Umelá inteligencia: Prečo nás stroje nepripravia o zamestnanie.

Umelá inteligencia (AI) mnohé pracovné miesta nenahradí, ale spraví ich zaujímavejšie – pričom prevezme rutinné úlohy človeka. Kľúč k úspechu AI: Firmy musia vylepšiť svoje databázy.

Štúdie
  • Štúdia EOS: Tvorcovia finančných rozhodnutí (47 percent) sa obávajú pracovných miest zastúpených umelou inteligenciou (AI)
  • Chybovosť v riadení pohľadávok je možné pomocou AI minimalizovať.

Štúdia EOS o umelej inteligencii: Tvorcovia finančných rozhodnutí sa boja o svoje pracovné miesta
Umelá inteligencia: Podľa štúdie EOS nedôverujú modernýcm technológiám ešte stále mnohí tvorcovia finančných rozhodnutí

Pokiaľ ide o potenciál umelej inteligencie (AI), pre mnohých často nie je nasledujúce porovnanie dostatočné: „Tak ako elektrina pred 100 rokmi pretvorila takmer všetky oblasti priemyslu, zmení teraz umelá inteligencia takmer každé veľké odvetvie,“ píše informatik Andrew Ng. V najväčších vyhľadávačoch sveta – Baidu a Google – viedol projekty zamerané na výskum AI a založil investičný fond AI.

Ľudia pomocou umelej inteligencie revolučne minimalizujú chybovosť v riadení pohľadávok. Napokon, vidí to tak aj 30 percent tvorcov finančných rozhodnutí. Joachim Göller, vedúci analytického centra Center of Analytics skupiny EOS

Existuje však jeden rozdiel v porovnaní s predchádzajúcimi technickými revolúciami: Strach pred stratou práce postihuje teraz aj dobre vzdelané vedecké pracovníčky a vedeckých pracovníkov. Napríklad v prípade osôb, ktoré prijímajú finančné rozhodnutia, sa o stratu práce príčinou umelej inteligencie obáva takmer polovica (47 %) osôb. To vyplýva so štúdie „European Payment Practices“ z roku 2019. Poskytovateľ finančných služieb EOS sa pýtal celkovo 3400 expertiek a expertov zo 17 krajín okrem iného na to, aký vplyv by AI mala na riadenie pohľadávok v ich podniku.

Joachim Göller, vedúci analytického centra Center of Analytics skupiny EOS
„Tomu, kto si pri AI ihneď predstaví človeka proti stroju, často chýbajú potrebné vedomosti. Tu pomôže len osveta,“ Joachim Göller

Systémy AI pomáhajú ľuďom predchádzať chybám.

„Tomu, kto si pri AI ihneď predstaví človeka proti stroju, často chýbajú potrebné vedomosti. Tu pomôže len osveta,“ hovorí Joachim Göller, vedúci analytického centra Center of Analytics skupiny EOS. So svojím tímom pracuje na riešeniach AI, ktoré podporujú EOS v riadení pohľadávok. „Ľudia pomocou umelej inteligencie revolučne minimalizujú chybovosť v riadení pohľadávok. Napokon, vidí to tak aj 30 percent tvorcov finančných rozhodnutí.“

David Goossens, zakladateľ a konateľ startupu Latentine
Čo dokáže AI? David Goossens radí so svojím startupom Latentine veľkým spoločnostiam

Predstava, že spoločnosť by zaobstarala umelú inteligenciu a potom prepustila časť zamestnancov, je nesprávna, tvrdí David Goossens z Latentine. Berlínsky startup s AI radí veľkým spoločnostiam, okrem iného spoločnostiam z farmaceutického, logistického a poisťovacieho odvetvia, ktoré často nemajú presnú predstavu o tom, čo vlastne technológia môže alebo musí dokázať. „Spoločnosti musia vedieť, kde sú ich zamestnanci nevyťažení alebo preťažení. Zažívame, že vysoko vzdelaní finanční experti trávia priveľa času s opakujúcimi sa úlohami súvisiacimi s riadením podniku, a zároveň nemajú dostatok času na vytvorenie spoľahlivých prognóz založených na dátach,“ tvrdí Goossens.

Často chýbajú dátoví inžinieri.

Ten, kto v tejto oblasti správne použije AI, sa v najlepšom prípade stane konkurencie schopným a umožní svojim zamestnankyniam a zamestnancom prevziať zaujímavejšie úlohy. A síce v EOS využívajú inkasné tímy umelú inteligenciu na rutinné prípady – aby sa mohli viac orientovať na zákazníčky a zákazníkov, ktorých prípady sú komplexnejšie. Aj iné odvetvia odbremeňujú svoj odborný personál od práce na štandardných procesoch. A síce fínska softvérová spoločnosť Basware vyvinula virtuálneho asistenta, ktorý odpovedá na každodenné otázky na oddelení obstarávania. A banka SEB vo Švédsku odbremeňuje svoju IT podporu pomocou inteligentnej virtuálnej asistentky Amelie od firmy IPsoft.

„Najprv by spoločnosť mala vypracovať prehľad: Kde presne môže AI automatizovať jednoduché procesy? Kde urobiť komplexné procesy obsluhovateľnými?“ tvrdí Goossens. Už v tomto bode si mnohé firmy všimnú, že im chýbajú najdôležitejšie predpoklady na zavedenie samoučiacich sa systémov: Dáta v potrebnej kvalite a potrebnom množstve na doplnenie algoritmov. „Vo všeobecnosti chýbajú vo väčšine spoločností dátoví inžinieri,“ tvrdí Goossens – teda expertky a experti, ktorí sa starajú o to, aby boli všetky dáta čisto štruktúrované a centrálne uložené. Výzva pre spoločnosti, v ktorých dnes ešte oddelenia nepracujú s rozličnými IT systémami a oddelenými databázami.

„Len overené dáta zabránia tomu, aby stroje prijímali nesprávne rozhodnutia,“ vie aj Andreas Dix z tímu EOS Data Science. Z tisícok čisto zdokumentovaných inkasných prípadov si stroje odvodia učiace sa algoritmy, čo je v rámci vzťahu so zákazníkom vždy najlepší ďalší krok „Myslím, že napokon sú systémy s umelou inteligenciou vždy nápomocným doplnkom pre človeka,“ tvrdí Dix. „Za všetkým vždy stojí človek, ktorý kontroluje a prijíma dôležité rozhodnutia.“

Andreas Dix z tímu EOS Data Science sedí vo svojej kancelárii pred oknom
Andreas Dix z tímu EOS Data Science vie, ktoré dáta umelá inteligencia potrebuje na to, aby pracovala hladko

Stiahnite si bezplatne prieskum EOS. Odkaz na portál prieskumu

Ďalšie informácie? Ozvite sa nám!

Photo credits: IPsoft, Sebastian Vollmert / EOS, Achim Multhaupt, Latentine GmbH

Zdieľať toto

Vytlačiť