Mindannyian ismerünk olyan cégvezetőt, aki látszólag könnyedén hoz meg nehéz döntéseket is. Olyanokat is láttunk már, akik évtizedes tapasztalatukra és megérzéseikre hagyatkozva, magabiztosan irányítják a vállalatukat. Manapság azonban ezek a vezetők egyre nehezebb helyzetben vannak. A cégvezetés egyik legnehezebb feladata a döntéshozatal. Bár számos módszertan létezik, a beáramló információk mennyisége és a piaci változások sebessége mára túlnőtt az emberi feldolgozóképességen. Ebben a komplex környezetben válik kulcskérdéssé az AI a döntéshozatalban: hogyan váltható fel a bizonytalanság az adatvezérelt működéssel, és hol van az a pont, ahol a mesterséges intelligencia nemcsak támogatja, de fel is gyorsítja az üzleti sikereket?
Mit jelent az adatvezérelt döntéshozatal?
Az adatvezérelt döntéshozatal több valamelyik táblázatkezelő programban elkészített grafikonok nézegetésénél. Ez egy olyan folyamatot jelent, ahol az adatok összegyűjtésének és feldolgozásának célja egy olyan automatizált döntéstámogató rendszer kiépítése, amely támogatja a jó üzleti döntéseket. Korábban, a spirálfüzet leváltásakor erre elégséges volt egy táblázatkezelő program vagy egy összetettebb adatbázis is.
Manapság azonban az adatok nagy volumene és az egyre fejlettebb AI megoldások miatt egy egész rendszer kiépítésére van szükség. Az adatok sokszor széttagoltak és a minőségük sem megfelelő a közvetlen feldolgozáshoz, valamint az ellátási lánc sokkal összetettebb és gyorsan változó. Erre nem csak a különböző gazdasági és pénzügyi mutatók számítása miatt van szükség, hanem a folyamatosan alakuló jogszabályi környezet miatt a megmagyarázhatóság és az auditálhatóság is felértékelődik.
Amikor szakértők segítségével alakítjuk ki a cégnél az adatvezérelt döntéshozatalt, akkor általában nem szükséges új folyamatokat megtanulni és kialakítani. Ezek a megoldások ugyanis a munkaterheket csökkentik és nem rónak többletterhet az alkalmazottakra vagy a cégvezetőkre. Az ilyen döntéstámogató rendszer segítségével javul a stratégiai tervezés, az ügyfélelégedettség, a növekedési potenciál emelkedik és proaktív üzleti folyamatok indíthatók el.
Hogyan néz ki az adatvezérelt döntéshozatal a gépek nyelvén?
Egy egyszerű matematikai képlettel így néz ki az adatvezérelt döntéshozatal:
adatvezérelt döntéshozatal = adat + kontextus + szakértői tudás + AI szabályozási környezet + felelősség
Adat nélkül nincs döntés, de a nyers és tisztítatlan adat önmagában még nem érték. A kontextus nélkül az adat félrevezető. Szakértői tudásra szükség van, mert az AI nem érti az üzleti realitást, csak a számok és valószínűségek szintjén “gondolkodik”. Megfelelő szabályozás nélkül az AI csak egy időzített bomba lesz, amelyet senki sem ért, de bármikor robbanhat. Végezetül pedig az AI javasolhat, elemezhet, előrejelezhet, de felelősséget nem tud és nem is fog vállalni.
Mire van tehát szükségünk? Elegendő jó minőségű adatra, a kontextus megértésére, a szaktudás bevonására, szabályozott és átlátható módon történő AI használatra, illetve a felelősség megjelenésére a technológia mögött. Ez az öt elem együtt adja a megbízható, skálázható és biztonságos AI‑alapú döntéshozatalt.
Hogyan kell felkészülni az adatvezérelt döntéshozatalra?
Az első fontos lépés annak a megtervezése, hogy milyen döntéseket szeretnénk automatizálni. A mikro-stratégia és a makro-döntések közötti skálán tudunk mozogni. A cél, hogy az AI vigye el a napi 1000 apró, rutinszerű döntést, például árazás, készlet, beosztás. Ekkor a vezetőnek csak azzal az 5-tel kell foglalkoznia, ami valóban meghatározza a cég jövőjét.
Második lépésként fel kell mérni, milyen adatokat használtak eddig a cégben a döntéshozatalra. A legtöbb közepes és nagy cég már használ valamilyen üzleti elemző és kimutatáskészítő megoldást. Az ott elkészült jelentéseken kívül a riportokhoz felhasznált adatcsatornák is alkalmasak AI alapú elemzésekhez.
Általánosságban kijelenthető, hogy adatok minden cégnél rendelkezésre állnak. A legtöbb esetben ezek feldolgozása elengedhetetlen, de az alapok minden cégnél ott vannak. A Forbes cikke Clive Humby matematikusnak tulajdonítja azt a gondolatot, hogy “az adat az új olaj”. Szerencsére az adat kiaknázásához nincs szükség drága fúrótornyokra és környezetszennyező megoldásokra, már egyszerű programokkal is jelentős eredményeket tudunk elérni.
Milyen AI megoldások segíthetik a döntéshozatalt?
Az AI megoldásokat a döntéshozatal szempontjából 5 nagy csoportra bonthatjuk:
Az adatgyűjtő AI célja az adatbányászat. Ez történhet fizikálisan létező dokumentumok (papír alapú számlák) feldolgozásával, vagy akár nagy mennyiségű strukturálatlan adat (hírek és újságcikkek) feldolgozásával is. A legtipikusabb és legegyszerűbb példa a sajtófigyelési szolgáltatás, amely képes adatot előállítani a többi kategóriában szereplő mesterséges intelligencia megoldásoknak.
Az elemző AI statisztikai módszerek segítségével képes számszerűen leírni az aktuális piaci állapotot. Ez lehet a cég pénzügyi helyzete éppúgy, mint a piaci hatások elemzése. Ha nem szeretnénk lecserélni a jól bevált Excel táblázatokat, akkor azokból is táplálhatjuk a mesterséges intelligencia alapú döntéshozatali folyamatot.
Az előrejelző AI a múltbeli adatokból következtet jövőbeli eseményekre. Ez egy speciális változata az elemzésnek, mert itt az időbeliségen van a hangsúly. A piaci trendek vizsgálatára a statisztika is többféle módszert ismer, de az AI vagy gépi tanulásos megoldások sokkal több összefüggést képesek vizsgálni. Léteznek ingyenes megoldások, mint például a Meta Prophet nevű programja, amelyet egy kis programozási ismerettel bárki munkára foghat, hogy idősoros adatokat elemezzen.
A magyarázó AI képes az emberi döntéshozók számára értelmesen, olvasható formában összegezni az adatokat. Ezáltal a grafikonok értelmezéséről átkerül a hangsúly a rövid és fókuszált tények olvasására, amely jelentős időt takarít meg a vezetők számára. A jó magyarázathoz szükséges egy megfelelő nagy nyelvi modell és a jól megtervezett prompt, amely biztosítja a modellnek a megértéshez szükséges kontextust.
A javaslattevő AI még egy lépéssel tovább megy és lehetséges cselekvési terveket és beavatkozási pontokat fogalmaz meg. Természetesen ezt is az emberek számára értelmezhető módon, szöveges formában. A feltételrendszer hasonló a magyarázó AI-hoz, ide is a jó modell és megfelelő utasítás kettősére van szükség.
Miért dönt hatékonyabban egy AI rendszer, mint egy ember?
Az AI alapú döntéshozatal két fő szempont alapján is hatékonyabb az emberekhez képest.
Először is gyorsabban dolgozza fel a rendelkezésre álló adatokat. A másodperc töredéke alatt képes összegyűjteni és kiszámolni a szükséges változókat, hogy azok alapján szöveges jelentést készítsen.
A második érv a nem egyértelmű összefüggések összekapcsolása. Míg az ember ok-okozati viszonyt keres és kontextust értelmez, az AI képes meglátni a korrelációt olyan dolgok között is, amik között látszólag nincs kapcsolat. Szakmailag ez annyit jelent, hogy statisztikai mintázatot keres eltérő területek között is. Az egyik legérdekesebb példa az USA-ban az epres sütemény, a Strawberry Pop-Tarts keresletének növekedése hurrikán szezonban.
A limitációkról is fontos szót ejteni, mert bár az AI rendszerek hatalmas mennyiségű adatokon lettek tanítva, sokszor alapvető összefüggéseket sem értenek meg. A modellek el tudják magyarázni a kvantumfizikát egyszerű példákkal, de Michal Kosinski a Stanford kutatója tanulmányában rámutat, a téves vélekedés tesztek esetén egy 6 éves gyermek fejlettségi szintjén állnak. Vagyis elég korlátozottan képesek megérteni, hogy egy ember tévesen gondol valamit a világról. Ennek oka, hogy híján vannak olyan képességeknek, mint morális értékítélet, erkölcs, társas interakciók, és az empátia, amelyek egy üzleti döntés esetén is fontosak lehetnek.
Hogyan integrálódik az AI a vállalati döntéshozatalba?
Az AI a döntési folyamat tetszőleges elemébe illeszthető a vezetők stílusától és a vállalati kultúrától függően.
A folyamat elején az AI rendszer összegyűjti, összegzi, elemzi és értelmezi az adatokat. Ebben az esetben az emberi tényező a folyamat felügyeletére és a végső döntés meghozatalára koncentrálhat.
A folyamat közepén az AI sokkal merevebb szabályok között mozoghat, hiszen a kiindulási adatokat és utasításokat is egy embertől kapja.
A folyamat végén az AI döntési lehetőségeket is ajánl a vezető számára. Nagyon komplex rendszer és kis probléma esetén a gép képes önállóan meghozni és végrehajtani az adott döntést. Így egyszerűbb folyamatok teljesen automatizálható válnak.
Kiválthatja az AI alapú döntéshozatal az emberi tényezőt?
Habár manapság már nagyon komplex AI-alapú rendszereket lehet készíteni, összetett és bonyolult feladatok esetén ezek még nem alkalmasak az emberi döntéshozatal kiváltására. A Carnegie Mellon Egyetem projektjében egy olyan céget hoztak létre, amelyben virtuális asszisztensek és AI ügynökök dolgoztak. A feladat egyszerű volt, megadott feltételek alapján kellett egy valós életben is előforduló informatikai projektet elkészíteni. A jelenleg legsikeresebb “cég” ügynökei a 175 különböző feladat alig 43%-át tudták megoldani. Amennyiben valós alkalmazottakról beszélnénk, ilyen teljesítménnyel biztosan elbeszélgetne velük a vezető, hogy kiderüljön a probléma oka. Egy jól megtervezett AI rendszer azonban képes folyamatosan elemezni és értékelni a céges folyamatokat, miközben hasznos tanácsokkal és tippekkel látja el a döntéshozókat.
Azt még érdemes szem előtt tartani, hogy az MIT kutatása alapján az emberi agy nagyon könnyen adaptálódik a nagy nyelvi modellekhez. Amikor egyre több területen engedjük át az irányítást, úgy az agyunk lassan elveszíti a kontrollt azon dolgok felett és csökken a szakértői éberség és kialakul az automatizációs torzítás. Ez utóbbi miatt akkor is hinni fogunk a gépnek, amikor az nem támasztotta alá érvekkel az állítását. Akinek jó döntéshozatali képessége van, úgy érdemes ezt még tovább fejleszteni és az AI-t inkább a támogatásra használni és nem a teljes döntési folyamat kiváltásra törekedni.
Bármilyen céges döntéshez használhatok AI-t?
Alapvetően a céges teljes működési területén alkalmazhatók AI alapú rendszerek az adatvezérelt döntéshozatal elősegítésére. Határt általában a technológia és a rendelkezésre álló adatok jelentenek. Van azonban jogszabályi korlátozás is. A mesterséges intelligenciáról szóló rendelet szigorú szabályokat fogalmaz meg akkor, ha az AI alapú rendszert foglalkoztatást és munkaviszonyt érintő feladatokra használják. Ide tartozik például a munkaerő kiválasztása, az előléptetés vagy munkaviszony megszüntetése, de a személyes vonásokon alapuló feladatkiosztás is. Ez esetben nagy kockázatúnak kell tekinteni a rendszert és ez plusz adminisztrációt és felelősséget terhel a vállalatra.
Összegzés
Nagyon sokféle eszköz áll rendelkezésre egy vállalati döntéshozó számára, ha AI rendszer segítségével akarja optimalizálni a munkáját. Az egyszerű adatfeldolgozástól kezdve a gazdasági előrejelzéseken át egészen a kimutatások értelmezéséig. A helyzet a családi házunk kertjének tavaszi rendbetételéhez hasonlítható. A barkácsáruházak kertészeti osztályai különböző eszközök közül választhatunk. Vannak kisebb kézi szerszámok, amelyek egy-egy részfeladatban segítenek. Vannak nagyobb kerti gépek, amelyekkel a kézi munkához képest sokkal gyorsabban fogunk végezni, így több időnk marad a családunkra és a pihenésre. Nagy földterület esetén traktort is vehetünk, amire rengeteg különböző eszköz csatlakoztatható. A lehetőségek tárháza végtelen, de szerencsére ezzel senkinek sem kell egyedül megbirkóznia. Az AI fejlesztők az ilyen rendszerek kertészei, akik bármikor felbérelhetők, segítenek rendbe tenni a kertet és ajánlanak megfelelő szerszámokat is a kert állapotának megőrzéséhez. A Rendszerinformatika szakértői szívesen segítenek a “kert” megtervezésében és az AI alapú adatvezérelt döntéshozatali folyamatok kialakításában.
Dr. Vécsey Richárd Ádám
jogász, AI fejlesztő
