Muszáj feljebb lépni a munkahelyi "táplálékláncban"!

A panelbeszélgetés résztvevői – Kumar Shanmugan, Tata Consultancy Services, Ádám Gábor, IFUA Horváth és Jean-Luc Michel egy SSC volt vezetője – először azt tisztázták, hogy az AI egy nagyon tág fogalom, és mostanában általában a generatív AI-t értjük rajta (ChatGPT és társai), pedig az utóbbi csak az egyik részterülete a mesterséges intelligenciának. Éppen ezért, amikor a szolgáltató szektorban egy cég elgondolkodik azon, hogy mely területen szeretné elkezdeni használni ezeket az eszközöket, akkor alaposan át kell tekintenie, hogy milyen célokat, eredményeket akar velük elérni, mire fogja használni a technológiát, vagyis nem érdemes felülni az éppen aktuális hype-ra. 

A Tata Business Process Unit vezetője kiemelte, hogy egy akkora cégcsoportnál, mint az övék, amelynek világszerte több mint 600 000 dolgozója van, muszáj egyszerűsíteni és racionalizálni a folyamatokat a vállalaton belül és az ügyfelek felé is. Egy egészen triviálisnak tűnő példát hozott fel: hogy míg korábban, ha valakinek a cégnél problémája volt a laptopjával, akkor egy lenyíló menüből kellett kiválasztania, hogy vajon mi a probléma, és azt kinek kellene kezelnie, addig az AI segítségével most elég egy néhány szavas promptot írni, a mesterséges intelligencia pedig ez alapján eldönti, hogy kinek kell a problémát továbbítani, és a megfelelő helyre utalja másodpercek alatt, így megspórolva a találgatást, az esetleg több körös folyamatot. Így pedig nő a hatékonyság. 

A hatékonyságot és a folyamatok minőségének javítását emelte ki Jean-Luc Michel is, aki elmondta, hogy egy olyan cégnél, ahol évente 500 ezer számla fordul meg, fontos, hogy minél kevesebb hibát vétsenek, és nem lehet figyelmen kívül hagyni a csapatok racionalizációját sem. Volt, hogy a folyamatok automatizálásának eredményeként 30%-kal csökkenteni tudták a létszámot. Ugyanakkor kiemelte, hogy általában nem cél a létszámcsökkentés, inkább más, magasabb hozzáadott értékkel rendelkező munkát tudnak végezni a dolgozók a digitalizáció következtében, ami akár a megtartást is segítheti.

A felmérésben a válaszadók úgy vélték, hogy elsősorban adatelemzésre, dokumentumok kezelésére, feladatok automatizációjára lehet jó a mesterséges intelligencia. A beszélgetés résztvevőihez hasonlóan elsősorban a hatékonyság javulását, a munkaterhelés csökkenését és a pontosság javulását várják tőle. 

A BSC-k esetében az egyik központi kérdés a nyelvtudás. Az AI-t használó fordító eszközök ezekre a kihívásokra is választ adhatnak, így nem fog egy-egy országban valamelyik nyelv ismeretének hiánya kizáró okot jelenteni, hanem a fordító alkalmazások segítségével bármelyik – akár költséghatékonyság szempontból kedvezőbb - országból támogathatók lesznek az üzleti folyamatok, emelte ki Kumar Shanmugan.

Jó adatok kellenek! Forró téma az adatkezelés

„Mintha a gyerekünket nevelgetnénk, az ő agyát tréningeznénk, és ez bizony rizikós feladat”

Míg korábban elsősorban az egyszerűen szabályszerűsíthető, standardizált folyamatokat automatizálták, az új algoritmusok egyre inkább képesek komplex feladatokra, vagyis akár eljuthatnak a döntéshozatalig is. Azonban ehhez az AI-nak sokat kell tanulnia és jó adatokat kell neki megtanítani, ahogyan arra is hangsúlyt kell helyezni, hogy hogyan kezeli az adatokat, annak érdekében, hogy az előítéletes döntések elkerülhetők legyenek. Ugyanis a mesterséges intelligencia csak a már meglévő adatokból képes tanulni, ezekről pedig nem egyszer bebizonyosodott már, hogy befolyásolták őket az emberi előítéletek, elfogultságok. Ez pedig könnyen etikai kérdéseket vethet fel. Vagyis szükséges ezek előzetes megjelölése és kiszűrése, tesztelése a bevezetés előtt. „Mintha a gyerekünket nevelgetnénk, az ő agyát tréningeznénk, és ez bizony rizikós feladat” – hozott analógiát Kumar Shanmugan.

A szakemberek megemlítették, hogy komoly kihívást fog jelenteni ebből a szempontból az ESG is, hiszen ez egy teljesen új terület, ami folyamatosan változik, folyamatosan jelennek meg az új szabályok, így a tanulás páhuzamosan zajlik. A jövőben egyre inkább predikcióra is használhatók lesznek ezek az eszközök, mert a „történelmi” adatokon túl képesek lesznek a jelen eseményeinek gyors monitorozására széles körben, amiből előremutató következtetések is levonhatók. 

Mindezek ismeretében kiemelték, hogy az eszközök biztonságára, biztonságos használatára és körültekintő bevezetésére van szükség, amihez megfelelő irányítási folyamatokat kell társítani. Szabályozni kell a hozzáférést, az azonosítást. Vagyis nem véletlen, hogy az adatkezelés kérdése igazán forró téma manapság.

Hiába gondoljuk, hogy megvannak az adataink egy folyamat automatizálásához, azt át kell futtatni az irányítási csoporton, amely a megfelelő ellenőrzési pontok megvizsgálása után megadhatja az „engedélyt” a fejlesztésre. Nagyobb vállalatok esetében nem árt, ha van egy ebben a témában illetékes „excellence center” vagyis tudásközpont, amelyek képben vannak az addig bevezetett összes eszközzel kapcsolatban, így egy-egy felmerülő probléma esetén nincs szükség feltétlenül újabb és újabb fejlesztésekre, ha esetleg már létezik rá működő megoldás. 

Vezetők szerepe az elfogadásban

Fontos szerep jut a vezetőknek az új technológiák elfogadása kapcsán, ezért fontos őket bevonni a bevezetések előtt és alatt. A kezdeti ellenállás szinte borítékolható. Időt kell adni a kidolgozásra, hogy pontosan tudjuk, mit akarunk; a változáskezelési folyamat kialakítására. A vezetők ilyenkor gyakran megkapják a kérdést a beosztottaktól, hogy az ő munkájukat veszélyeztetni fogja-e a mesterséges intelligencia. Erre az egyik lehetséges válasz – jegyezték meg a szakemberek -, hogy az egyénnek tennie kell érte, hogy feljebb tudjon lépni a vállalti értékláncban, mert a komplexebb feladatokat később automatizálják. Mindehhez fel kell építeni egy képzési struktúrát, kötelező kurzusokkal, mert az alapokkal mindenkinek tisztában kell lennie. Az automatizáció elkerülhetetlen, vagyis törekedni kell a hozzáadott érték növelésére egyénileg és a munkafolyamatok szempontjából is.