Zašto će tvrtke svoje znanje sve više čuvati unutar vlastitih sustava

U prvoj fazi uvođenja generativnog AI-ja pobijedila je jednostavnost. I to s dobrim razlogom.

Tvrtka je odjednom mogla tisućama zaposlenika dati pristup izvanrednim mogućnostima bez postavljanja infrastrukture, treniranja modela ili razvoja softvera. Otvorite preglednik. Upišite pitanje. Dobijte inteligenciju na zahtjev.

Takav je pristup promijenio način na koji rade milijuni ljudi. No kako se AI s rubova tvrtke seli prema njezinoj srži, počinje biti važno drukčije pitanje:

Gdje bi zapravo trebala živjeti inteligencija tvrtke?

Jer golema je razlika između toga da od modela opće namjene zatražite da poboljša e-poruku i toga da inteligentnim sustavima dopustite da razumiju kako vaša tvrtka funkcionira.

Što je AI korisniji, to više mora znati

Generički AI koristan je upravo zato što toliko zna o svijetu. Poslovni AI postaje koristan iz drugog razloga. Počinje razumjeti vaš svijet.

Vaše kupce. Vaše transakcije. Vaše ugovore. Vaše cijene. Vaše proizvode. Vaše zaposlenike. Vaše procese. Vašu povijest poslovanja. Vaše iznimke. Vaše interne dokumente. Vašu nakupljenu stručnost. Vaše odluke.

Što više takvog konteksta AI sustav može koristiti, to korisniji može postati. No istodobno se događa i nešto drugo. Ta inteligencija sve više postaje isključivo vaša.

Podaci su bili tek početak

Tvrtke godinama podatke smatraju strateškom imovinom. AI tu ideju proširuje.

Zamislite inteligentni sustav koji pet godina radi unutar distributera. On ne sadrži samo povijesne transakcije tvrtke. Može naučiti i sljedeće: koja su ponašanja kupaca važna. Koji obrasci prethode odlasku kupaca. Koje preporuke prodavači prihvaćaju. Koje odbacuju. Koje se operativne iznimke ponavljaju. Kako ih rješavaju iskusni zaposlenici. Koje intervencije donose rezultate. Koje ne donose.

To je više od pohranjenih podataka. To je sve vjerniji zapis načina na koji tvrtka funkcionira. A to može postati iznimno vrijedno.

Strateška imovina seli se iznad modela

Zato rasprave o tome koji AI model tvrtka koristi ponekad promašuju širu sliku.

Modeli će se mijenjati. Današnji predvodnik možda neće biti i sutrašnji. Otvoreni modeli bit će sve bolji. Pojavit će se specijalizirani modeli. Tvrtke mogu istodobno koristiti više modela. Neka će se opterećenja izvršavati izvana. Druga interno. Arhitektura će se razvijati.

No iznad tih modela nalazi se nešto mnogo trajnije: sloj inteligencije tvrtke. Njezin vlastiti kontekst. Njezino znanje. Njezina poslovna pravila. Integracije. Tijekovi rada. Povratne informacije. Nakupljeno iskustvo.

To je sloj o čijem bi vlasništvu tvrtke sve više trebale razmišljati.

Model se može unajmiti. Inteligencija poslovanja ne bi smjela biti unajmljena.

To ne znači da sve seli u vlastitu infrastrukturu

Postoji napast da se ovaj argument svede na pojednostavljen izbor: oblak ili vlastita infrastruktura. Zatvoreno ili otvoreno. Vanjsko ili interno. Stvarnost će biti zanimljivija.

Različita opterećenja imaju različite zahtjeve. Zadatak niske osjetljivosti može koristiti najnapredniji model u oblaku jer su njegove mogućnosti vrijedne, a uključene informacije nose mali rizik. Izrazito povjerljiv tijek rada može se izvršavati na privatnom modelu. Drugi sustav može kombinirati interni sloj znanja s vanjskim zaključivanjem. Rubno okruženje može zahtijevati lokalni model. Tvrtka može dinamički raspoređivati zadatke između nekoliko modela.

Budućnost teško da će biti jedan model postavljen na jedan način. Bit će to arhitektura. A arhitekturno načelo trebalo bi biti jednostavno:

Namjerno odlučite što izlazi iz tvrtke, što ostaje unutra i zašto.

Otvoreni modeli mijenjaju računicu

Zbog stalnog napretka otvorenih modela koje je moguće postaviti u vlastito okruženje to je osobito važno. Tvrtke imaju sve više mogućnosti koje prije samo nekoliko godina nisu postojale.

Mogu pokretati sposobne modele unutar infrastrukture koju kontroliraju. Prilagođavati specijalizirane modele. Kombinirati privatno i vanjsko zaključivanje. Graditi interne slojeve za pretraživanje i znanje. Raspoređivati zadatke prema osjetljivosti, mogućnostima i trošku.

To ne znači da bi svaka tvrtka trebala sama upravljati svojim modelima. Većina ne bi trebala sama upravljati baš svime. No znači da privatna poslovna inteligencija postaje tehnički i ekonomski sve izvedivija.

A kako mogućnosti napreduju, sve će se više tvrtki pitati je li uopće potrebno slati vlastiti kontekst izvan svojeg okruženja.

Znanje organizacije možda je vrjednije i od podataka

Postoji još jedna vrsta inteligencije koju su tvrtke tek počele prikupljati. Ono što znaju njihovi ljudi.

Svaka etablirana tvrtka sadrži golemu količinu znanja kojeg nema ni u jednoj bazi podataka. Iskusni direktor prodaje zna zašto se pojedini kupci ponašaju drukčije. Voditelj operacija zna koje su iznimke važne. Tehničar prepoznaje simptome prije nego što se stroj pokvari. Zaposlenik u financijama zna koja neusklađenost u dokumentima doista zaslužuje provjeru. Voditelj skladišta zna zašto dokumentirani proces ne odgovara posve stvarnosti.

Tvrtke su to znanje dosad teško uspijevale zabilježiti. AI to mijenja. Prvi put možemo početi pretvarati razgovore, objašnjenja, ispravke i svakodnevni rad u strukturiranu inteligenciju organizacije.

Zbog toga je pitanje vlasništva još važnije. Jer više ne govorimo samo o podacima tvrtke. Govorimo o nakupljenom iskustvu same organizacije.

Inteligencija se može umnažati

Tu strateška prilika postaje zanimljiva. Zamislite da svaki inteligentni sustav u tvrtki pridonosi zajedničkom sloju inteligencije organizacije.

Sustav daje preporuku. Osoba je ispravi. Ishod se prati. Ispravak postaje znanje. Sljedeća je preporuka bolja. Drugi tijek rada uči iz istih informacija. Drugi odjel ima koristi od toga. Tvrtka postupno sve bolje bilježi ono što nauči.

Krug izgleda ovako:

RADI → PROMATRAJ → UČI → ZABILJEŽI → POBOLJŠAJ

I onda ispočetka. S godinama razlika među tvrtkama možda neće biti samo u tome tko je prvi uveo AI. Možda će biti u tome tko je nakupio najvrjedniju vlastitu inteligenciju o tome kako njegovo poslovanje funkcionira. To je mnogo teže kopirati.

Sljedeća faza poslovnog AI-ja

Prva faza uvođenja AI-ja uglavnom se odnosila na pristup. Dati zaposlenicima AI. Eksperimentirati. Naučiti što može. Ta je faza nužna. No ona nije odredište.

Sljedeća faza bit će faza integracije. AI povezan s poslovnim podacima. AI povezan s internim znanjem. AI povezan sa softverom. AI povezan s tijekovima rada. AI koji sve više sudjeluje u poslovanju.

Kako se to bude događalo, tvrtke će morati promišljenije odlučivati o vlasništvu. Jer što dublje AI ulazi u tvrtku, to više počinje utjelovljivati nešto jedinstveno o njoj. Njezinu nakupljenu inteligenciju. A to vodi do načela za koje vjerujemo da će postajati sve važnije:

Inteligencija koju kontrolira netko drugi ne može biti vaša konkurentska prednost.

Tvrtke koje to razumiju neće nužno prestati koristiti vanjski AI. Samo će mnogo promišljenije birati što posjeduju oko njega. Svoje podatke. Svoje znanje. Svoje tijekove rada. Svoje integracije. Svoje povratne petlje. Svoje nakupljeno iskustvo. Svoju inteligenciju.

Jer modeli će se i dalje mijenjati. Ono što vaša tvrtka nauči o sebi može se i dalje umnažati.