Umelá inteligencia vo firme: ako ju zaviesť v MSP

Zaviesť umelú inteligenciu vo firme znamená pre malý a stredný podnik predovšetkým vybrať konkrétny pracovný krok, ktorý dnes berie čas, úprimne preveriť dáta, ktoré k nemu patria, a potom otestovať malý pilot v skutočnom procese. Až keď pilot obstojí v každodennej práci, nasleduje bežná prevádzka s jasnou zodpovednosťou, školením a podporou. Kto začne výberom nástroja namiesto procesu, väčšinou skončí pri ukážke, ktorú nikto dlhodobo nepoužíva.

Prečo projekty s AI v MSP často uviaznu pri skúšaní?

Mnohé projekty s AI v malých a stredných firmách začínajú otázkou „Čo môžeme robiť s AI?“ namiesto „Kde dnes strácame čas?“. Výsledkom je chatovací nástroj, v ktorom niekoľko zamestnancov formuluje texty, zatiaľ čo samotné procesy zostávajú nezmenené. Prínos, ktorý by firma naozaj pocítila, tak vzniká zriedka.

Druhým častým dôvodom je stav dát. Jazykový model dokáže pracovať len s tým, čo je dohľadateľné a jednoznačné. Ak cenové ponuky, kusovníky alebo protokoly o údržbe existujú vo viacerých verziách rozhádzaných po priečinkoch, e-mailových schránkach a jednotlivých počítačoch, ani dobrý model nedá spoľahlivé odpovede. Problém potom nie je v AI, ale v spôsobe ukladania pred ňou.

Ako nájsť správny prvý prípad použitia AI?

Správny prvý prípad použitia AI je opakujúci sa pracovný krok s jasnými vstupmi a výsledkom, ktorý človek rýchlo skontroluje. Dobrým východiskom je prechádzka firmou: kde sa prepisuje, hľadá, triedi alebo stále dookola odpovedá na tú istú otázku? Takéto miesta sú vhodnejšie ako veľké vízie, pretože rozdiel pred a po sa dá priamo sledovať. Ktoré prípady použitia v bežnej práci MSP obstoja, aj s predpokladmi a hranicami, opisujeme v samostatnom článku.

• Pracovný krok sa vyskytuje pravidelne, nie len niekoľkokrát do roka.
• Vstupy sú digitálne alebo sa dajú s primeraným úsilím digitalizovať, napríklad doklady, e-maily či formuláre.
• Chybu možno rozpoznať a opraviť skôr, než spôsobí škodu.
• Vo firme je osoba, ktorá vie výsledok odborne posúdiť a za proces zodpovedá.
• Krok je naviazaný na systém, ktorý sa dá prepojiť, namiesto vytvorenia ďalšieho izolovaného riešenia.

Na začiatok sú menej vhodné úlohy, pri ktorých sa chyba okamžite prejaví navonok, napríklad automaticky odosielané cenové ponuky bez kontroly, alebo úlohy, pre ktoré vo firme neexistuje jasné pravidlo. Ak sa ľudia už dnes nezhodnú, aký je správny výsledok, AI za nich toto rozhodnutie neurobí.

Aké dáta pilot s AI naozaj potrebuje?

Pilot s AI nepotrebuje všetky dáta firmy, ale presne tie podklady, ktoré sú nutné pre zvolený pracovný krok – a to vo forme, pri ktorej je jasné, ktorá verzia platí. Pri vyhľadávaní v príručkách to znamená aktuálne príručky na jednom mieste a staré verzie označené alebo odstránené. Pri čítaní prijatých faktúr to znamená jeden vstupný kanál, cez ktorý doklady spoľahlivo prichádzajú.

Táto príprava je nenápadná, ale celý projekt stojí práve na nej. Inventúra ujasní, kde podklady ležia, kto ich spravuje a ktoré informácie zatiaľ existujú len v hlavách ľudí. Aj keby sa nakoniec žiadny nástroj s AI nezaviedol, firma je potom lepšie zorganizovaná ako predtým.

Ako vyzerá realistický plán zavedenia AI pre MSP?

Realistický plán zavedenia AI pre malú a strednú firmu má rovnaké poradie ako každý dobrý IT projekt: najprv pochopiť, potom rozhodnúť, potom otestovať v malom a potom poriadne prevádzkovať. Jednotlivé kroky nie sú náročné. Ak dodržíte poradie, na konci stojí nástroj v každodennej práci, a nie prezentácia v šuplíku.

1. 01Pozrieť sa na proces: zvolený pracovný krok prejsť priamo na mieste spolu s ľuďmi, ktorí túto prácu dnes robia – so skutočnými dokladmi, e-mailmi či podkladmi.
2. 02Preveriť dáta: kde ležia potrebné podklady, ktorá verzia platí, kto ich spravuje a smú sa tieto dáta posielať externej službe?
3. 03Stanoviť cieľ: vopred opísať, čo je použiteľný výsledok a kto ho kontroluje, aby sa pilot dal s niečím porovnať.
4. 04Zvoliť model prevádzky: cloudová služba, hosting v EÚ alebo prevádzka vo vlastnej firme – podľa toho, aké citlivé sú dáta.
5. 05Pilot v skutočnom procese: malý tím používa nástroj obmedzený čas v bežnej práci, výsledky naďalej kontrolujú ľudia.
6. 06Vyhodnotiť a rozhodnúť: kde bol výsledok použiteľný a kde nie, a bolo to nástrojom alebo dátovým základom?
7. 07Bežná prevádzka: napojenie na existujúce systémy, prístupové práva, protokolovanie, školenie a menovaná zodpovednosť za prevádzku a ďalší rozvoj.

Ako prebieha pilot s AI bez narušenia prevádzky?

Pilot s AI prevádzku nenaruší, ak beží paralelne s doterajším postupom a AI spočiatku iba navrhuje. Účtovníctvo teda faktúry naďalej zadáva samo, ale porovnáva ich s tým, čo nástroj vyčítal. Obchod dostane návrh cenovej ponuky, no odošle len to, čo sám skontroloval. Tak je vidieť, ako často má AI pravdu, bez toho, aby sa chyba dostala k zákazníkovi.

Pilot by mal prebiehať v nástrojoch, ktoré sa už používajú. Ďalší program, ktorý treba osobitne otvárať, sa zvyčajne čoskoro zabudne. Keď sa výsledok objaví tam, kde sa pracuje – v e-mailovej schránke, v ERP systéme alebo v systéme tiketov –, je pravdepodobnejšie, že sa bude používať.

Kto je vo firme zodpovedný za AI?

AI vo firme potrebuje dve jasne pomenované zodpovednosti: odbornú a technickú. Odborná zodpovednosť patrí osobe, ktorá pozná proces a posúdi, či výsledky sedia. Technická zodpovednosť zahŕňa prevádzku, prístupové práva, aktualizácie a poruchy a môže ju niesť IT partner.

• Kto rozhoduje, aké dáta smie AI vidieť?
• Kto náhodne kontroluje, či výsledky stále sedia, keď sa zmenia podklady alebo procesy?
• Na koho sa obrátiť, keď nástroj nie je dostupný alebo dáva zjavne chybné výsledky?
• Kto eviduje, ktoré služby AI sa vo firme používajú a na čo?

Ako zaškoliť zamestnancov na prácu s AI?

Zamestnanci sa prácu s AI naučia najlepšie na vlastnom prípade použitia, nie na všeobecnej prezentácii. Dobré školenie ukáže, čo nástroj zvláda spoľahlivo, kde sa mýli a ako chyby rozpoznať. Patrí k tomu výslovne aj to, že jazykové modely formulujú nesprávne informácie rovnako presvedčivo ako správne a že zodpovednosť za výsledok zostáva na človeku.

Patria k tomu aj jasné pravidlá pre používanie verejných služieb AI: aké dáta sa smú zadávať, ktoré služby sú schválené a na koho sa obrátiť pri pochybnostiach. Takéto pravidlá sa zmestia na jednu stranu a veľa ochránia, ak ich poznajú všetci. Aké dáta smú ísť do akého druhu služby AI, rozoberáme v článku o AI a GDPR.

Ako NDVDL preberá zavedenie AI vo firme?

NDVDL začína projekty s AI stretnutím priamo vo vašej firme, nie ukážkou nástroja. Necháme si pracovný krok ukázať od zamestnancov, ktorí ho dnes robia, a pozrieme sa, kde ležia podklady a ktoré systémy sú zapojené. Potom dostanete písomný návrh s úzko vymedzeným prvým prípadom použitia. Ak považujeme projekt za predčasný, otvorene odporučíme najprv usporiadať podklady.

Potom pilot zrealizujeme a riešenie napojíme na vaše existujúce systémy namiesto budovania ďalšieho izolovaného riešenia. V bežnej prevádzke sa staráme o prístupové práva, aktualizácie, monitorovanie a údržbu. Kde to dáta vyžadujú, prevádzkujeme aplikácie AI aj priamo u vás vo firme alebo u poskytovateľa s dátovým centrom v EÚ. Pre techniku aj proces máte jednu stálu kontaktnú osobu.