Kako uporabiti AI v lastnem podjetju?

Umetna inteligenca (AI) se z vsemi svojimi različicami pojavlja na raznih delih našega osebnega in profesionalnega življenja. Pogosto teh tehnologij ne zaznamo, ampak jih preprosto uporabljamo in smo zadovoljni, ker računalnik ali pametni telefon počneta nekaj bolj učinkovito. To se dogaja pretežno ob uporabi sistemov velikih svetovnih gigantov, kot so Google, Apple, Microsoft, Amazon, Uber, Facebook, Twitter in v novejšem času tudi kitajskih tehnoloških gigantov, ki so v marsičem že presegli zahodna podjetja po številu uporabnikov, popularnosti in tudi po kakovosti storitve.

Dr. Marko Grobelnik, mag. Mitja Jermol

Ostaja pa vprašanje – kje lahko tehnologije AI koristijo v podjetjih, za katere scenarije in kako se tega lotiti? In kakšne so investicije oz. tveganja pri uvajanjih prijemov AI?

Morda si najprej odgovorimo na vprašanje, ali imamo v Sloveniji dovolj znanja s področja AI in ali podjetja že uporabljajo to tehnologijo. Na kratko: DA. V Sloveniji imamo nekaj 100 strokovnjakov s področja AI, ki pretežno delajo ali izhajajo iz institutov in univerz. Večina teh ima strokovna znanja in znajo reševati tehnološke in analitske probleme. Nekaj 10

pa bi se jih našlo, ki imajo tudi poslovna znanja in izkušnje, ki lahko služijo kot most med tehnologijo in poslovnimi problemi. V Sloveniji imamo tudi 10 do 20 podjetij, ki se pretežno ukvarjajo z AI – po večini so to manjša podjetja, ki so specializirana za reševanje specifičnega spektra problemov.

Vrzel med znanjem, tehnologijo in poslom

Obstaja vrzel med strokovnim znanjem, tehnologijo ter poslovnim svetom, ki jo je nujno treba zapolniti. Dober primer za to je denimo projekt ConnectAI, ki smo ga razvili skupaj s Centrom poslovne odličnosti Ekonomske fakultete v Ljubljani in katerega glavni cilj je prikaz dodane vrednosti uvedbe umetne inteligence v podjetja, institucije oz. njihovo poslovanje. Izobraževalnega dogodka v januarju se je udeležilo preko 800 udeležencev iz več kot 60 držav, jeseni sledi akademija za ciljno skupino srednjega managementa, v nadaljevanju predvidevamo izobraževanje za vrhnji management. Gre za tako pomemben prenos znanja iz znanosti v prakso.

Kako je s tehnologijo? Izkaže se, da je večino osnovne AI tehnologije na razpolago zastonj ali proti relativno doseglji-

vemu plačilu (npr. na oblaku Microsofta, Amazona ali Googla). Osnovna orodja so torej dosegljiva – tisto, kar ustvarja stroške, so prilagoditve na naše specifične probleme.

Kaj pa podatki? Podatki so nekako jedro oz. predpogoj za aplikacije AI v kateremkoli sektorju. V tem smislu se moramo vprašati, kakšne podatke imamo, katere lahko pridobimo in iz tega izpeljemo smer naših možnih aplikacij. Pri podatkih se tudi najpogosteje zatakne. Namreč, podatki morda obstajajo, vendar niso dovolj urejeni, so pomanjkljivi, ne zbiramo jih na sistematičen način, lahko imajo težavo zaradi GDPR-ja (tj. naslavljajo konkretne osebe), ali pa preprosto niso dosegljivi zaradi pravnih ali tehničnih razlogov. Pogosto se zgodi, da podatke zbiramo, vendar jih tudi izbrišemo in zato izgubljamo poslovne priložnosti.

Kako najprimerneje izbrati prve korake pri uporabi AI v podjetju?

Morda je najenostavneje preveriti pri podjetjih podobnega tipa, kakšne AI aplikacije in rešitve že uporabljajo. Izkaže se, da je precej takih rešitev že razmišljenih in morda tudi izdelanih. To pa še ne pomeni, da jih je enostavno uporabiti tudi v našem lastnem podjetju zaradi vrste razlogov, kot so digitalna zrelost, dostopnost do podatkov in tudi zrelost interne ekipe, ki bi tako rešitev lahko razvila, prilagodila in integrirala v naš poslovni proces.

Če skušamo biti konkretni, bi lahko uspešne aplikacije AI razvrstili v naslednjih nekaj skupin, ki so se v poslovnem svetu izkazale za koristne in so najverjetneje lahko uporabne tudi za slovenska podjetja.

1. Računalniški vid. Računalniki slike zares ne razumejo, znajo pa prepoznati kompleksne vzorce, ki predstavljajo objekte, obrise, gibanje itd. V tem smislu so popularne rešitve, ki so v uporabi v preverjanju kakovosti izdelkov (npr. na industrijski liniji), detekciji ljudi ali objektov (npr. v kontekstu varnosti), prepoznavi vzorcev na medicinskih sli-

Večina osnovne AI tehnologije je na razpolago zastonj ali proti relativno dosegljivemu plačilu. Osnovna orodja so torej dosegljiva – tisto, kar ustvarja stroške, so prilagoditve na naše specifične probleme.

FOTO: SHUTTERSTOCK

kah. Tovrstne rešitve lahko delujejo na vnaprej zbranem slikovnem gradivu ali pa v realnem času (npr. med vožnjo). AI modele je seveda mogoče naučiti, da prepoznavajo vzorce, ki so za nas posebej zanimivi.

2. Analiza besedil. Z današnjo tehnologijo besedil zares še vedno ne razumejo na podoben način kot ljudje, pač pa znajo z besedili upravljati in učinkovito reševati vrsto nalog, ki ljudem lahko pomagajo pri učinkovitejšem delu. To

vključuje naloge, kot so klasifikacija besedil, razvrščanje, prevajanje, anonimizacija, pametno iskanje, detekcija pojmov itd. Reševanje naštetih nalog nam v poslovnih procesih lahko občutno olajša ročno delo.

3. Modeliranje uporabnikov in per-

sonalizacija. Razumevanje uporabnikov in prilagajanje osebnim preferencam je pogosto ključno za kakovost usluge. To še posebej velja za spletne sisteme, kjer je podatke relativno enostavno zbirati. Podobno velja tudi za bolj tradicionalne scenarije, kot je ocenjevanje kreditne ali kakšne druge sposobnosti ljudi. Na tem področju strojno učenje (angl. machine learning, najpomembnejša podzvrst AI) daje zelo dobre rezultate in je v uporabi na vseh pomembnejših spletnih platformah (npr. za prikazovanje oglasov ali rangiranje rezultatov v iskalnikih in na družbenih omrežjih).

4. Celovito modeliranje poslovnih procesov. To področje sega v bližnjo prihodnost AI, četudi ga že sedaj uporabljajo pretežno v industrijskih procesih.

AI nam velikokrat pokaže skrito sliko ekosistema podjetja –od ponudbe, notranjega ustroja podjetja, interakcij med neformalnimi procesi, stanja zaposlenih, kompetenc do zunanjih vplivov – ter tako sproži aktivnosti na obeh poljih.

Gre za to, da je celovito razumevanje poslovnih sistemov za človeka prezahtevno zaradi množice dogodkov, ki jih je treba obravnavati, zaradi hitrosti dogajanja in kompleksnosti pri odločanju. To področje pokriva tehnologija izdelave digitalnih dvojčkov, ki so nekakšne digitalne kopije realnega dogajanja npr. v tovarni, bolnici, vozilu, ali v kateremkoli drugem sistemu z vrsto povezanih komponent. Digitalni dvojčki omogočajo razumevanje dogajanja, detekcijo anomalij, napovedovanje bodočega razvoja, optimizacijo procesov in simulacijo možnih bodočih razvojev.

Kako se lotiti uvajanja AI v podjetju?

Najpomembnejši je odgovor na prvo vprašanje, ali uvajamo rešitve AI zaradi širitve ponudbe, novih storitev, produktov, za razumevanje in optimizacijo poslovnih procesov, ali zaradi kombinacije obojega. Če se usmerjamo na širitev na nove storitve ali produkte, je treba najprej razumeti, kje lahko AI tem storitvam doda vrednost. Če je to razumevanje in obvladovanje poslovnih procesov, se je treba usmeriti na procese, ki potrebujejo optimizacijo in so podprti s podatki. Največkrat pa je to kombinacija obojega. AI nam velikokrat pokaže skrito sliko ekosistema podjetja – od ponudbe, notranjega ustroja podjetja, interakcij med neformalnimi procesi, stanja zaposlenih, kompetenc do zunanjih vplivov – ter tako sproži aktivnosti na obeh poljih. Od tu dalje je pomembno pridobiti kompetentno osebo ali ekipo, ki zna povezati tehnologijo s poslovnim problemom z namenom, da začrta rešitev, ki ima jasne indikatorje za koristnost uvajanja AI v podjetje. Od tu dalje pa gre predvsem za implementacijo. T

Dr. Marko Grobelnik je raziskovalec s področja umetne inteligence na Institutu Jožef Stefan. Mag. Mitja Jermol je nosilec UNESCO katedre za odprte tehnologije za odprte vire izobraževanja in učenja na Institutu Jožef Stefan.