V rozhovorech s lídry firem se opakovaně setkávám s podobným scénářem.
Investovali do AI. Experimentovali s ní a realizovali proof of concept projekty. Nasadili modely. Když se ale CEO nebo CFO zeptá: „Co to firmě skutečně přineslo?“, bývá překvapivě obtížné dát jednoznačnou odpověď.
Z mé zkušenosti je nejčastějším důvodem to, že se organizace příliš soustředí na technické nasazení AI a nedostatečně na všechno ostatní, co je potřeba k dosažení skutečných finančních výsledků. Jinými slovy, přidávají AI do svého fungování, aniž by skutečně změnily způsob, jakým firma pracuje.
- PŘEČTĚTE SI TAKÉ → Za hranicí hype: jak AI přináší skutečné obchodní výsledky
Neautomatizujte starý proces. Přemýšlejte o něm jinak
Když uvažujeme o zavedení AI do určitého procesu, výchozím bodem bývá často rozšíření lidských schopností: Jak může nástroj AI pomoci člověku dělat jeho současnou práci rychleji? Na tomto přístupu není nic špatného, ale značná část potenciální hodnoty tak zůstává nevyužitá.
Mnohem větší příležitost vzniká, když si položíme jinou otázku: Kdybychom tento proces navrhovali dnes a věděli, co všechno AI dokáže, vypadal by stejně?
Odpověď často zní ne. Skutečná hodnota spočívá v přehodnocení samotného procesu a nahrazení řady jeho kroků pomocí AI. Lidé mohou být stále jeho součástí – a často by také měli být –, ale jejich úkoly, okamžik, kdy do procesu vstupují, i oblasti, kde jejich úsudek přináší největší hodnotu, mohou vypadat úplně jinak.
Proto klienty podporuji v tom, aby opustili izolovaná bodová řešení. Místo nasazení jednoho případu využití AI tady a druhého jinde se podívají na celý proces od začátku do konce a transformují jeho významnou část – například prostřednictvím 10 nebo 20 vzájemně propojených případů využití, které spolupracují v rámci jedné části firmy.
Princip je jednoduchý: nepřidávejte AI na nefunkční provozní procesy. Přestavte způsob fungování organizace podle toho, co je dnes možné. Výrazně tím zvýšíte šanci, že se dopad AI skutečně projeví ve finančních výsledcích.
AI není potřeba všude
Za pozornost stojí ještě jedna mylná představa: více AI automaticky neznamená lepší fungování. Někdy je přesně tím, co potřebujete, stará dobrá automatizace.
Pokud je určitý krok procesu vysoce deterministický, má jasná pravidla, vykazuje jen malé množství odchylek a vyžaduje minimum lidského úsudku, může zcela postačovat technologie založená na pravidlech, jako je robotická automatizace procesů (RPA): pokud nastane A, proveď X; pokud nastane B, proveď Y. K vyřešení takového problému model AI nepotřebujete.
AI začíná být mnohem zajímavější tam, kde má proces pravděpodobnostní charakter – tedy tam, kde existuje variabilita, nejednoznačnost nebo potřeba úsudku, který tradičně vyžadoval člověka.
S agenty můžeme jít ještě dál. Agenti představují autonomní formu AI, která dokáže realizovat větší část procesu s menším zásahem člověka. Právě tady se může automatizace posunout na další úroveň a začít vytvářet skutečně významnou hodnotu.
Technologie je jen jednou částí rovnice
Právě tady se mnoho programů AI dostává do problémů. Můžete vytvořit vynikající model a úspěšně ho nasadit, ale to ještě neznamená, že se hodnota objeví automaticky. Musíte řešit také procesy, lidi, data, provozní model a způsob řízení.
Podle mě musí být splněno pět podmínek:
- Transformace procesů od začátku do konce. Je potřeba přehodnotit celý pracovní postup, ne pouze provádět izolované technické zásahy.
- Podpora vedení – a tím myslím skutečnou podporu. V éře AI nemůže jít pouze o agendu CIO nebo iniciativu CFO. Za transformací musí stát CEO a celé vrcholové vedení musí postupovat jednotně. Bez jasného záměru shora vytvořit celopodnikovou strategii AI a podporovat její přijetí bude transformace pomalá.
- Řízení změn. Pokud přetváříte proces, lidé musí rozumět tomu, jak se bude práce nově vykonávat, a především tomu, jaká bude jejich role v novém procesu.
- Je potřeba modernizovat digitální jádro, na kterém to všechno stojí. AI klade nové požadavky na datové platformy a infrastrukturu. Data musí mít odpovídající latenci, granularitu a metadata, aby je AI mohla využívat jako kontext. V některých případech můžete na každý dolar investovaný do aktivace AI vynaložit další čtyři dolary na modernizaci datové platformy, která její fungování umožňuje.
- A konečně, řízení nelze přidat až dodatečně. Potřebujete principy odpovědného využívání AI, zabezpečení, ochranu soukromí, řízení přístupů a stále častěji také FinOps postupy pro využívání AI. S rostoucím rozsahem nasazení AI musí vedení rozumět nejen hodnotě, kterou vytváří, ale také nákladům na její vytvoření.
Autonomie neznamená, že lidé přestanou být důležití
Myslím si také, že je potřeba otevřeně mluvit o tom, co to znamená pro lidi.
Nastanou situace, kdy některá pracovní místa zaniknou – zejména u rutinních, opakujících se procesů, které lze poměrně snadno nahradit pomocí RPA, AI nebo kombinací obou technologií. To ale není celý příběh.
Od vedoucích pracovníků mnohem častěji slýchám, že chtějí uvolnit kapacity. Pokud AI převezme opakující se práci, lidé se mohou přesunout k náročnějším a strategičtějším činnostem, kde má jejich úsudek větší hodnotu.
To vyžaduje cílenou změnu. Nestačí jednoduše zavést technologii a doufat, že si potom každý sám najde své místo. Společně s procesem je potřeba změnit i jednotlivé role.
Všechno začíná jedním rozhodnutím vedení
Na trhu je v současnosti cítit skutečná naléhavost. Organizace chtějí opustit „svět POC“. Investovaly do AI a teď potřebují ukázat, že tato technologie dokáže vytvářet hodnotu ve velkém měřítku. Zároveň si stále více uvědomují náklady spojené s provozem AI v takovém rozsahu.
Kde tedy začít? Podle mě se vše odvíjí od zdánlivě jednoduchého rozhodnutí vedení: Myslíte to s AI skutečně vážně?
Vedoucí pracovníci musí mít jasno v tom, že jejich aktivity v oblasti AI přispívají k firemní strategii. Potom musí někdo – v konečném důsledku CEO a vedení společnosti – přijmout rozhodnutí, že tuto změnu podpoří.
Následně existuje mnoho možností, jak postupovat. Můžete postupovat po menších krocích, experimentovat nebo v průběhu času rozvíjet provozní model. Výchozí bod je ale vždy stejný.
Autonomie založená na AI ve skutečnosti není o nasazování stále většího množství AI. Jde o odhodlání přehodnotit způsob fungování firmy – od začátku do konce – a následně odvést všechnu náročnou a méně atraktivní práci, která je nutná k tomu, aby se tento nový model stal realitou.
- PŘEČTĚTE SI TAKÉ → Jak překlenout mezeru v připravenosti na AI: základy úspěšného zavádění AI
CO DĚLAT DÁL?
Zjistěte více o službách AI společnosti NTT DATA a podívejte se, jak vám můžeme pomoci přehodnotit klíčové provozní procesy pro éru AI.