2025 m. dirbtinį intelektą (DI) naudojo beveik 20% Europos Sąjungos įmonių. Lietuvoje šis rodiklis per metus išaugo daugiau nei dvigubai. Atotrūkis tarp įmonių didelis: DI naudoja 55% didelių įmonių ir tik 17% mažų.
Įdomiau ne tai, kas DI naudoja, o kodėl kai kurios įmonės to vengia. Įmonės, kurios svarstė DI, bet jo neįdiegė, dažniausiai nurodė vieną priežastį: trūksta reikiamų kompetencijų (71%). Technologijos prieinamos, tačiau trūksta žmonių, kurie mokėtų jomis naudotis.
Kur DI atsiperka greičiausiai
Geriausios užduotys pirmajam DI projektui atitinka tris kriterijus: jos yra pasikartojančios, turi daug teksto ar duomenų, o klaidas lengva pastebėti ir ištaisyti. Tokių užduočių yra beveik kiekvienoje įmonėje, todėl dirbtinio intelekto integracija versle dažniausiai prasideda nuo vienos iš šių sričių:
- Dokumentų apdorojimas. Sąskaitų faktūrų, sutarčių ir užklausų nuskaitymas bei suvedimas į sistemas.
- Klientų aptarnavimas. Atsakymai į dažnus klausimus, užklausų rūšiavimas, pokalbių santraukos.
- Ataskaitos ir analizė. Duomenų surinkimas iš kelių šaltinių ir pirmasis ataskaitos juodraštis.
- Vidinė paieška. Greitas atsakymas į klausimą iš įmonės dokumentų, taisyklių ar archyvo.
Nuo ko pradėti: keturi žingsniai
- Pasirinkite vieną procesą. Pradėkite nuo vienos konkrečios užduoties, kurią galite pamatuoti: kiek laiko ji užima dabar ir kiek kainuoja klaida. Jei kandidatų daug, procesų įvertinimas padeda atskirti, kur DI duos daugiausia naudos, o kur integruoti DI neapsimoka.
- Patikrinkite duomenis. DI dirba su tuo, ką jam duodate. Jei dokumentai išmėtyti po el. paštus ir asmeninius aplankus, pirmiausia teks juos sutvarkyti.
- Paleiskite pilotinį projektą. Kelios savaitės ar mėnesiai, ribota apimtis ir aiškus sėkmės kriterijus, pvz., „sąskaitų apdorojimas sutrumpėja perpus”.
- Pamatuokite ir nuspręskite. Jei rezultatas jus tenkina, plėskite į kitus procesus. Jei ne, greitai išmokote apie automatizacijos ribotumus.
Darbuotojų mokymai: dažniausiai praleidžiamas žingsnis
Grįžkime prie tų 71% įmonių, įvardijusių kompetencijų trūkumą kaip priežastį nediegti DI. Tai itin svarbi problema: kartais projektai stringa ne dėl technologijos. Kartais, nors sprendimas yra įdiegtas, komanda juo nesinaudoja, nepasitiki rezultatais arba naudoja netinkamai.
Dažna situacija: įmonė oficialiai DI dar „svarsto”, o darbuotojai jau seniai naudoja pokalbių robotus per asmenines paskyras, su jais dalinasi darbo dokumentais, klientų duomenimis ir, kadangi taisyklės nėra nustatytos, neprivalo jų laikytis.
Neapribotas naudojimas gali sukelti nenumatytų rizikų, kurių išvengti galima sukuriant vidinius DI naudojimo procesus ir tinkamai apmokant darbuotojus. Tikslingi mokymai gali būti itin naudingi:
- Darbuotojai supranta, ką DI daro gerai, kur klysta, ir išmoksta patikrinti rezultatą.
- Atsiranda bendros taisyklės: kokius duomenis ir įrankius galima naudoti, kas atsako už rezultatą.
- Komanda pati pradeda matyti, kur DI pritaikyti savo darbe. Dažnai geriausios idėjos ateina iš pačių darbuotojų.
Svarbu, kad mokymai būtų praktiniai ir pritaikyti jūsų darbui. AAI Labs DI mokymai įmonėms vyksta su realiais įrankiais ir realiomis jūsų komandos užduotimis. Juos veda inžinieriai, kurie kuria DI sprendimus ir šią technologiją išmano iš įvairių perspektyvų.
Kaip tai atrodo praktikoje
- Logistika. Maršrutų optimizavimas mažina tuščius ir neefektyvius reisus.
- Finansai. Automatizuotos audito sistemos aptinka anomalijas ir supaprastina atitikties procesus.
- Klientų aptarnavimas. Balso atpažinimo technologija balso asistentams automatizuoja dalį pagalbos ir mažina skambučių centro apkrovą.
Bendras vardiklis: kiekvienas projektas prasidėjo nuo vienos aiškios problemos.
Diegti dabar ar laukti?
DI naudojančių įmonių dalis auga kasmet, kartu didėja ir atotrūkis nuo likusių. Gera žinia ta, kad pradėti nereikia didelio biudžeto. Reikia vieno gerai pasirinkto proceso ir komandos, kuri moka naudotis įrankiais.
Norite sužinoti, kur DI tiktų jūsų įmonei, arba apmokyti komandą? Susisiekite su mumis arba peržiūrėkite mūsų DI mokymus.