By Integracija umjetne inteligencije i drugih naprednih tehnologija postala je imperativ u današnje vrijeme. To potvrđuju izjave brojnih znanstvenika, političara, menadžera i uglednih institucija. Tako je, primjerice, Europska komisija 2018. godine objavila strategiju o umjetnoj inteligenciji u kojoj se navodi :“Kao parni stroj ili električna energija u prošlosti, umjetne inteligencija transformira naš svijet, naše društvo i našu industriju. Rast snage računala, dostupnost podataka i napredak algoritama pretvorili su umjetnu inteligenciju u jednu od najvažnijih tehnologija 21. stoljeća. Ulozi ne mogu biti veći. Način na koji pristupamo umjetnoj inteligenciji definirat će i svijet u kojem živimo.“ Proteklih sedam godina od objave strategije potvrdilo je ispravnost iznesenih procjena.
Fundamentalne značajke umjetne inteligencije
Stožerne sastavnice umjetne inteligencije su algoritmi strojnog učenja. Oni su istrenirani za pronalaženje obrazaca u zaprimljenim podacima, što im omogućava logično odnosno razumno odgovaranje na određena konkretna pitanja. Računalno učenje može imati dva osnovna oblika. Kada računalo na temelju zaprimljenih podataka potpuno neovisno stvara vlastite algoritme, govorimo o nenadziranom strojnom učenju, a kada se taj proces odvija uz pomoć ljudi, radi se o nadziranom ili polu nadziranom strojnom učenju. U slučaju da strojno učenje koristi više slojeva umjetnih neuronskih mreža kako bi se obučilo iz podataka za učenje, tada je riječ o dubokom učenju.
Upravo je duboko učenje najzaslužnije za veliku pozornost stručne, poslovne i široke javnosti prema umjetnoj inteligenciji. Naime, duboko učenje omogućilo je računalni vid i prepoznavanje predmeta ili osoba na slici. Ta je tehnologija dala stroju mogućnost razumijevanja i reprodukcije pisanoga teksta ili izgovorenih riječi, što nazivamo obradom prirodnog jezika koju susrećemo kod chatbotova. Općenito govoreći, umjetna inteligencija daje strojevima sposobnost odnosno moć da vide, čuju, okuse, mirišu, dodiruju, govore, hodaju, lete i uče. Humanoidni roboti iz filmova znanstvene fantastike postali su stvarnost.
Menadžerske odgovornosti
Neprijeporno su podaci ključni resurs za funkcioniranje umjetne inteligencije. Ekonomski analitičari važnost podataka usporedili su sa značajem nafte u 20. stoljeću. Podaci su pogonsko gorivo za funkcioniranje umjetne inteligencije i te činjenice moraju biti svjesni menadžeri već danas, a pogotovo u nadolazećem vremenu. Stoga rukovoditelji trebaju pristupiti prikupljanju, skladištenju i procesuiranju podataka planski i sustavno. U većim poduzećima te poslove valja prepustiti kompetentnim stručnjacima, a u manjim specijaliziranim informatičkim tvrtkama.
Menadžeri moraju osigurati uvjete nesmetanog prikupljanja kvalitetnih podataka koji su uključeni u proces generiranja vrijednosti. Pri tome se ne smije zaboraviti kako strojevi odnosno algoritmi nisu osposobljeni za iščitavanje vrijednosnih pristranosti integriranih u podacima. Stoga se u praksi već dogodilo da se umjetnu inteligenciju kritizira zbog, primjerice, rasizma i netolerantnosti spram nekih drugih društvenih skupina. Ta algoritamska pristranost, to jest, neobjektivnost bila je posljedica loše odrađenog posla prikupljanja i pohrane podataka, a ne logičkog/strojnog prosuđivanja. Ujedno menadžeri moraju biti svjesni kako umjetna inteligencija nema svijest o društvenim, to jest, širim posljedicama koje njene prosudbe mogu izazvati. U tom pogledu je neutralna premda, u krajnjoj liniji, svaka tehnologija ima društveni otisak
Upravljanje kompanijom u digitalnoj ekonomiji iziskuje kontinuirano kreiranje znanja vezana uz tržište i istraživačke odnosno inovativne procese. Razvojni inženjeri moraju pratiti i biti upoznati s najnovijim tehnološkim rješenjima. Inženjerski odnosno tehnički poslovi u tehnološkim tvrtkama nisu rutinski, već su, prije svega, kreativni i fokusirani na iznalaženje novih spoznaja i inovacija. Stoga je postalo uobičajeno govoriti o kognitivnim kompanijama. Menadžeri integriranjem umjetne inteligencije u svoje poslovne sustave drastično povećavaju kognitivne kapacitete tvrtki.
Uspješno funkcioniranje kognitivnih kompanija zahtjeva od menadžera brižljivi odabir nadarenih ljudi. Rukovoditelji vodećih tehnoloških kompanija razradili su profile stručnjaka koji im trebaju ne samo trenutno, već i u narednom razdoblju. Podatkovni stručnjaci, računalni inženjeri, te stručnjaci za robotiku i umjetnu inteligenciju samo su neka od zanimanja koja su iznimno tražena. Menadžeri u kognitivnim poduzećima očekuju kreativno korištenje umjetne inteligencije u pogledu odvijanja tehnoloških procesa i razvoja novih pametnih proizvoda i usluga.
Radni angažman u visoko tehnološkim tvrtkama iziskuje maksimalnu posvećenost. To konkretno znači kako radni dan, u pravilu, iznosi i preko 12 sati, a brojni su i radni vikendi. Premda su plaće vrlo visoke te ih prate brojne pogodnosti, one ipak nisu glavni motivator takvom pristupu poslu. Menadžeri su brižljivo razvili poticajan sustav organizacijskih vrijednosti, koji su razrađeni u korporativnoj misiji i kulturi. Razvojni inženjeri i drugi eksperti rade s uvjerenjem kako izravno doprinose boljitku čovječanstva. Pri tome, menadžeri planski artikuliraju imidž umjetne inteligencije kao tehnologije budućnosti, povezujući je s drugim visokim tehnologijama poput, primjerice, robotike, nanotehnologije, genetskog inženjeringa i novih (pametnih) materijala.
U tom kontekstu govoreći, može se navesti praksa kineskog kognitivnog multinacionalnog konglomerata Alibabe Group. Tako je Alibaba razvila paket alata umjetne inteligencije utemeljenih na oblaku koji su osmišljeni za obavljanje poslova poput upravljanja prometom, rasvjete i sakupljanje otpada u gradovima u kojima je infrastruktura povezana pametnom web tehnologijom – pametni gradovi. Alibaba City Brain već prati i upravlja prometom svake ulice u Hangzhouu, gradu s oko 9,5 milijuna stanovnika.
S menadžerskog aspekta od iznimne je važnosti personalizacija proizvoda i usluga koje umjetna inteligencija omogućava. Taj se menadžerski model može razviti u tvrtkama koje djeluju na različitim gospodarskim područjima. Jedan od primjera je američka kompanija Starbucks koja prikuplja podatke o ponašanju svojih kupaca (uz njihovo dopuštenje) prateći ih kroz svoje programe lojalnosti i mobilne aplikacije. Ovi podaci su u korelaciji s drugim internim i vanjskim podacima, uključujući, meteorološke podatke, lokalne podatke, te podatke tvrtke (poput razine zaliha), a sve to s ciljem da menadžeri Starbucksa shvate što pokreće prodaju.
Tim tehnološkim sustavom upravlja umjetna inteligencija, a naziva se Digital Flywheel. Sustav prikuplja i procesuira sve čimbenike u realnom vremenu, te predviđa što će kupci naručiti kada uđu kroz vrata ili otvore aplikaciju na svojem pametnom telefonu. Dakle, umjetna inteligencija nudi precizno poznavanje navika kupaca, predviđanje njihovog budućeg ponašanja i u konačnici personaliziranu promociju.
Precizno predviđanje potrošačkog ponašanja, personalizirana ponuda odnosno proizvodi, te personalizirana promocija neke su od prednosti, koje menadžerima nudi umjetna inteligencija u odnosu na analognu, to jest, tradicionalnu tehnologiju. Taj novi način funkcioniranja poslovnih procesa iziskuje uspostavu otvorene, plošne i organske odnosno fleksibilne organizacijske arhitekture.
Mr.sc. Marinko Kovačić
Comments