je pridružil podjetju Lotus Development in pozneje IBM-u, kjer je delal na področjih analitike, napredne analitike in velikih podatkov.
Kot strokovnjak za upravljanje umetne inteligence pomaga podjetjem zagotavljati skladnost, varovati ugled in izkoriščati konkurenčne prednosti umetne inteligence. Njegovo poslanstvo je danes jasno: pomagati podjetjem razumeti, kako umetno inteligenco uporabljati varno, odgovorno in v skladu s predpisi – ter kako jo iz tehnologije spremeniti v resnično orodje za poslovno preobrazbo.
