Technologie „generativní“ umělé inteligence jsou podnikům k dispozici. Na rozdíl od jiných trendů, jako je cloud nebo digitální transformace, by měla jít AI navíc implementovat jednodušeji, protože jde (alespoň v jistém ohledu) prostě o „aplikaci“, která nevyžaduje přestavbu dalším procesů. Matt Kelberman ze společnosti 66degrees se na ITPro Today v této souvislosti zabývá tím, že pro umělou inteligenci a využití jejích přínosů je třeba vlastně jediné – mít připravená data. Stávající systémy typu ChatGPT nebo Google Bard mají totiž pro podniky jen velmi omezený význam; jsou založeny na veřejných datech a samy o sobě pracovní postupy moc vylepšit nedokážou.
Pro podniky mají proto mnohem větší smysl specializované nástroje AI, navržené pro konkrétní účely (poznámka: vlastně tedy podnikový software s AI, moduly pro něj apod.). Protože ale každý podnik je specifický, ideálně by strojové učení mělo probíhat právě na jeho vlastních datech (dokumentace, návody, vnitropodnikové e-maily, interní databáze). Podniky by např. mohly vytvořit chatboty s AI, které by využívaly interní katalogy produktů k přirozené interakci s externími zákazníky nebo by pomáhaly při nástupu nových zaměstnanců tím, že by jim interaktivně vysvětlovaly, jak fungují podnikové procesy. Na vyšší úrovni je pak využití AI pro vývoj softwaru nebo např. právních dokumentů.
To všem ale vyžaduje efektivní přístup systémů AI k interním podnikovým datům ve fázi učení, jinak to nejde. Dle M. Kelbermana ani zde mnohdy nebude zásadní problém, protože některé firmy již mají příslušné postupy zavedené z jiných důvodů, kodifikované ve formě best practices apod. Jistěže aby data byla přístupná pro umělou inteligenci, musí být digitalizována. Data by samozřejmě měla být dobře strukturovaná (i kvůli využití metadat), problémem jsou datová sila. Dále platí, že data jsou dynamická, neustále se sbírají nová – a to různými kanály. Umělou inteligenci je ovšem třeba zdokonalovat neustále, takže algoritmy neustále vyžadují nová data (poznámka: asi jako systémy business intelligence, business analytics apod.). Systémy AI ovšem vyžadují kvalitní data – jejich cílem není žádné účetnictví, ale tvorba přidané hodnoty. Potud je vše víceméně banální, následující požadavek ovšem nutí menší firmy k zamyšlení. K využití AI je třeba mít nějaké minimální kritické množství dat. Firmy proto během své činnosti potřebují nastavit procesy tak, aby se jejich činnost provázel systematický sběr dat – asi jako se mluví o digitálních dvojčatech odpovídajících fyzickým věcem. Kvůli výpočetnímu výkonu ve fázi učení je pak pro menší firmy rozhodně výhodné volit pro AI infrastrukturu v cloudu.
Zdroj: ITPro Today
Viz také: OpenAI uvedla verzi systému ChatGPT určenou pro velké podniky
Zde jde ovšem spíš o kosmetickou úpravu než o AI určeno od základu pro firemní segment