AI v poslovnih procesih: kje se resnično splača

1. AI ne more nadomestiti neurejenega procesa

Umetna inteligenca lahko hitro obdela veliko količino podatkov, ne more pa sama določiti, kateri način dela je pravilen. Če zaposleni enake primere obravnavajo različno, so kategorije nejasne ali podatki zastareli, bo tudi rezultat AI nedosleden.

Predstavljajte si podjetje, ki želi samodejno razvrščati prispele zahtevke. Če se ista vrsta zahtevka uporablja v več kategorijah in ni jasno, kdo jo obravnava, model nima zanesljivega vzorca, po katerem bi se lahko ravnal.

Zato je smiseln vrstni red: najprej dogovorjen proces, nato urejeni podatki in digitalni potek dela, šele nato AI tam, kjer lahko odpravi konkretno ročno delo.

2. Štiri vprašanja pred uvedbo

Pred izbiro primera uporabe odgovorite na štiri vprašanja:

• Ali se naloga dovolj pogosto ponavlja?
• Ali obstaja pravilen oziroma sprejemljiv rezultat, ki ga lahko preverimo?
• Kakšne so posledice napake in kdo bo rezultat pregledal?
• Koliko časa in stroškov naloga povzroča danes?

Če na ta vprašanja ni jasnih odgovorov, je prezgodaj za izbiro tehnologije. Najprej je treba natančneje opredeliti proces in pričakovani rezultat.

3. Primeri, kjer se AI pogosto hitro povrne

Branje dokumentov

Podatki prispejo v skeniranem dokumentu ali datoteki PDF, zaposleni pa jih ročno prepisuje v obrazec. AI lahko podatke prebere in pripravi predlog vnosa, človek pa ga preveri. Prihranek je mogoče meriti v času na dokument in številu napak pri prepisovanju.

Razvrščanje in usmerjanje zahtevkov

AI lahko predlaga kategorijo, prioriteto ali odgovorno osebo. Tak pristop dobro deluje, kadar so kategorije jasno določene in ko končno odločitev potrdi odgovorna oseba.

Iskanje po internih virih

Zaposleni vprašanje zastavi z običajnimi besedami, sistem pa poišče odgovor v pravilnikih, navodilih in drugih odobrenih virih. Pomembno je, da odgovor navede vir in uporabniku omogoči preverjanje.

Priprava osnutkov, povzetkov in prevodov

AI lahko pripravi prvi osnutek obvestila, povzame daljši dokument ali pripravi prevod. Ker končno besedilo pregleda človek, je tveganje praviloma obvladljivo, prihranek pa se pokaže pri večjem obsegu ponavljajočega se dela.

4. Kje je potrebna posebna previdnost

AI naj ne sprejema samostojnih odločitev z resnimi posledicami za posameznika, stranko ali poslovanje. V takih primerih lahko pripravi informacije ali predlog, odločitev pa mora ostati pri odgovorni osebi.

Uvedba se pogosto ne splača niti pri zelo redkih nalogah ali tam, kjer se vsebina pogosto spreminja, nihče pa je ne vzdržuje. Model lahko tehnično deluje, vendar bo vračal zastarele ali nezanesljive odgovore.

5. Človeško preverjanje je del dobre rešitve

Pregled predloga ne izniči prihranka. Razlika med pripravo vsebine od začetka in preverjanjem že pripravljenega predloga je lahko velika. Hkrati se bistveno zmanjša tveganje, da bi napačen rezultat prišel do končnega uporabnika.

Iz sistema mora biti razvidno, kaj je predlagal AI, kdo je predlog preveril in kakšna je bila končna odločitev. Tako je proces sledljiv in ga je mogoče izboljševati.

6. Kako meriti uspeh

Merila določite pred uvedbo. Najpogosteje spremljamo čas obdelave, delež predlogov, ki jih uporabnik potrdi brez popravka, število napak in dejansko uporabo rešitve.

Če so popravki pogosti ali uporabniki predlogov ne uporabljajo, je treba izboljšati podatke, navodila ali izbrani primer uporabe. Tudi tak rezultat je koristen, saj pokaže, kje rešitev še ni pripravljena za širšo uporabo.

7. Iz prakse BizIT

Pri naročniku Svetkom smo v aplikacijo za prodajo poškodovanih vozil vključili funkcijo, ki iz fotografije prometnega dovoljenja prebere podatke o vozilu in jih pripravi za vnos v obrazec. Zaposleni podatke preveri in potrdi. Tako je manj ročnega prepisovanja in manj možnosti za tipkarske napake, odločitev pa še vedno ostane pri uporabniku.