Večina podjetij se danes znajde pred vprašanjem, kako sploh začeti z umetno inteligenco. Po nekaterih ocenah raziskav o delovnih mestih v tehnologiji kar 75 odstotkov podjetij poroča o pomanjkanju AI strokovnjakov, medtem ko globalno povpraševanje po AI rešitvah še vedno hitro narašča. Kljub velikim vlaganjem pogosto ostane večina projektov v zgodnjih fazah, številna podjetja pa obupajo zaradi tehničnih in kadrovskih ovir. Na to težavo so se odzvala nova podjetja, kot so Modular, Hugging Face, DataRobot, Peltarion in Cognigy, ki razvijajo rešitve za poenostavljeno uvajanje umetne inteligence v poslovne procese.
Praktični izzivi uvajanja AI in kako jih rešujejo nove platforme
Glavne ovire uvajanja umetne inteligence v podjetja so razpršenost podatkov, pomanjkanje kvalificiranih kadrov, visoki začetni stroški in zahtevna integracija z obstoječimi sistemi. Pogosto podjetja razpolagajo z množico podatkov različnih formatov, za katere ni jasno, kako jih pripraviti za strojno učenje. Poleg tega se srečujejo s težavami pri zagotavljanju zanesljivosti in etičnosti podatkov ter varovanju zasebnosti. Usposabljanje internih ekip pa traja in zahteva dodatna sredstva.
Podjetja, kot so DataRobot in Peltarion, ponujajo platforme “AI-as-a-Service” in orodja za avtomatizirano strojno učenje. Njihove rešitve omogočajo, da podjetja v nekaj dneh, namesto v mesecih, pripravijo podatkovne modele ter jih brez kompleksnega programiranja vključijo v svoje poslovne aplikacije. Takšne platforme zagotavljajo povezljivost z obstoječimi ERP ali CRM sistemi in ponujajo orodja za nadzor kakovosti podatkov, kar zmanjša možnost napak v napovedih in avtomatizaciji procesov.
Primer iz prakse je banka, ki je s pomočjo DataRobot vpeljala avtomatizirano preverjanje kreditne sposobnosti strank. Pred tem je analiza trajala več dni, zdaj pa sistem v nekaj urah obdela več tisoč vlog, ob tem pa zagotavlja sledljivost odločitev in poročanje skladno z zakonodajo. Takšni primeri kažejo, da je poenostavljeno uvajanje umetne inteligence mogoče tudi v visoko reguliranih panogah, če so platforme dovolj prilagodljive glede varnosti in skladnosti.
Investicije, širša slika trga in izzivi prihodnosti
V zadnjih treh letih so vlagatelji v platforme za poenostavljeno uvajanje AI vložili več kot 10 milijard dolarjev, z največjim deležem v zgodnjih fazah razvoja. Podatki podjetja CB Insights kažejo, da je zanimanje za “low-code” AI platforme in orodja za avtomatizirano strojno učenje v porastu, saj lajšajo razkorak med ambicijami podjetij in dejansko uporabo umetne inteligence. Med vodilnimi so Modular, ki je v seriji A zbral več kot 100 milijonov dolarjev, ter Cognigy, ki razvija orodja za avtomatizacijo kontaktnih centrov.
Širši vpliv poenostavljenega dostopa do AI se pozna v digitalizaciji tudi tradicionalnih podjetij, saj lahko zdaj tudi manjše organizacije izkoristijo napredne analize in avtomatizacijo. Vendar pa hitra rast prinaša nova tveganja. Med glavnimi izzivi ostajajo možnost “vendor lock-in”, varstvo občutljivih podatkov in etični pomisleki glede transparentnosti odločitev, ki jih sprejemajo avtomatizirani sistemi.
Prihodnost bo oblikovala sposobnost ponudnikov AI rešitev, da zagotovijo odprte standarde, nadzor nad modeli in transparentnost algoritmov. Povečana dostopnost umetne inteligence sicer lahko pospeši inovacije, vendar bodo podjetja morala sprejeti tudi odgovorne prakse uporabe in zaščite podatkov. Bralcem, ki razmišljajo o vpeljavi umetne inteligence v svoje poslovanje, se priporoča, da natančno preučijo možnosti različnih platform, vključno z vprašanji varnosti in dolgoročne neodvisnosti, ter se vključijo v razpravo o etičnih izzivih hitre avtomatizacije.
