A céges AI bevezetés során a projektek 95%-a megbukik. Mégis mindenki be akarja vezetni. Miért történik ez, és hogyan kerülheted el? Talán azért, mert a különböző jövőben játszódó kasszasiker filmeket látva sokan elgondolkodunk, vajon tényleg olyan könnyű lesz az életünk a technológia által? Az interneten és a közösségi médiában egyre több reklám a mindenféle előképzettség és felkészülés nélküli céges AI bevezetést ígéri, amely egyenesen a jövőbe repít minket.
A legtöbben már hallottak arról, hogy a céges AI bevezetés témájában a kérdés már nem az, hogy használni akarjuk-e avagy sem. A probléma már leegyszerűsödött: amelyik cég nem fogja használni, az nem lemarad, hanem csődbe megy. Mi baj lehetne tehát akkor, ha elkezdjük bevezetni ezt a technológiát?! A válaszok egyszerűek, amelyek kiderülnek a cikkből.
Miért nem kerülhető el a kudarc a céges AI bevezetések 95%-ánál?
A sikertelen AI projekt folyamatainak elemzésekor könnyen gondolhatjuk, hogy azért mentek félre a dolgok, mert nem terveztünk előre vagy rossz volt az időzítés. Esetleg valamelyik kolléga hibázott. Természetesen rajtunk kívül, mert mi biztosan nem vagyunk felelősek.
A mesterséges intelligencia rendszerek bevezetésének egyik alapproblémája a többrétűség. Nagyon sok olyan apró pont van, ahol elcsúszhatnak a folyamatok.
Nézzünk ezekre néhány példát:
- irreális elvárások
- üzleti cél hiánya
- ellenállás
- rossz adatok
- kompetenciahiány
- jogi megfelelőség
- az ügyfelek figyelmen kívül hagyása
- emberi tényező
Hogyan néznek ki az AI buktatók számokban?
Az MIT NANDA projektjének egyik kutatásában azt derítették ki, hogy a vállalati generatív mesterséges intelligencia projektek 95%-a megbukik. Az IBM kutatása ennél sokkal optimistább eredményre jutott, az AI projektek háromnegyede sikertelen. Természetesen nézhetjük úgy is, hogy 25% valamilyen érdemi eredménnyel zárul, de ez a valós AI kudarcok tényén és az AI bevezetés hibáinak számán vajmi keveset változtat.
Hiába fektetnek a cégek sok időt, energiát és persze pénzt a fejlesztésekbe, az eredmény elmarad. Annak ellenére is, hogy a legtöbb esetben a szaktudás is adott volt. És természetesen felelősséget sem vállal senki sem.
Hova vezetnek az irreális elvárások a céges AI bevezetés során?
Az egyik legtipikusabb tévhit, hogy nem szükséges érteni a működést, elég csak megvásárolni egy terméket vagy szolgáltatást. Ez a gondolkodás irreális elvárásokhoz vezethet. Látunk a filmekben egy szuper megoldást, elhisszük a marketinget a szolgáltatás mögött, vagy csak félünk a lemaradástól és gyorsan akarunk cselekedni.
Az okok nagyon sokfélék lehetnek, amelyek ahhoz vezetnek, hogy hatalmas hurráoptimizmussal belevágunk egy fejlesztésbe. A korábban hivatkozott MIT kutatás az egyik legfőbb buktatónak azt nevezi meg, hogy a döntéshozók nem értik kellőképpen a technológiát. Amennyiben nem vagyunk tisztában a mesterséges intelligencia korlátaival, akkor megugorhatatlan elvárásokat fogunk támasztani.
Egy frissen megjelenő portfolió cikkben is hasonló következtetésre jutottak a témával kapcsolatban, miszerint:
,,A következő évek nyertesei azok lesznek, akik időben felismerik, hol kezdődik a valódi munka, és megértik, mi az, amit az AI képes megoldani, és mi az, amit előbb az alapműködésben kell rendbe rakni.” — Kada Zsolt, digitalization strategist
AI stratégia: Mi az első kérdés, amit fel kell tenned az AI bevezetés előtt?
Cél nélkül még a legjobban felépített AI projekt is elveszett. Biztosan mindannyian ismerünk olyan döntéshozót vagy kollégát, aki az összes lehetséges érvet félresöpri és mindegyikre talál valami kifogást. Fontos, hogy ez nem keverendő össze az alapos döntéssel és a kritikus gondolkodással.
Amikor válogatás nélkül mindig csak negatív választ kapunk egy-egy ötletre a cégnél, annak a hátterében sokszor a nem megértett folyamatok vannak. Nem vagyunk tisztában azzal, milyen problémák vannak a cégnél, amelyeket meg kellene oldani.
Az AI egy nagyon hatékony és sokoldalú eszköz, de nem varázspálca, ami mindenre tud megoldást nyújtani. Sosem lesz olyan projekt, amely egyszerre oldja meg az összes nagy problémát a cégen belül. A belső folyamatok ismerete ezért szükséges a projekt indítása előtt. Egy sikeres teszt projekt is általában úgy indul, hogy az AI fejlesztők megismerik a cég problémáit és arra készítenek egy egyedi megoldást.
Hogyan lesznek a rossz adatok és a félelem a céges AI bevezetés legnagyobb gátjai?
Ideális helyzet az, amikor mindenki egy emberként támogat egy fejlesztést a cégnél. Az emberek azonban félhetnek az ismeretlen technológiától vagy attól, hogy az elveszi a munkájukat. Ők komoly gátjai lesznek a sikernek. A félelmek sokszor teljesen alaptalanok, mivel az alkalmazottak nem veszítenék el a munkájukat, csak a monoton feladatok kiszervezésével több idejük maradna az érdemi munkavégzésre.
A félelmek sokszor kompetenciahiányból erednek. Sokan félnek attól, hogy nem fogják tudni megtanulni az új, mesterséges intelligencia alapú rendszerek használatát. Ez a hiba könnyedén elkerülhető akkor, ha a projektnek része a tájékoztatáson túl az alkalmazottak betanítása is.
Egy rendszer csak annyira jó, amennyire a leggyengébb láncszeme az. AI területen nagyon fontos a megfelelő minőségű adat, mert ha rossz minőségű, nem jól rendszerezett adatokkal végezzük a modellek betanítását, akkor a végeredmény is rossz lesz.
Hogyan kerüld el az AI projekt jogi buktatóit a jogászok és a fejlesztők segítségével?
Saját tapasztalataim alapján a fejlesztések jelentős része a jogi osztályoknál akad el. A technológia szabályozása új, sokszor változik. Már Magyarországnak is van elfogadott, bár még nem hatályos MI törvénye. A jogi osztályok vagy ügyvédek munkáját nehezíti, hogy ők általában nem értik kellő mélységében a technológiát, és ehhez segítséget sem kapnak a fejlesztőktől.
Ezt az akadályt úgy kerülhetjük el, ha például olyan szakértőkkel dolgozunk, akik mind a jogászi, mind a fejlesztői nyelvet értik és képesek hidat képezni a szereplők között. Másik megoldás a technológiában jártas jogászok bevonása a fejlesztésbe. Fontos, hogy a jog ne gátja, hanem segítője legyen a fejlesztésnek.
A felhasználói élmény miért a siker kulcsa a céges AI bevezetésekor?
Az emberek sokszor idegenkednek attól, amikor egy géppel kell kommunikálni. A megfelelő felhasználói élmény kialakítása ezért nagyon fontos. A The Guardian cikke említ egy konkrét esetet, amikor McDonald’s kénytelen volt leállítani az AI alapú autós kiszolgáló rendszerét, mert az folyamatosan félreértette a rendeléseket. Ehhez az esethez további példákat szolgáltat a New York Post írása: viccesen hangzik például, ha valaki a fagyijára szalonnát kap, de azért az emberek általában nem ilyen típusú gasztro élményeket keresnek.
Arról sem szabad továbbá megfeledkezni, hogy a gépi kommunikáció könnyen válthatja ki a felhasználóból azt, hogy megpróbálja megtréfálni a rendszert. A gyorséttermes példáknál maradva, a BBC cikke szerint a Taco Bell kénytelen volt átgondolni az AI stratégiáját, miután egy vicces felhasználó 18 000 adag vizet rendelt.
A sikeres projekthez az átgondolt terveken felül elengedhetetlen a felhasználói oldal vizsgálata. Amennyiben az ügyfeleinkkel közvetlenül kommunikáló megoldás tervezés és fejlesztése a cél, az ügyfelek szemszögéből is szükséges megvizsgálni a projektet.
Melyek a legsikeresebb AI bevezetés lépései a kudarcok elkerülésére?
Habár a sikertelenség egy kifejezésben ötvözi bármely buktató vagy kudarc eredményét, ez könnyedén elkerülhető. A céges AI projektet mindig kicsiben érdemes kezdeni. Fontos, hogy a cél egy valódi, mérhető és számszerűsíthető céges probléma megoldása legyen. Már a fejlesztés korai szakaszába is érdemes külsős szakértőket bevonni, akik kívülről látják a céget.
Egy külsős szakértőnek rengeteg tapasztalata van, nagyon sok problémával találkozott már, amit felhasznál a megoldás kidolgozása során
A jó fejlesztés olyan, mintha egy születésnapi tortát szeretnénk sütni. Ha még sosem sütöttünk, akkor nagyon nehéz dolgunk lesz, de a kihívás közel sem lehetetlen. Fontos azonban, hogy az alapoktól induljunk, mert csak akkor lesz sikeres a projekt, ha a piskóta és a krém is rendben van. A hab és a díszítés semmit sem ér, ha az alap íze és állaga nem megfelelő. Ha elakadunk a sütés közben, akkor felhívhatjuk valamelyik cukrász vénával rendelkező ismerősünket, vagy beiratkozhatunk egy egész estés cukrász gyorstalpalóra.
AI projektek esetében a fejlesztők és a szakértők számítanak a terület cukrászainak, akikhez bátran lehet fordulni segítségért. Amikor AI-t vezetsz be a cégednél, kezdd kicsiben, legyen világos célod, és vond be a megfelelő szakértőket. Így nem csak túlélheted az AI forradalmat, hanem nyertese is lehetsz.
Ha szeretnél kicsit tisztábban látni az AI útvesztőjében, töltsd ki az alábbi űrlapot és AI szakértőként készséggel állok rendelkezésedre.
