AI neće promijeniti kompanije ako ostane samo dodatak postojećim procesima

Umjetna inteligencija u poslovnim sustavima ulazi u fazu u kojoj pitanje više nije može li model generirati tekst ili automatizirati pojedini zadatak, nego mogu li kompanije promijeniti način rada tako da AI postane dio operativnog modela. Sanjin Bičanić iz tvrtke Bain & Company upozorava da se vrijednost ne stvara dodavanjem alata na postojeće procese, nego redizajnom rada oko AI agenata.

Prema njegovu tumačenju, početni veliki jezični modeli bili su statistički i matematički sustavi za modeliranje jezika. No razvoj ide prema modelima zaključivanja, a zatim prema agentima koji mogu obavljati konkretne zadatke. „Izvorni veliki jezični modeli bili su matematički konstrukti koji modeliraju jezik kao statistiku“, kaže Bičanić. S novom generacijom pojavljuje se drugačija razina korisnosti: „Kada prijeđete na modele zaključivanja, oni i dalje ostaju probabilistički strojevi, ali zato što mogu rezonirati o onome o čemu rezoniraju, počinju izgledati sličnije ljudskom zaključivanju.“

Ključ, međutim, nije samo u modelu. Bičanić naglašava da agenti ne postaju korisni sami od sebe. Potreban im je sustav uputa, alata, nadzora i konteksta. „Kada ih stavite u odgovarajući okvir i postanu agenti, ispod površine je to i dalje probabilistički sustav, ali tada doista počinju obavljati koristan posao“, ističe. Zato je presudna „kombinacija modela, koji je motor, i okvira, odnosno alata i uputa oko njega“.

Upravo zato neka su očekivanja od AI agenata nerealna, osobito kada se od njih traži da preuzmu osobne i kontekstualno osjetljive zadatke. Odgovaranje na e-poštu izgleda jednostavno, ali zahtijeva razumijevanje tona, odnosa, prioriteta i stila. „Da bi AI mogao odgovarati na e-poštu, morate oko njega izgraditi dosta potporne strukture“, kaže Bičanić. „Pokazuje se da je odgovaranje na e-poštu zapravo jedan od težih zadataka.“ Prve uspješne primjene zato su ondje gdje je zadatak jasno definiran, a rezultat lako provjerljiv.

Najvažnija razlika među kompanijama nije u tome koriste li AI, nego kako ga koriste. One koje ga samo dodaju na postojeće procese dobivaju ograničen učinak, uglavnom na razini pojedinačne uštede vremena. „Ako samo dodate AI alate na današnje procese, dobivate mikroproduktivnost“, objašnjava. „Pojedinac može dobiti pet, deset ili petnaest minuta dnevno, ali organizacija kao cjelina od toga zapravo nema veliku korist.“ Kompanije koje iznova osmisle proces s AI agentima u središtu postižu veći učinak.

Za tu promjenu Bičanić koristi analogiju s prijelazom s parnih na električne motore u tvornicama početkom 20. stoljeća. Oni koji su samo zamijenili središnji pogon novom tehnologijom nisu dobili gotovo nikakav rast produktivnosti. Oni koji su shvatili da električna energija omogućuje novu organizaciju tvorničkog prostora postali su učinkovitiji. „S AI-jem je slično“, kaže Bičanić. „Kompanije koje uzmu vrijeme da iznova osmisle rad s agentima u središtu dobivaju mnogo veću vrijednost od onih koje ga samo primjenjuju na postojeći proces.“

Govoreći o sljedećih pet godina, Bičanić odbacuje sigurnost kao ozbiljnu kategoriju predviđanja. „Stvarnost je da nitko ne zna“, ističe. Modeli će se nastaviti poboljšavati, ali ključna prepreka neće biti samo njihova inteligencija. Bit će to sposobnost kompanija da ih uvedu u složeno poslovno okruženje. „Pravi svijet je neuredan, mnogo neuredniji nego što će vas ljudi iz Silicijske doline uvjeravati“, zaključuje Bičanić.