Mākslīgā intelekta ieviešana uzņēmumā: kāpēc pirmais solis izšķir visu?

Mākslīgais intelekts biznesā vairs nav abstraktas nākotnes jautājums. Jau pagājušajā gadā pasaules lielākie uzņēmumi mākslīgā intelekta ieviešanā ieguldīja vairāk nekā 300 miljardus dolāru. Un tomēr lielākā daļa mākslīgā intelekta pilotprojektu nekad līdz galam tā arī netiek pilnībā ieviesti. Tie tehniski strādā, sniedz ieguvumus, bet vienalga kādā brīdī “iznīkst”. Ne tāpēc, ka tehnoloģija būtu slikta, bet gan tādēļ, ka pirmais solis bija nepareizs.

Ja vadi uzņēmumu Latvijā, šī statistika nav abstrakta. Mākslīgā intelekta rīku un risinājumu ieviešana uzņēmumā šobrīd ir katras valdes darba kārtībā un jāsaka, ka spiediens ir no visām pusēm – akcionāriem, konkurentiem, pat no pašiem darbiniekiem, kuri jau aktīvi izmanto ChatGPT savu pienākumu veikšanai, turklāt bieži vien bez darba devēja ziņas. Jautājums vairs nav par to, vai ieviest mākslīgo intelektu biznesā, bet gan, ar ko sākt, lai pirmais projekts kļūtu par pamatu nākamajiem, nevis par iemeslu tos atlikt.

Kāpēc pats pirmais mākslīgā intelekta projekts ir svarīgāks par visiem nākamajiem?

Šeit ir mehānisms, ko lielākā daļa vadītāju pamana tikai tad, kad jau ir par vēlu.

Svarīgi paturēt prātā, ka pirmais mākslīgā intelekta projekts nav par peļņas gūšanu vai tās palielināšanu. Tas ir koncepta projekts, kura galvenais mērķis izpratnes veicināšana par mākslīgo intelektu un tā izmantošanu ikdienā. Ja pirmais projekts izdodas, skeptiķi kļūst par vērotājiem, bet vērotāji par lietotājiem. Nenoliedzami, tas rada uzticību arī nākamajiem projektiem. Turpretī, ja tas neizdodas tā, kā cerēts, var tikt izdarīti pāragri secinājumi par to, ka mākslīgais intelekts mums nestrādā. Nereti šī pārliecība uzņēmumā saglabājas pat vēl divus līdz trīs gadus. Turklāt katrs nākamais mēģinājums mākslīgā intelekta rīku un risinājumu ieviešanā maksās dārgāk. Kāpēc tā? Tādēļ, ka būs jāpārvar ne tikai tehniskie šķēršļi, bet arī “jāpārkāpj pāri” iepriekš piedzīvotai neveiksmei.

Tāpēc pirmajam solim ir jābūt stratēģiskam lēmumam, nevis IT nodaļas uzdevumam un tieši šajā posmā vadītāji mēdz pieļaut četras tipiskas kļūdas.

Četras kļūdas, kas “nogremdē” pašu pirmo mākslīgā intelekta projektu

Pirmā kļūda: rīks izvēlas problēmu

Pārdošanas speciālists parāda iespaidīgu demonstrāciju, uzņēmuma pārstāvji nopērk platformu un tikai pēc tam sāk prātot, kur to reālajā darba ikdienā vispār varētu pielietot. Pareizā secība ir pretēja – vispirms process un tikai tad tehnoloģisks risinājums.

Otrā kļūda: sākt ar “lielāko sāpi”

Loģika šķiet pareiza – ja jau ieguldām, tad tur, kur “visvairāk deg”. Taču lielākā problēma parasti nozīmē arī sarežģītāko procesu: visvairāk izņēmumu, visvairāk iesaistīto cilvēku, visvairāk sistēmu integrāciju. Uzņēmums, kuram nav pieredzes mākslīgā intelekta projektu ieviešanā, sākot ar tik sarežģītu projektu, gandrīz neizbēgami saskarsies ar būtiskiem šķēršļiem. Tomēr arī no šāda projekta realizēšanas nevajag uzreiz atteikties –  to vienkārši vajag ieplānot kā nākamo soli pēc tam, kad būs īstenots vienkāršāks projekts.

Trešā kļūda: neizmērīt sākuma punktu

Projekts noslēdzas, komanda saka: “Mums veicās labi”. Taču tad finanšu direktors uzdod vienu vienīgu jautājumu: “Cik tad galu galā mēs ietaupījām?”. Klusums. Neviens neveica mērījumus pirms izmaiņu ieviešanas, tāpēc reālo mākslīgā intelekta atdevi (ROI) nav iespējams pierādīt un tas būtiski apgrūtina finansējuma piešķiršanu nākamajam projektam.

Ceturtā kļūda: aizmirst par cilvēkiem

Šis patiesībā ir vissvarīgākais aspekts, tāpēc to papētīsim detalizētāk.

Cilvēki, nevis tehnoloģija

Foto: magnific.com

Kad mākslīgā intelekta ieviešana uzņēmumā piedzīvo neveiksmi, gandrīz nekad netiek vainotas tehnoloģijas. Modelis strādā. Programmatūra darbojas. Tātad kļūdas ir meklējamas citur: neviens nepārveidoja darba procesu, tāpēc mākslīgā intelekta rezultāti paliek atskaitē, ko neviens tāpat neskatās. Vidējā līmeņa vadītāji netika iesaistīti, tāpēc viņi klusi pretojas. Darbinieki baidās par savām darbavietām, tāpēc atrod iemeslus, kāpēc rīks “nedarbojas”.

Šeit ir viena būtiska nianse, kuru reti kurš pamana: visspēcīgākā pretestība ir izjūtama nevis no vājākajiem darbiniekiem, bet tieši pretēji – no spējīgākajiem. Cilvēks, kurš 11 gadu garumā ir slīpējis savu meistarību konkrēta procesa izstrādē, ieviešanā un uzraudzībā, neaizstāv ieradumu, bet gan savu ieguldījumu. Ja pārmaiņu vadības procesā tas paliek neievērots, uzņēmuma vērtīgākie eksperti kļūst par klusākajiem, bet ietekmīgākajiem oponentiem. Savukārt, ja uzmanība tiek pievērsta, tad tie paši eksperti kļūst par Taviem spēcīgākajiem sabiedrotajiem, jo tieši viņu zināšanas un uzkrātā pieredze nosaka, kur mākslīgā intelekta risinājumi ir izmantojami un kur ne.

Darbinieku apmācība darbā ar mākslīgo intelektu un pārdomāta pārmaiņu vadība nav tikai vienkārši kārtējais projekta papildinājums. Patiesībā tā ir viena no svarīgākajām veiksmes sastāvdaļām. Pat labākais mākslīgā intelekta risinājums nesniegs gaidīto rezultātu, ja darbinieki to neizmantos. Tādā gadījumā tas kļūst vienkārši par vēl vienu licences izmaksu pozīciju uzņēmuma budžetā.

Mākslīgais intelekts vai automatizācija – kā izvēlēties labāko risinājumu

Foto: magnific.com

Vēl viens faktors, kas var izmaksāt ļoti dārgi: liela daļa situāciju, ko uzņēmumos mēģina atrisināt, patiesībā nemaz nav mākslīgā intelekta, bet gan automatizācijas problēma.

Labs sākumpunkts ir pavisam vienkāršs tests: ja procesu var skaidri aprakstīt ar noteikumiem, iespējams, mākslīgā intelekta risinājumi nemaz nav nepieciešami. Piemēram, ja visi pieprasījumi līdz 5000 eiro tiek automātiski apstiprināti, šo uzdevumu parasti efektīvāk atrisina biznesa procesu automatizācija. Tā bieži ir lētāka, vienkāršāk ieviešama un darbojas daudz paredzamāk nekā mākslīgā intelekta risinājums. Mākslīgā intelekta risinājumi ir vajadzīgi tur, kur noteikumus uzrakstīt nevar: klientu e-pasti, kas rakstīti brīvā formā, rēķini 40 dažādos formātos, sūdzības trīs valodās.

Reālajā dzīvē procesi sastāv no vairākiem posmiem, un katram no tiem ir piemērotāks savs rīks. Piemēram, tipiskā klientu apkalpošanas procesā no 10 soļiem mākslīgais intelekts patiešām var būt noderīgs tikai divos vai trijos. Pārējos daudz efektīvāk nodrošina skaidri noteikumi, automatizācija vai cilvēka spriedums. Tāpēc uzņēmumu vadītāji un citi lēmumu pieņēmēji, kuri šo atšķirību līdz galam neizvērtē, nereti iegulda dārgā mākslīgā intelekta platformā, lai risinātu procesu, kura lielāko daļu var automatizēt ar daudz vienkāršākiem un lētākiem risinājumiem. Tas ir tāpat kā algot, piemēram, ķirurgu, kura vienīgais uzdevums plāksteru dalīšana.

Prasme sadalīt procesu posmos, katram no tiem izvirzot atbilstošu jautājumu, ir viena no vērtīgākajām stratēģiskajām iemaņām, ko mūsdienu vadītājs var apgūt, pilnveidot un praktizēt ik dienas.

Ko dara uzņēmumi, kam izdodas

Raugoties uz organizācijām, kur mākslīgā intelekta ieviešanas stratēģija patiešām ir veiksmīgi nostrādājusi, atkārtojas zināmas likumsakarības.

Visa pamatā ir godīga situācijas novērtēšana. Runa nav par to, “cik mēs esam moderni”, bet kur tieši ir vājie punkti: datos, procesos, prasmēs vai vadības līmenī. Nākamais solis ir izvēlēties pirmo projektu tādu, kam ir redzama ietekme un zema sarežģītība. Tā teikt ātra uzvara, kas rada pārliecību un ticību.

Vēl pirms projekta uzsākšanas svarīgi vienoties par skaidriem mākslīgā intelekta pārvaldības (governance) principiem. Tiem nav jābūt simtiem lappušu garam dokumentam ar sarežģītiem terminiem, ko darbinieki tāpat neizlasa līdz galam. Svarīgāk ir radīt praktiskus un saprotamus noteikumus, kas atbilst Eiropas Savienības mākslīgā intelekta akta prasībām, veicinot drošu un efektīvu mākslīgā intelekta izmantošanu ikdienas darbā. Darbiniekos ir jāiegulda tikpat apzināti un mērķtiecīgi, cik tehnoloģijās.

Piekritīsi, ka neviens no šiem soļiem nav augstākā matemātika? Taču tie ir par strukturētu pieeju, kas aizstāj entuziasmu ar racionālu aprēķinu un FOMO (fear of missing out) ar konkrētu plānu. Digitālā transformācija Latvijā šobrīd atrodas posmā, kad priekšrocību gūst nevis tie, kas kustas visātrāk, bet tie, kas virzās uz priekšu visapdomātāk. Logs joprojām ir atvērts. Lielākā daļa Tavu konkurentu vēl tikai eksperimentē bez vienotas stratēģijas un tas nozīmē, ka uzņēmums, kurš izdara stratēģiski pareizu pirmo gājienu, spēj sasniegt vairāk ar krietni mazāku ieguldījumu.

Ar ko sākt mākslīgā intelekta ieviešanā jau šonedēļ?

Foto: magnific.com

Trīs jautājumi, ko uzdot savai vadības komandai nākamajā sanāksmē:

1. Kurš process mūsu uzņēmumā šobrīd rada visvairāk neapmierinātības? Neapmierinātība patiesībā ir vērtīgi dati, kas ietver informāciju par manuāla darba apjomu un rutīnas uzdevumiem, citām neērtībām.
2. Ja mūsu pirmais mākslīgā intelekta projekts būtu veiksmīgs, kā mēs to pierādītu skaitļos? Ja nevaram skaidri pateikt, kā izskatās panākumi skaitļos, pirmais solis ir sākotnējo rādītāju definēšana.
3. Kurus cilvēkus šīs pārmaiņas ietekmēs visvairāk, un kā mēs varam nodrošināt viņu iesaisti mākslīgā intelekta projektu realizēšanā?

Šie trīs jautājumi neaizstāj pilnu mākslīgā intelekta stratēģijas izstrādes ciklu, taču tie parāda galveno atšķirību: vai uzņēmums tikai reaģē uz pārmaiņām mākslīgā intelekta jomā, vai arī proaktīvi virza tā ieviešanu organizācijā.

Vadītājiem, kuri vēlas šo metodi apgūt sistēmiski – no gatavības audita līdz personīgai mākslīgā intelekta stratēģijas izstrādei, ko prezentēt valdei – piedāvājam C līmeņa vadītāju mācības “MI stratēģija C līmeņa vadītājiem”. Bez programmēšanas, bez tehniskā žargona – tikai lēmumi, ietvari un prakse, fokusējoties uz Tavā uzņēmumā esošajiem procesiem.

Atceries, ka pats pirmais solis nosaka visu. Veic to apzināti.