Dirbtinis intelektas vis plačiau taikomas bankuose, sveikatos apsaugoje, pramonėje ir viešajame sektoriuje, tačiau didžiausią grąžą organizacijos pamato tik tada, kai sprendimai pradedami naudoti kasdienėje veikloje. Ekspertai pabrėžia, kad vien bandymai ir pilotiniai projektai dažnai tampa patogia stotele, kuri nepakeičia nei procesų, nei rezultatų.
Diskusijose, vykusiose Europos ekonomikos kongrese Katovicuose, akcentuota, kad technologijų brandą šiandien dažniau riboja ne įstatymai ar infrastruktūra. Lemiamu veiksniu tampa žmonių ir vadovų pasirengimas keisti darbo įpročius, persitvarkyti procesus ir prisiimti atsakomybę už diegimą.
Nuo pilotų prie masto
„Accenture“ atstovas Dawidas Osiecki teigė, kad reali verslo nauda atsiranda tik tuomet, kai DI sprendimai įdiegiami produkcinėje aplinkoje ir ima veikti dideliu mastu. Jo vertinimu, daugelis įmonių apsiriboja bandomaisiais etapais, kurie padeda suprasti galimybes, bet savaime nepakeičia veiklos modelio.
Ekspertai pabrėžia, kad dažna klaida yra pradėti nuo įrankio pirkimo, o ne nuo procesų analizės. Jei organizacija neįsivardija, kuriuos pasikartojančius veiksmus verta automatizuoti ir kaip bus matuojamas efektas, DI tampa dar vienu eksperimentu, o ne produktyvumo šaltiniu.
Bankai ir medicina rodo kryptį
Finansų sektoriuje DI jau perėjo nuo pavienių eksperimentų prie valdomų, pakartojamų diegimų. ING Banko Šląsko atstovė Alicja Żyła pasakojo, kad bankuose DI seniai taikomas rizikos vertinime, sukčiavimo prevencijoje ir pinigų plovimo prevencijos procesuose, o dabar vis dažniau naudojamas ir klientų aptarnavime.
Praktikoje tai reiškia, kad DI gali padėti apdoroti klientų užklausas ar skundus ir parengti atsakymų juodraščius, kuriuos vėliau patikrina darbuotojai. Bankams ypač svarbus reguliacinis atitikimas, todėl modeliai turi būti tikrinami, periodiškai peržiūrimi ir diegiami taip, kad būtų užtikrintas duomenų saugumas.
Sveikatos apsaugos srityje DI nauda siejama ne tik su greitesnėmis užduotimis, bet ir su galimybe efektyvinti klinikinius tyrimus. „GSK“ atstovas Bartłomiej Kopacz akcentavo, kad medicinoje klaidos kaina yra itin didelė, todėl DI sprendimai turi būti įkomponuoti į procesą taip, kad galimos modelių klaidos nedarytų įtakos galutiniam rezultatui.
Jo teigimu, įmonės kuria uždarose aplinkose veikiančius vidinius DI įrankius darbui su procedūromis, literatūra ir ataskaitomis, o tolesnės kryptys apima efektyvių tyrimų centrų identifikavimą bei pažangesnius modeliavimus. Tokie sprendimai gali padėti mažinti augančius kaštus ir trumpinti kai kurių etapų trukmę, tačiau galutinė atsakomybė išlieka žmogui.
Pramonei DI tampa būtinybe
AGH universiteto atstovė Joanna Jaworek-Korjakowska pabrėžė, kad pramonė vis aktyviau jungia DI su robotika ir jutikliais, nes tai leidžia automatizuoti užduotis, kuriose trūksta žmonių arba kuriose darbas yra pavojingas. Tarp dažniausių pritaikymų minimos vaizdo analizės sistemos, defektų paieška, anomalijų aptikimas ir kokybės kontrolė.
Pasak jos, rinkoje vis ryškesnė kryptis į lankstesnę robotizaciją, kai sprendimai veikia ne vienoje izoliuotoje stotyje, o kaip tarpusavyje susietos sistemos. Humanoidų panaudojimas gamyboje jau nebėra vien futuristinė idėja, tačiau realus proveržis priklausys nuo saugos standartų, patikimumo ir ekonominio pagrįstumo.
Diskusijose taip pat pabrėžta, kad DI galima išmokti ir prie jo prisitaikyti, tačiau jis neįsidiegs pats. Svarbiausia yra nuosekliai pasirinkti konkretų procesą, turėti aiškų tikslą, užtikrinti duomenų kokybę ir įtraukti darbuotojus, kurie kasdien dirbs su sprendimu.
Valstybės pusėje dėmesys vis dažniau kreipiamas į perėjimą nuo tyrimų ir prototipų prie realių diegimų. Ministerijos atstovai akcentuoja, kad šalia technologijos reikia kantrybės, aiškių prioritetų ir specializuotų sprendimų, kurie spręstų konkrečias problemas, o ne konkuruotų su universaliais modeliais visose srityse vienu metu.
Leave a Reply