Изкуствен интелект за предприятията: с кой случай на употреба да започнете?

Управител, който влиза в понеделнишката сутрешна среща, иска да знае следното: има ли тази седмица нещо, на което да обърна внимание в продажбите, доставките или наличностите? За отговор трябва да погледне три екрана и да поиска отчети от двама души. Едно от местата, където изкуственият интелект създава най-осезаема стойност в предприятията, са точно такива разкъсани и повтарящи се информационни задачи.

Корпоративният ИИ е използване на изкуствения интелект не като самостоятелен чат екран, а като слой, който работи в потоците на знания, документи, отчети и решения на фирмата. Да дадете на служителите нов екран за ИИ и да вградите ИИ в съществуващия работен процес не е едно и също: в първия случай всеки от любопитство го пробва веднъж-два пъти, във втория работата се ускорява директно. В тази статия обясняваме какви области на приложение има и как да изберете за първия проект.

Шест възможни отправни точки

Не във всяко предприятие приоритетна е една и съща област. В работата на YazSis с изкуствен интелект най-често се оценяват следните шест области. До всяка добавихме и в какъв случай има смисъл:

• Корпоративен асистент за знания: търсене и обобщаване с естествен език в оторизирани източници на информация. Подходящ е, ако служителите задават отново и отново един и същ въпрос.
• Анализ на документи: класифициране на съдържанието на документите и подготвянето им за работния процес. Ценен е, ако входящите документи се четат и насочват на ръка.
• Контролирани агенти: структури, които изпълняват задачи по правила с данни и инструменти. Вършат работа при дейности с ясни стъпки и малко изключения.
• Интелигентни отчети: превръщане на данните от ERP и операциите в управленски резюмета. Подходящи са, ако отчетите се съставят на ръка.
• Аномалии и подкрепа на решенията: аналитичен слой, който прави видими закономерности, изискващи внимание. Ценен е, когато показателите за следене са много и не могат да се проверяват един по един.
• Автоматизация на работния процес: автоматизации на задействащи събития, одобрения, известия, отчети и задачи. Първи избор е при повтарящи се дейности с ясни стъпки.

Четири критерия за избор

За да изберете приложение, свързано с реалния работен процес, а не с шума около темата, на следните въпроси трябва да се отговори последователно:

1. Достъп: Кой източник на данни ще се използва и кой какви данни ще може да вижда? Проект, който започва, без да е ограничил данните и правата, по-късно губи контрол.
2. Качество на данните: Надежден ли е изходният източник? Бързото обобщаване на грешни данни не прави нищо друго освен да ускорява грешното решение.
3. Проверимост: Може ли да се проследи откъде идва резултатът и има ли човешки контрол в критичната стъпка?
4. Резултат за бизнеса: Кое решение или операция ще се ускори, коя повтаряща се работа ще намалее? Област на приложение без ясен отговор остава опит.

ИИ говори; цифрите ги изчислява системата.

Конкретен пример: въпросите на управителя

Горният пример с управителя попада в областта на интелигентните отчети. Асистентът на YazSis Корпоративен ИИ Fero позволява да се задават гласови или писмени въпроси към данните за продажби, бюджет, доставки, поръчки и наличности. Fero разбира въпроса, извлича данните с определени бизнес инструменти, дава кратък отговор и изгражда екран, специален за въпроса.

Тук горните критерии получават конкретен израз. Fero достъпва данните само чрез 17 определени бизнес инструмента, които са само за четене; не изпълнява свободни заявки, ИИ не пише SQL. KPI, процентите и разликите се изчисляват в бекенда; моделът не може да каже число, което го няма в резултата на инструмента. Екраните се изграждат само от 13 одобрени компонента, ИИ не генерира код. Приложението се свързва с базата данни с акаунт, който има право само на четене, тоест данните не могат да бъдат променени.

Трябва да сме ясни по въпроса за източниците на данни: днес е готов само MySQL. Други източници като SQL Server, PostgreSQL, REST API, Logo, SAP, Odoo и Excel се разглеждат в рамките на проекта. Благодарение на адаптерната архитектура, когато се добавя нов източник, бизнес инструментите и екраните не се променят. Тоест първият въпрос не е „кой модел да ползваме?“, а „към какви данни, с какви права и за какви въпроси да се свържем?“.

Често срещани грешки

• Започване от технологията. Ако целта „да имаме ИИ“ не е свързана с бизнес проблем, проектът не надхвърля демонстрацията.
• Сляпо доверяване на резултата. Ако не се вижда на кой източник се основава резюмето или отговорът, грешката се забелязва едва след лошо решение.
• Оставяне на правата за накрая. Асистент, на когото всеки може да задава въпроси за всякакви данни, може да отговори и за информация, която трябва да остане скрита.
• Невключване на потребителя в процеса. Система, изградена, без да са изброени въпросите, които хората, които ще ползват асистента, задават най-често, след време спира да се използва.

Кратък контролен списък за първия проект

• Изберете един проблем; не се целете в няколко области едновременно.
• Предпочетете работа, чиито данни са събрани в един източник.
• Запишете от самото начало как ще се мери успехът.
• Запазете човешкото одобрение в критичните стъпки.
• Започнете с малка група потребители и разширявайте с обратна връзка.

Всички области на приложение можете да разгледате на страницата Изкуствен интелект, а подхода с управленския асистент — на страницата Корпоративен ИИ.