Umetna inteligenca je tu. So vaši podatki pripravljeni nanjo?

Umetna inteligenca ni več tehnologija prihodnosti, temveč realnost sodobnega poslovanja. Njena uspešna uvedba pa ni odvisna le od izbire naprednih algoritmov, temveč predvsem od tega, kako celovito podjetje razume, povezuje in upravlja svoje podatke.

V CRMT to opažamo vsakodnevno. Večina naprednih rešitev, ki jih danes pomagamo uvajati, že vključuje umetno inteligenco. Ne kot ločeno komponento, temveč kot sestavni del poslovnega sistema. Tam, kjer lahko z ustreznimi podatki prinese hitre in merljive učinke.

Kaj umetna inteligenca v poslovnem okolju dejansko omogoča?

Zadnja leta smo priča razcvetu generativne umetne inteligence, ki je večinoma povezana z idejo ChatGPT in drugih spletnih rešitev, kjer si preko “promptov” pomagamo pri vsakodnevnem delu – od pisanja e-sporočil do priprave predstavitev.

Vendar sega uporaba umetne inteligence v poslovnem okolju bistveno dlje od teh splošnih orodij. Spodaj navajamo štiri najpogostejše primere uporabe umetne inteligence, ki jih srečujemo v praksi.

1. Obdelava dokumentov in ekstrakcija informacij

V poslovnem okolju kroži ogromno dokumentacije, od pogodb in poročil do dopisov, obrazcev in zapisnikov. Pogosta težava je, da so ti dokumenti nestrukturirani, kar pomeni, da so ključne informacije skrite v besedilu. Umetna inteligenca omogoča, da te vsebine avtomatizirano obdelamo, tako da izluščimo zneske, datume, naslove, kontaktne osebe ali stanje dokumenta, dokumentu pripišemo oznake in po potrebi pripravimo povzetek.

Pri tem ne gre le za iskanje po ključnih besedah, temveč za razumevanje konteksta. AI zna razlikovati, kaj je pomembno, in vsebino pripraviti tako, da je uporabna v nadaljnjih procesih (npr. za poročanje, analitiko ali arhiviranje). Namesto da zaposleni ročno pregleda 50 pogodb in išče ključne informacije, AI to opravi v le nekaj minutah.

Ta pristop prinaša največjo vrednost pri obdelavi velikih količin dokumentov – od avtomatske kategorizacije prejete pošte do hitrega povzemanja dolgoročnih pogodb za potrebe odločanja.

2. Pametno iskanje po internih bazah znanja

Druga vrsta izziva ni to, da je posamezen dokument neobdelan, pač pa je teh dokumentov preveč ali so razpršeni po različnih sistemih, mapah in oddelkih. Podjetja imajo na voljo ogromno znanja, a je dostop do njega pogosto neučinkovit.

Zato se v tovrstnih primerih uporablja napredni sistem iskanja, ki kombinira iskanje in generiranje odgovorov (t.i. “retrival augmented generation” – RAG). Umetna inteligenca namreč omogoča, da uporabnik postavi vprašanje v naravnem jeziku, sistem pa razume kontekst, poišče najrelevantnejšo vsebino v interni bazi in generira jasen, razumljiv odgovor. Ob tem navede tudi vir, npr. odstavek pravilnika, internega navodila ali zapisnika.

Ta pristop je posebej učinkovit za večja podjetja, kjer zaposleni porabijo preveč časa za iskanje informacij. Namesto pregledovanja različnih sistemov in map, lahko postavijo vprašanje v naravnem jeziku in v nekaj sekundah dobijo natančen odgovor z navedbo vira. Tovrstne rešitve se uporabljajo pri digitalnih pomočnikih za zaposlene, naprednem iskanju po interni dokumentaciji ali pri dostopu do vsebin, kot so pravilniki, tehnična navodila in projektna dokumentacija.

3. Pogovorni pomočniki in interni asistenti

Vsi že poznamo digitalne asistente za zunanje uporabnike – od spletnih chatbotov na trgovinskih straneh do glasovnih pomočnikov na telefonskih linijah. Te rešitve so postale del vsakodnevne izkušnje strank. Vendar se enaka tehnologija vedno pogosteje uporablja tudi znotraj podjetij, kjer služi kot notranja orodja za podporo zaposlenim.

Interni chatboti zaposlenim pomagajo pri iskanju informacij, usmerjanju po internih postopkih, odgovarjanju na pogosta vprašanja in celo pri generiranju osnutkov dokumentov. Sistem razume vprašanja v naravnem jeziku, dostopa do relevantnih virov in poda prilagojen, uporabniku razumljiv odgovor.

Zanesljiv interni asistent lahko nadomesti več klasičnih virov pomoči in razbremeniti podporne oddelke – študije kažejo, da lahko zmanjša število vprašanj IT ali HR službam za do 30 %. Hkrati omogoča enoten in hiter dostop do znanja, ki je prej zahtevalo iskanje po različnih sistemih.

Primer iz prakse: zaposleni sistemu naroči: »Pripravi mesečno poročilo o stroških po oddelkih«, AI pa na podlagi predefiniranega modela pridobi podatke iz sistema, pripravi predlogo in v pregled ponudi osnutek dokumenta.

4. Avtomatizacija delovnih tokov

Umetna inteligenca ne samo razume podatke in besedila, temveč jih zna tudi uporabiti za izvajanje ali predlaganje naslednjih korakov v delovnem procesu. V številnih podjetjih se AI zato uporablja za avtomatizacijo vsakdanjih opravil ali za podporo odločanju znotraj delovnih tokov. V številnih procesih je tako mogoče pomembno zmanjšati ročne posege.

Sistem lahko na primer sam prebere zadnjo elektronsko komunikacijo uporabnika, prepozna odprto nalogo, predlaga odziv ali sproži nadaljnje dejanje, kot je npr. priprava osnutka odgovora po e-pošti, usmerjanje vsebine v ustrezno mapo ali priprava obvestila odgovorni osebi. V bolj zrelih okoljih umetna inteligenca deluje popolnoma samostojno v procesih, kot so obdelava zahtevkov, potrjevanje dokumentov ali generiranje opozoril na podlagi odstopanj v podatkih.

Vmesna stopnja je t. i. asistirana avtomatizacija, kjer AI predlaga naslednji korak, odločitev pa ostaja v rokah uporabnika. Tak pristop omogoča postopno uvajanje umetne inteligence v procese brez večjih posegov v obstoječe sisteme, hkrati pa povečuje učinkovitost, doslednost in odzivnost organizacije.

AI brez kakovostnih podatkov ne deluje – in tukaj se vključi CRMT

Vsi zgoraj našteti primeri imajo en skupni imenovalec: podatke. Umetna inteligenca ni čudežno orodje, temveč zmogljiv mehanizem, ki potrebuje ustrezne vhodne podatke. Brez urejene podatkovne infrastrukture, ustreznih integracij in kakovostnih vhodnih podatkov ne moremo pričakovati zanesljivih rezultatov.

V CRMT podjetjem ne pomagamo le pri vzpostavitvi podatkovnega okolja, temveč tudi pri uvajanju naprednih rešitev, ki vključujejo umetno inteligenco in podpirajo ključne poslovne funkcije, od celovitega upravljanja poslovanja (CPM) in poslovne analitike (BI) do kontrolinga in regulatornega poročanja. Skupaj s partnerji gradimo podatkovno arhitekturo, povezujemo razpršene vire v enotne sisteme, svetujemo pri vprašanjih varnosti, skladnosti z zakonodajo in tehnološke izbire ter uvajamo rešitve, ki so tesno povezane s poslovnimi cilji in pripravljene na takojšnjo uporabo v praksi.

Izzivi niso le tehnični, temveč strateški

Razprave o umetni inteligenci se pogosto osredotočajo na orodja, modele, infrastrukturo in najnovejše tehnološke trende. A ključna vprašanja se skrivajo drugje: Kaj želimo z rešitvijo doseči? Kateri naši procesi imajo največji potencial za izboljšave? Kakšne podatke imamo na voljo in ali jim lahko zaupamo?

Uvedba umetne inteligence mora biti zato premišljen, strateško usklajen projekt in ne zgolj tehnična integracija. Prav pri tem CRMT nastopi kot partner, ki vam pomaga povezati poslovne cilje s podatkovno in tehnološko podlago ter zagotovi, da umetna inteligenca postane sestavni del vaših poslovnih procesov.

Razmišljate o uvedbi umetne inteligence v vaše poslovanje? Začnimo tam, kjer je ključno – pri podatkih. Za več informacij in pogovor nas kontaktirajte in skupaj bomo našli ustrezno rešitev za vaše potrebe.