Az alkalmazott mesterséges intelligencia hatékonyabb automatizálást tesz lehetővé. Ez az egyszerű válasz, és ez állja meg a legjobban a helyét, amikor a munka ismétlődő, szabályalapú, vagy egyértelmű dokumentumokhoz és rendszeres lépésekhez kötődik.
A minta elég egyszerűen felismerhető, még akkor is, ha maga mögött álló rendszerek nem azok. Az alkalmazott MI jól működik, amikor csökkenti a átadást, olvasja a nem strukturált szöveget, rendezza a kéréseket, vagy megtervezi a feladat első változatát. Vállalati környezetben ez gyakran kevesebb manuális továbbítást, gyorsabb keresést és kevesebb apró hibát jelent, amelyek lelassítanák a folyamatot.
Ezért a legerősebb hatékonysági növekedés általában valós munkafolyamatokból származik, nem pedig széles körű állításokból. Egy ügyfélszolgálati sor, egy HR kérelem, egy pénzügyi ellenőrzés vagy egy dokumentum-ellenőrzési folyamat konkrét teendőt ad az AI-nak. Amikor a feladatnak definiált bemenetei és ismert kimenetei vannak, az automatizáció eltávolíthatja azokat a lépéseket, amelyek korábban attól függtek, hogy az emberek kézzel mozgatják a munkát.
Ugyanakkor az eredmény nem varázslat. Ugyanazok a jelentések, amelyek hatékonysági növekedést mutatnak, egyben a korlátokat is bemutatják. Az MI továbbra is küzd, amikor az adatok rendetlenek, a képek minősége gyenge, a dokumentumok hiányosak, vagy a feladathoz olyan ítélőképességre van szükség, amelyet nehéz kódolni. A Google saját iránymutatása az AI automatizálásokról kiemeli a kép- és PDF-kinyerés gyenge pontjait, különösen, ha a fájlok alacsony minőségűek vagy szokatlanok. Ez egy hasznos emlékeztető arra, hogy az érték illeszkedésből fakad, nem pedig az „AI” címkéből.
Az üzleti érv is a felhasználási esettől függően változik. Bizonyos területeken a sebesség a nyereség. Másokban kevesebb hiba, stabilabb minőség vagy jobb személyzeti időkihasználás. Egyes vállalati jelentések széles körű termelékenységi és hatékonysági növekedésre utalnak, míg mások specifikusabb eredményeket mutatnak, például gyorsabb esetkezelést, csökkentett ügyfélszolgálati terhelést vagy jobb döntési folyamatot. A közös szál nem egyetlen szám. Hanem a súrlódás eltávolítása.
Ugyanezt a mintát látjuk az alkalmazott mérnöki munkában is. A legtartósabb automatizálás általában először keskeny sávú. Egy feladattal, egy adattípussal és egy minőségellenőrzéssel kezdődik. Aztán csak ott bővül, ahol a rendszer be tudja bizonyítani, hogy a kimenet elég stabil ahhoz, hogy megb bízzunk benne. Ez óvatosabb út, mint a teljes automatizálás üldözése kezdetektől fogva.
Van egy gyakorlati korlát is, amely figyelmet érdemel. Az MI felgyorsíthatja a munkát, de ugyanígy gyorsabban juttathatja el a hibákat, ha az ellenőrző réteg gyenge. Ha a bemeneti adat rossz, a folyamat tisztázatlan, vagy a kivétel útvonalát figyelmen kívül hagyják, az automatizáció gyorsabban futathat egy rossz munkafolyamatot. Ezért fontos még mindig az emberi ellenőrzés sok rendszerben, különösen ott, ahol a hiba költsége magas.
Erősebb állítás tehát nem az, hogy az AI lecseréli a folyamatot. Hanem az, hogy az alkalmazott MI javítja azt a folyamat részét, amely időt pazarol. Olvasni, kategorizálni, tervezni, továbbítani és összefoglalni tud. Segítheti a csapatokat abban, hogy lépést tartsanak anélkül, hogy minden lépést manuális munkára kényszerítenének. A legjobb esetekben ez azt jelenti, hogy ugyanaz a csapat több ugyanolyan munkát tud elvégezni kevesebb késleltetéssel.
Az EuroOp számára ez a hasznos szempont. Az alkalmazott MI hatékonyságot hoz létre, amikor egy valós üzleti folyamathoz kapcsolódik, a kimenet minősége alapján mérik, és egyértelmű szabályokkal korlátozzák. Nem minden automatizálásról szól a lényeg. Hanem arról, hogy eltávolítsuk a munka azon részeit, amelyeknek eleve nem kellett volna sok emberi beavatkozást igényelniük.
Mit tart bizonytalannak? A különböző csapatok közötti elfogadási tempót. Néhány funkció tiszta adatokkal és egyszerű szabályokkal rendelkezik. Mások régi rendszerekkel, vegyes formátumokkal és sok kivétellel. Ez a hézag számít. A hatékonysági növekedés könnyebben látható ott, ahol a folyamat már strukturált, és nehezebb ott, ahol a munka még mindig töredékes.
Az EuroOp Insights követi ezt az alkalmazott K+F mintát: egy gyakorlati tanulság a munka mögötti folyamatból. Itt a tanulság egyértelmű. Az alkalmazott MI hatékonyabb automatizálást tesz lehetővé, amikor a feladat keskeny sávú, az adat használható, és az emberi ellenőrzés még mindig jelen van.