A közgazdászok imádják a görbéket, ezért szinte minden területre készítettek egyet. Létezik görbe többek között keresletre, kínálatra, hasznosságra és a termékek életciklusára is. Ez utóbbihoz hasonlít az AI stratégiai érettség is, mert azt mutatja meg, hol áll a cég a mesterséges intelligencia rendszerek és az AI stratégia alkalmazásában.
Felmerülhet a kérdés, ha egymásra épülő lépésekből áll, akkor miért nem AI lépcső lett a neve. Erre nagyon sok elképzelés létezik, melyek közül a legemberibb az, hogy lépcsőzni szinte senki sem szeret, az AI lift pedig nem hangzik jól.
A valódi ok, hogy a fejlődés ezen a területen ritkán lineáris. A görbe íve a vezetői döntésektől és tudatosságtól függ: vagy meredek versenyelőnyt biztosít, vagy a stratégiai kontroll elvesztéséhez vezet.
Hogyan alakítja a vállalat jövőjét az AI stratégia?
Az AI stratégia több, mint egy technológiai mutató, mert magába foglalja a szervezeti tudatosságot is. Azt érdemes tudni, hogy több különböző felosztás létezik egymás mellett. Az MIT Sloan üzleti iskola a négyes felosztást követi. Ezzel szemben az Amerikai Egyesült Államok Mesterséges Intelligencia Intézete az ötös csoportosítást részesíti előnyben.
Az egyes elemek számától függetlenül, mindegyik módszertan ugyanazt az utat járja végig, csak a fázisok száma más. Ezen AI görbe célja, hogy a vállalatok számára egy átlátható utat mutasson a teljes AI-transzformációig:
Az egyes lépések eltérő karakterisztikájúak, másfajta stratégiai döntések meghozatalát igénylik. A tudatos AI stratégia segít tisztán látni és elkerülni azt, hogy a cég irreális célokat tűzzön ki és elpazarolja az erőforrásait a fejlesztések során. A legfontosabb üzenet mégis az, hogy az érettség hiánya nem spórolás, hanem versenyhátrány.
1. szint: Kontrollálható a „Shadow AI” és az egyéni kísérletezés?
Példa: A marketinges, aki ChatGPT-vel ír posztokat, de nem szól senkinek.
Az első szint az, amikor a vállalatnál már hallottak az AI-ról, esetleg egy-két megbeszélésen terv szintjén is előkerült. Sőt, akár már elő is fizettek valamilyen nagy nyelvi modell alapú megoldásra.
Itt mégis a szabályozatlanság és a tudáshiány a jellemző. A legfontosabb feladat a szükséges tudás megszerzése, reális jövőbeli célok kitűzése és a belső szabályzatok kialakítása.
Nem érdemes rögtön tömeges és szabályozatlan előfizetésekben gondolkodni, mert az könnyen válik ablakon kidobott pénzzé. A kontrollált környezet megvalósításához szükség van külső szakértőkre, akik felmérik a vállalati folyamatokat, megírják a szabályzatokat és segítenek a vezetőségnek kiválasztani az elsődleges tesztelésre alkalmas üzleti folyamatokat.
A rejtett AI veszélyeiről már írtunk a blogban. Ha létezik is tudatosság ezen a szinten, az még csak egyénileg jelenik meg. Az első fázis sikeréhez elengedhetetlen az egyéni lelkesedés becsatornázása a vállalati folyamatokba.
2. szint: Mikor éri el az AI görbe a stratégiai pilotok szintjét?
Példa: Az ügyfélszolgálati vezető kijelöl három tapasztalt munkatársat, akik egy zárt, biztonságos környezetben tesztelnek egy AI-alapú tudásbázis-keresőt. A cél annak mérése, hogy 20%-kal csökken-e a válaszadási idő anélkül, hogy a válaszok minősége romlana.
A második szinten a teszteket találjuk. Itt már az alkalmazottak rendelkeznek a szükséges tudással, hogy a munkájuk során használják az AI szolgáltatásokat. Ebben a fázisban választjuk ki a lehetséges projektek közül a tesztelésre érdemeset. Habár lehetne párhuzamosan több megoldást is kipróbálni, érdemes csak egyre koncentrálni.
Kritikus hiba olyan problémára keresni AI-megoldást, ami nem is létezik. Vagyis probléma-központúnak kell lenni a megoldás-központúság helyett.
A legfontosabb feladat a KPI mérőszámok meghatározása, amelyről a Google is részletes listát készített. A technikai mutatószámok között megtalálhatók például a rendelkezésre állás, a költség, a feldolgozási idő vagy a késleltetés. Az elégedettséghez kapcsolódó mérőszámok például a megtartási arány, az ügyfelek véleménye a válasz minőségéről, a szöveg koherenciája vagy az instrukciókövetés.
Ezen a szinten az egyik legfontosabb kérdés, hogyan lehet a különböző mutatószámokat valódi üzleti eredményre fordítani, mint például a vásárlói konverzió növekedése, vagy a felszabadított munkaórák értéke.
3. szint: Hogyan épül be a tudatosság az operatív folyamatokba?
Példa: Egy gyártócég a teljes beszerzési folyamatába integrálja az AI-t: a rendszer automatikusan figyeli a készletszinteket, elemzi a beszállítói árakat, és előkészíti a megrendeléseket jóváhagyásra.
A harmadik szintet a korábbi tesztek sikere alapozza meg, itt már megjelenik a stratégiai gondolkodás és beépül a mindennapi munkafolyamatokba az AI használata. Az SAP gyűjtésében is a legelőkelőbb helyen szerepeltek az AI asszisztensek, melyek a vállalati generatív mesterséges intelligencia projektek jelentős hányadát teszik ki.
Vezetőként fontos arra felkészülni, hogy a vállalati folyamatok átalakítására lehet szükség az AI képességeihez mérten. Ha például egy olyan levelezőrendszert készítünk, amely a bejövő üzenetekre válaszol, akkor az ügyfélszolgálati vezető átcsoportosíthatja a munkaerőt más feladatokra, miközben újfajta statisztikákat fog kapni a napi rutinról is.
Ez utóbbi miatt különösen fontos, hogy az AI stratégia ezen szakaszán minden folyamat megfelelően auditálható legyen. Ha a korábbi teszteknél hiányzott egy-egy mutató, az még nem jelentett nagy problémát. Ezen a ponton viszont minden egyes döntést adatokkal szükséges alátámasztani, hogy elkerüljük a kudarcokat és az operatív költségek csökkenésével versenyelőnyre tegyünk szert.
4. szint: Mikor jutunk el az AI görbe csúcsára és a teljes stratégiai transzformációhoz?
Példa: Egy reklámügynökség felhagy a klasszikus kampánytervezéssel. Helyette egy olyan AI-platformot kínál ügyfeleinek, amely valós időben, emberi beavatkozás nélkül generál és optimalizál több ezer egyedi hirdetésváltozatot a fogyasztói viselkedés alapján.
Az AI stratégia és a transzformáció ezen pontján már az üzleti modell maga is megváltozik. Olyan új termékek és szolgáltatások jelennek meg a cég kínálatában, amelyek AI nélkül nem létezhetnének. Nagyon fontos a vezetői tudatosság és a stratégiai kontroll.
A gép javasol, a vezető dönt, miközben az egész rendszer átlátható. Teljesen automatizált munkafolyamatok esetén is szükséges a folyamatos ellenőrzés és visszamérés. Ez már nemcsak technológiai, hanem jogi előírás is az EU mesterséges intelligencia rendelete alapján.
Kritikus hiba lehet a vezetői intuíció teljes elnyomása az adatok javára. Ezen a szinten a vállalat mindennapi életének része a teljes etikai és felelősségi rendszer kialakítása.
Jó gyakorlat olyan beépített jelentések és kapcsolók létrehozása, amelyek hibás működés esetén azonnal értesítik a vezetőket, illetve megállítják az AI folyamatokat. Ez már egy fenntartható versenyelőny, mert a konkurencia nem tudja egy az egyben lemásolni a működést. Természetesen AI alapú projektet bármikor létrehozhat a versenytárs, de az AI stratégián, vagyis magán a görbén neki is végig kell menni.
Hol tart a vállalata az AI stratégia megvalósításában?
A sikeres átalakuláshoz végig kell menni az egyes szakaszokon. Mivel a fejlődés nem lineáris, így könnyen előfordulhat, hogy egyes fázisok gyorsabban befejeződnek. A tapasztalatom szerint a vállalatok minden egyes szinten azt gondolják, az lesz a legidőigényesebb és majd a következő gyorsabb lesz. A valóságban azonban ez attól függ, mekkora támogatottság és motiváció van a cégben.
Ahány szakértő, annyiféle teszt áll rendelkezésre annak megállapítására, hol áll egy vállalat az AI görbén. Ezt a 8 szempontot azonban érdemes megvizsgálni, mert mindenki számára hasznos:
- Vezetői elkötelezettség: Az AI-t technológiai hobbiként vagy kritikus üzleti prioritásként kezelik?
- Adatvagyon minősége: Rendelkezésre állnak-e strukturált, tiszta és hozzáférhető adatok az algoritmusok számára?
- Szervezeti tudatosság: A munkatársak értik-e az AI korlátait és lehetőségeit, vagy félelem övezi a használatát?
- AI stratégia integráltsága: Része-e az AI a hosszú távú üzleti tervnek, vagy csak ad-hoc projektek léteznek?
- Mérhetőség (KPI-ok): Vannak-e konkrét mutatószámok, amelyek az AI-befektetések megtérülését (ROI) igazolják?
- Kockázatkezelés és etika: Léteznek-e protokollok az adatbiztonságra és az algoritmusok auditálhatóságára?
- Erőforrás-allokáció: Van-e dedikált költségkeret és szakértői csapat (belső vagy külső) a fejlesztésekre?
- Adaptációs sebesség: Milyen gyorsan képes a szervezet reagálni az új technológiai áttörésekre?
A teljes AI stratégia része a digitális transzformációnak, ahogyan azt a Harvard Business School cikke is megállapítja. Ebből az átalakulásból következik, hogy az AI adaptálása inkább egy folyamat és nem maga a végcél. Mindig lesz ugyanis egy olyan apró lépés, ahol lehet javítani a rendszeren.
Összegzés
Az AI stratégia felosztása attól függ, kiket kérdezünk. A mindennapokban nem az a fontos, hogy négy, öt vagy éppen hat lépcsőből áll. A cél, hogy legyen a fejünkben egy egyszerű stratégia a technológia használatára az egyszerű kísérletezésektől a teljes transzformációig.
Szakértőként természetesen azt tanácsolom minden cégnek, hogy reális célokat tűzzenek ki. Lehet nagyot álmodni, de az interneten rengeteg olyan videó terjed, ahol azt ígérik, minden vállalati folyamat kiváltható mesterséges intelligenciával. A hagyományos üzleti modellel rendelkező cégek esetében a jelenlegi technológia még nem teszi lehetővé az emberi felügyelet nélküli teljes működést.
Az AI stratégia ezért inkább egy ingatlanfelújításhoz hasonlít. Az első lépésben elkezdjük lecserélni a berendezéseket, hogy sokkal komfortosabban érezzük magunkat. Az új bútorok, vagyis a pilotprojektek átalakítják a teret és hirtelen azt érezzük, jobban szeretünk otthon lenni.
A meglepetés akkor ér bennünket, amikor a vendégek elkezdik dicsérni az egységes látványt és a kényelmet. Következő lépésben eljutunk oda, amikor a belső folyamatokat is át kell alakítani, vagyis egy-két fal átmozgatásával, a nyílászárók cseréjével magasabb fokozatra kapcsolunk. Végül arra is rájövünk, építhetünk a házhoz újabb helyiségeket, amelyek az új termékeket vagy szolgáltatásokat szimbolizálják.
Az egész folyamat elvégezhető egyedül is, de ebben az esetben nekünk kell rendelkezni a belsőépítész-vénával, tudnunk kell használni a spaklit és a vakolókanalat, valamint szükségünk lesz az építészmérnöki tudásunkra is a tervezéshez. Ha gyorsan, kényelmesen és maltertól mentes ruházatban szeretnénk végigcsinálni a felújítást, külsős szakembereket is segítségül hívhatunk.
A Rendszerinformatikánál a szakértők átfogó tudással és tapasztalattal rendelkeznek, hogy az AI stratégia bármely szintjén elvégezzék a felmérést és a folyamatok átalakítását. Szeretné tudni, hol áll a cége a görbén? Kérje AI stratégiai auditunkat!
Dr. Vécsey Richárd Ádám
jogász, AI fejlesztő
– Szolgáltatásaink csak cégek és gazdasági társaságok számára elérhetőek –
