Według Gartnera w latach 2018–2019 poziom adopcji AI wzrósł z 4 do 14 proc. Jednak większość tych projektów znajduje się na etapie pilotażowym (37 proc.), a tylko 22 proc. jest w pełni wdrażanych – wynika z analiz Cognizant. We wczesnych fazach implementacji sztucznej inteligencji organizacje nie są w stanie dostrzec realnych korzyści i szybkiego zwrotu z inwestycji. Z drugiej strony, duża liczba projektów i programów nie spełnia wysokich oczekiwań, zapewniając jedynie dodatkowe usprawnienia, a nie efekty na rewolucyjną skalę.

Zarobić na danych
Według Forrester Research od 60 do 73 proc. wszystkich danych w przedsiębiorstwie nie jest wykorzystywanych do analiz. To cenny zasób, którego przedsiębiorstwa nie potrafią zmonetyzować. Aby zmienić tę sytuację, należałoby przede wszystkim objąć sztuczną inteligencją obszar wsparcia decyzji zarządczych. Warunkiem wprowadzania inteligentnych rozwiązań jest stworzenie odpowiedniego ekosystemu informacyjnego. Nowoczesna architektura danych, to pierwszy krok w kierunku lepszego dostosowania firmy do stale zmieniającego się otoczenia. Oznacza to posiadanie skalowalnych podstaw do analiz danych. Dzięki temu organizacje będą mogły traktować swoje dane jako aktywa i wspierać głębokie uczenie się sztucznej inteligencji w celu dostarczania informacji. Przełoży się to na trafne i precyzyjne decyzje oraz działania prowadzące do osiągania lepszych wyników. W konsekwencji doprowadzi to przedsiębiorstwo do poprawy pozycji na konkurencyjnym rynku.

Sceptyczni inwestorzy
Według badań Cognizant około 75 proc. kadry kierowniczej uważa, że sztuczna inteligencja jest niezwykle lub bardzo ważna dla sukcesu ich firmy. Prawidłowe przygotowanie i kontrolowanie realizacji projektów AI ma kluczowe znaczenie z punktu widzenia skuteczności osiągania planowanych celów. Niektóre organizacje z dużą rezerwą podchodzą do inwestycji w takie technologie, jak sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe. Główną przyczyną tego sceptycyzmu są związane z tym koszty. Dodatkowym czynnikiem wstrzymującym wdrożenia jest niezrozumienie tego, co tak naprawdę oznacza AI i jakie korzyści przyniesie ona firmie – czy to w zakresie poprawy jakości obsługi klienta, czy po prostu zautomatyzowania wybranych procesów.
Sztuczna inteligencja może „wyglądać” zupełnie inaczej w jednej organizacji w porównaniu do innej. Dużo zależy od miejsca zajmowanego przez te przedsiębiorstwa na krzywej dojrzałości cyfrowej.
Na przykład dzięki wykorzystaniu uczenia maszynowego AI może radykalnie ulepszyć centra kontaktowe (Contact center). Podczas połączeń konsultantów z klientami „na żywo”, zamiast konieczności ręcznego wyszukiwania odpowiednich informacji, można użyć transkrypcji głosowej. Algorytmy uczenia maszynowego zwiększają precyzję i przyspieszają funkcje wyszukiwania. Niezależnie od tego, jak AI postrzegana jest przez firmy, kierownictwo musi upewnić się, że wszystkie wdrażane projekty technologiczne generują prawdziwą wartość biznesową.

Współpraca człowieka z maszyną

W wielu branżach pojawiły się obawy, że AI przejmie miejsce pracy. Contact center jest tego doskonałym przykładem. Wielu konsultantów telefonicznych straciło zatrudnienie, ponieważ zastąpiły ich komunikatory oraz coraz doskonalsze chatboty. W środowisku Contact center nie ma powodu, dla którego obsługiwani przez AI „wirtualni doradcy” nie mogliby współpracować z prawdziwymi konsultantami. To bardzo skuteczny sposób szybkiego reagowania na typowe problemy lub prośby – skrócenie czasu oczekiwania i poprawa jakości obsługi klienta.
Dzięki takiemu modelowi pracy konsultanci skupiliby się na bardziej złożonych zadaniach i rozwiązywaniu skomplikowanych problemów. Wnosząc większą wartość dla firmy, rosłaby ich satysfakcja z wykonywanej pracy.
Zjawisko zastępowania ludzi przez algorytmy nie jest jeszcze powszechne. Jednak pod rosnącą presją kosztów i efektywności, przedsiębiorcy i tak będą zmuszeni szerzej korzystać z automatyzacji. Najszybciej nastąpi to tam, gdzie czynności wykonywane przez człowieka są powtarzalne i mają rutynowy charakter. Takie procesy stosunkowo łatwo poddają się algorytmizacji. Znikanie tradycyjnych zawodów nie powinno spowodować lawinowego wzrostu liczby tzw. „ludzi zbędnych”.

Cyfrowy substytut człowieka
Rozmaite teorie spiskowe straszą nas katastrofą społeczną, którą miałyby wywołać „myślące roboty”. Zwolennicy takiego nurtu myślenia konsekwentnie przemilczają fakt, że w miejsce likwidowanych stanowisk powstają nowe. W otoczeniu nowoczesnej technologii ludzie pracują w znacznie lepszych warunkach. Jednak rewolucja cyfrowa wymaga zupełnie innych kompetencji oraz wiedzy. Ujmując to zagadnienie historycznie, wystarczy przywołać dwudziestowieczny spór o to, czy telewizja doprowadzi do „śmierci” kina.
Trudno uznać, że technologia w pełni zastąpi człowieka, tak jak smartfon stał się substytutem telefonu, a klawiatura komputera wyparła maszyny do pisania. Uczymy się współpracować ze sztuczną inteligencją każdego dnia, bo zwyczajnie pomaga ona nam w życiu. Dzieje się to bez większego wysiłki i protestów. Wszyscy uczestniczymy w rewolucji informacyjnej, choć nie zawsze jesteśmy tego świadomi. Ten proces dotyczy społeczeństw, a więc także i przedsiębiorstw. Nawet tych, które z założenia podkreślają swój konserwatywny charakter. Koegzystencję ludzi i algorytmów, Gartner nazywa „inteligencją rozszerzoną”. Idea ta zakłada, że ludzie wykorzystujący algorytmy i maszynowe uczenie do podejmowania decyzji muszą mieć wpływ na „modelowanie” sztucznej inteligencji.
Gartner prognozuje, że do 2021 roku, wdrożenia sztucznej inteligencji stworzą w globalnej gospodarce wartość dodaną, która osiągnie poziom zbliżony do 3 bilionów dolarów i „odblokuje” ok. 6,2 miliarda dodatkowych – „produktywnych” godzin pracowników. Czy nasze przedsiębiorstwa potrafią z tego trendu skorzystać?