Umělá inteligence: Proč nás stroje nepřipraví o práci.

Umělá inteligence (AI) pracovní místa nenahradí, ale udělá je zajímavější tím, že člověka zbaví rutinních úkolů. Klíč k úspěchu využití AI:Firmy musejí své databáze uvést do pořádku.

Studie
  • Studie EOS: Finanční ředitelé (47 %) se obávají, že je umělá inteligence (AI) připraví o práci
  • AI může minimalizovat chybovost v oblasti správy pohledávek.

Studie společnosti EOS o umělé inteligenci: Finanční ředitelé se bojí o svou práci
Umělá inteligence: Podle studie společnosti EOS řada finančních ředitelů stále nedůvěřuje moderním technologiím.

Pokud jde o potenciál umělé inteligence (AI), mnohá srovnání nejsou často dostačující: „Podobně jako elektřina změnila před 100 lety téměř vše, dnes mne jen stěží napadá oblast, která by se během několika příštích let díky AI neměla proměnit”, domnívá se informatik Andrew Ng, který vedl projekty spojené s výzkumem AI u největších světových vyhledávačů (Baidu a Google) a založil investiční fond pro AI.

Lidé budou schopni pomocí umělé inteligence revolučním způsobem snížit chybovost v oblasti správy pohledávek. Stejně to vidí i 30 procent finančních ředitelů. Joachim Göller, vedoucí Analytického centra EOS Group

Na rozdíl od dřívějších technických revolucí mají strach ze ztráty zaměstnání také znalostní pracovníci s vysokou úrovní vzdělání. Ztráty zaměstnání z důvodu zavedení umělé inteligence se například obává téměř polovina (47 procent) finančních ředitelů. Takové jsou výsledky studie „European Payment Practices“ 2019. Poskytovatel finančních služeb, společnost EOS, se dotazovala celkem 3 400 odborníků v 17 státech, jaký vliv by měla AI na správu pohledávek v jejich společnosti.

Joachim Göller, vedoucí oddělení Center of Analytics skupiny EOS
„Lidem, kteří staví problematiku AI ihned do pozice ‚člověk versus stroj‘, často chybí potřebné informace. Pomůže jen osvěta“, Joachim Göller

Systémy založené na AI pomáhají lidem vyvarovat se chyb.

„Ti, kteří staví problematiku AI ihned do pozice ‚člověk versus stroj‘, často postrádají potřebné informace na toto téma. Zde nám pomůže pouze osvěta o AI,“ upozorňuje Joachim Göller, vedoucí Analytického centra (CoA).  Společně se svým týmem pracuje na řešeních AI, která pomohou skupině EOS v oblasti správy pohledávek. „Lidé budou schopni pomocí umělé inteligence revolučním způsobem snížit chybovost v oblasti správy pohledávek. Stejně to vidí i 30 procent finančních ředitelů.“

David Goossens, zakladatel a jednatel společnosti Latentine
Co dokáže AI? David Goossens radí svým start-up Latentine velkým podnikům

Představa, že by společnost zavedla umělou inteligenci a propustila část zaměstnanců, je nesprávná, říká David Goossens ze společnosti Latentine. Berlínský start-up, který se věnuje AI, radí velkým podnikům mimo jiné z oblasti farmacie, logistiky a pojišťovnictví, které často nemají přesnou představu o tom, co tato technologie vlastně umí nebo má umět. „Společnosti musejí vědět, kde mají jejich zaměstnanci rezervy, nebo naopak kde jsou přetěžovaní. Zažíváme situace, ve kterých velmi vzdělaní odborníci v oblasti financí tráví spoustu času opakujícími se úkoly v rámci řízení podniku a současně nemají dostatek času k tomu, aby vytvářeli spolehlivé prognózy na základě získaných dat“, říká Goossens.

Často chybějí datoví inženýři.

Správným využíváním AI bude společnost více konkurenceschopná a umožní svým zaměstnancům zabývat se mnohem zajímavějšími úkoly. Například v EOS používá inkasní tým umělou inteligenci na rutinní případy, takže se mohou zaměřovat na zákazníky, jejichž případy jsou složitější. I ostatní obory se snaží ulehčit svým odborníkům od standardních procesů. Finská softwarová společnost vyvinula virtuálního asistenta, který odpovídá na běžné dotazy v oddělení nákupu. A ve švédské bance SEB Bank usnadňuje práci oddělení IT podpory inteligentní virtuální asistentka Amelia firmy IPsoft.

„Společnost si musí nejprve vypracovat následující přehled: Kde přesně můžeme AI využít na jednoduché automatické úkoly? Kde pomůže se složitějšími procesy, aby byly uživatelský přívětivější?“, říká Goossens. Právě v tomto bodě mnoho firem pozná, že jim chybí nejdůležitější podklady k zavedení systémů, které jsou schopny se učit samy (self-learning systems): tzn. potřebnou kvalitu a množství dat pro nakrmení algoritmů. „Většina firem zkrátka nemá datové inženýry,“ říká Goossens. Tedy experty, kteří zajistí, že všechna data budou jasně strukturována a seskupena do jednoho místa. Je to výzva pro společnosti, kde oddělení pracují s různými IT systémy a oddělenými databázemi.

„Pouze ověřená data zabrání tomu, aby stroje prováděly chybná rozhodnutí“, vysvětluje Andreas Dix z Týmu pro vědecká data EOS. Na základě tisíců jasně zdokumentovaných inkasních případů se stroje učí algoritmy a odhadují, jaký další krok ve vztahu k zákazníkovi bude nejlepší. „Myslím si, že nakonec budou systémy s AI vždycky jen užitečným doplněním člověka“, domnívá se Dix. „Ale lidská bytost, jež ověřuje věci a činí důležitá rozhodnutí bude vždy tím nejdůležitějším činitelem."

Andreas Dix z vědeckého týmu EOS Data Science Team sedí ve své kanceláři před oknem
Andreas Dix z vědeckého týmu EOS Data Science Team ví, která data potřebuje umělá inteligence k čisté práci.

Stáhněte si nyní zdarma průzkum EOS. Odkaz na portál průzkumu

Další informace? Kontaktujte nás!

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

Sdílet

Vytisknout