Umjetna inteligencija: Zašto strojevi ne ugrožavaju naša radna mjesta.

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

  • EOS-ova studija: Donositelji financijskih odluka (47 posto) strahuju za posao zbog umjetne inteligencije (UI)
  • Stopa pogreške u upravljanju potraživanjima s UI se može minimalizirati.
EOS-ova studija o umjetnoj inteligenciji: Donositelji financijskih odluka strahuju za svoj posao
Kada je u pitanju potencijal umjetne inteligencije (UI), većina usporedbi često nije dovoljno snažna: „Kao što je prije 100 godina električna energija transformirala gotovo sve industrije, umjetna inteligencija sada mijenja gotovo svaku veliku gospodarsku granu", piše računalni znanstvenik Andrew Ng. On je vodio istraživačke projekte UI na najvećim svjetskim tražilicama - Baidu i Google - te osnovao investicijski fond za UI.
Uz pomoć umjetne inteligencije ljudi će revolucionarno minimalizirati stope pogrešaka u upravljanju potraživanjima. Uostalom, 30 posto onih koji donose financijske odluke također to vide.
Joachim Göller, voditelj centra za analitiku EOS grupe
Ali postoji razlika od prethodnih tehničkih revolucija. Strah od gubitka posla sada utječe na dobro obrazovane radnike s iskustvom. Na primjer, gotovo polovica (47 posto) donositelja financijskih odluka boji se gubitka posla zbog umjetne inteligencije. To je bio rezultat studije „European Payment Practices“ u 2019. godini. Ukupno 3400 stručnjaka u 17 zemalja upitano je između ostalog, kakav će utjecaj UI imati na upravljanje potraživanjima u njihovoj tvrtki.
Joachim Göller, voditelj centra za analitiku EOS grupe

UI sustavi pomažu ljudima da izbjegnu pogreške.

„Svakome tko kod UI odmah pomisli na čovjeka protiv stroja, često nedostaje potrebno znanje. Tu pomaže samo rad na osvješćivanju“, 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 revolucionarno minimalizirati stope pogrešaka u upravljanju potraživanjima. Uostalom, 30 posto onih koji donose financijske odluke također to vide.“

David Goossens, osnivač i izvršni direktor Latentinea
Predodžba 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 tvrtke, uključujući i one u farmaceutskoj, logističkoj i osiguravajućoj industriji, koje često nemaju preciznu predodžbu o tome što tehnologija može ili mora zapravo raditi. „Tvrtke moraju znati gdje su njihovi zaposlenici premalo ili previše opterećeni. Vidimo da su visokoobrazovani financijski stručnjaci trošili previše vremena na ponavljajuće zadatke upravljanja korporacijama, a nemaju dovoljno vremena za izradu pouzdanih, na temelju podataka zasnovanih prognoza“, kaže Goossens.

Često nedostaju inženjeri podataka.

Onaj tko 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 gospodarske grane oslobađaju svoje stručnjake od standardnih procesa. Primjerice, finska softverska tvrtka Basware razvila je virtualnog pomoćnika koji odgovara na svakodnevna pitanja u odjelu nabave. Banka SEB Bank iz Švedske rasterećuje svoju IT podršku s pomoću inteligentne virtualne asistentice Amelije iz tvrtke IPsoft.

"Prije svega, tvrtka mora analizirati postojeće procese: Gdje se točno UI može koristiti za automatizaciju jednostavnih zadataka? Gdje se složeni procesi mogu učiniti jednostavnijim za korisnika? “, kaže Goossens. Već u ovom trenutku mnoge tvrtke shvaćaju da im nedostaje najvažnija osnova za uvođenje sustava samoučenja - podaci potrebne kvalitete i količine za punjenje algoritama. „Općenito, većini tvrtki nedostaju inženjeri podataka", kaže Goossens - stručnjaci koji osiguravaju da su svi podaci uredno strukturirani i centralno pohranjeni. Ovo je izazov za tvrtke u kojima odjeli još i danas rade s različitim IT sustavima i zasebnim bazama podataka.
Andreas Dix iz EOS-ovog tima za znanost o podacima sjedi u uredu ispred prozora
„Samo provjereni podaci sprječavaju strojeve da donose pogrešne odluke“, također kaže Andreas Dix iz EOS-ovog tima za znanost podataka. Iz tisuća uredno dokumentiranih slučajeva naplate duga algoritmi strojnog učenja izlučuju koji bi bio najbolji sljedeći korak u odnosima s klijentom. „Mislim da su na kraju sustavi umjetne inteligencije uvijek koristan doprinos ljudima", kaže Dix. „Iznad svega, međutim, uvijek postoji osoba koja kontrolira i donosi važne odluke.“

Više informacija? Slobodno nam se obratite!

Telefon

Press contact

Telefon: +49 40 2850-1222

presse@eos-solutions.com

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