Miért nem sikerül az AI-pilóták széles körű bevezetése, és hogyan orvosolhatják ezt a vállalatok?

Bevezetés

Egy mesterséges intelligencia projekt a tesztelés során sikeresnek tűnhet, mégis komoly problémákba ütközhet, amikor a vállalat elkezdja alkalmazni a mindennapi működésében.

Egy kis léptékű kísérleti projekt során a rendszer pontosan feldolgozhatja a számlákat, megválaszolhatja az ügyfelek kérdéseit, vagy segíthet a munkatársaknak a feladatok gyorsabb elvégzésében. Az eredmények ígéretesnek tűnnek, ezért a vezetőség úgy dönt, hogy az egész vállalatban bevezeti a rendszert.

De amint egyre többen kezdik használni, problémák kezdenek felmerülni.

A mesterséges intelligencia nehezen boldogul a váratlan kérésekkel. Egyes üzleti rendszerek nem tudnak megfelelően információt cserélni egymással. Az alkalmazottak rájönnek, hogy az eszköz több manuális támogatást igényel, mint várták. A működési költségek is emelkedni kezdenek.

Ez nem mindig jelenti azt, hogy az eredeti mesterséges intelligencia-projektet rosszul építették fel.

A probléma az, hogy a sikeres kísérleti projekt és a megbízható termelési rendszer két különböző dolog.

A mesterséges intelligencia termelésbe állítása többet igényel, mint jó teszt eredményeket. A vállalatoknak fel kell készülniük a valós adatokra, a nagyobb munkaterhelésre, a rendszerhibákra, a biztonsági aggályokra és a folyamatos támogatásra.

Ha a bevezetés előtt megértjük ezeket a kihívásokat, megakadályozhatjuk, hogy egy ígéretes AI-projekt drága üzemeltetési problémává váljon.

1. A sikeres kísérleti projekt nem garantálja a termelésre való felkészültséget

Az AI-pilotprojektek általában ellenőrzött környezetben kerülnek kifejlesztésre.

A fejlesztőcsapat tudja, melyik problémát kell a rendszernek megoldania. A tesztadatokat gyakran előre elkészítik, és az alkalmazást csak egy kis alkalmazotti csoport használja.

Ezek a feltételek megkönnyítik annak bemutatását, hogy mire képes a technológia.

A mindennapi üzleti működés azonban ritkán ilyen kiszámítható.

Vegyünk példának egy olyan vállalatot, amely a számlák feldolgozására tesztel mesterséges intelligenciát.

A kísérleti fázis során a csapat 100 olyan számlát biztosít, amelyek formátuma olvasható, és a beszállítói adatok is teljesek. A rendszer pontosan kinyeri a szükséges adatokat, és hasznos eredményeket szolgáltat.

A bevezetés után azonban több száz beszállítótól érkeznek számlák.

Egyes dokumentumok beolvasása nem megfelelő minőségű. Mások különböző pénznemeket tartalmaznak, hiányoznak belőlük a megrendelési számok, vagy ismeretlen elrendezésűek.

Előfordulhat, hogy a mesterséges intelligenciának a vártnál több kézi javításra lesz szüksége.

Az eredeti teszt azt mutatta, hogy a technológia képes elvégezni egy adott feladatot. Nem bizonyította azonban, hogy a rendszer minden olyan helyzetet képes kezelni, amellyel a vállalat szembesülhet.

A kiterjesztés előtt a vállalatoknak azonosítaniuk kell azokat a feltételeket, amelyek hozzájárultak a kísérleti projekt sikeréhez, és meg kell vizsgálniuk, hogy ezek a feltételek a termelés során is változatlanok maradnak-e.

2. A valós üzleti adatok váratlan problémákat okoznak

Az adatminőség az egyik leggyakoribb oka annak, hogy a mesterséges intelligencia rendszerek a bevezetés után nehezen boldogulnak.

A tesztelés során a csapatok gyakran olyan kiválasztott információkkal dolgoznak, amelyek pontosak, rendszerezettek és könnyen feldolgozhatók.

A termelési rendszereknek azonban a mindennapi üzleti tevékenységek során gyűjtött információkkal kell dolgozniuk.

Ezek az adatok tartalmazhatnak duplikált rekordokat, elavult részleteket, hiányzó mezőket és inkonzisztens formátumokat.

Például egy mesterséges intelligenciával működő ügyfélszolgálati asszisztens jól teljesíthet, ha egy jóváhagyott tudásbázisból származó kérdésekre válaszol.

A vállalat azonban később összekapcsolhatja azt termékrekordokkal, ügyfélfiókokkal és támogatási dokumentumokkal.

Ha ezek a források egymásnak ellentmondó információkat tartalmaznak, az asszisztens helytelen válaszokat adhat.

Előfordulhat, hogy egy termék az egyik rendszerben elérhetőnek tűnik, míg egy másik rendszerben a raktárkészlet kimerült.

Az AI egyértelmű üzleti szabályok nélkül nem képes minden eltérést megbízhatóan feloldani.

A vállalatoknak ezért a bevezetés előtt reális információk felhasználásával kell tesztelniük a mesterséges intelligenciát.

Szükségük van továbbá olyan személyekre is, akik felelősek az adatminőség fenntartásáért és a felmerülő problémák kijavításáért.

A gondosan előkészített adatokból származó jó eredmények hasznosak, de nem elegendőek annak bizonyításához, hogy egy rendszer készen áll a mindennapi használatra.

3. A meglévő üzleti rendszerek nem feltétlenül működnek zökkenőmentesen együtt

Számos mesterséges intelligencia-kísérleti projekt a vállalat által mindennap használt szoftverektől függetlenül működik.

A fejlesztők manuálisan tölthetnek fel mintafájlokat, vagy az AI-t egy ideiglenes adatbázishoz kapcsolhatják.

Ez a korai tesztelés során elfogadható, mivel a fő cél annak megértése, hogy az ötlet működik-e.

A termeléshez azonban valami megbízhatóbb megoldásra van szükség.

Előfordulhat, hogy a mesterséges intelligenciának információt kell cserélnie CRM-szoftverekkel, ERP-platformokkal, pénzügyi alkalmazásokkal, ügyfélszolgálati eszközökkel és belső adatbázisokkal.

Ezek a kapcsolatok új kihívásokat jelentenek.

Előfordulhat, hogy egy mesterséges intelligenciával működő értékesítési asszisztens azonosít egy ígéretes potenciális ügyfelet, de nem sikerül frissítenie a CRM-rendszert.

Előfordulhat, hogy egy számlafeldolgozó eszköz ugyan kinyeri a helyes összeget, de olyan formátumban küldi el az adatokat, amelyet a könyvelési rendszer nem tud feldolgozni.

Mindkét esetben a mesterséges intelligencia elvégzi a rábízott feladatot, de a tágabb üzleti folyamat nem teljesedik be.

A bevezetés előtt a csapatoknak tesztelniük kell a teljes munkafolyamatot, beleértve azt is, hogy mi történik, ha egy másik rendszer elérhetetlenné válik.

Hasznos forrás ehhez az a útmutató, amely bemutatja, hogyan lehet az AI-kísérleti projekteket éles üzembe helyezni, és elmagyarázza, hogyan vizsgálhatják meg a vállalkozások az adatok felkészültségét, a rendszer megbízhatóságát, a biztonságot és az üzemeltetési követelményeket az AI kiterjesztése előtt.

A célnak az kell lennie, hogy a mesterséges intelligencia megbízhatóan működjön a meglévő üzleti folyamatokon belül, ne pedig egyszerűen csak egy újabb alkalmazást kapcsoljon be.

4. A termelési tesztelésnek nem csupán a pontosságra kell kiterjednie

A kísérleti projekt gyakran arra összpontosít, hogy az AI helyes választ ad-e, vagy elvégzi-e a várt feladatot.

A pontosság fontos, de ez csak a termelési tesztelés egyik része.

A vállalatoknak azt is meg kell érteniük, hogy a rendszer hogyan viselkedik, ha több felhasználó egyszerre ér hozzá, ha hiányoznak az adatok, vagy ha váratlan kérés érkezik.

Tegyük fel, hogy egy mesterséges intelligencia-asszisztens 20 ügyfélbeszélgetést kezel a tesztelés során.

Lehet, hogy gyorsan és pontosan válaszol.

De mi történik, ha forgalmas időszakban 500 ügyfél próbálja használni?

A válaszidők megnőhetnek. Egyes kérések sikertelenek lehetnek, és az egyes beszélgetések feldolgozásának költségei emelkedhetnek.

A termelési tesztelési tervnek több területet is vizsgálnia kell:

• Valós körülmények közötti pontosság: Képes-e a rendszer feldolgozni a hiányos, szokatlan vagy rosszul formázott információkat?
• Teljesítmény: Megbízhatóan reagál-e a használat növekedése esetén?
• Integráció: Képes-e helyesen információt cserélni a kapcsolódó üzleti alkalmazásokkal?
• Biztonság: Védi-e az érzékeny információkat, és betartja-e a hozzáférési korlátozásokat?
• Hibakezelés: Mi történik, ha az AI-modell vagy egy másik szolgáltatás elérhetetlenné válik?
• Emberi ellenőrzés: Képesek-e az alkalmazottak kijavítani a hibákat és átvenni a bonyolult esetek kezelését?

Ezeknek a teszteknek tükrözniük kell, hogy a vállalat a valóságban hogyan fogja használni a rendszert.

A vállalatnak a bevezetés előtt meg kell állapodnia az elfogadható teljesítményről is.

Például a vezetőség célértékeket állíthat fel a feladatok sikeres elvégzésére, a feldolgozási időre és a kézi felülvizsgálatot igénylő esetek számára vonatkozóan.

Megállapodott célok hiányában a csapatoknak nehézséget okozhat annak eldöntése, hogy a rendszer készen áll-e a bevezetésre.

5. A biztonsági kockázatok növekednek, ha egyre többen használják a mesterséges intelligenciát

Egy kis léptékű AI-kísérleti projekt esetén a rendszerhez csak néhány alkalmazott férhet hozzá, és csak korlátozott mennyiségű információt kezelhet.

Miután a rendszert vállalati szinten bevezették, ugyanaz a rendszer kezelheti az ügyféladatokat, a pénzügyi dokumentumokat, a munkavállalói adatokat és a bizalmas üzleti információkat is.

Ez további biztonsági felelősségeket ró a vállalatra.

A vállalatoknak tisztában kell lenniük azzal, hogy mely alkalmazottak férhetnek hozzá a mesterséges intelligencia alkalmazáshoz, és milyen információkat tud az lekérni.

Például egy ügyfélszolgálati munkatársnak nem szabad automatikusan hozzáférést kapnia a bizalmas pénzügyi adatokhoz pusztán azért, mert mindkét részleg ugyanazt a mesterséges intelligencia platformot használja.

A vállalatoknak azt is felül kell vizsgálniuk, hogy az információk hogyan áramlanak a rendszerek között, és hogy külső szolgáltatók feldolgozzák-e vagy tárolják-e az üzleti adatokat.

A szélesebb körű bevezetés előtt engedélyezési ellenőrzéseket, tevékenységi naplókat, biztonságos kapcsolatokat és egyértelmű adatkezelési szabályokat kell létrehozni.

A biztonsági felülvizsgálatokat a bevezetés után is folytatni kell, különösen akkor, ha új részlegek vagy adatforrások kapcsolódnak a rendszerhez.

Az AI méretezése ezen ellenőrzések felülvizsgálata nélkül olyan információkat tehet közzé, amelyeket soha nem szántak megosztásra.

6. A tulajdonjog tisztázatlansága megnehezíti a termelési problémák megoldását

A kísérleti fázisban a fejlesztők gyakran szorosan figyelemmel kísérik a rendszert.

Ha valami nem működik, a projektcsapat kivizsgálhatja és kijavíthatja a problémát.

Ez a megoldás azonban nehézkessé válik, amikor a mesterséges intelligencia már a mindennapi üzleti működést is támogatja.

Ki fog reagálni, ha a rendszer munkaidőn kívül leáll?

Ki dönti el, hogy egy helytelen ajánlás elég súlyos-e ahhoz, hogy az automatizálást felfüggesszék?

Ki frissíti az üzleti információkat, ha a vállalati irányelvek megváltoznak?

Ezekre a kérdésekre a bevezetés előtt választ kell találni.

Egy termelésben használt AI-rendszernek világos felelősségi körökkel kell rendelkeznie a műszaki és üzleti csapatok között.

A fejlesztők kezelhetik a szoftverproblémákat, míg az osztályvezetők felülvizsgálják, hogy a mesterséges intelligencia hasznos üzleti eredményeket hoz-e.

Az üzemeltetési csapatok figyelemmel kísérhetik a rendszer rendelkezésre állását, az alkalmazottak pedig kezelhetik azokat az eseteket, amelyek emberi döntést igényelnek.

Ezen struktúra hiányában a problémák megoldatlanok maradhatnak, miközben a csapatok nem értenek egyet abban, ki vállaljon felelősséget.

A felelősségi körök egyértelmű meghatározása megkönnyíti a teljesítmény fenntartását és a gyors reagálást, ha valami nem működik megfelelően.

7. A bevezetés után a költségek gyorsan emelkedhetnek

A mesterséges intelligencia kísérleti projektjei általában korlátozott használatot jelentenek, ami megkönnyíti a költségek ellenőrzését.

A termelési rendszerek esetében ez másképp alakulhat.

A több felhasználó további modellkéréseket, magasabb felhőszolgáltatási költségeket, nagyobb adattárolási igényeket és szigorúbb felügyeleti követelményeket jelenthet.

Egyes AI-munkafolyamatok esetében előfordulhat, hogy a munkatársaknak rendszeresen felül kell vizsgálniuk vagy kijavítaniuk kell a kimeneti eredményeket.

Például egy automatizált dokumentumfeldolgozó rendszer ugyan csökkentheti az adatbevitelhez szükséges időt, de a pénzügyi munkatársaknak így is számos kivételt kell átnézniük.

Ha a vállalat kizárólag a feldolgozási sebességet méri, akkor figyelmen kívül hagyhatja a többletmunkával járó költségeket.

A vállalatoknak a méretezés előtt meg kell becsülniük a teljes üzemeltetési költséget.

Ez magában foglalja az infrastruktúrát, a szoftverhasználatot, az integráció karbantartását, a technikai támogatást és a munkatársak bevonását.

Ezeket a költségeket össze kell hasonlítaniuk a rendszer által nyújtott értékkel is.

Egy olcsóbb mesterséges intelligencia-modell nem feltétlenül jelent jobb megoldást, ha a munkatársak jelentősen több időt töltenek a modell hibáinak kijavításával.

A siker valódi mércéje nem az, hogy az AI milyen olcsón állítja elő az eredményt, hanem az, hogy milyen hatékonyan segíti a vállalkozást egy hasznos feladat elvégzésében.

8. A fokozatos bevezetés csökkenti a termelési kockázatot

Az egyik legnagyobb hiba, amit a vállalatok elkövethetnek, az, ha egy sikeres kísérleti projekt után azonnal minden részlegben bevezetik az AI-t.

A teljes körű bevezetés megnehezítheti a problémák azonosítását, mivel sok felhasználó és rendszer egyszerre kezd el támaszkodni a technológiára.

A fokozatos bevezetés nagyobb ellenőrzést biztosít.

A vállalatok kezdetben úgy működtethetik a mesterséges intelligenciát, hogy az a meglévő folyamatok mellett fut, anélkül, hogy valós idejű változtatásokat hajthatna végre.

Így a munkatársak összehasonlíthatják a mesterséges intelligencia eredményeit a szokásos üzleti döntésekkel, és azonosíthatják a hibákat.

A következő lépés a rendszer bevezetése lehet egy osztályon vagy egy kis felhasználói csoportnál.

Ebben a szakaszban a vállalatnak figyelemmel kell kísérnie a válaszidőket, a pontosságot, a rendszerhibákat, a munkatársak visszajelzéseit és a működési költségeket.

Amint a teljesítmény stabilizálódik, a vállalat kiterjesztheti a rendszer használatát.

Például egy olyan vállalat, amely AI-alapú számlafeldolgozást vezet be, kezdetben egy beszállítói csoporttal kezdheti.

Miután meggyőződött arról, hogy a dokumentumkivonás, a jóváhagyási szabályok és az ERP-kapcsolatok megfelelően működnek, további beszállítókat is bevonhat.

Ha problémák merülnek fel, a vállalat kijavíthatja azokat, mielőtt a rendszer sokkal nagyobb tranzakciós volumenre terjedne ki.

Minden bevezetési tervnek tartalmaznia kell azt is, hogyan lehet visszatérni a korábbi folyamatra, ha valami nem működik megfelelően.

A munkatársaknak megbízható alternatívára van szükségük arra az esetre, ha az automatizált rendszer nem áll rendelkezésre.

Ezzel megakadályozható, hogy egy technikai hiba teljesen leállítsa egy fontos üzleti folyamatot.

9. Az AI-t a bevezetés után is figyelemmel kell kísérni

Egy mesterséges intelligencia rendszer bevezetése nem jelenti azt, hogy a fejlesztés és a tesztelés befejeződött.

Az üzleti információk változnak. Az ügyfelek új kérdéseket tesznek fel, a munkatársak a frissített eljárásokat követik, és a kapcsolódó szoftverek is frissítéseket kapnak.

Ezek a változások befolyásolhatják a mesterséges intelligencia teljesítményét.

Egy rendszer, amely ma jól működik, néhány hónap múlva már kevésbé megbízható eredményeket adhat.

A vállalatoknak rendszeresen felül kell vizsgálniuk a pontosságot, a válaszidőket, a sikertelen kéréseket, az alkalmazottak által végzett javításokat és a működési költségeket.

Emellett visszajelzéseket is gyűjteniük kell a rendszert használóktól.

Ha az alkalmazottak ismétlődően ugyanazt a típusú hibát javítják ki, a vállalatnak meg kell értenie, hogy miért.

A probléma oka lehet elavult információ, helytelen üzleti szabály vagy egy már nem megfelelően működő integráció.

A rendszeres nyomon követés segít a csapatoknak ezeket a problémákat korán felismerni.

Emellett alapot szolgáltat annak eldöntéséhez, hogy mikor szükséges a rendszer fejlesztése, illetve hogy készen áll-e további részlegek támogatására.

Záró gondolatok

A sikeres AI-kísérleti projektek fontos első lépésnek számítanak, de nem garantálják a mindennapi üzleti működés sikerét.

A kihívások gyakran akkor jelentkeznek, amikor a mesterséges intelligenciának valós információkat kell feldolgoznia, összekapcsolódnia kell a meglévő rendszerekkel, több felhasználót kell támogatnia, és fejlesztői segítség nélkül kell működnie.

A vállalatok csökkenthetik ezeket a problémákat azáltal, hogy valós helyzeteket tesztelnek, felülvizsgálják a biztonságot, egyértelmű felelősségi köröket határoznak meg, és a bevezetés előtt megtervezik a termelési költségeket.

A fokozatos bevezetés emellett időt ad a csapatoknak a problémák azonosítására és a teljesítmény javítására, mielőtt tovább bővítenék a rendszert.

Az AI-projekteket nem szabad kizárólag a bemutató során nyújtott teljesítményük alapján értékelni.

Az igazi próba akkor kezdődik, amikor a technológia a mindennapi üzleti működés részévé válik, és megbízható eredményeket kell nyújtania anélkül, hogy további problémákat okozna.