Umetna inteligenca v poslu: Kot bi bili v letu 1996

Peter Mesarec je ustanovitelj in direktor podjetja SEOS AI, kjer s svojo ekipo pomaga podjetjem razumeti, kaj umetna inteligenca (UI) v resnici pomeni za njihov posel. Kot pravi, med tehniki in vodstvom pogosto zeva prepad – prvi ne razumejo poslovnih ciljev, drugi pa ne tehnoloških omejitev. SEOS AI zato deluje kot prevajalec med dvema svetovoma, hkrati pa uvaja varne in učinkovite rešitve, prilagojene dejanskim potrebam podjetij. Do danes so izvedli več kot 500 delavnic, njihovo delo pa je nedavno okrepil še magister umetne inteligence Frenk Dragar, ki Mesarčeve operativne izkušnje dopolnjuje z vrhunskim tehničnim znanjem. Tako strankam nudijo tehnično dovršene in predvsem poslovno učinkovite in varne rešitve. 

Peter nam je zaupal kopico zanimivih podatkov – med drugim, kje podjetja delajo najpogostejše napake, spregovoril pa je tudi o viziji za prihodnost.

Peter, veliko se govori o umetni inteligenci. Kakšno je realno stanje v slovenskih podjetjih?

Trenutno stanje spominja na internet leta 1996 in smo šele na začetku poti. Čeprav se v medijih zdi tehnologija vseprisotna, orodja za optimizacijo dela dnevno uporablja le štiri odstotke ljudi (Vir: Mediana). Takšna je bila uporaba interneta v letu 1996, tako da si lahko predstavljamo, kam nas bo ta tehnologija še odpeljala.

Mnogi posamezniki orodje enkrat preizkusijo, ga uporabijo kot »pametnejši Google iskalnik« in zaradi neustreznih rezultatov ali začetnih neuspehov hitro obupajo. Vendar vlak še ni odpeljal in priložnosti za tiste, ki vztrajajo, so ogromne. Podjetja z današnjim začetkom strateške uporabe bodo jutri prevzela vodilni položaj na trgu, saj bodo drastično skrajšala čas operativnih nalog.

Kje podjetja najpogosteje delajo napake pri vpeljavi?

Največjo in najbolj tvegano napako predstavlja uporaba brezplačnih orodij, saj to neposredno ogroža varnost podatkov – ti modeli se namreč učijo na vaših vnosih.

Druga skrajnost so direktorji, ki si želijo takojšnjih, revolucionarnih sprememb in začenjajo predrage, kompleksne projekte. Ti zaradi neurejenih internih podatkov pogosto propadejo še pred prvo uporabo. Velika težava so tudi nerealna pričakovanja glede nezmotljivosti orodij.

Če umetna inteligenca naredi manjšo napako, jo vodstvo pogosto zavrže kot neuporabno, čeprav tudi ljudje nismo nezmotljivi. Tehnologija, tako kot nov zaposleni, potrebuje priložnost, pravi kontekst in čas za učenje.

Omenil si prevelike projekte. Kako naj se podjetje loti vpeljave brez velikega tveganja?

Zagovarjam agilno pravilo 2×2, kjer posamezen mikro-projekt traja največ dva tedna in stane do dva tisoč evrov. Ne poskušajte takoj zgraditi celotnega sistema; raje izberite majhen, ponavljajoč se proces in ga avtomatizirajte. To je lahko zgolj priprava osnutkov e-pošte ali analiza mesečnih poročil. Ob morebitnem neuspehu finančna škoda ni velika, ekipa pa pridobi dragocene izkušnje. Ob uspehu pa rešitev postopoma nadgradite in razširite. Tak pristop omogoča hitro inoviranje in eksperimentiranje brez ogrožanja stabilnosti in likvidnosti podjetja.

Sem direktor in želim začeti jutri. Katere tri poteze mi svetuješ?

Prvi higienik je nakup plačljivih licenc, kot so ChatGPT Team ali Copilot, s čimer zagotovite varnost podatkov in zasebnost vaših poslovnih skrivnosti. Nato določite konkretno osebo – »AI ambasadorja« – za strateško vodenje vpeljave, ki ne sme biti nujno iz IT oddelka, temveč mora razumeti poslovne procese. Tretjič, zavedajte se, da enkratno izobraževanje ni dovolj, saj se orodja spreminjajo tedensko. Organizirajte redna mesečna srečanja za izmenjavo izkušenj med zaposlenimi. Naj sodelavci pokažejo svoje uspešne primere (»use-cases«) in odkrito izpostavijo težave, s katerimi so se soočili.

Zaposleni orodja že poznajo. Kaj je naslednji korak za tiste, ki osnove že obvladajo?

Ko osnovna uporaba postane rutina, naslednji nivo predstavljajo prilagojeni pomočniki oziroma Custom GPT-ji. Namesto da zaposleni vsakič znova pišejo ista navodila (prompte), raje zgradite orodje za specifično nalogo in povežite umetno inteligenco z vašimi internimi podatki in smernicami blagovne znamke. Tak pomočnik bo vedno odgovarjal v tonu vašega podjetja. Avtomatizacija teh rutinskih opravil vam sprosti čas za tisto, česar stroji (še) ne zmorejo – za kreativnost, empatijo in strateško razmišljanje.

Kako Frenk Dragar s svojim znanjem pomaga pri teh naprednih korakih?

Medtem ko jaz pokrivam poslovno logiko, Frenk pozna tehnično delovanje modelov v podrobnosti in razume, zakaj pride do napak ali halucinacij. Njegovo akademsko ozadje je ključno pri razvoju kompleksnejših rešitev, saj nam pomaga pri gradnji zanesljivejših sistemov za stranke, ki morajo delovati predvidljivo. Ne ugibamo in se ne zanašamo na naključja, temveč s Frenkovo pomočjo podjetjem nudimo pravo sistemsko integracijo znanja namesto le splošnih navodil, ki jih najdete na spletu.

Kakšna je tvoja vizija za prihodnost dela?

Sprejmite orodja in postanite »AI-first« podjetje, ki postavlja umetno inteligenco na prvo mesto pri načrtovanju vsakega novega projekta. Preglejte vse obstoječe procese skozi prizmo nove tehnologije in se vprašajte: »Ali lahko to naredimo hitreje s pomočjo UI?«. Ne čakajte na popoln model ali na trenutek, ko bodo vsi odgovori znani, temveč začnite z uporabo danes. Sprememba kulture in procesov zahteva čas, zato se odlašanje in čakanje na »boljše čase« dolgoročno ne izplača.