Piotr Kawecki, prezes zarządu ITBoom, w komentarzu eksperckim o paliwie dla sztucznej inteligencji.
Jeśli chcemy w ciągu pięciu lat wdrażać rozwiązania z wykorzystaniem sztucznej inteligencji, musimy dzisiaj porzucić papier i przejść całkowicie na nośniki cyfrowe. Bez odpowiedniej bazy informacji, AI nie znajdzie zastosowania w biznesie.
AI to bardzo szerokie pojęcie, szczególnie w ujęciu biznesowym. Do tego głębokiego „worka” można wrzucić zarówno systemy CRM wspomagające sprzedaż, wszystkie rozwiązania wearable (opaski na rękę, zegarki i smartwatche), a także np. internet rzeczy (IOT). Dla przykładu branża fitness i firmy takie jak Garmin, Swift, Strava i Under Armour od lat zbierają dane treningowe, które w przyszłości mogą posłużyć jako pożywienie dla systemów AI.
Dzięki czemu trening w przyszłości, dieta czy też inne aktywności będą mogły być optymalizowane na podstawie wielu lat doświadczeń zbiorowych oraz dostosowane do indywidualnych potrzeb użytkownika.
Sęk w tym, że biznes jest dzisiaj daleko w tyle za takimi rozwiązaniami. Niemal każda technologia wdrażana dzisiaj posiada elementy AI, takie jak zaimplementowane rozwiązania samodoskonalenia i samouczenia się na podstawie zebranych, a następnie przetworzonych danych. Nic więc dziwnego, że szczebel zarządczy w firmach myśli przyszłościowo i stara się nadążać za trendami, deklarując przy tym konieczność wdrożenia elementów sztucznej inteligencji w swoich organizacjach.
Czas pandemii COVID-19 pokazał, że otwieramy się na technologię dużo bardziej niż kiedykolwiek. Biorąc pod uwagę ostatnie miesiące, mam wrażenie, że jakakolwiek technologia ułatwiająca zdalne funkcjonowanie przedsiębiorstwa, byłaby dzisiaj na poziomie deklaracji przyjęta z otwartymi rękoma. Czy jednak jest jakakolwiek szansa by wdrażać nowinki w takiej ilości i na taką skalę, jak w wielu deklaracjach?
Otóż nie. W mojej opinii znaczna część środowiska zarządzających firmami na świecie bardzo chce otworzyć się na technologię. Jednak, kiedy wejdziemy do poszczególnych działów firm, widzimy na ścianach opasłe szafy z segregatorami pełnymi danych i dokumentacji. Nie ma nic w tym dziwnego, ale mówienie o wdrożeniu w ciągu kolejnych pięciu lat AI w tych Spółkach jest sporym optymizmem.
Jeśli mówimy o zastosowaniu AI np. w sprzedaży, mielibyśmy masowo wdrażane chatboty,
automatykę zarządzania cenami i obsługą klienta online, a w rezultacie przeniesienie całego biznesu lub jego znakomitej większości do Internetu. Dzisiaj sprzedaż to dalej call center, fizyczny sprzedawca i papierowa umowa do podpisania. Nawet jeśli dokonujemy większości operacji zdalnie – wciąż nie wykorzystujemy pełni możliwości jakie daje nam AI i technologia.
Realnie mamy kanały kontaktu z Klientem osadzone w XIX wieku. Mówienie o rozwiązaniach IT opartych na AI już w 2025 roku to jest oświadczenie pewnej wiary w to, że uda się przeprowadzić tak daleko idącą transformację cyfrową. Warto pochwalić taki poziom optymizmu bowiem pozwala on wierzyć, że coś w polskiej informatyce się zmieni na lepsze w kolejnych latach. Niemniej jednak do odpowiedniego wdrożenia AI potrzebujemy danych, informacji, modelu informatyzacji, którego dzisiaj nie mamy.
Jeśli w 2020 roku firmy nie będą tworzyły lub kupowały rozwiązań, które przetransformują dane papierowe i je następnie przetworzą w format elektroniczny – ciężko będzie przejść na szczebel wyżej i przekazać zarządzanie firmami w jakiejkolwiek części do AI. To trochę tak, jakbyśmy zamierzali wdrożyć hi-endowe rozwiązania informatyczne w urzędach miast, które opierają się w dalszym ciągu na „papierze” i dotychczasowych modelach kumulowania danych. Sama wiara niestety nie wystarczy.
Dzisiaj musimy dokonywać potężnej transformacji cyfrowej. Potrzebna jest migracji danych
papierowych do wersji cyfrowej na dużą skalę. Bez tego zabiegu będziemy mieli kompletny brak pożywienia dla systemów AI. Sztuczna inteligencja wymaga od nas prawidłowo segregowanych, magazynowanych i archiwizowanych danych. To jest potrzeba podstawowa i baza wyjściowa, aby jakiekolwiek rozwiązania systemowe AI mogły być implementowane w kolejnych latach. Chcąc wdrażać AI w 2025 roku, dzisiaj musimy rozpocząć cyfrową rewolucję – bez tego cały proces legnie w gruzach zanim się na dobre zacznie.
