Oboroví analytici předpovídají, že globální výdaje na řešení umělé inteligence dosáhnou do roku 2022 dvojnásobku hodnoty roku 2020, tj. 79 miliard dolarů. Podle informací společnosti Deloitte implementovalo alespoň některé nástroje, jež využívají prvky umělé inteligence, již 37 procent organizací.
Umělou inteligenci vnímají podniky na celém světě jako jeden z nejdůležitějších prostředků na cestě k udržení anebo navýšení vlastní konkurenceschopnosti. V loňské studii společnosti Deloitte ji za velmi nebo kriticky významnou označilo 63 procent respondentů. Ti se rekrutovali z organizací, jež technologie umělé inteligence již nasadily do praktického provozu.
Téměř dvě třetiny dotazovaných podniků dosahují očekávaných výsledků a získávají náskok před konkurencí. Konzultanti společnosti Deloitte předpokládají, že význam a přínos umělé inteligence pro úspěch byznysu budou v příštích letech přehodnocovat další a další organizace. Do dvou let ji má v tomto směru za klíčovou považovat 81 procent subjektů.
Většina respondentů předpokládá, že umělá inteligence v horizontu tří až pěti let zásadně pozmění podobu jejich odvětví. Mezi nejdůležitější přínosy řadí zvýšení efektivity provozu, zlepšení rozhodování a uvolnění pracovních sil z určitých typů činností. Právě změny v povaze práce a přizpůsobení potřebných schopností představují hlavní výzvy praktické implementace umělé inteligence. Mnozí si kladou otázku, zda její využívání přinese pozitivní efekty oběma stranám, tj. podnikům i společnosti.
Pionýři na poli praktického nasazení umělé inteligence sice neskrývají jisté obavy, zatím se ale kloní k optimističtější vizi budoucnosti. Podle jejich mínění nastolují trend oboustranného obohacení a spolupráce. Některé pracovní pozice skutečně zaniknou, jiné se zrodí, ale většina profesí bude z nasazení více či méně vyspělých nástrojů umělé inteligence těžit.
Praktické benefity
O dramatických dopadech umělé inteligence na současnou úroveň zaměstnanosti nesvědčí ani přehled nejčastějších oblastí, v nichž k jejímu nasazení dochází. Primárně dostává prostor v činnostech a disciplínách, v nichž již dnes asistují pokročilé nástroje, chybějí zkušení pracovníci nebo dochází k pochybením či zahlcení lidské obsluhy. Umělá inteligence má v těchto situacích zefektivnit, zpřesnit a zrychlit procesy.
Případná náhrada zaměstnanců automaty aktuálně patří u většiny podniků k druhořadým tématům. Redukci pracovních sil v důsledku zavedení umělé inteligence považuje za jeden ze tří hlavních benefitů 24 procent respondentů. Vyšší skóre získalo osm jiných přínosů. K nejpoptávanějším či nejočekávanějším patří optimalizace interních procesů, zlepšení podpory rozhodování nebo automatizace rutinních činností.
Příklady nasazení
V zajištění chodu podnikových informačních technologií se úspěšně prosazují platformy strojového učení, jež automaticky detekují, klasifikují a případně i řeší incidenty. Díky jejich asistenci v některých případech klesá zatížení lidských operátorů až na desetinu předchozího stavu. Ti se tak mohou věnovat komplexnějším, na řešení náročnějším událostem.
V obchodě a marketingu se objevují technologie, které zbavují pracovníky rutinních činností, jež samy o sobě nepřinášejí velkou hodnotu. Jako konkrétní příklad uvádějí konzultanti společnosti Deloitte vyplňování údajů a zadávání dat. Namísto manuálních úkonů je některé systémy dokážou přebírat z dedikovaných hlasových asistentů. Vloží příslušné záznamy, propojí je s relevantními účty a kontakty, navrhnou navazující kroky a doporučení.
V oblasti podpory rozhodování posunuje umělá inteligence možnosti existujících systémů, případně otevírá zcela nové příležitosti. Pokud pracuje se spolehlivými historickými daty, dokáže velmi efektivně zpracovávat různé varianty vývoje a doporučovat ty nejpravděpodobnější. Finální rozhodnutí obvykle stroje nepřijímají, ale v některých disciplínách, jako je například automatizovaná správa investic, už do příslušného procesu lidský prvek standardně nevstupuje.
Uvedené příklady praktického nasazení nepopisují náhradu, minimálně ne nijak rozsáhlou, zaměstnanců roboty nebo automaty. Ošetřují spíše témata efektivity, produktivity a do značné míry i komfortu. Se systémy a nástroji umělé inteligence se tudíž musí sžít kultura dané organizace a její zaměstnanci. Promítnou se do nově definovaných rolí a procesů, opětovně zvýší důraz na kvalitu dat, pozmění podobu využívaných rozhraní a procesů.
Aktuální profesní preference
Pro tvorbu a nastavení systémů umělé inteligence podniky potřebují zejména výzkumníky umělé inteligence (30 %), vývojáře softwaru (28 %) nebo datové vědce (25 %). Jen s minimálním odstupem za těmito technicky orientovanými pozicemi ale figurují organizačně a procesně zaměřené profese. Konkrétně jde o byznys lídry (22 %), změnové manažery (22 %), návrháře uživatelských rozhraní (21 %) a oborové experty (20 %).
Konzultanti společnosti Deloitte tyto pozice označují termínem překladatelé umělé inteligence. Jejich úkolem je propojit či sladit možnosti umělé inteligence s potřebami byznysu. Lídři byznysu interpretují požadavky a problémy, změnoví manažeři je integrují do procesů, návrháři rozhraní přizpůsobují a usnadňují práci s nástroji, oboroví experti předávají své know-how systémům. Všechny tyto úkony se samozřejmě uskutečňují v kontextu návrhu a implementace umělé inteligence v organizaci.
Zvýšená míra automatizace uvolní části zaměstnanců ruce pro jiné činnosti. Některé podniky tuto příležitost využijí ke konsolidaci a úsporám, jiné se pokusí využít uvolněné lidské kapacity pro tvorbu vyšší přidané hodnoty. Druhý přístup považují konzultanti společnosti Deloitte za progresivnější. Pouhá redukce nákladů jako výhoda v dlouhodobé perspektivě konkurenčního boje neobstojí.
Technologická společenská odpovědnost
Oboroví analytici se shodují na tom, že aplikace umělé inteligence může narazit na celou řadu etických úskalí. Pokud se je nepodaří úspěšně a transparentně překonat, vzniknou v podstatě nepřekonatelné překážky pro její další praktický rozvoj. Podle konzultantů společnosti McKinsey nastala doba, v níž organizace musejí rozšířit své strategie o novou položku či oblast. Nazývají ji TSR – Technological Social Responsibility.
V rámci nové disciplíny, která má ideově leccos společného se známým oborem CSR – Corporate Social Responsibility, se zaměřují na specifikaci souladu mezi přínosy nových technologií pro firmy a společnost jako celek. Inovace pomáhají podnikům plnit krátkodobé a střednědobé cíle. Pokud vedou ke zvyšování produktivity a k ekonomickému růstu, těží z nich v dlouhodobém výhledu i společnost, a jsou tudíž v jejím zájmu. V případě umělé inteligence musejí konzultanti i podniky tento soulad do budoucna zmapovat a zkonkretizovat. Pokud tak neučiní, může společnost zareagovat přijetím regulatorních opatření, která nebudou v souladu s cíli a úsilím organizace.
