Umetna inteligenca pri vstopu v podjetja ne dela velike razlike med Mariborom, Ljubljano ali katerim drugim poslovnim okoljem, saj so danes orodja dostopna praktično povsod, precej večja razlika pa nastane pri tem, kdo jih zna povezati z dejanskim poslovnim problemom, podatki in nenavsezadnje ljudmi, ki bodo novo rešitev uporabljali.
Prav tukaj bi lahko imela podjetja iz Maribora in širšega Podravja tudi nekaj prednosti, čeprav so številna manjša, nimajo lastnih velikih IT-oddelkov in imajo manj prostora za drage eksperimente.
Davor Žic, ustanovitelj in direktor podjetja IT Team, opozarja, da geografska lega sama po sebi še ne pomeni niti prednosti niti zaostanka. Veliko pomembneje je, kakšno okolje podjetje zgradi okoli svojega problema in koliko znanja zna pri tem povezati.
»Regija ima lahko prednost v neposrednih povezavah med podjetji, lokalnimi tehnološkimi ponudniki in izobraževalnimi ustanovami. Lažje je sesti za isto mizo, si ogledati dejanski proces in preizkusiti rešitev na konkretnem problemu. Manjša ekipa se lahko tudi hitreje dogovori za spremembo,« pravi Žic.
[[image_1_article_93156]]
Manjša ekipa je lahko hitrejša, vendar ima precej manj prostora za napake
Velikim podjetjem pri uvajanju novih tehnologij praviloma pomagajo lastni IT-oddelki, pa tudi več proračuna in s tem povezana večja količina ljudi, ki sodelujejo pri projektu, medtem ko je lahko v manjšem podjetju isti zaposleni odgovoren za več različnih področij, zato že sama uvedba nove rešitve hitro postane dodatna obremenitev.
»Hkrati so omejitve resne: če podjetje nima notranje IT-ekipe in so ključni zaposleni že preobremenjeni, je težko voditi uvedbo in nato skrbeti za rešitev. Zunanji partner lahko pomaga, vendar mora odgovornost za poslovni cilj ostati tudi v podjetju,« opozarja sogovornik.
Prav zato bi bilo napačno sklepati, da bodo manjša podjetja nujno zaostajala za večjimi. Njihova prednost je lahko v hitrosti odločanja in osredotočenosti na zelo konkreten problem, pri katerem se lahko razmeroma hitro pokaže, ali nova rešitev prinaša učinek, pri čemer Žic poudarja: »Ne bi trdil, da geografska lokacija sama določa zaostanek ali prednost. Bolj me zanima, ali ima podjetje jasen problem, dostop do znanja in vodstvo, ki je pripravljeno nameniti čas uvedbi. Lokalno sodelovanje in deljenje preverjenih primerov dobre prakse lahko te pogoje bistveno izboljšata.«
Največ potenciala je pogosto tam, kjer se vsak dan izgubljajo minute in ure
Ko se govori o umetni inteligenci, se pozornost hitro usmeri v avtomatizacijo proizvodnje ali analitiko velikih količin podatkov, v praksi pa se lahko ena najbolj uporabnih priložnosti skriva precej bližje vsakodnevnemu delu zaposlenih, torej v administraciji, dokumentaciji in pa v podatkih podjetja, ki se jih uporablja nepovezano. »Največ možnosti vidim tam, kjer je veliko ponavljajočih se opravil in podatkov, ki jih podjetje že zbira, vendar jih slabo povezuje. V proizvodnji so to denimo delovni nalogi, zapisi o kakovosti in zastoji; v logistiki naročila, dobavnice in obvestila o dobavah; v trgovini pa zaloge, odpisi in prodajna odstopanja,« pojasnjuje Žic.
To je za Podravje posebej zanimivo zato, ker uporaba AI ni omejena na eno dejavnost, saj se podobni problemi pojavljajo tako v proizvodnji in logistiki kot v trgovini, turizmu, storitvah in javnem sektorju, čeprav se način uporabe med njimi močno razlikuje.
»V turizmu in storitvah so lahko koristni hitrejša obdelava povpraševanj, podpora v več jezikih in lažji dostop do internih informacij. Tudi javni sektor ima možnosti pri iskanju po dokumentaciji in administraciji, ob skrbnem upoštevanju varstva podatkov ter pravic ljudi,« razlaga Žic, ob tem pa poudarja, da ne gre za statistično lestvico panog, v katerih bi bila umetna inteligenca najbolj smiselna. Bolj koristno je poiskati proces, v katerem se majhna izboljšava ponavlja dovolj pogosto, da se njen učinek skozi leto močno poveča: »Izbral bi proces, pri katerem lahko z razmeroma omejenim posegom izboljšamo veliko vsakodnevnih opravil. Pogosto se dobra začetna priložnost skriva v administraciji, ki spremlja osnovno dejavnost podjetja.«
AI lahko manjši ekipi olajša tudi pot na tuje trge
Za podjetje z desetimi ali dvajsetimi zaposlenimi lahko že priprava ponudb za različne trge oziroma manjše prilagajanje dokumentacije zahteva precejšen del časa ekipe, pri čemer tu umetna inteligenca z vključitvijo ne rešuje vprašanja kakovosti izdelka ali prodaje, lahko pa zmanjša del dela. »AI lahko manjši ekipi pomaga pri pripravi večjezičnih ponudb, obdelavi tujih povpraševanj, prilagajanju dokumentacije in iskanju informacij za nastop na novem trgu. Tako lahko podjetje z istimi ljudmi pokrije več opravil in se hitreje odzove. Pri pomembnih ponudbah in strokovni terminologiji mora ostati ustrezno preverjanje,« pravi Žic.
»Večja podjetja imajo prednosti v kapitalu, podatkih in ljudeh, manjša pa so lahko zelo osredotočena na svojo nišo ter hitrejša pri spremembah. Dostop do orodja zato še ne določa, kdo bo ustvaril največ koristi. Pomembna je sposobnost, da ga podjetje vključi v svoj način dela.«
Podjetju ni treba najprej postati popolnoma digitalno
Razlika med podjetji v regiji ni nujno predvsem v tem, ali imajo dostop do umetne inteligence, saj so številna orodja danes dosegljiva tudi manjšim ekipam, večji problem je pogosto digitalna zrelost. In to je? Odgovor na vprašanje, kje so podatki shranjeni, kako so urejeni in koliko dela je še vedno odvisnega od elektronske pošte, posameznih dokumentov, znanja ene osebe ...
Kljub temu Žic meni, da manj digitalizirano podjetje zaradi tega ni nujno izločeno iz uporabe AI. Tehnologija lahko postane celo eden od načinov, kako obstoječe informacije prenesti v bolj urejene procese oziroma kot to razloži naš sogovornik: »AI lahko danes precej poenostavi digitalizacijo in s tem pomaga tudi podjetjem, ki so na tem področju manj zrela. Veliko poslovnih informacij je še vedno v elektronski pošti, dokumentih ali zapiskih zaposlenih. AI lahko pomaga te informacije urediti, iz njih izluščiti potrebne podatke in jih vključiti v digitalne procese. S tem se zmanjša potreba po ročnem vnosu in prilagajanju različnim obrazcem.«
Maribor ima znanje, večje vprašanje je, kako ga povezati z gospodarstvom
Pri razvoju lokalnega okolja za uporabo umetne inteligence se zato odpre še vprašanje, ali je v Mariboru dovolj znanja, ki bi podjetjem pomagalo pri uvedbi, navsezadnje pa tudi poznejšem vzdrževanju takšnih rešitev.
Žic pri tem opozarja na obstoječo strokovno osnovo, vendar je previden pri oceni, ali so kadrovske zmogljivosti že danes zadostne za vse prihodnje potrebe gospodarstva: »V Mariboru imamo pomembno strokovno osnovo. Na Univerzi v Mariboru oziroma FERI delujejo skupine in laboratoriji za inteligentne sisteme, strojno učenje in podatkovno analitiko. Brez konkretnih podatkov pa ne bi trdil, da je razpoložljivih kadrov dovolj za vse potrebe podjetij.«
Poleg specialistov za modele in podatkovno analitiko namreč podjetja potrebujejo ljudi, ki znajo tehnologijo povezati z realnim poslovnim procesom, še pove: »Za uspešno uvedbo potrebujemo več kot razvoj modelov. Potrebujemo ljudi, ki razumejo poslovne procese, podatke, povezovanje programov, varnost in delo z uporabniki. Pomembna je tudi podpora po uvedbi, saj se procesi in potrebe spreminjajo,« pri tem pa Davor Žic, sicer ustanovitelj in direktor podjetja, ki se med drugim ukvarja prav s tovrstnimi aktivnostmi, prav to točko prepoznava kot stičišče, kjer se lahko srečajo tako šolska, strokovna oziroma akademska sfera, kot lokalna tehnološka podjetja.
»Univerza lahko prispeva raziskovalno znanje, zahtevnejše razvojne projekte in usposabljanje. Strokovne šole lahko pomagajo pri praktičnih digitalnih veščinah, lokalna tehnološka podjetja pa pri uvedbi in vzdrževanju. Veliko vrednost bi imeli skupni projekti na resničnih izzivih podjetij, s prakso za študente in dijake ter jasno merljivim rezultatom,« sklene.
