Spotikanje ob učenju hoje

Nova globalna raziskava družbe Lenovo, v kateri je sodelovalo 600 vodij IT z vsega sveta, kaže, da kar 79 odstotkov anketiranih direktorjev informatike v velikih podjetjih meni, da bo umetna inteligenca zaposlenim omogočila, da se bodo osredotočili na pomembnejše delo.

Hkrati jih manj kot polovica meni, da njihove sedanje digitalne rešitve na delovnem mestu ustrezno podpirajo produktivnost, sodelovanje in inovacije, medtem ko je dobra tretjina (36 odstotkov) vprašanih prepričana, da njihovi sistemi že zdaj učinkovito podpirajo zavzetost zaposlenih. Precej bolj soglasni so bili »poglavarji« informatike pri prenovi digitalnih delovnih mest – kar 89 odstotkov jih pravi, da morajo podjetja poskrbeti za temeljito prenovo, če hočejo v celoti izkoristiti potencial umetne inteligence. A tu se prave težave šele začnejo, čeprav razlogov za to ni mogoče pripisati le oddelku IT oziroma informatikom.

Porazna učinkovitost pilotnih projektov

Kot so z omenjeno raziskavo ugotovili analitiki družbe IDC, kar 88 odstotkov pilotnih projektov z umetno inteligenco ne doseže stopnje praktične implementacije. Zakaj? Med najpomembnejšimi vzroki za takšen osip strokovnjaki poudarjajo nejasne cilje, nezadostno pripravljenost podatkov in pomanjkanje strokovnega znanja. Vzroke za potop številnih poskusnih projektov uvedbe umetne inteligence v poslovanje je mogoče iskati tudi v površni pripravi projektov in »prisilnem« uvajanju rešitev umetne inteligence – ker tako hoče vodstvo.

Tudi v gradbenem sektorju odločni: Kako bo Evropa dohitela ZDA

Med direktorji informatike je tako zelo priljubljeno tako imenovano preverjanje konceptov izvedljivosti (POC), saj jim omogoča, da načine uporabe umetne inteligence preizkušajo brez (popolne) zavezanosti dejanski implementaciji. IDC je ugotovil, da so v povprečju na vsakih 33 poskusnih projektov umetne inteligence, ki jih je začelo podjetje, le štirje prešli v dnevno prakso. Podjetja in zaposleni že vse bolj občutijo utrujenost zaradi pilotnih projektov – vedno se ukvarjajo z nečim novim, v kar redki verjamejo, da jim lahko pomaga pri delu.

Približno polovica podjetij je sprejela umetno inteligenco in jo uporablja vsak dan, vendar je večina rešitev še vedno v zgodnjih fazah uvajanja ali eksperimentiranja, ko podjetja preizkušajo tehnologije v majhnem obsegu ali v posebnih primerih uporabe. Pri tem imajo opravka z več vprašanji kot odgovori – nejasnosti so predvsem o donosnosti teh naložb, zaradi nezadostnih podatkov o Ul in pomanjkanja lastnega strokovnega znanja o umetni inteligenci.

Analitiki, ki spremljajo področje generativne umetne inteligence, so ugotovili podoben vzorec, saj opažajo veliko željo podjetij po uporabi generativne umetne inteligence, vendar so zaskrbljeni zaradi različnih napak, ki otežujejo prenos tehnologije na naslednjo raven.

Hitre zmage so lahko začetek

»Za podjetja je dobro(došlo), da vlagajo v digitalna delovna mesta ter zagotavljajo zaposlenim brezhibno in optimizirano uporabniško izkušnjo. Podjetja lahko usposobijo zaposlene z zmanjšanjem števila prekinitev pri vsakodnevnih nalogah, saj s kombinacijo strojne in programske opreme ter naprednih storitev ti hitreje naredijo več in učinkoviteje,« je dejala Patricia Wilkey, direktorica oddelka za rešitve in storitve v družbi Lenovo.

Recept hitrih zmag povečuje zaupanje zaposlenih v tehnologijo in zmanjša odpor do novosti. Sodobno digitalno delovno mesto odlikujejo orodja, ki preprosto delujejo – zaposleni se ne ukvarjajo s tem, kako pripraviti programska orodja, da bodo nekaj storila. Najnovejšim rešitvam lahko preprosto povedo – glasovno –, kaj želijo storiti oziroma doseči.

Velik poudarek na področju kadrovske problematike 21. stoletja je tudi reševanje izziva motečih dejavnikov na delovnem mestu – podjetja, ki jim uspe zmanjšati motnje in še tako drobne prekinitve dela (ali toka misli oziroma podatkov), so uspešnejša. Vsej tehnologiji navkljub ostaja prioriteta tudi zagotavljanje preproste, enotne in brezšivne uporabniške izkušnje na delovnem mestu – kdorkoli se loti dane naloge na posameznem delovnem mestu, jo bo lahko opravil.

Se izplača?

Tudi analitiki v podjetju ABI Research v ločeni raziskavi ugotavljajo vse več odobritev konceptnih projektov, ki vključujejo tehnologije umetne inteligence. Letvica za odobritev financiranja se je precej znižala, saj so se tudi stroški razvoja generativne umetne inteligence v zadnjih dveh letih precej znižali. Toda ključno vprašanje ostaja: se podjetjem takšno vsesplošno eksperimentiranje izplača oziroma povrne?

Številke so za zdaj slabe. Stopnja tveganja tovrstnih projektov je precej višja kot pri projektih brez umetne inteligence. Zelo redko se zgodi, da nagrada odtehta tveganje. Toda podjetja kljub temu tvegajo, saj na za večino neznanem področju velja, da tudi neuspehi niso nujno neuspehi, če so se zaposleni pri tem česa naučili (in to podjetja ni stalo preveč).

Težava je, da podjetja za neuspehe pogosto krivijo oddelek IT, čeprav si ta vse graje vendarle ne zasluži. Drži, ko gre za uvajanje naprednih rešitev umetne inteligence, priplava na površje veliko starih težav – predvsem na področju neurejenih podatkov in pomanjkanja znanja. Pri tem ne smemo pozabiti, da veliko pobud za uvajanje umetne inteligence nastane zaradi paničnega razmišljanja vodstev v smislu »naredite nekaj, ne smemo zaostajati«. Prav marketinške kampanje umetne inteligence v poslovanju so upravne odbore in izvršne direktorje prepričale, da so začeli preveč pritiskati na vodje IT, da morajo z umetno inteligenco nekaj narediti takoj. To pa ni nujno najboljši recept. A nekaj je jasno: kdor si želi teči, mora najprej shoditi.