Náklad inteligence klesá: Jak mohou podniky konkurovat?

15,7 bilionu dolarů.

To je více než kombinovaná roční produkce Japonska, Německa, Indie a Spojeného království. Není překvapením, že to je také to, co PwC odhaduje, že umělá inteligence přispěje k globální ekonomice do roku 2030. Není žádným tajemstvím, že náklad inteligence klesá po mnoho let. Skutečně, v roce 2020, třetina podniků uváděla, že náklad umělých inteligencí klesl o 20 % v téměř všech odvětvích.

V roce 1965, Gordon Moore předpověděl, že počet tranzistorů na čipu se zdvojnásobí každých dva roky, což umožní komparativní pokroky v počítačové síle, úložišti dat a algoritmické efektivitě. Na základě této předpovědi, téměř exponenciální růst cloudu a modelu “platíte, co používáte”, nyní umožňuje i menším organizacím přístup k vysoce škálovatelné počítačové infrastruktuře za relativně nízkou cenu. To odstranilo potřebu velkých počátečních investic do počítačové infrastruktury a umožnilo menším organizacím konkurovat větším organizacím na rovném základě.

Kromě toho, exploze dat sehrála klíčovou roli ve snížení nákladů inteligence. S růstem internetu a proliferací senzorů je nyní k dispozici bohatství dat pro analýzu. To umožnilo, aby se algoritmy strojového učení naučily na velkých datech, což vedlo ke zlepšení přesnosti a výkonu. Kromě toho, otevřený software umožnil vývojářům přístup a použití velkých dat pro vývoj inteligentních systémů zdarma, což snížilo bariéry pro vstup do vývoje inteligentních systémů. Nakonec, pokroky v algoritmické efektivitě také přispěly ke snížení nákladů inteligence. Výzkumníci vyvinuli nové techniky pro školení a optimalizaci algoritmů strojového učení, což vedlo k rychlejším a přesnějším modelům. To umožnilo vývoj inteligentních systémů s menšími výpočetními zdroji, což snížilo náklady na vývoj a nasazení.

V éře, kdy jsou technologie AI a ML všudypřítomné, můžeme očekávat významné změny v tom, jak podniky fungují a inovují napříč odvětvími. V oblasti fintech, například, agilní startupy používají AI k dodání všeho od STP pro zákaznickou KYC a on-boarding až po finanční a rozpočtové přehledy. A ve zdravotnictví, to umožňuje malým technologickým startupům předpovídat symptomy pacientů prostřednictvím vstupů z nositelných zařízení a poskytovat včasnou pohotovostní službu.

Stavba propojeného podniku je kritická

Propojené podniky jsou mnohem lépe vybaveny k využití klesajícího nákladu inteligence než jejich tradiční protějšky. Část důvodu spočívá v tom, že propojené podniky používají digitální technologii k propojení se zákazníky, zaměstnanci, dodavateli a partnery v reálném čase. Také používají cloud-first přístup k infrastruktuře, což jim umožňuje snadno zpracovat velké objemy dat z mobilních zařízení, sociálních médií a dalších nástrojů, aby streaminovaly procesy a získaly přehled o chování zákazníků. Většina propojených podniků je postavena na třech hlavních pilířích.

Zesílený lidský potenciál: Často, propojené podniky hostí kulturu inovací, agilitu a spolupráci. Vysoký stupeň automatizace a koncové digitalizace znamená, že zaměstnanci jsou osvobozeni od tyrannie opakujících se manuálních úkolů a mají více času pro kreativní řešení problémů a vyšší řád práce. Skutečně, mít digitální infrastrukturu pro podporu inovační kultury je stejně důležité jako budování kultury samotné.

Hodnotové sítě: Lídrů v propojených podnicích chápou, že lineární dodavatelský řetězec již není užitečný, a místo toho investují do ekosystémů technologických poskytovatelů, agregátorů, distributorů a startupů. Nízká latence spojení v těchto ekosystémech, nebo hodnotových sítích, znamená, že každý stakeholder má přístup k proudu reálných informací pro podporu rozhodování, optimalizaci procesů a urychlení dodávky produktů. Solidní příklad spočívá v tom, jak pojišťovny automobilů spolupracují s výrobci a společnostmi telematiky, aby spustily modely “platíte, jak jezdíte”, kde pojistitelé jsou účtováni nižší pojistné, pokud pravidelně vykazují bezpečné chování při řízení. Současně, informace shromážděné na palubní desce telematiky pomáhají pohotovostním službám rychle lokalizovat místo nehody, zatímco poskytují kritické údaje zpět výrobcům, aby mohli optimalizovat bezpečnostní komponenty.

Kognitivní operace: V dnešní době, “kultura inovací” je tak dobrá, jako data, která ji živí. Propojené podniky jsou decentralizovanější a flexibilnější než tradiční organizace, s distribuovanými týmy a zaměřením na výsledky spíše než proces. Agilní metodiky, AI-poháněné procesy, které vyžadují velmi málo lidského zásahu, a vysoký stupeň vnitřní konektivity jsou charakteristikami úspěšných propojených podniků. To znamená, že data proudí bezproblémově napříč celým systémem, a stakeholdeři mohou okamžitě přístup k informacím, které jsou kritické pro jejich práci, bez zátarasů, které často vytvářejí izolované operace.

Co znamená reálný dopad?

S přítomností ve více než 20 zemích napříč Asií, Středním východem a Afrikou, rychle rostoucí společnost FMCG se snažila upevnit svou pozici napříč několika geografickými oblastmi. Nicméně, navzdory svému úspěchu, společnost měla potíže s využitím svého plného regionálního prodejního potenciálu kvůli fragmentované maloobchodní krajině v rozvíjejících se trzích. Konkrétně, společnost zjistila, že je obtížné získat přehled o poptávce a zvýšit svůj tržní podíl, kvůli silné závislosti na manuálních procesech. Pokud jde o řešení, použití AI-poháněné platformy pro automatizaci operací a mapování kritických provozních dat bylo prvním krokem. Následující krok zahrnoval vytvoření dashboardu pro prodejní zástupce a manažery území, který jim pomohl mapovat geografické pronikání, identifikovat mezery v území a vybudovat strategii pro efektivní pokrytí prodejních míst. Za pouhých několik měsíců, společnost zaznamenala 15% nárůst hodnoty za velikost, 15% zlepšení produktivity prodejních zástupců a 50% skok v ECO.

Podobně, když pandemie byla v plném proudu, společnost CPG sledovala šíření COVID-19 napříč různými čtvrtěmi a poskytla tyto informace do AI platformy, aby předpověděla, které maloobchodní lokality budou nejvíce zasaženy nedostatkem zásob. Používáním těchto přehledů, spojených s digitálně propojenou distribuční sítí, společnost byla schopna doplnit své produkty do několika dnů, zatímco regály konkurenčních značek zůstaly prázdné.

Etika a agilita inteligence

Tyto příběhy ilustrují, jak malé organizace, které přijmou dostupné AI nástroje a talenty, jsou schopny vytvořit dopad, který větší, tradičnější podniky by měly potíže replikovat. Aby zůstaly odolné ve světě, kde každá organizace má přístup k špičkovým analytickým nástrojům, transformace na propojený podnik je jasně nezbytná.

Ale kromě vytváření více ekonomické hodnoty, jasná příležitost pro podniky, aby se odlišily od svých peerů, je závazek k etickému použití AI. To nejen znamená použití technologie pro další environmentální a sociální programy, ale také zajišťuje, že jejich AI modely jsou kulturně citlivé, nezaujaté vůči menšinovým perspektivám a používají se v souladu s předpisy o ochraně soukromí. Jakmile se AI dále zavede do podnikových operací, nahrazení pracovních míst je také klíčovou otázkou – jednu, kterou lídři mohou řešit prostřednictvím programů dalšího vzdělávání a účinného řízení změn.