Odemknutí potenciálu AI: Cesta k úspěšnému škálování

AI scaling

Umělá inteligence (AI) už není jen vizí budoucnosti; stává se transformační silou, která mění odvětví po celém světě. AI je jádrem inovací – od snižování nákladů a zefektivňování provozů až po odhalování nových příležitostí k růstu tržeb. Přední organizace využívají AI ve větším měřítku, investují do ní více než 20 % svých rozpočtů na digitální technologie a generativní AI již připisují více než 10 % svého EBIT. Přesto mnoho společností zůstává uvězněno ve fázi pilotních projektů a nedokáže zavést AI napříč celou organizací.

Překážky bránící úspěšnému škálování AI nejsou žádnou novinkou. Problémy jako fragmentované systémy dat, nejasná návratnost investic (ROI) a nedostatek odborných znalostí sužují zavádění umělé inteligence. Co se však změnilo, je naléhavost řešit tyto výzvy.

Předpovědi společností Gartner a McKinsey zdůrazňují, že je v sázce víc než kdy dříve. Gartner očekává, že 30 % projektů generativní AI selže do roku 2025 kvůli špatné kvalitě dat(2). McKinsey navíc varuje, že dopady podcenění rizik spojených s využitím nekvalitních dat v generativní AI může mít závažné důsledky (3). Projekty, které nezohledňují kvalitu dat a jejich sladění s obchodními cíli, nemají šanci na úspěch.

Řešení však nespočívá pouze v nápravě nekvalitních dat nebo v jejich konsolidaci. Dosažení úspěchu spočívá v efektivním využití rostoucích schopností AI, jejich sladění s obchodními prioritami a přizpůsobení konkrétním požadavkům odvětví. Právě tak mohou progresivní organizace překonat překážky a proměnit AI v opravdovou konkurenční výhodu.

Hlavní bariéry škálování AI

Cesta od pilotních projektů AI k plošnému zavedení ve firmě často naráží na řadu technických, regulatorních a organizačních překážek. Mezi nejvýznamnější patří problém datových sil. Kritické informace jsou rozptýlené v oddělených systémech, které spolu nekomunikují, což vede k tomu, že AI modely nemají přístup k plnému kontextu. Nejasná a špatně strukturovaná metadata (4) přispívají k nepřesným výstupům modelů a snižují jejich schopnost efektivního škálování.

V odvětvích, jako je bankovnictví a zdravotnictví, navíc pokrok zpomaluje nutnost skloubit inovace s dodržováním přísných požadavků v oblasti ochrany osobních údajů a bezpečnosti.

I při silných technologických základech nelze přehlížet lidský faktor. Mnoha organizacím chybí interní odborné znalosti potřebné k efektivní správě a škálování AI. Specialisté na datové inženýrství, strojové učení nebo tvorbu modelových promptů (prompt engineering) jsou velmi žádáni a konkurenční boj o tyto specialisty je tvrdý.

Dalším častým problémem je tzv. únava z pilotních projektů. AI projekty často nabízejí slibné výsledky v pilotní fázi, ale nedokážou rychle prokázat konkrétní návratnost investic. Bez rychlých a hmatatelných úspěchů je pak složité získat podporu zainteresovaných stran a rozšiřovat tyto iniciativy.

Potenciál AI

Navzdory všem výzvám má AI nepopiratelný potenciál transformovat obchodní procesy.

  1. Rychlejší získávání dat

AI výrazně snižuje čas, který zaměstnanci stráví hledáním informací v dokumentech, databázích a komunikaci. Místo hodin jsou klíčové poznatky k dispozici během sekund.

  1. Rozpoznávání vzorů a detekce anomálií

Modely AI vynikají v identifikaci trendů a nepravidelností v datech.

  1. Tvorba obsahu

Automatizací úkolů, jako je sestavování reportů, tvorba prezentací nebo generování shrnutí, AI uvolňuje zaměstnance, aby se mohli soustředit na strategické aktivity, a zároveň výrazně zkracuje čas na tvorbu obsahu.

  1. Interakce s lidskou tváří

Virtuální asistenti a chatboti zvládají rutinní dotazy a komunikaci v přirozeném jazyce.

Klíčové aplikace generativní AI

Identifikovali jsme 3 hlavní typy využití GenAI:

  1. Chatboti Q&A pro znalostní báze: Umožňují uživatelům interakci s databázemi klientů a zajišťují přístup k informacím, čímž se předchází riziku úniku (soukromých dat), odpovědi jsou kontrolovány a jsou odkazovány na klíčové dokumenty.

Příklad z praxe: Raiffeisenbank CZ snížila čas back-office podpory o 75 % pomocí AI asistenta postaveného na GPT na platformě Microsoft Azure. Asistent zajistil přesné odpovědi v reálném čase, a to při dodržení přísných regulací bankovního sektoru. Více si můžete přečíst v případové studii.

  1. Nástroje pro zkoumání dokumentů: Tyto nástroje umožňují zpracovávat dokumenty s různou strukturou, porovnávat je, identifikovat klíčové informace a tyto údaje extrahovat do strukturované podoby.

Příklad z praxe: Německá soukromá banka nasadila asistenta pro kontrolu smluv AI pro soulad s předpisy DORA, čímž zkrátila čas právních revizí dodatků smluv o 70 % a zrychlila vyjednávání s dodaveteli ICT.

  1. Virtuální asistenti pro automatizaci procesů: Jde o nejkomplexnější případ použití, který kombinuje několik modelů AI k provádění úkolů. Fungují jako uživatelská rozhraní pro zefektivnění dobře definovaných procesů.

Příklad z praxe: Společnosti Profinit a FLÆ Robotics spolupracují na vývoji AI recepční jménem BE-A, která spravuje check-iny, odpovídá na opakované dotazy a integruje se s hotelovými systémy, čímž umožňuje personálu soustředit se na péči o zákazníky.

Praktická cesta ke škálování AI

Organizace, které chtějí efektivně škálovat AI, by měly postupovat strategicky a zaměřit se na několik klíčových kroků.

  1. Sjednocení dat a zlepšení metadat

Zajištění konzistence metadat a propojení dat z různých systémů umožní modelům AI pracovat s úplnými a spolehlivými informacemi.

  1. Začněte malými kroky a škálujte postupně

Začněte s dobře definovanými, repetitivními úkoly, jejichž automatizace přináší rychlé výsledky. Tyto úspěchy využijte jako základ pro realizaci složitějších iniciativ

  1. Rozvíjejte schopnosti a spolupracujte

Řešení nedostatku AI odborníků vyžaduje kombinaci interního vzdělávání a využití externích zdrojů. Partnerství s poskytovateli řešení AI může urychlit pokrok, aniž by docházelo k přetížení interních týmů

  1. Governance od prvního dne

Dodržování legislativních požadavků je nezbytné. Integrujte je již do plánovací fáze a pravidelně sledujte změny, abyste předešli případným problémům.

  1. Zaměřte se na ROI a KPI

Definujte jasné a měřitelné výsledky pro každou iniciativu v oblasti AI. Metriky, jako je ušetřený čas, snížení chyb nebo úspora nákladů, poskytují hmatatelný důkaz o přínosu projektů a získávají podporu pro další rozvoj.

Závěr

Umělá inteligence má obrovský transformační potenciál, avšak její úspěšné zavedení vyžaduje strategický přístup. Klíčové je zaměřit se na kvalitu dat, soulad s předpisy a obchodní cíle. Směřování k řešením na míru jednotlivým odvětvím zdůrazňuje nezbytnost personalizace a efektivní spolupráce.

 

Autor: Marek Pauš

Reference