Umjetna inteligencija: zašto mašine neće ugroziti naša radna mjesta.

Umjetna inteligencija (UI) neće zamijeniti mnoge poslove, već će ih učiniti zanimljivijim - olakšavajući ljudima rutinske zadatke. Ključ za uspjeh UI: Kompanije moraju urediti svoje baze podataka do posljednjeg detalja.

  • EOS-ova studija: Donositelji finansijskih odluka (47 posto) strahuju za posao zbog umjetne inteligencije (UI)
  • Stopa greške u upravljanju potraživanjima se može umanjiti koristeći IU
EOS survey on artificial intelligence: Financial executives fear for their jobs
Kada je u pitanju potencijal umjetne inteligencije (UI), mnogi misle široko u pogledu na razvoj: „Kao što je prije 100 godina električna energija transformisala gotovo sve, danas mi je teško pomisliti na industriju koju UI neće promijeniti za nekoliko godina", piše kompjuterski stručnjak Andrew Ng. On je vodio istraživačke projekte UI na najvećim svjetskim pretraživačima - Baidu i Google - te osnovao investicijski fond za UI.

Uz pomoć umjetne inteligencije ljudi će drastično smanjiti nivo grešaka u upravljanju potraživanjima. Svakako, ovog mišljena je i 30 posto finansijskih direktora koji su učestvovali u anketi.
Joachim Göller, voditelj centra za analitiku EOS grupe
Ali postoji razlika od prethodnih tehničkih revolucija. Strah od gubitka posla sada utiče i na značajno obrazovane radnike s iskustvom. Na primjer, gotovo polovina (47 posto) finansijskih direktora su bili u strahu od gubitka posla zbog umjetne inteligencije. To je bio rezultat studije „European Payment Practices“ u 2019. godini. Ukupno 3400 stručnjaka u 17 zemalja anketirano je, između ostalog, kakav će utjecaj UI imati na upravljanje potraživanjima u njihovoj kompaniji.

Joachim Göller, Head of the Center of Analytics of the EOS Group

Sistemi UI pomažu ljudima da izbjegnu greške

''Oni koji odmah povežu UI sa shvatanjem 'čovjek protiv mašine', često nemaju neophodno predzanje. Osvješćivanje je jedini način suprotstavljanja ovome, kaže Joachim Göller, voditelj centra za analitiku EOS grupe. Sa svojim timom radi na UI rješenjima koja podržavaju EOS u upravljanju potraživanjima. „Uz pomoć umjetne inteligencije ljudi će drastično smanjiti nivo grešaka u upravljanju potraživanjima. Svakako, ovog mišljena je i 30 posto finansijskih direktora koji su učestvovali u anketi.''

 

David Goossens, founder and CEO of Latentine
Pretpostavka da bi neka kompanija kupila umjetnu inteligenciju i potom otpustila dio radne snage je pogrešna, kaže David Goossens iz Latentinea. Berlinski startup za UI savjetuje velike kompanije, uključujući i one u farmaceutskoj, logističkoj i osiguravajućoj industriji, koje često nemaju tačnu predstavu o tome što tehnologija može ili mora zapravo raditi. „Kompanije moraju znati gdje su njihovi zaposlenici premalo ili previše opterećeni. Vidimo da su visokoobrazovani finansijski stručnjaci trošili previše vremena na ponavljajuće zadatke upravljanja korporacijama, a nemaju dovoljno vremena za izradu pouzdanih, na temelju podataka, zasnovanih prognoza“, kaže Goossens.

Često postoji nedostatak inženjera podataka

Onaj ko primjenjuje UI, u najboljem će slučaju postati konkurentniji i omogućiti zaposlenicima da preuzmu zanimljivije zadatke. U EOS-u timovi za naplatu potraživanja koriste se umjetnom inteligencijom u rutinskim poslovima kako bi se mogli više usredotočiti na klijente čiji su slučajevi složeniji. I druge industrijske grane oslobađaju svoje stručnjake od standardnih procesa. Primjerice, finska softverska kompanija Basware razvila je virtualnog pomoćnika koji odgovara na svakodnevna pitanja u odjelu nabave. Banka SEB Bank iz Švedske rasterećuje svoju IT podršku uz pomoć inteligentne virtualne asistentice Amelije iz kompanije IPsoft.

"Prije svega, kompanija mora analizirati postojeće procese: Gdje se tačno UI može koristiti za automatizaciju jednostavnih zadataka? Gdje se složeni procesi mogu učiniti jednostavnijim za korisnika? “, kaže Goossens. Već u ovom trenutku mnoge kompanije shvataju da im nedostaje najvažnija osnova za uvođenje sistema samoučenja - podaci potrebne kvalitete i količine za punjenje algoritama. „Općenito, većini kompanija nedostaju inženjeri podataka", kaže Goossens - stručnjaci koji osiguravaju da su svi podaci uredno strukturirani i centralno pohranjeni. Ovo je izazov za kompanije u kojima odjeli još i danas rade s različitim IT sistemima i odvojenim bazama podataka.

Andreas Dix from the EOS Data Science Team sitting in front of the window in an office
„Samo provjereni podaci sprječavaju da mašine donose pogrešne odluke“, također kaže Andreas Dix iz EOS-ovog Data naučnog tima. Iz hiljadu uredno dokumentovanih slučajeva naplate potraživanja algoritmi mašinskog učenja određuju koji bi bio najbolji sljedeći korak u odnosima s klijentom. „Mislim da su na kraju sistemi umjetne inteligencije uvijek koristan doprinos ljudima", kaže Dix. „Iznad svega, međutim, uvijek postoji osoba koja kontroliše i donosi važne odluke.“



Ukoliko želite više informacija, kontaktirajte nas.

Telefon

Press contact

Telefon: +49 40 2850-1222

presse@eos-solutions.com

Photo credits: IPsoft, Sebastian Vollmert / EOS, Achim Multhaupt, Latentine GmbH