By Dinamični razvoj umjetne inteligencije i umrežavanje predstavljaju kompatibilne procese koji su već drastično redizajnirali analogni svijet u kojem su živjele starije generacije. Pri tome su menadžeri tradicionalnih kompanija koje su se razvile i djelovale u doba analognih tehnologija pred velikim izazovima, jer se moraju prilagoditi novim načelima poslovanja koje diktira digitalna ekonomija. To se prije svega odnosi na racionalno korištenje umjetne inteligencije, te srodnih, prije svega, internetskih tehnologija, umreženih s pametnim tehnološkim uređajima.
Umrežavanje
Umjetna inteligencija, te internet postaju generatori podrške i poticanja ekspanzije procesa umrežavanja. Svijet je sve kompleksniji i premrežen mnoštvom mreža različitih veličina i namjena. Poslovne organizacije djeluju unutar eko sustava koji obuhvaća dobavljačke i distribucijske mreže lokalnog, regionalnog i globalnog karaktera. Platforme i pametni telefoni prometnuli su se u ključne resurse novih poslovnih modela, koji nude nove usluge i proizvode, pri čemu je umjetna inteligencija temeljna tehnologija.
Značajna karakteristika novih poslovnih modela je digitalno povezivanje mrežnih čvorišta. Umreženost omogućava distribuciju i prikupljanja golemih količina podataka, a taj proces podržavaju i oblikuju iznimno moćni algoritmi. Za algoritme ne postoje tradicionalna razgraničenja između kompanija, a niti geografska ograničenost odnosno uvjetovanost. Algoritmi, odnosno umjetna inteligencija, ubrzano povećavaju svoju važnost ne samo u ekonomiji, već i svakodnevnom životu.
Goleme količine podataka postale su nužna sastavnica generiranja vrijednosti digitalnih odnosno internetskih kompanija. Algoritmi ih uspješno interpretiraju u skladu s potrebama tvrtke. Tako, primjerice, personalizirana ekonomija ili medicina nije više samo teorijski model, već praksa brojnih (poslovnih) organizacija. Mreže i umrežavanje presudne su za akumuliranje i disperziju podataka, pa njihovo kreiranje i modeliranje postaje važna sastavnica konkurentske prednosti u digitalnoj ekonomiji.
Konkurentnost u digitaliziranim ekonomskim okolnostima proizlazi iz pozicije unutar umreženih poslovnih eko sustava. Velike i inovativne korporacije su najveća i centralna čvorišta kompleksnih mreža gospodarskog sustava. Ta pozicija osigurava dotok enormnih količina relevantnih podataka pogodnih za dubinsku analitiku i djelotvorno korištenje maksimalnih potencijala koje nudi umjetna inteligencija.
Takva centralna čvorišta složenih globalnih mreža uklopljena su u poslovne eko sustave kompanija kao što su, primjerice, Google, Facebook, Tencent i Alibaba. Te kompanije posjeduje iznimno velike analitičke potencijale, baze podataka, platforme i umjetnu inteligenciju sposobnu za generiranje profitabilnih informacija i znanja za sve industrijske grane i uslužne djelatnosti.
Razmatrajući suštinu funkcioniranja procesa unutar mreže Albert Laszlo Barabasi konstatira :“Danas znamo da je i Web grupiran ; uočili smo ih u fizičkim kablovima koji povezuju kompjutore na internetu ; ekonomisti su detektirali grupiranost u mreži koja opisuje povezanost tvrtki zajedničkim vlasništvom ; ekolozi ih vide u hranidbenim mrežama koje kvantificiraju kako se vrste hrane drugim vrstama u ekosustavu, a stanični biolozi su saznali da je grupiranost karakteristična za krhku mrežu molekula upakiranih unutar stanice. Otkriće da je grupiranost sveprisutna ubrzo je tu pojavu uzdiglo od jedinstvenog svojstva društva u opće svojstvo kompleksnih mreža, te je postavilo prvi ozbiljni izazov pred zamisao da su stvarne mreže u osnovi slučajne.“ Nedvojbeno je grupiranje fenomen univerzalnog karaktera koji nadilazi ljudsko društvo, pa je prisutan ne samo u čitavoj prirodi, već i tehničkim sustavima kao što je internetska mreža.
Za procese umrežavanja, pored grupiranja, karakteristični su i koncentratori. Barabasi opisuje koncentratore na sljedeći način :“Koncentratori i te kako zaslužuju pažnju koja im se posvećuje. Koncentratori jesu nešto posebno. Oni dominiraju strukturom svih mreža u kojima se javljaju i od njih stvaraju male svjetove. Svojim vezama s neobično velikim brojem čvorova koncentratori, naime, stvaraju prečice bilo koja dva čvora toga sustava.“ Analiza koncentratora omogućava, pored ostaloga, bolje razumijevanje procesa generiranja vrijednosti u algoritam ekonomiji, čija se složenost može djelotvorno razumjeti samo korištenjem umjetne inteligencije.
Značajke algoritam ekonomije
U tradicionalnoj odnosno analognoj ekonomiji korporativna strategija zasnivala se na sveobuhvatnim industrijskim analizama. Bez obzira na tu sveobuhvatnost nikada nije bilo moguće prikupiti sve potrebne podatke. Stoga se strateško planiranje dobrim djelom baziralo na statističkim procjenama na temelju reprezentativnih uzoraka. S porastom kompleksnosti tržišta uzrokovanog jednim djelom globalizacijom postajalo je sve teže artikulirati strategiju budućeg djelovanja. Ta poteškoća inicirala je pojavu izrade različitih scenarija korporacijskog djelovanja. Danas se strateška promišljanja oblikuju se uz pomoć mrežnih analiza odnosno umjetne inteligencije.
Treba naglasiti kake opada važnost strateškog promišljanja, a raste važnost kreativnog korištenja potencijala koje nude nove tehnologije. Kreativnost se ogleda, primjerice, u inovativnom povezivanju informatičke tehnologije, znanosti o naprednim (pametnim) materijalima i nanotehnologije. Te stvaralačke fuzije, u pravilu, rezultiraju radikalno novim proizvodima koji drastično mijenjaju naša životne i poslovne navike. Javljaju se novi modeli djelovanja u zdravstvu, ekonomiji, trgovini, znanosti, bankarstvu i ostalim područjima.
U tom kontekstu platforme postaju važan poslovna sastavnica. U pravilu se platforme koriste kao svojevrsna podloga umjetnoj inteligenciji za, primjerice, točno predviđanje potrošačkih odluka, te artikulaciju personalizirane ponude. Međutim, u digitalnoj, bolje reći algoritam ekonomiji održiva konkurentnost realizira se prvenstveno plasiranjem novih usluga kao što je svemirski turizam ili generiranjem novih modela poslovanja kako što je to, primjerice, ekonomija dijeljenja te nastankom tvrtki platformi. Navedene procese možemo uočiti u brojnim internetskim tvrtkama među kojima je jedna od najpoznatijih tvrtka Uber.
Tvrtka Uber, svoj poslovni model zasniva na umrežavanju vozača i klijenata. Mreža se kontinuirano širi povećavajući količinu svakodnevno prikupljenih podataka. Uskladištene podatke analiziraju se uz pomoć umjetne inteligencije stvarajući pretpostavke za pružanje dodatnih usluga. Ujedno se generiraju nove mreže i nove usluge, pa su tako nastali Uber Food i Uber Health. U sklopu Uber Fooda umrežavaju se restorani kako bi se osigurala dostave hrane. Ambiciozniji je model Uber Health koji umrežava različite zdravstvene institucije s pacijentima s ciljem pružanja pravodobne liječničke usluge.
Održivu konkurentnost umjetna inteligencija može osigurati samo u slučajevima kada se kontinuirano akumuliraju goleme količine podataka. Taj proces ostvaruje se uz pomoć mrežnog efekta koji se sastoji od stalnog povećavanja mrežnih kontakata i istodobne artikulacije velikih čvorova. Umreženi pametni telefoni su jedan od generatora mrežnog efekta.
Konkretno govoreći, u slučaju kada bi postojao samo jedan ili svega nekoliko korisnika pametnih telefona njihova vrijednost ne bi bila vrijedna spomena. No, kada se njihov broj počne povećavati uz istodobno umrežavanje korisnika ta mreža postaje sve vrjednija. Društvene mreže poput Facebooka dodatno pojačavaju mrežni efekt. Treba naglasiti kako se internet sastoji od mnoštva različitih mreža. S druge strane, naše društvo u kojem živimo je u suštini iznenađujuće malo, jer se u biti sastoji od vrlo gusto isprepletenih mreža.
Mnoštvo isprepletenih mreža omogućava neprekidnu cirkulaciju nepregledne količine podataka. Taj neprekidni tok podataka omogućava umjetnoj inteligenciji učenje i artikulaciju informacija i znanja s velikim profitabilnim potencijalom. To je efekt učenja kojim umjetna inteligencija ostvaruje održivu konkurentnost u digitalnoj ekonomiji.
Navedeni poslovni odnosno organizacijski procesi iziskuju i nove menadžerske profile i nove vrste stručnjaka. Menadžment u digitalnoj ekonomiji može ostvariti održivu konkurentnost samo uz fokusiranost na upravljanje podacima i prikladnim umrežavanjem U tom smislu rukovoditelji trebaju mapirati ključne poslovne procese uz snažnu oslonjenost na umjetnu inteligenciju, strojno učenje i dubinsku analitiku. Realizacija tih procesa iziskuje kompetentno osoblje u koje prije svega spadaju podatkovni stručnjaci, softverski i računalni inženjeri.
Mapiranje tokova podataka i znanja, fokusiranost na umrežavanje te umjetnu inteligenciju moraju biti ključni procesi generiranja vrijednosti odnosno realizacije održive konkurentske prednosti u algoritam ekonomiji. Napominjem kako to nije moguće realizirati bez talentiranih i predanih kreativnih talenata.
Mr.sc. Marinko Kovačić
Comments