Zašto kupovina AI alata nije isto što i digitalna transformacija?

Veštačka inteligencija sve snažnije menja način na koji kompanije rade, donose odluke i grade konkurentsku prednost. Upravo zato Represent System pokrenuo je AI Academy & Advisory, novu konsultantsku uslugu namenjenu kompanijama i liderima koji žele da AI uvedu u poslovanje na strukturiran, praktičan i strateški način, uz realizaciju programa kroz Represent Academy.

Nova platforma povezuje AI znanje sa poslovnom primenom, komunikacijama, marketingom i liderstvom, kroz tri ključna segmenta: AI Education, AI Transformation & AI Adoption i Executive AI Intelligence. Cilj je da kompanijama pruži jasnu mapu prilika, prioriteta i konkretnih koraka za odgovornu i efikasnu primenu veštačke inteligencije, od razvoja AI pismenosti zaposlenih do strateškog savetovanja menadžmenta.

O tome zašto kompanijama danas nije dovoljno samo poznavanje AI alata, kako izgleda uspešno uvođenje veštačke inteligencije u organizaciju i kakvu ulogu u tom procesu imaju lideri, razgovaramo sa dr Borislavom Miljanovićem, CEO-om Represent Systema, i stručnim konsultantima Jelenom Mikić, Lazarom Jovanovićem, Aleksandrom Bijelićem i Vladimirom Joksićem.

• AI je od tehnološke teme postao pitanje poslovne strategije. Šta će, po vašem mišljenju, razlikovati kompanije koje će AI pretvoriti u stvarnu konkurentsku prednost od onih koje će ostati na nivou eksperimentisanja sa alatima?

Dr Borislav Miljanović: Kompanije koje će AI pretvoriti u konkurentsku prednost neće biti one koje su zaposlenima samo kupile najnovije alate, već one koje su promenile način na koji donose odluke, organizuju procese i stvaraju vrednost za klijente.

Prva razlika biće u tome da li AI ima vlasnika u upravi i jasno mesto u poslovnoj strategiji. Ako ostane prepušten entuzijazmu pojedinaca, dobićete mnogo zanimljivih eksperimenata, ali malo rezultata. Liderstvo mora da odredi gde AI donosi najveću vrednost, koja pravila važe za njegovo korišćenje i kojim se poslovnim pokazateljima meri uspeh.

Druga razlika biće sposobnost kompanije da promeni procese, a ne samo da postojeće zadatke obavlja nešto brže. Prava vrednost nastaje kada se povežu podaci, znanje zaposlenih i AI, pa se usluga isporučuje kvalitetnije, odluke se donose ranije, a klijent dobija nešto što ranije nije bilo moguće.

To vidimo i u Represent Systemu. Prvo smo analizirali poslovne procese i uveli AI alate za svakodnevni rad zaposlenih. Zatim smo AI ugradili u nove komunikacijske usluge koje nudimo klijentima. Sada razvijamo interne aplikacije koje treba dodatno da ubrzaju rad i podignu kvalitet usluga.

Na kraju, presudni neće biti alati, jer će oni biti dostupni svima. Prednost će praviti kompanijska znanja, sopstveni podaci, brzina učenja i ljudi koji umeju da postave pravo pitanje, procene odgovor i preuzmu odgovornost za odluku. AI može da ubrza kompaniju, ali ne može da zameni jasnu strategiju i dobro liderstvo.

• Kompanije danas kupuju AI alate brže nego što uspevaju da nauče ljude kako da ih koriste. Šta je potrebno promeniti u znanju, načinu rada i kulturi kompanije da bi AI zaista postao deo svakodnevnog poslovanja, a ne samo još jedna obuka koju zaposleni završe?

Jelena Mikić: AI ne menja ljude tako što ih čini pametnijim ili pak tako što ih ulenji. Menja im mesto u lancu odlučivanja, a to se u ponašanju vidi kroz tri stvari.

Prvo, težište se pomera sa izvršenja na strateško promišljanje. Kada nacrt, analiza ili prezentacija koštaju nekoliko minuta umesto dva dana, lestvica se podiže: vrednost više nije u tome kako ste nešto uradili, već u kvalitetu strateškog promišljanja i izboru problema koji ćete rešavati. Za ljude čiji se autoritet gradio na veštini izvođenja, to može biti izmicanje tla pod nogama, ali i motivacija da se konačno posvete strategiji.

Drugo, ređe donosimo odluke. AI alat sa plaćenom verzijom i boljim režimom ponudi opciju, čovek klimne glavom. Organizacija deluje brže, ali slabi rutina odlučivanja. Kada odluka mora da se donese brzo i pod pritiskom, „mišić” je zakržljao. Tu AI ne ugrožava produktivnost, nego stabilnost. Dakle, do nas je, a ne do AI-ja.

Treće, menja se odnos prema odgovornosti. Deloitte i HBR ove godine beleže isto: rukovodioci na terenu su oko tri puta zabrinutiji zbog AI-ja od ljudi na vrhu, a velika većina kompanija još nije redizajnirala poslove u skladu sa AI mogućnostima. Na vrhu je pritisak drugačiji: polovina izvršnih direktora vezuje sopstvenu poziciju za uspeh AI strategije. Ljudi tako rade sa sistemom koji im niko formalno nije dodelio, uz pitanje koje ostaje bez odgovora: ko odgovara kada pođe naopako?

Iz naše AI Advisory učionice to vidim ovako: promena retko počne kao tehnološka. Ljudi prvo izgube osećaj čemu tačno doprinose. Oni koji to brzo preformulišu (ja razmišljam strateški, ja biram probleme koje mogu sad da rešavam, ja procenjujem, ja snosim posledice) izlaze jači. Oni koji čekaju da im neko kaže postanu suvišni pre nego što ih tehnologija zameni. To, opet, nije do AI-ja – do nas je.

• Ako kompanija želi da pređe sa eksperimentisanja sa AI-jem na njegovu konkretnu primenu, odakle bi trebalo da počne? Koje procese najpre treba analizirati i kako prepoznati one u kojima AI zaista može da donese vrednost?

Lazar Jovanović: Kompanija koja želi da pređe sa isprobavanja AI-ja na konkretne rezultate treba da krene od poslovnog problema, a ne od tehnologije. Umesto pitanja „Gde možemo da uvedemo AI?”, korisnije je pitati: „Gde gubimo najviše vremena, novca ili kvaliteta i može li AI to merljivo da unapredi?”

Prvi korak je jasan poslovni cilj, na primer, kraće vreme obrade, veća konverzija, niži troškovi ili brže odluke. Zatim, treba mapirati nekoliko procesa s najvećim uticajem, posebno one sa mnogo ponavljanja, ručne obrade i uskih grla. Važno je mapirati ih onako kako se posao zaista obavlja, a ne kako je formalno propisan.

Dobar slučaj primene AI-ja rešava važan problem i ima dovoljnu frekvenciju i obim. Daje merljiv rezultat u odnosu na početno stanje, oslanja se na dostupne i kvalitetne podatke i nosi poznat, upravljiv rizik. Često je najbolji početak podrška zaposlenom, gde AI priprema predlog, a čovek odlučuje.

Pilot treba da bude uzak, ali realan. Umesto cilja „uvesti AI u prodaju”, bolji je „skratiti pripremu ponude za 40 odsto, uz proveru prodajnog savetnika”. AI mora postati deo svakodnevnog toka rada, jer korišćenje brzo opada ako zaposleni ručno prebacuju podatke između alata.

Tehnička implementacija nije isto što i usvajanje. Potrebni su vlasnik procesa, jasna pravila, obuka na realnim situacijama i kanal za povratne informacije. Na osnovu rezultata pilota odlučuje se šta zaustaviti, unaprediti ili skalirati.

Suština je da ne treba tražiti najimpresivniju demonstraciju, već najvredniju promenu načina rada.

• AI obećava bržu uslugu, personalizovanije iskustvo i efikasnije zaposlene, ali postoji opasnost da kompanije u želji za automatizacijom izgube ljudsku dimenziju. Gde je granica između pametne automatizacije i iskustva u kojem se korisnik ili zaposleni oseća kao da razgovara samo sa mašinom?

Vladimir Joksić: Granicu između pametne automatizacije i lošeg iskustva ne određuje samo tehnologija, već pre svega kontekst u kojem se koristi, emocija koju taj trenutak nosi i važnost odluke za korisnika ili zaposlenog.

Korisnik će rado razgovarati sa AI asistentom kada želi brzo da proveri stanje, dobije jednostavnu informaciju ili reši rutinski problem. Ali kada je situacija složena, osetljiva ili važna, želi čoveka koji može da razume širi kontekst, pokaže empatiju i preuzme odgovornost.

Isto važi i za zaposlene. Ako AI uvodimo samo da bi zaposleni radili brže i ostvarivali više uz manje resursa, možemo očekivati otpor i strah. Ali ako ga uvedemo kao saradnika koji uklanja rutinu, pruža bolje uvide i ostavlja više prostora za kreativnost, odlučivanje i odnos sa korisnicima, zaposleni će u njemu prepoznati podršku, a ne pretnju.

Zato se uspeh AI transformacije ne ogleda samo u broju automatizovanih procesa, već pre svega u tome koliko smo unapredili iskustvo, osnažili zaposlene, sačuvali poverenje i omogućili ljudima da svoj posao rade kvalitetnije i sa više zadovoljstva.

• AI transformacija nije samo pitanje tehnologije, već i ljudi, procesa i načina donošenja odluka. Iz ugla lidera koji je vodio velike tehnološke i organizacione promene, gde kompanije najčešće greše kada pokušavaju da uvedu AI i šta mora da postoji da bi transformacija zaista uspela?

Aleksandar Bijelić: Najčešća greška je što kompanije AI transformaciju započnu od tehnologije: kupe alat, pokrenu nekoliko pilot-projekata i očekuju da će se poslovni rezultat pojaviti sam. Neće. AI ne popravlja loš proces – može samo brže da ga izvršava i kreira još veći problem.

Transformacija počinje od poslovnog problema i jasnog odgovora na pitanje šta želimo da promenimo: prihod, trošak, brzinu, kvalitet ili korisničko iskustvo. Tek onda dolaze tehnologija i AI.

Druga greška je „PoC zamka”. Kompanije imaju deset zanimljivih eksperimenata, ali nijedan nema jasnog vlasnika, integraciju u poslovni proces, odgovornost za rezultat niti put do produkcije. Eksperimentisanje nije transformacija.

Tu upravljanje postaje ključno. Ne kao birokratija koja usporava AI, već kao put od eksperimenta do kontrolisane, merljive i skalabilne primene. Moramo znati ko je vlasnik AI sistema, koje odluke može da donosi, gde je čovek u procesu, ko snosi odgovornost, kako pratimo rezultate i kako reagujemo kada nešto pođe pogrešno.

Kada spojimo poslovni cilj, promenu procesa, jasnu odgovornost, kvalitetne podatke i upravljanje, AI prestaje da bude demo i postaje deo načina na koji kompanija radi. To je trenutak kada eksperiment prelazi u transformaciju i kada kompanije vide prave benefite korišćenja AI tehnologija.

Saznajte sve o dešavanjima u biznisu, budite u toku sa lifestyle temama. PRIJAVITE SE NA NAŠ NEWSLETTER. 

Izvor: BIZLife magazin

Foto: Vladimir Nešović, Nebojsa Babić, Represent Communications, Privatna arhiva, Unsplash/igoromilaev