Az mesterséges intelligencia alkalmazásai olyan szoftveres felhasználási területek, amelyek lehetővé teszik, hogy a gépek olyan munkát végezzenek, amelyhez korábban ember ítéletére volt szükség. Üzleti környezetben ez általában szövegek olvasását, mintázatok keresését az adatokban, rutin kérdések megválaszolását vagy a dolgozók számára gyorsabb döntéseket segítő eszközöket jelent.
A legegyszerűbb válasz egyszerű: az MI-t ma már ügyfélszolgálatban, dokumentumkezelésben, előrejelzésben, kiberbiztonságban, marketingben, üzemeltetésben és belső keresésben használják. Emellett megjelenik chat-eszközökben, virtuális asszisztensekben, csalásellenőrzésekben és ellátási lánc tervezésében. Ez a mező jelenlegi gyakorlati arculata, nem egy jövőbeli ígéret.
Visszatérünk egy egyszerű üzleti tényhez. A legtöbb MI-használat nem egyetlen nagy rendszerről szól, ami mindent elvégez. Hanem számos kis feladatról, amelyek szétszóródnak a napi munka során. Egy rendszer kezelheti a támogatási jegyeket, kidolgozhat egy választ, figyelmeztethet rendkívüli költésekre, vagy segíthet a dolgozóknak megtalálni a megfelelő fájlt. Minden egyes feladat lehet szűk hatókörű. Együtt azonban megváltoztathatják, hogyan töltik az időt a csapatok.
Ez a szűk hatókör számít. Könnyű úgy beszélni az MI-ről, mintha egyetlen dolog lenne. Nem az. Egy szövegmodell, egy prediktív modell és egy látórendszer különböző problémákat old meg. Az egyik nyelvet értelmez. A másik valószínű kimeneteleket becsül meg. A harmadik képeket vagy videókat vizsgál. Az alkalmazás dönti el az eszközt, nem fordítva.
A gyakorlatban a legerősebb felhasználások követnek néhány mintázatot. Az ügyfélszolgálat az egyik ilyen. Az MI-alapú chatbotok és virtuális asszisztensek kezelik a gyakori kérdéseket, és továbbítják a nehezebb eseteket embereknek. A keresési és tudástár-eszközök a másik. Segítenek a dolgozóknak válaszokat találni hosszú fájlokban, szabálygyűjteményekben és belső nyilvántartásokban. Egy harmadik mintázat a dokumentumfeldolgozás. Az MI adatot vonhat ki számlákból, űrlapokból, szerződésekből és jelentésekből, majd továbbíthatja ezt az adatot más rendszerekbe.
Az üzemeltetési csapatok másképpen használják az MI-t. Előrejelzésre, készletszint kezelésre, karbantartási tervezésre és kivétellel kapcsolatos ellenőrzésekre alkalmazzák. Egyszerűen fogalmazva: a rendszer olyan jeleket keres, amelyek arra utalnak, hogy a kereslet emelkedhet, a készlet elfogyhat, vagy a berendezések figyelmet igényelhetnek. Ez hasznos, mert az üzemeltetés gyakran apró hibákban kezd el megbukni. Egy későn érkező alkatrész, egy kihagyott mintázat vagy egy lassú ellenőrzés befolyásolhatja az egész folyamatot.
A biztonsági és kockázatkezelési terület szintén fontos terület. Az MI segíthet feltárni rendkívüli bejelentkezési viselkedést, gyanús hálózati tevékenységet vagy aggályos tranzakciókat. Segíthet csalásellenőrzésben és megfelelőségi ellenőrzésben is. Ezek a rendszerek azonban nem szüntetik meg az emberi felügyelet szükségességét. Csak áthelyezik a munkát. Valakinek még mindig be kell állítania a szabályokat, át kell vizsgálnia a szélsőséges eseteket, és figyelnie kell a hamis riasztásokat.
Szerintem a legfontosabb pont ez: az MI-alkalmazások ma már a normál üzleti rendszerek részei, nem mellékexperimentumok. A jelenlegi vállalati jelentések széles körű használatot mutatnak az ügyfélszolgálat, tudásmenedzsment, kiberbiztonság, K+F, pénzügy, HR és üzemeltetés területén. Ez a szétszóródás egyértelmű történetet mesél el. A cégek már nem azt kérdezgetik, hogy képes-e az MI egy bemutató feladatra. Azt kérdezik, hol illeszthető be a valós munkafolyamatokba.
De van egy őszinteséghez ragaszkodó korlát, amely fennáll. Az MI-rendszerek továbbra is az adatminőségtől, a folyamat illeszkedésétől és az emberi felülvizsgálattól függenek. Ha az adat hiányos, a kimenet gyenge lehet. Ha a folyamat tisztázatlan, az eszköz csak a zavarodást gyorsíthatja. Ha a bizalmi ellenőrzések hiányoznak, a rendszer magabiztosan téves eredményeket hozhat. Ezért sok csapat ma ugyanannyira koncentrál a kontrollra, mint a képességekre.
Van egy második korlát is, amit könnyű észrevenni. Nem minden munkához szükséges az MI, és nem minden feladat profitál belőle. Egy stabil, szabályalapú folyamatot egyszerűsített automatizálás jobban kiszolgálhatja. Egy rendkívül érzékeny folyamat több emberi felülvizsgálatot igényelhet, mint amennyit az MI biztonságosan csökkentene. A legjobb alkalmazás általában az, amelynek tiszta bemenete, tiszta kimenete és tiszta helye van az emberi felügyeletnek.
A gyakorlati tanulság egyértelmű. Az mesterséges intelligencia alkalmazásait legjobban akkor értjük, ha üzleti rendszereken belüli feladateszközként tekintünk rájuk. Nyelvi feladatokban, előrejelzésekben, mintázatkutatásban és rutin cselekvésekben segítenek. Ott a legerősebbek, ahol a munka ismétlődő, gazdag az adatokban, és megéri gyorsan ellenőrizni. Gyengébbek ott, ahol a feladat homályos, az adat rossz, vagy a hiba költsége magas.
Ezt tartja szem előtt az EuroOp LLC az alkalmazott munkában. Egy alkalmazott K+F-mintázat, egy gyakorlati tanulság az EuroOp termékei mögötti fejlesztési folyamatból. Az EuroOp Insights ehhez az ugyanazt az ötletet tükrözi: egyértelmű mintázat a munkából, majd egy használható tanulság a csapatok számára, hogy döntsék el, hol tartozik az MI oda, és hol nem.