A mesterséges intelligencia ma már nem elméleti kérdés a vállalkozásoknál. A Portfolio AI in Business Konferencia is inkább arról szólt, hogy mi működik belőle ténylegesen. Kevesebb hype, több valós működési tapasztalat, esettanulmány. Pagonyi Adrienn írása.
A konferencia egyik legfontosabb tanulsága egészen prózai.
Az AI jelen van az üzleti életben, csak nem úgy, ahogy elképzeltük.
A mesterséges intelligencia nem egy nagy, mindent átalakító rendszerként jelenik meg a vállalkozásoknál, vállalatoknál, hanem apró beavatkozások sorozataként. Gyorsabban elkészül egy riport, pontosabb lesz egy előrejelzés, időben érkezik egy figyelmeztetés, egyszerűsödik az ügyfélszolgálat. Ezek külön-külön nem tűnnek jelentős változásnak, mégis elkezdik átrendezni a működést.
Egy ponton kevesebb lesz a kapkodás, több dolog válik előre láthatóvá, a napi működés pedig egy kicsit kiszámíthatóbb lesz. Persze, ez sem általános kép, vállalkozásonként, szervezetenként tér el, hogy mekkora teret enged az AI nyújtotta lehetőségeknek.
A vállalkozó ideje fogy el, nem az ötlete
A mesterséges intelligencia vállalkozásokban betöltött szerepének megértéséhez érdemes a napi működésből kiindulni. Azzal a feltételezéssel élve, hogy maga a technológia már adott, a legszűkebb erőforrásból érdemes kiindulni: az időből.
Kovásznai Ádám, az MBH csoporthoz tartozó BUPA vezetője, saját kutatásukra hivatkozva elmondta, hogy a vállalkozók idejük körülbelül 16 százalékát töltik pénzügyi vagy banki feladatokkal. A fennmaradó idő a működtetésről szól, így adminisztrációról, értékesítésről, a HR feladatokról, szervezésről. A lista majdhogynem végtelen. Ez a felosztás jól mutatja, hol keletkezik a feszültség.
Minden fontos, mégis kevés dologra jut valódi fókusz.
Az AI ebben a helyzetben egyszerű szerepet kap, hiszen időt szabadít fel, egy-egy automatizált lépéssel, gyorsabb feldolgozással, előre jelzett problémával. A változás itt kezd látszani. Kevesebb lesz a tűzoltás és több energia marad arra, ami ténylegesen előre viszi a vállalkozást.
A döntések mögé végre kerül valami
A konferencián több előadó is hasonló irányt rajzolt fel. A vállalkozások már használják vagy használni akarják az AI-t, de a döntést nem adják ki a kezükből.
Ez a működés stabil alapot ad. A rendszer láthatóvá tesz összefüggéseket, amelyeket eddig tapasztalatból vagy megérzésből kezeltek.
A magyar vállalkozói közegben ez különösen releváns. A kutatások szerint a mikro- és kisvállalkozások jelentős része inkább érzésből dönt. Ez ugyan gyors reakciókat tesz lehetővé, viszont nehezebben kiszámítható működést eredményez.
Az AI ebbe a rendszerbe hoz struktúrát. Egy likviditási előrejelzés például időben jelzi a problémát. Egy kategorizáló rendszer rendet tesz az adatok között. Egy figyelmeztetés megelőz egy hibát. A döntés továbbra is az emberé marad. A különbség az, hogy több információ áll mögötte.
A lelkesedést gyorsan követi a bizonytalanság
A nemzetközi tapasztalatok, a várakozások ellenére, kifejezetten józanítóak. Kathleen Walch, a Project Management Institute AI Engagement and Community igazgatója szerint az AI projektek több mint 80 százaléka nem hozza a várt eredményt.
Ennek egyik oka a túlzott lelkesedés. A cégek gyorsan elkezdenek AI-ban gondolkodni, majd amikor az eredmények nem azonnal érkeznek, csökken az érdeklődés. Ehhez társul a FOMO hatás is. Sok kezdeményezés mögött nem konkrét működési probléma áll, hanem a lemaradástól való félelem.
A jól működő projektek egészen másképp indulnak. Egy konkrét problémával, jól körülhatárolt céllal, folyamatos teszteléssel. Think big, start small, iterate often. Azaz gondolkodj nagyban, kezdd kicsiben és finomíts folyamatosan. Ez a gyakorlatban inkább fegyelem, mint módszertan.
A másik erős tényező a bizonytalanság. Honnan tudható, hogy egy válasz helyes? Mennyire lehet rá támaszkodni? Mit jelent egy hiba?
Ez a bizonytalanság a szervezeteken belül is megjelenik. Egyre több helyen beszélnek „shadow AI” jelenségről, amikor a munkatársak saját eszközökkel használják az AI-t, a szervezeti kereteken kívül.
A működés szemmel láthatóan változik, azonban a szabályozás és a közös keretek még alakulnak.
A használat már itt van, a működés még alakul
Magyarország ebben a folyamatban nem áll rosszul. Jakab Roland, a 2018 októberében megalakult Mesterséges Intelligencia Koalíció elnöke szerint a munkaképes korú lakosság közel 30 százaléka használ valamilyen AI-eszközt, ami globális összehasonlításban is erős arány.
Ez a szám a nyitottságot mutatja, a működés átalakulása azonban ennél lassabb, mivel a használat és a beépülés között időbeli különbség van. Sok vállalkozás már kipróbálta az AI-t, de még nem építette be a napi folyamatokba.
Jakab Roland ezt három szinttel írja le: támogatott, automatizált és autonóm működés. A legtöbb szervezet az első kettő között halad és a szakasz a tanulásról szól. Folyamatosan. A rendszerek fejlődnek, az adatok változnak, a működéshez való illesztés időt igényel.
Az AI nem olyan eszköz, amit be lehet állítani és magára hagyni. Figyelmet igényel.
A mesterséges intelligencia vállalkozásokban betöltött szerepe összességében egy fokozatos átrendeződésként írható le. A működés egyre átláthatóbbá válik, a döntések mögé több adat kerül, a reakciók helyett egyre több előrelátás jelenik meg.
A változás nem látványos. Inkább következetes és egy ponton azt veszi észre az ember, hogy kevesebbet kell tüzet oltani, mert több dolgot lát előre.
