Većina onih koji nisu u procesu, kao prve asocijacije ima chatbotove, kreiranje vizuelnog sadržaja ili automatizaciju korisničke podrške. I ovo je sasvim u redu. Dosta pričamo o AI-ju, ali realnost u primeni je malo drugačija.
Vrednost uvođenja AI-ja u vaše poslovne procese je u backendu. U svim onim operacijama koje se odvijaju u pozadini i koje ne vidimo. Mapiranje podataka, povezivanje i analiza različitih tipova podataka, analiza finansijskih izveštaja, otkrivanje anomalija u sistemu – sve ono za šta je ljudskom oku potrebno mnogo, mnogo vremena. Koliko ste zaista unapredili svoj sistem, videćete tek kada tihi AI sistemi, koji su umetnuti u pozadinskim operacijama, budu u svakoj vašoj narednoj strategiji. Od analize tržišta do odabira najboljeg tima za naredni projekat.
Mašina primećuje ono što čovek ne vidi, ili mu za to treba jako puno vremena
Jednostavan primer za to je e-commerce kompanija koja je integrisala pozadinski AI sistem koji treba da analizira sve porudžbine preko portala, sve posete sajta segmentirane po tipu, koliko je proizvoda i kojom poštom poslato, koliko proizvoda je vraćeno… I sve se ovo dešava bez da se prekida redovan tok rada e-commerce platforme, dakle e-prodaja nije stala.
Već nakon 6 meseci, što jeste neki realan period za analizu, videćete da je sistem primetio neke obrasce, otkrio koji su artikli u kojoj boji najprodavaniji i koja ciljna grupa je imala najviše završenih kupovina.
Ovaj primer sam uzela kako bih mogla da vam objasnim, ali suština je da sa tim podacima koji su se tiho i u pozadini sakupljali, vi i te kako možete da planirate čišćenje lagera, pojačavanje marketinške kampanje proizvoda koji su se najmanje prodavali, raskidanje saradnje sa dobavljačima čiji se proizvodi kod vas na platformi jednostavno nisu primili ili da menjate cene u zavisnosti od doba dana, nedelje i sl. I sve to, a da niste angažovali dodatnu radnu snagu da to mesecima kopa po bazama, pritom zanemarujući posao prodaje ili pronalaženja novih dobavljača.
To je ROI za koji meni ne treba pič. Samo pokaži brojeve koje prate podaci. Zašto je konstantno učenje bitno? Zašto moramo dublje poznavati AI alate od puke komunikacije sa ChatGPT-jem?
Zato što je jako lako upasti u zamku – AI će zameniti ljude. I hoće, operativu svakako, ali stručnost i iskustvo skoro pa nikako. Ljudi sa naprednim akademskim iskustvom pomažu kompanijama da integrišu AI sa strateškom preciznošću.
Ljudi iz finansijskih sektora sa ozbiljnim zvanjima i sertifikacijom iz poslovne administracije u oblasti AI-ja donose nezamenjiv nivo sistemskog razmišljanja i kontekstualnog uvida.
Ovi ljudi, vaši zaposleni, razumeju složenost podataka – od modela upravljanja do, zalazimo sada u zonu IT-ja, algoritamskih pristrasnosti – i imaju moć da procene koji alati doprinose na duge staze, a koji su kratkoročni automatski trendovi.
Kada AI počne da donosi odluke visokog rizika, morate imati nekog ko ume da postavi bolja pitanja, famozne promptove, o tome koliko smo izloženi riziku, koliko etički ispravno postupamo i koliko je naš model osetljiv. Ovakvi ljudi, stručnjaci, kolege, jesu neophodni.
Procesi koje ne vidimo, a obavljaju ih AI sistemi, nisu jednostavni.
Većina nas pristupa AI-ju kao da je neka aplikacija, antivirus program. Instaliramo, pustimo da radi, pozabavimo se setovanjem površno i molimo boga da radi i da nam ne zakaže kada nam treba odgovor na imejl. Pogrešan način i gubljenje vremena.
Ali svi ovi alati koji u pozadini rade moraju biti transparentni interno. Zamislite samo da direktor prodaje dođe i kaže: „Obustavljamo prodaju Nvidia grafičkih kartica! Zašto? AI je tako označio.” Koliko je ovo pogrešno?
Timovi koji se oslanjaju na AI alate koji rade ove pozadinske poslove – risk menadžeri, revizori, operativni timovi – moraju da razumeju logiku odlučivanja i da dobro prepoznaju i vide signale za upozorenje. I to nije samo AI izveštaj, to su ljudi koji prate šta se zapravo događa, a podaci iz sistema iza su samo added value.
Evo gde nevidljivi AI već daje rezultate u industrijama: Integritet podataka: otkrivanje zastarelih, duplih ili nedoslednih podataka kako bi se sprečile greške u odlučivanju i nedostaci u izveštavanju.
Otkrivanje prevara: prepoznavanje promena u obrascima u transakcijama pre nego što se desi šteta. Ne reaktivna upozorenja posle štete.
Optimizacija lanca snabdevanja: mapiranje zavisnosti dobavljača i predviđanje uskih grla na osnovu signala o riziku trećih strana ili spoljašnjih poremećaja.
Praćenje usaglašenosti: automatsko otkrivanje ranih znakova neusklađenosti u internim logovima, transakcijama i komunikacijama bez lažnih pozitivnih signala.
U svim ovim slučajevima ključ nije automatizacija radi automatizacije. Ključ je preciznost i znanje. AI modele ne možete samo instalirati, morate da ih dobro kalibrišete prema vašem poslovanju.
Otpornost AI sistema zavisi od mnogo faktora:
- ljudskog nadzora, sa ljudima koji imaju traženu ekspertizu, na prvom mestu sa dobro razvijenom poslovnom inteligencijom
- transparentnosti kroz funkcije, tako da sve karike u jednom ekosistemu firme funkcionišu usklađeno (finansije, tehnika i prodaja rade usklađeno)
- sposobnosti prilagođavanja modela tokom vremena kako posao evoluira
Kompanije, sistemi koji ovo sve nisu postavili kako treba, često izazivaju preopterećenost sistema besmislenim upozorenjima i rigidnim pravilima. To je AI birokratija pod maskom.
Pravi povrat investicije neće ići okolo i hvaliti se. Kroz podatke i izveštaje ukazuje vam na labavu nit. Predloži da nešto pogledate još jednom. Tu je vaš novac. Tiho otkrivanje – prevencija – intervencija – katastrofa koju ste predvideli i sprečili.
Ovo je prava snaga i budućnost vaše AI transformacije. Nevidljivi AI agenti i asistenti, ali vidljivi rezultati. Prava, merljiva otpornost vašeg sistema.
A ako želite da naučite više o ovim i mnogim drugim alatima, kao i kako da ih primenite u svom poslovanju, u Represent Academy-ju smo kreirali nekoliko sjajnih programa. Informacije možete pronaći na sajtu representacademy.rs, a možete mi i pisati na [email protected]
Ja sam Marija Milanović, business development manager u Represent academy timu, tech lover i veliki AI fan, i neko ko će na ovom putovanju kroz upoznavanje, prihvatanje i implementaciju AI alata biti uz vas. A tamo gde zastanem, pridružiće mi se saradnici i stručnjaci u svojoj oblasti da pomognu i podele svoje iskustvo.
