Ako pripraviť vašu firmu na AI transformáciu?

Autori článku Filip Tichý (Partner at Grant Thornton Slovakia) a Jakub Chudík (Co-Founder at Assetario) vás v sérií AI Breakfast prevedú svetom umelej inteligencie. Tento článok bol napísaný bez využitia umelej inteligencie. 

Koncom roka 2022 svet šokoval Chat GPT, aplikácia s využitím umelej inteligencie (anglicky Artificial inteligence, alebo „AI“), ktorá dokáže písať prezentácie, úspešné vstupné testy alebo články. Prekvapenie z Chat GPT ale iba naplno osvietilo to, čo sa v technologickom odvetví dialo už dlhé roky. Technický pokrok vo vývoji umelej inteligencie posunul tému umelej inteligencie na jednoznačné prvé miesto v strategickom uvažovaní veľkých firiem. Za posledných 10 rokov najväčšie (nie len) technologické firmy investovali miliardy do vývoja AI a akvizícií súvisiacich s umelou inteligenciou. Ako uvedieme v článku, veľké digitálne firmy umelú inteligenciu už naplno využívajú, čo spôsobuje ich bezprecedentný vertikálny aj horizontálny rast. Tak ako Chat GPT a iné generatívne AI aplikácie zo dňa na deň mení biznis, kde sa v nejakej forme používa generovanie textu (školstvo, média, poradenstvo, zábavný priemysel), ďalšie AI aplikácie budú postupne meniť všetko ostatné.

Umelá inteligencia zasiahne a zmení každé odvetvie a každú oblasť fungovania firiem podobne ako to bolo v prípade zavedenia elektriny alebo nástup internetu. Preto sa AI (podobne ako elektrina, telekomunikácia, internet) považujú za tzv. General purpose technology (skratka Chat GPT nereferuje na General purpose technology ale je to vtipná zhoda okolností). Vo svete a ani na Slovensku zatiaľ nevidíme masívnu automatizáciu, nahrádzanie ľudí robotmi a podobne. Skôr naopak, ľudí je stále nedostatok a hlavný „driver“ robotizácie je aktuálne nedostatok ľudskej pracovnej sily.

Ako dlho to ale takto ostane? Ako veľmi zasiahne jednotlivé odvetvia automatizácia? Pôjde o inkrementálnu úpravu toho ako fungujú naše každodenné procesy? Alebo sa moje konkrétne odvetvie zmení na nepoznanie? Miera do akej budú jednotlivé odvetvia transformované umelou inteligenciou sa bude líšiť. Isté ale je, že každé odvetvie, každá profesia budú zasiahnuté (tak ako každá profesia bola ovplyvnená internetom). Takže zmena pre každého nastane, otázka je kedy a aká veľká. Všeobecne sa predpokladá že umelá inteligencia prinesie bezprecedentné zvýšenie efektivity, zníženie nákladov a otvorí dvere do nových doteraz nepoznaných oblastí. V rámci konkurenčného boja to znamená že firma ktorá príležitosti a benefity umelej inteligencie využije ako prvá, získa veľký náskok pred ostatnými, v extrémnych prípadoch môže transformačný proces vyústiť aj do prečistenia trhu, t.j. niektoré firmy transformačný proces neprežijú.

Totálna AI firma

Autori v knihe Competing in the age of AI (Iansiti, M., & Lakhani, K. R. (2020). Competing in the age of AI: strategy and leadership when algorithms and networks run the world. Boston, MA, Harvard Business Review Press) predstavujú zaujímavý koncept tzv. „totálnej AI firmy“. V takejto firme je kompletná produkčná a operatívna činnosť vykonávaná umelou inteligenciou. Ľudia sú v nej výlučne na ideáciu a identifikáciu nových činností a modelov, ich kódovanie a následný monitoring, údržbu a vyhodnocovanie. To znamená že oslovovanie klientov, prijatie objednávky, cenotvorba, nákup, výroba a dodanie produktov alebo služieb, fakturácia, vybavovanie sťažností atď. (t.j. všetky produkčné činnosti) sú vykonávané automaticky.

Takisto sú vykonávané automaticky operatívne činnosti ako targetovanie marketingových kampaní, účtovanie či právne a compliance aktivity. Inými slovami ľudská činnosť je eliminovaná z jadra operatívnej činnosti organizácie a je posunutá na jej okraj.  Krása tohto modelu je, že akonáhle umelá inteligencia zvládne vykonávať nejakú činnosť, škálovateľnosť je takmer nekonečná, je jedno či treba prijať a spracovať tisíc alebo milión objednávok. Jediné čo je potrebné navyše na milión objednávok je trochu viac komputačnej a dátovej kapacity. Veľká časť variabilných nákladov (v prípade nehmotných produktov alebo služieb všetky variabilné náklady) sa zmenia na fixné a nezvyšujú sa úmerne s nárastom obratu. Tento model je preto pri dosiahnutí vyššieho obratu extrémne profitabilný.

Reálnym príklad takejto firmy je Netflix, kde ľudskí zamestnanci pracujú na vymýšľaní a kódovaní nových produktov, a kontrole a vyhodnocovaní existujúcich aplikácii. Veľmi zjednodušený príklad: rozhodnú sa vylepšiť (znížiť) mieru odhlasovaných užívateľov. Nakódujú nový AI model, ktorý sa pomocou strojového učenia (ang. machine learning) naučí identifikovať individualizované trendy správania užívateľov pred tým ako sa odhlásia z Netflixu. Pre užívateľov ktorí začnú vykazovať známky ktoré predchádzajú odhláseniu, Netflix im ponúkne zľavu na predplatné, alebo urobí inú preventívnu akciu aby si užívateľ odhlásenie rozmyslel. Všetko plne automaticky, v reálnom čase a úplne individualizovane pre každého užívateľa. Najprv nový model prejde rôznymi verifikačnými fázami: testovanie v sandboxe, A/B testy (spustenie modelu iba na časť populácie a porovnanie reálnych výsledkov v časti populácie s AI modelom a bez neho). Následne sa model spustí do ostrej prevádzky a ľudský tím začne túto novú aplikáciu kontrolovať a vyhodnocovať. Operatívna aktivita ale funguje úplne automaticky a milióny užívateľov dostávajú ponúknuté zľavy bez akýchkoľvek ľudských zásahov, schvaľovaní a podobne. Ďalšími príkladmi AI firmy sú Booking.com alebo Airbnb. Vyhľadávanie, bookovanie, platenie, vybavovanie sťažností je plne automatizované. Tieto firmy tiež výrazne transformujú hotelierske odvetvie tým, že do neho dávajú „softvérovú vrstvu“ alebo „operačný systém“, čím eliminujú potrebu na ľuďoch závislých cestovných kancelárii, travel agentov, hotelových sietí. Zvyšuje sa efektivita, profitabilita, ale aj hodnota pre užívateľov.

Hlavnými elementami fungovania umelej inteligencie sú dáta a komputačná sila. Čím viac máme z jedného a/alebo druhého, tým vieme vyvinúť silnejšiu umelú inteligenciu. Štruktúra totálnej AI firmy je samozrejme veľmi odlišná od klasických firiem. Neexistujú v nej separátne oddelenia ako obchodné, nákupné, marketingové, iba jeden digitálny celok. Čo je ešte dôležitejšie, všetky dáta sú v „jednej kope“. V klasickej firme má každé oddelenie svoje systémy, časť dát môže byť centralizovaná v ERP systéme typu SAP. Dáta v ERP systéme (zaznamenané objednávky, faktúry, dodacie listy, reklamácie a pod.) ale nie sú ani zďaleka všetky dáta vo firme. Už len do samotného momentu prijatia objednávky generujeme veľmi veľa (veľmi dôležitých) dát. Prvé oslovenie zákazníka, reakcia zákazníka (rýchlosť, spôsob, typ, miera záujmu), komunikácia ohľadom ponúkaných služieb a cien, spôsob akceptovania ponuky zákazníkom (rýchlosť, spôsob, typ, čo rozhodlo, čo sa zvažovalo, čo sa zamietlo, vzťah s ponúkanými cenami alebo zľavami). Všetky tieto dáta niekde sú. V emailoch, Excelovských zoznamoch, zápisoch, v pamäti zamestnancov (áno aj to sú dáta, veľmi dôležité a ťažko prístupné), analytické dáta našej webstránky alebo online formulára. Ďalšie oddelenia ako nákupné, výrobné, účtovné, marketingové majú tiež v rôznej forme a podobe ďalšie relevantné dáta o svojej činnosti. Takže keď hovoríme že AI firma má všetky dáta v „jednej kope“, myslíme tým nie len tie z ERP systému, ale všetky pridružené informácie z Excelov, mailov, logov a iných zdrojov sú integrované do jedného celku v čitateľnej a ľahko spracovateľnej forme, a tiež vo vhodnej modalite (text, obrázok, zvuk, tabuľka, sekvencia a podobne). Všetky tieto dáta sú uložené v jednom „dátovom jazere“ (ang. data lake), najčastejšie na cloude (napríklad cloudové riešenie S3 od AWS, ktoré je vyslovene stavané na ukladanie dát pre umelú inteligenciu).

Následne sú individuálne AI modely, či už na cenotvorbu, výrobu alebo dodanie služby, marketingové ponuky, kódované nad týmto jedným balíkom dát. AI model sa učí (strojovým učením) na kompletnej histórii firmy (alebo ešte lepšie nad kompletnou históriou všetkých firiem ktoré kedy podnikali v danom odvetví), a pri pnení svojho hlavného cieľu berie do úvahy všetky možné trendy, korelácie a súvisiace akcie a reakcie naprieč celou aktivitou firmy. Keďže základom fungovania umelej inteligencie je veľké množstvo dát na strojové učenie (machine learning), AI firmy okrem interne vygenerovaných dát identifikujú aj externé zdroje dát, ktoré môžu použiť. Sú to napríklad voľne dostupné dáta (datasety o mobiloch, ECB, finstat a pod.) alebo anonymizované dáta kúpené na trhu (credit card firmy, firmy monitorujúce spotrebu, firmy ktoré agregujú a predávajú užívateľské dáta napr z googlu alebo facebooku, analytické firmy, satelitné dáta atď.). Takto nastavená štruktúra umožňuje AI firme fungovať ako jeden digitálny celok, kde nad veľkým integrovaným dátovým celkom fungujú jednotlivé AI modely, ktoré vykonávajú operatívnu činnosť spoločnosti. 

Znie to futuristicky? Takáto totálna AI firma totiž využíva iba tzv. slabú umelú inteligenciu („weak AI“), ktorá technologicky už dávno existuje a nejedna technologická firma na tomto modeli stavia svoj súčasný úspech. Vývoj umelej inteligencie smeruje aj k oveľa silnejšej umelej inteligencii („strong AI“), ktorej potenciál, zatiaľ v teoretickej rovine, môže aj takúto totálnu AI firmu zmeniť na nepoznanie. Ako sa ale môže totálnou AI firmou inšpirovať manažment výrobnej firmy, logistického centra alebo nemocnice? Nie každá firma sa vie alebo bude vedieť stať totálnou AI firmou na 100%. Je to ale zaujímavá aktivita analyzovať či moja firma vie naplniť tento koncept na 5%, 10% alebo 25%. Implementovať koncept totálnej AI firmy iba na 5%, alebo iba do jedného oddelenia, môže mať rozhodujúci vplyv na budúci úspech alebo neúspech našej firmy.

Aké kroky má zmysel robiť už teraz?

Keďže umelá inteligencia v nejakej forme zasiahne všetky odvetvia a všetky činnosti, lídri všetkých firiem by mali rozmýšľať nad tým, ako bude zasiahnuté ich odvetvie, kedy a aké kroky by sa mali spraviť. Z pohľadu dlhodobého strategického plánovania je potrebné analyzovať aké možnosti využitia umelej inteligencie existujú už dnes, a rozmýšľať ako bude v budúcnosti moje odvetvie zmenené. Veľa firiem na túto tému organizuje interné konferencie a kreatívne manažérske workshopy. Je dôležité si uvedomiť že téma umelej inteligencie nie je (iba) IT téma. Treba o jej využití diskutovať čisto v užívateľskej rovine ako o zlepšovaní procesov, efektivity a výkonnosti. Nemusíme rozumieť tomu ako AI technicky funguje, môžeme ale urobiť workshop na tému – predstavte si že máte na jeden deň zázračného Harry Potter kolegu ktorý dokáže spraviť hocičo. Doslova hocičo. Ako by ste ho využili? Dal by som mu robiť vybavovanie objednávok ktorých je veľmi veľa alebo kde je zvyčajne veľa chýb? Alebo nekonečné prepočítavanie a ponúkanie predajnej ceny až kým nie je prijatá, čo s ľudskou pracovnou silou nemalo zmysel robiť? Alebo mu rovno zveriť celú produkciu mojej činnosti? Ako by som využil uvoľnené kapacity? Aké nové produkty by som mohol predávať svojim zákazníkom s tou novou zázračnou výhodou? Aké horizontálne alebo vertikálne rozšírenie mojich aktivít mi táto „superpower“ umožní? Štruktúrovaný workshop na takúto tému nám môže pomôcť sformulovať korporátnu AI stratégiu, ale tiež nazrieť do doteraz neobjavených scenárov nášho biznisu a dať firme nový inovatívny implulz.

Faktom totiž je, že pokiaľ by sa firma rozhodla pre implementáciu umelej inteligencie, nie je to možné spustiť okamžite. Po vzore totálnej AI firmy musíme najprv identifikovať čo najviac zdrojov interných a externých dát a tieto integrovať do jedného funkčného celku. To sa dosiahne v niekoľkých krokoch, pričom každý jeden krok predstavuje komplexný a náročný projekt, ktorý môže trvať kľudne aj niekoľko rokov.  Takisto je možné smerovať strategické rozmýšľanie aj alternatívnym smerom: OK, nebudem „first adopter“ umelej inteligencie v mojom odvetví, pretože som napr. príliš malá firma. Avšak treba počítať s tým, že v horizonte 5 až 10 rokov sa stane umelá inteligencia mainstreamom a rôzne AI aplikácie budú zabehnuté, otestované, vyladené a hlavne dostupné. V tomto momente bude musieť každá spoločnosť implementovať umelú inteligenciu (alebo transformovať svoj business model na výrazne užší „artisan“ alebo „fully-human“ retro model vo svojom odvetví). Aké kroky treba teda podstúpiť už teraz pri príprave na adopciu AI (v akejkoľvek budúcej forme)?

1. krok – úplná digitalizácia

Väčšina firiem je už plne digitalizovaná, ale stále je dosť firiem kde stále aspoň niektoré oblasti fungovania nie sú digitalizované. Niektoré účtovné doklady, podpísané dodacie listy sú ešte v šanónoch, dôležité zmluvy v trezore a podobne. Je veľmi pravdepodobné, že o takých 5 rokov budú úplne bežné dostupné, lacné a efektívne účtovné AI appky. Na to aby ich aj malá firmy mohla o tých 5 rokov implementovať (a benefitovať zo znížených nákladov a zvýšenej efektivity), je potrebné aby sa už dnes plne digitalizovala. Digitalizácia má okrem toho aj mnohé iné výhody (v oblasti bezpečnosti, interných kontrol) ale to je na inú diskusiu.

2. krok – identifikácie interných zdrojov dát

Aké iné dáta, ktoré sú priamo alebo nepriamo relevantné pre našu činnosť, máme vo firme okrem nášho účtovného a ERP systému? Emaily? Rôzne zoznamy v Exceloch? Klientske zložky? Sú nejaké dôležité interné dáta ktoré nám unikajú napríklad tým, že nie sú zaznamenané ale ostávajú iba v hlavách a pamäti zamestnancov (napr. o dôležitých negociáciách s klientmi)? Ako vieme tieto dáta jednoducho zaznamenať? Je právne priechodné napríklad nahrávanie (a automatické spracovanie) týchto rozhovorov? Všetky tieto interné zdroje dát treba identifikovať a zmapovať. Identifikované dáta treba „očistiť“,  otagovať, upraviť do podoby aby boli čo najlepšie procesovateľné pre umelú inteligenciu.

3. krok – identifikácia externých zdrojov dát

Čím viac dát, tým je umelá inteligencia účinnejšia. Čím viac dát, tým vieme tvoriť komplexnejšie a efektívnejšie modely umelej inteligencie. Takisto čím viac dát (historických, z odvetvia, z podobných odvetví), tým sa viac umelá inteligencia „naučí“ a tým robí presnejšie a lepšie rozhodnutia. Veľké firmy na vylepšovanie svojich AI modelov podstupujú drahé a náročné kroky, na získavanie čo najviac rôznych externých dát. Menšie firmy napr. v retaile môžu rozmýšľať o akvizícií dát od konkurentov, od firiem ktoré sa venujú zberu a  monetizovaniu dát alebo od národných regulátorov, alebo úplne jednoduchý „internet mining“ zadarmo. Dáta majú z pohľadu AI odlišnú kvalitu, internet mining prináša dáta nízkej kvality (chýbajú tagy, verifikácia správnosti informácii, širší kontext), naopak historické dáta o skutočných transakciách z našej alebo podobnej organizácii, predstavujú dáta najvyššej kvality a sú pre umelú inteligenciu najlepšie.

4. krok - integrácia všetkých dát do jedného systému

Potom ako máme identifikované a zaznamenané všetky interné a externé dáta, potrebujeme ich integrovať do jedného dátového celku (tzv. „datalake“). Táto fáza môže prebiehať už aj po druhom kroku pri identifikovaní interných dát. Ide o náročný projekt ktorý môže vyžadovať významnú zmenu IT infraštruktúry. Najjednoduchším riešením integrácie dát do jedného celku je ukladanie na niektorú cloudovú službu (napríklad už spomínaný AWS S3). Nemusí to nevyhnutne znamenať transfer celej IT infraštruktúry na cloud, ale môže vzniknúť prepojenie alebo zrkadlenie medzi lokálnymi zdrojmi dát a datalake-om na cloude. Aby AI modely fungovali čo najlepšie, vznikajúce dáta musia byť čo najskôr (ideálne okamžite) na cloude „k dispozícií“ pre AI modely. Následne je firma „AI ready“ a z pohľadu dátovej architektúry pripravená na implementáciu efektívnych AI aplikácii.

Umelá inteligencia bude výrazne meniť všetky oblasti a odvetvia. Pokiaľ je môj biznis napr v sektore finančných služieb, retailu alebo zdravotníctva, potenciál na využitie umelej inteligencie aj v slabej forme (weak AI) je obrovský. Podobne sú na tom firmy ktoré pri svojej činnosti zbierajú veľké množstvo dát od tisícov zákazníkov alebo užívateľov, napr. firmy z odvetvia logistiky, infraštruktúry, energetiky, telekomunikácii, dopravy, online reklamy, e-commerce a podobne. Strategické úvahy o vplyve a implementácii umelej inteligencie sú ale vysoko relevantné pre každé odvetvie. Firmy by mali už teraz formulovať svoju AI stratégiu: chcem byť 5% AI firma? 10% AI firma? V ktorej oblasti alebo ktorom oddelení je najväčší potenciál na využitie umelej inteligencie? Ako umelá inteligencia zmení moje odvetvie a akú dynamiku bude mať môj konkurenčný boj poháňaný umelou inteligenciou? Každá firma, ktorá chce byť relevantná a úspešná aj o 5 až 10 rokov, musí hľadať na tieto otázky odpoveď, a zároveň začať tomu prispôsobovať a meniť svoju IT a dátovú architektúru. V blízkej budúcnosti totiž každý rok pribudne nová technológia alebo appka typu Chat GPT, ktorá bude síce inkrementálne, ale veľmi rýchlo, meniť biznis a svet ako ho poznáme teraz.