Dažnai AI projektai prasideda nuo klausimo: „Ar galime apmokyti AI daryti X?“ arba „Kuris modelis geriausias?“. Tačiau mano patirtis rodo, kad pirmiausia – duomenys ir verslo procesai. Ne viskas, ką gali padaryti AI, turi būti daroma su AI.

Automatizuotas standartinis procesas visada bus stabilus, nuspėjamas ir paaiškinamas – auksinės savybės verslui. Nuobodu? Bet ar tikrai versle norisi siurprizų ir daugiau dramos?

Įsivaizduokite: turite daugybę dokumentų ir sprendimų, kurie buvo atlikti remiantis verslo taisyklėmis. Ar verta mokyti modelį imituoti tas pačias verslo taisykles? Jis išmoks apytikslį jų elgesį, bet jūs prarasite nuspėjamumą, stabilumą ir gebėjimą paaiškinti, kodėl sprendimas vienoks ar kitoks. Ir dar sugaišite daug laiko modelio mokymui.

Tai nereiškia, kad AI nereikalingas. Priešingai – yra sričių, kuriose jis šiandien jau lenkia tradicinius metodus. Labai dažnai didžiausią vertę AI sukuria ne priimdamas sprendimus vietoje senų gerų verslo taisyklių. Daug naudingiau jį panaudoti ten, kur jis padeda žmonėms greičiau surasti, suprasti ir susisteminti informaciją.

Pavyzdžiui:

  • suprasti dokumentus;
  • ištraukti reikiamus duomenis;
  • susisteminti informaciją;
  • pateikti ją patogia forma.

Tokiose užduotyse šiuolaikiniai modeliai yra labai stiprūs, juos yra prasmė naudoti. Tačiau net ir čia didžiausia darbo dalis dažnai nėra pats AI modelis. Didžiausias darbas prasideda tada, kai organizacija turi susitarti:

  • kokia informacija svarbi;
  • kaip ji turi būti pateikiama;
  • kokie sprendimai bus priimami remiantis ja.

Būtent todėl man atrodo, kad AI transformacija prasideda ne nuo modelių, o nuo žmonių. Kai darbuotojai išmoksta naudoti AI savo kasdienėse užduotyse, jie pradeda matyti, kuriuos procesus galima supaprastinti. Ilgainiui jie tampa savo procesų šeimininkais. Tada gali atsirasti prasmingos automatizacijos, kurios naudoja sudėtingesnius AI sprendimus.

Mano nuomone, sėkminga AI transformacija nėra vien technologinis projektas. Tai organizacijos mokymosi procesas: keičiami įpročiai, standartizuojami procesai, ieškoma būdų geriau panaudoti turimus įrankius ir nekeičiama tai, kas jau veikia, vien todėl, kad atsirado nauja technologija.