Gradite podatkovno-vsebinske temelje
Devet podjetij od desetih je umetno inteligenco (UI) letos že vključilo v vsaj eno poslovno področje, kar poudarja izjemno hitrost njenega uvajanja, toda želenih rezultatov (še) ni. Nedavna študija Boston Consulting Group je ugotovila, da 74 odstotkov podjetij ni doseglo merljivih koristi od svojih programov umetne inteligence, kar 85 odstotkov teh projektov pa sploh ni izpolnilo pričakovanj. Večina dosedanjih aktivnosti rabe UI v poslu je bila torej bolj plod radovednosti in eksperimentiranja. A to se bo hitro spremenilo, saj brez pozitivnih poslovnih rezultatov ne bo dodatnih naložb.
Strokovnjaki svarijo, da podjetja za izkoriščanje umetne inteligence potrebujejo predvsem kakovostne podatke in vsebino. Hkrati pa potrebujejo UI, ki razume kontekst. Mnoga podjetja so že odkrila omejitve splošne generativne UI. Čeprav ta orodja hitro proizvajajo odgovore, jim primanjkuje zavedanja o konkretnih dejavnostih, politikah pa tudi omejitvah podjetja, preteklih aktivnostih in dejanskih odnosih s strankami. Ta vrzel postane toliko bolj očitna, ko jezikovni model/pomočnik ponudi odgovor, ki zveni izpiljen, vendar je v nasprotju s tem, kar podjetje (že dolgo) počne.
Podjetja zato mrzlično iščejo rešitve, ki vključujejo organizacijski kontekst. Tehnologije, kot je iskanje ob pomoči razširjenega znanja in kontekstualnih modelov, omogočajo poslovnim sistemom dostop do preverjenih virov, preden digitalni pomočniki ustvarijo odgovor na vprašanje uporabnikov. To zagotavlja, da odgovori temeljijo na dejanskih informacijah podjetja in ne na (spletni) ocenah ali domnevah, celo halucinacijah.
Sodobna orodja umetne inteligence morajo biti sposobna prepoznati vzorce, ki se razvijajo skozi čas. Ljudje to počnemo intuitivno, saj (prej ali slej) opazimo nenavadno vedenje, identificiramo potencialne goljufije ali zaznamo spremembe v potrebah strank. Kontekstualna umetna inteligenca bo poslovnim rešitvam omogočila, da bodo na podoben način uporabile zgodovino in vsebino posameznega podjetja, skrito/shranjeno v podatkih/dokumentih/datotekah. Upravljanje vsebine v podjetju tako postane temelj, ki umetni inteligenci omogoča dostop do natančnih, posodobljenih virov in odpravlja številna tveganja halucinacij, s katerimi se podjetja danes spopadajo.
Nikar se torej ne slepite: uspešnost uvajanja tehnologij umetne inteligence je odvisna od podatkovno-vsebinskih temeljev, ki jih podjetje premore. Pomen dobro upravljane vsebine še nikoli ni bil tako jasen. Poslovni dokumenti vsebujejo kontekst, zgodovino in informacije, od katerih je odvisna sodobna umetna inteligenca. Ko bodo podjetja vzpostavila prave strukture za rabo vsebine, bodo umetno inteligenco lahko razširila prek avtomatizacije zalednih procesov na »pult«, torej v storitve za stranke, zelo uporabna pa bo tudi pri uvajanju novih zaposlenih ter aktivnostih na terenu.
Podjetja, ki že vlagajo v platforme, kjer je vsebina obogatena z metapodatki, integrirana v delovne procese in takoj uporabna za umetno inteligenco, so tista, ki že žanjejo dobičke z uvajanjem umetne inteligence v poslovanje. Ostali pa se še naprej praskajo za ušesi in se sprašujejo, zakaj »zlodej« ne deluje. V tem pogledu se v svetu IT ni veliko spremenilo, saj še vedno velja, da novodobnih tehnologij ni mogoče uspešno uvajati brez opravljene domače naloge – dobrih (podatkovnih) temeljev.
