Sekite 15min Google
„Google Cloud“ atliktas tyrimas „ROI of AI 2026“ rodo, kad nors didžioji dauguma bendrovių DI vertina kaip sėkmingą priemonę mažinti išlaidas ir didinti pajamas, tik 26 proc. bendrovių priklauso grupei, kurią „Google Cloud“ vadina „DI investicijų grąžos lyderiais“ ir kuriose investicijų į DI grąža spartėja.
Panašius duomenis pateikia ir šiemet atliktas „Deloitte“ įmonių tyrimas: du trečdaliai jų kalba apie produktyvumo ir efektyvumo padidėjimą dėl DI, tačiau tik 20 proc. fiksuoja išaugusias pajamas.
„Gartner“ prognozuoja, kad iki 2027 metų net 40 proc. įmonių atsisakys arba apribos autonominių DI agentų veiklą dėl valdymo spragų, nustatytų po incidentų gamybinėje aplinkoje.
„Manau, kad šie duomenys iš dalies atspindi, kiek įmonių buvo patikėjusios, kad DI yra lyg burtų lazdelė, kurią tereikia turėti ir reikalai klostysis puikiai. Vis tik tai yra labai galingas, tačiau ir pasiruošimo, žinių bei tikslinio pritaikymo reikalaujantis įrankis“, – sako „TeraSky Europe“ svarbių klientų vadovė Greta Mieliauskaitė.
Pasak jos, jei analizuosime sėkmės atvejus, visuomet pamatysime, kad DI buvo diegiamas labai tikslingai – prieš tai įvertinus situaciją, tinkamai pasiruošus, o vėliau apmokius darbuotojus dirbti su nauju instrumentu.
Viena sėkmės istorijų: „TeraSky Europe“ šių metų balandį įdiegė „Google Gemini Enterprise“ DI agentus bendrovėje „Altra“ (Ignalinos Atominė Elektrinė). Šie įrankiai padeda parengti dokumentus viešiesiems pirkimams ir jau įvykdyti kontroliniai pirkimai, kuriems buvo pasirengta rekordiškai greitai.
„DI pagalba padėjo pradėti pirkimo procedūras keliais mėnesiais anksčiau. Didžiausia pajusta nauda – galimybė greičiau susisteminti didelės apimties informaciją, suvienodinti dokumentus ir nuosekliai parengti tarpusavyje susijusias pirkimo dalis. Vis dėlto dirbtinio intelekto pateikti rezultatai nėra priimami automatiškai. Žmogaus ekspertinis vertinimas išlieka būtinas siekiant užtikrinti dokumentų tikslumą, patikimumą ir atitiktį pirkimo reikalavimams“, – sako „Altra“ Informacinių technologijų vystymo vadovas Mindaugas Bereiša.
Pasak „TeraSky Europe“ svarbių klientų vadovės Gretos Mieliauskaitės, patirtis rodo, kad įgyvendinant sudėtingas, daug techninio darbo reikalaujančias užduotis, DI gali padėti sutaupyti iki 80 proc. laiko ir taip pastebimai sumažinti išlaidas.
Tą iliustruoja ir daugybė užsienio įmonių pavyzdžių. JAV bankas „JPMorgan Chase“ sukūrė sistemą COiN („Contract Intelligence“) – natūralios kalbos apdorojimo (NLP) įrankį, kuris suranda svarbiausias sąlygas ir duomenis teisiniuose dokumentuose. Teisininkams tai leido sutaupyti 360 000 valandų.
Logistikos ir siuntų pristatymo įmonė UPS naudoja platformą ORION, kurioje DI algoritmai analizuoja istorinius bei realaus laiko maršrutų duomenis ir juos tobulina. DI pritaikymas įmonei leido sutaupyti dešimtis milijonų litrų degalų kasmet.
JAV prekybos tinklas „Walmart“ patirdavo didžiulius nuostolius, nes dėl netikslių prognozių susidurdavo su tuščių lentynų problema, kai kitų prekių būdavo perteklius. Patikėjus prekybos srautus prognozuoti DI, įmonė sutaupė apie 2,3 mlrd. JAV dolerių, o situacijų, kai pirkėjai neranda norimos prekės, sumažėjo net 30 proc.
„Visas sėkmės istorijas sieja vienas svarbus bruožas – nustatyta labai aiški problema ir DI duotos labai konkrečios užduotys, kurios žmogui tiesiog neįveikiamos ne tik dėl milžiniško duomenų kiekio, bet ir gana sparčiai besikeičiančios esamos situacijos. Juk keičiasi transporto situacija, teisės aktai, o tuos pokyčius susekti ir integruoti yra tikrai sudėtinga“, – sako „TeraSky Europe“ DI ir Duomenų komandos vadovas Aivaras Tučius.
Sprendžiant pagal aprašymus, DI buvo integruotas į jau veikiančias informacines sistemas. Tai palengvino ne tik priėjimą prie duomenų ir nereikalavo naujų duomenų bazių kūrimo, bet ir leido darbuotojams lengviau naudoti šį įrankį.
„Jei tik įmanoma, nereikia kurti naujo įrankio šalia daugybės jau veikiančių kiekvienoje didesnėje įmonėje. DI galima pasitelkti naudojant jau esamas „Gmail“, „Jira“, „BigQuery“, HR platformas ar ERP sistemas“, – sako A.Tučius.
Norint, kad DI nedirbtų tuščiomis apsukomis, taip pat svarbu dar prieš diegimą numatyti, kaip bus matuojama sėkmė bei paskirstyti atsakomybę: kas bus įpareigotas spręsti problemas, prie kokių duomenų leisti jungtis DI instrumentui ir kuriuose etapuose sprendimus turi įvertinti žmogus.
„Dar vienas svarbus namų darbas, kurį būtina atlikti prieš pasitelkiant DI – įvertinti pačius įmonės procesus. Galbūt norint paspartinti procesus visai nereikalingas DI? Gal pakanka tiesiog atsisakyti tam tikrų jų grandinės dalių? Galbūt „butelio kakliukas“ yra visai kitoje vietoje ir tai, kad DI atliks kažkurį darbą greičiau, situacijos nepakeis, nes procesas stringa, pavyzdžiui, sprendimų tvirtinimo grandyje“, – atkreipia dėmesį DI ekspertas.
