Shrani za kasnejše branje.
Ko sistemi ne le svetujejo, temveč tudi ukrepajo in spreminjajo potek dela.
Mateja Pucihar Baebler in Flavio Fuart, GZS, Združenje za informatiko in telekomunikacije
Vse več podjetij v Sloveniji samozavestno stopa na pot uporabe umetne inteligence (UI) in jo že razumejo kot strateško orodje za rast, učinkovitost in konkurenčnost. Hkrati se tega lotevajo z mislijo na etiko, skladnost z zakonodajo in dolgoročne koristi.
V svetu in tudi v Sloveniji je v porastu naslednja generacija rešitev UI, ki je ambicioznejša in že spreminja način dela. To so agentni AI sistemi, ki lahko učinkovitost podjetij dvignejo na popolnoma novo raven. Ti sistemi so sposobni samostojnega odločanja, izvajanja nalog in iskanja rešitev ter pri tem sodelujejo z ljudmi. Ne odgovarjajo zgolj na vprašanja ali pišejo besedila, temveč ukrepajo, sprejemajo odločitve, načrtujejo, se učijo iz rezultatov lastnega delovanja, razumejo kontekst uporabnika in samostojno izvajajo večstopenjske procese. Predvsem pa delujejo avtonomno, znotraj vnaprej določenih ciljev ali okvirjev upravljanja. Uvedbo agentnih AI rešitev v poslovanje moramo razumeti ne kot tehnološki, ampak organizacijski izziv. Agentni AI preoblikujejo delo in spremenijo način sodelovanja ljudi, procesov in podatkov, saj delujejo prek različnih poslovnih sistemov, kar podjetjem omogoča prehod v avtonomne poslovne procese – takšne, ki tečejo samostojno, z minimalnim nadzorom človeka. To partnerstvo odpira vprašanja odgovornosti, zaupanja in etike, hkrati pa prinaša priložnost, da človek svoj čas nameni ustvarjalnosti, inovacijam in odnosom – tistemu, česar algoritmi (še) ne zmorejo.
S tega vidika postaja agentni AI pomočnik oz. »tihi« digitalni sodelavec, ki lahko sam upravlja delovne procese, izvaja različne naloge, komunicira z drugimi agenti ter se sproti uči in izboljšuje v realnem času. Dan in noč!
Če je zaposleni v preteklosti sodeloval z UI tako, da je pisal ukaze – prompte, uvedba agentov AI pomeni preobrazbo njegove vloge v usmerjevalca, stratega in etičnega nadzornika. UI prevzema opravila, človek pa odgovornost. Po navedbah McKinseyja bo prav ta prehod – iz »ukazovanja sistemom v »sodelovanje z agenti« – ena največjih poslovnih sprememb desetletja.
Agentni AI postaja pomočnik oz. »tihi« digitalni sodelavec, ki lahko sam upravlja delovne procese, izvaja različne naloge ter komunicira z drugimi agenti
Vpeljave agentnih AI rešitev se je treba lotiti kot vseh drugih rešitev umetne inteligence. V Vodiču za uvajanje UI v podjetja smo opredelili štiri ključne podporne stebre, s katerimi lahko podjetje uspešno uvede UI rešitve: kultura podjetja, človeški viri/talenti, podatki in infrastruktura. Da bi te 4 stebre zgradili, je priporočljivo slediti 6 korakom: ovrednotiti morate notranje zmogljivosti in zrelosti UI; določiti poslovne potrebe in prioritizacijo primerov uporabe UI; razviti spretnosti ter uporabo znanja in storitev, ki so na voljo prek omrežij in poslovnih združenj; pripraviti podatke za podporo rešitvam UI; dokvalificirati lastne ekipe ali vzpostaviti sodelovanja s partnerji s področja UI in podatkov; ter nadzirati stroške uvajanja s pomočjo partnerstev. Pri uvajanju različnih rešitev umetne inteligence v podjetje je ključno zavedanje, da več glav več ve. Pomembna so tudi zunanja partnerstva, ki podjetjem pomagajo pripraviti okolje na uspešno uvedbo UI.
Po besedah dr. Franca Bračuna iz NLB njihovo podjetje postopno uvaja agentne sisteme kot inteligentne sodelavce, ki razumejo kontekst, samostojno ukrepajo in se učijo iz rezultatov. V NLB največ priložnosti vidijo tam, kjer agenti omogočajo hitrejšo obdelavo informacij, večjo stopnjo avtomatizacije in višjo skladnost poslovanja – od AML (»anti-money laundering«) in KYC (»know your customer«) preiskav do operativne avtomatizacije, kjer agenti sodelujejo s sistemi RPA in prevzemajo rutinske korake pri obdelavi dokumentov. Na področju podpore strankam agenti povečujejo stopnjo samodejne obdelave zahtevkov in skrajšujejo odzivne čase. Poleg tega omogočajo boljšo personalizacijo storitev, saj lahko v realnem času analizirajo podatke ter predlagajo rešitve, prilagojene posameznemu komitentu. Agenti prispevajo tudi k večji učinkovitosti zaposlenih, saj prevzemajo ponavljajoča se opravila, kar zaposlenim omogoča, da se osredotočijo na kompleksnejše naloge z višjo dodano vrednostjo. Nenazadnje pa agenti pomagajo pri odkrivanju tveganj in preprečevanju prevar z naprednimi analizami in hitrim odzivom na sumljive vzorce.
AI agenti in praksa
Podjetje BE-terna d.o.o. je razvilo napredno agentno AI rešitev ALISA (Automated Logistics & Intelligent Supply chain Assistant), ki avtomatizira in optimizira procese upravljanja zalog, naročil, prenosa blaga ter načrtovanja proizvodnje v maloprodaji, distribuciji in proizvodnji. Dr. Božidara Cvetković pravi: »ALISA deluje kot digitalni sodelavec, ki samostojno sprejema odločitve glede na trenutno okolje, se prilagaja spremembam in ukrepa v skoraj realnem času. Na podlagi več vrst naprednih AI modelov ALISA napoveduje povpraševanje, upravlja zaloge, optimizira naročanje ter načrtuje in replanira proizvodne naloge – ob upoštevanju aktualnega stanja zalog, omejitev, kapacitet, materialov in razpoložljivosti virov v proizvodnji.«
dr. Božidara Cvetković, BE-terna d.o.o., Foto: Žiga Intihar
Agentna rešitev napoveduje povpraševanje in porabo za vsak artikel na vsaki lokaciji ali proizvodnem mestu. Samodejno se odloča, kdaj in koliko naročiti ali proizvesti, pri čemer upošteva trenutno stanje zalog, predvideno porabo, varnostne zaloge, omejitve dobaviteljev, kapacitete proizvodnje in odprta naročila. Samodejno generira naročila za dobavitelje ali prilagaja delovne naloge v proizvodnji, vključno z razporejanjem po kapacitetah. Nenehno spremlja odstopanja (npr. spremembe povpraševanja, zamude pri dobavah, znižanje kapacitet) ter sproti replanira – AI agent se prilagaja novim okoliščinam in sproža ukrepe brez čakanja na uporabnika. S tem spremeni potek dela tako, da se zmanjša potreba po ročnem načrtovanju naročil in proizvodnje, uporabniki pa se vključujejo v pregled in revidiranje odločitev ob odstopanjih –v vlogi nadzora in upravljanja odstopanj.
Z uvedbo agentne rešitve je podjetje doseglo 90-odstotno avtomatizacijo procesov, kar je prineslo občutno znižanje ročnega dela ter pospešitev prodajnega procesa ob visoki točnosti napovedovanja potreb. Ključni dejavniki uspeha, ki so jih v podjetju BE-terna d.o.o. zaznali pri vpeljavi rešitve ALISA, so: kakovostni podatki oziroma podatkovna pripravljenost podjetja na uporabo umetne inteligence, jasno postavljena pravila odločanja in usklajenost procesov med končnimi uporabniki, tesno sodelovanje z uporabniki ter jasna opredelitev poslovnih specifik podjetja, razumevanje odločitev agentne rešitve AI ALISA (vizualizacija rezultatov za transparentnost in upravljanje zaupanja v AI), integracija z ERP-sistemom, postopen zagon ter izobraževanje oziroma usposabljanje uporabnikov.
Kako poteka proces vpeljave agentne rešitve v podjetje
Pošta Slovenije je letos v svoj kontaktni center za pomoč uporabnikom uvedla glasovno asistentko Pio (Poštna Interaktivna Asistentka). Vanja Belec je opisala Pio kot samostojno glasovno agentko, ki v realnem času odgovarja na vprašanja uporabnikov in jim posreduje relevantne informacije o pošiljkah, cenah, delovnih časih poslovalnic in drugih storitvah. Deluje na logiki, povezani z njihovimi internimi sistemi, in se samostojno odloča, kako usmeriti pogovor, da uporabnik dobi točen in celovit odgovor.
Na Pošti Slovenije so v začetku leta 2024 izvedli prve POC teste (proof of concept) z različnimi ponudniki. Ti so bili sprva osredotočeni zgolj na glasovno podporo z osnovnimi informacijami o statusih pošiljk. Projekt se je začel z analizo vhodnih klicev v kontaktnem centru in identifikacijo vsebin, kjer se stranke najpogosteje ponavljajo, zlasti v zvezi s sledenjem pošiljk, odpiralnimi časi poslovalnic in ceniki storitev. Analiza je razkrila, da približno 60 % vseh klicev obsega ponavljajoča se vprašanja. Na podlagi rezultatov so se odločili, da gredo korak dlje in razvijejo AI glasovnega agenta, ki bo sposoben samostojno voditi pogovor s stranko. Delovno skupino za razvoj in vpeljavo rešitve v poslovanje so sestavljali predstavniki več ključnih področij: oddelka za skrb za uporabnike – nosilca projekta in vsebinskega vodenja, IT-oddelka, odgovornega za tehnično implementacijo in integracijo s sistemi Pošte Slovenije, referenti kontaktnega centra, ki so pomagali oblikovati pogovorne scenarije in testirali odzive, ter zunanjega izvajalca, ki je razvil tehnično rešitev.
Po besedah Vanje Belec cilj projekta ni bil nadomestiti ljudi, temveč jim omogočiti, da se osredotočijo na zahtevnejše primere, kjer je potrebna presoja, empatija ali sodelovanje z drugimi službami. Rešitev so uvajali postopno, z veliko testiranja, povratnih informacij in nenehnim dopolnjevanjem vsebin. Pomembno je bilo, da zaposleni tehnologijo razumejo kot pomoč, ne kot grožnjo. Pia je bila od začetka predstavljena kot nova sodelavka v ekipi, ki dopolnjuje delo zaposlenih, jih razbremenjuje rutinskih nalog in jim omogoča več časa za zahtevnejše primere. Zaradi takšnega pristopa se ekipa ni nikoli počutila ogroženo, temveč vključeno v razvoj. Zaposleni so Pio tako sprejeli kot sodelavko, ki jo sproti učijo in z njo sodelujejo, vse z namenom zagotavljanja kar najboljše uporabniške izkušnje.
Preobrazba, ki je že tu
Vstopamo v obdobje, v katerem se bo delo vse bolj prepletalo z inteligentnimi sistemi. AI agenti bodo postali nevidna, a ključna infrastruktura sodobnega gospodarstva – povezovali bodo podatke, ljudi in odločitve v enoten, odziven sistem. Za podjetja, ki bodo znala to moč izkoristiti, to pomeni novo konkurenčno prednost, za zaposlene pa priložnost, da se znebijo rutinskih opravil in se osredotočijo na tisto, kar ustvarja resnično vrednost.
Agentni AI tako ni le naslednji tehnološki trend – je novo poglavje v zgodbi o sodelovanju človeka in stroja.