Äri-tehisintellekt

Äri-AI eesmärk on laiendada äripotentsiaali rakendusliku tehisintellekti abil

AI on kombinatsioon erinevatest tehnoloogiatest, mis toimivad rohkem nagu inimmõistus võrreldes arvutitega. Algoritmid on näiteks programmid, mis on loodud inimtöötajate mõtteprotsesside ja otsusetegemise jäljendamiseks. Iga aastaga muutub tehisintellekt küpsemaks ja ettevõtete jaoks praktilisemaks. AI loob väärtust erinevate tööstusharude ettevõtetele, tõhustades protsesse, optimeerides andmeid, pakkudes soovitusi ja automatiseerides tööülesandeid. Need automatiseeritud ülesanded analüüsivad äriprotsesse, ärikeskkonda ja muid parameetreid, et määrata kindlaks parim konfiguratsioon tööks või muudeks tegevusteks.

Äri-tehisintellekti  rakendusuuringud

Äriuuringute ühendamine andmeteadusega võimaldab luua väärtuslikke teaduslikke ja praktilisi teadmisi keerukast mehaanikast, kuidas ettevõtted peaksid toimima. Siin tulevadki appi rakendusuuringud, mis aitavad ettevõtetel oma ainulaadsest tegevusprofiilist tulenevate väärtusvõimalustega tegeleda, luues samal ajal talentide baasi tehisintellekti ja operatsioonide juhtimise valdkonnas. Alloleval joonisel on kujutatud, kuidas äri-tehisintellekti rakendusuuringud võimaldavad ettevõtetel oma jõudlust ja võimekust parandada. Edu saavutamiseks peavad ettevõtted loomulikult ka olema pühendunud digitaalsele transformatsioonile.

Joonis 1. AI ärirakendusuuringud, mis võimaldavad ettevõtetel saavutada paremaid jõudlustasemeid (Koppel 2022)

Meie eesmärk on luua ettevõtetega dünaamilisi partnerlussuhteid, mis põhinevad reaalsetel andmetel, mentorlusel ja tehisintellekti talentide arendamisel, et aidata kaasa tehisintellekti integreerimisele olemasolevatesse süsteemidesse, aga ka et luua uusi ärimudeleid.

Otsime partnerlussuhteid ettevõtetega, kes investeerivad ja juurutavad tehisintellekti lahendusi, mille eesmärk on parandada äriprotsesse. Need tehnoloogiad on ettevõtte digitaalsete ümberkujundamisprogrammide selgroog ja võimaldavad saavutada väga heal tasemel informeerituse nii operatsioonitasandi kui strateegiliste otsuste tegemiseks.

Selleks, et teha strateegilisi otsuseid tehisintellekti võtmetehnoloogiate kasutamise kohta ettevõttes, peavad organisatsioonid välja töötama mudelid, mis võtavad arvesse organisatsiooni spetsiifilisi vajadusi ja eesmärke. See aitab tagada, et tehisintellekti tehnoloogiat kasutatakse viisil, mis tõeliselt toetab ka organisatsiooni üldisi eesmärke.

Kui ettevõtted kasvavad koos digitaalse transformatsiooniga ning on AI-tööriistadega rohkem harjunud, otsivad nad juba rakenduslikke lahendusi, mis aitavad neil kasu lõigata kõikidest saadaolevatest AI kategooriatest. Tehisintellekti kaalumisel on ettevõtetel kasulik keskenduda pigem ärivõimalustele kui üksikutele tehnoloogiatele. Mõtlemine ja lähenemine läbi tehnoloogiavõimaluste võib viia tupikseisu, kus soetatud AI-lahendused tegelikku kasu ei paku ning ettevõtte võib pikas perspektiivis kaotada ka oma konkurentsivõimes.

Üldiselt peaks AI aitama äriprotsesse automatiseerida, andmeid analüüsida ning klientide ja töötajate kaasamist parandada. Äri-tehisintellekti võimestamise aspektist võib ettevõtted liigitada viide kategooriasse, nagu on näidatud joonisel 2.

Joonis 2. Äri-tehisintellekti võimestamise tase: TASE 1 – ettevõtes ei tegeleta andmeanalüüsigaa üldse või väga vähesel määral, AI juurutamine puudub ... TASE 5 – toimub AI täismahus juurutamine, kus ettevõte kasutab enamikke AI tööriistade kategooriaid, lisaks sellele, ettevõtte majandustegevus, finantstulemused ja väärtus sõltuvad suuresti tehisintellekti tehnoloogiast (Koppel 2022).

On mitmeid kategooriaid, milles ettevõtted saavad AI-lahendusi rakendada. Järgmised kolm on kõige laialdasemalt kasutatavad: protsesside automatiseerimine, andmevarade võimendamine, virtuaalsed agendid.

Protsesside automatiseerimine
Protsesside automatiseerimine hõlmab nii digitaalsete kui ka füüsiliste ülesannete automatiseerimist. Levinuim äriprotsesside automatiseerimine on haldus- ja finantstegevuste automatiseerimine. Selleks rakendatakse automatiseeritud andmetöötlust ja algoritmidepõhist ehk robototsustamist.

Andmevarade volitamine
Ettevõtted kasutavad otsuste tegemiseks algoritme, et tuvastada oma andmetes kasulikke mustreid. Enamasti soovivad ettevõtted teada:
Milliseid tooteid/teenuseid konkreetne klient tõenäoliselt ostab?
Kuidas saab pettusejuhtumeid reaalajas avastada? Kuidas neile kiiresti reageerida?
Mida räägivad garantiijuhtimid meie toodetud toodete ohutuse või kvaliteediprobleemide kohta?
Kuidas saab digireklaame tõhusamalt sihtida?

Virtuaalsed agendid
Ettevõtted kasutavad tehisintellekti oma töötajate ja klientide kaasamiseks, kasutades loomuliku keele töötlemise (NLP) vestlusroboteid või virtuaalseid (privaatseid) agente. Ettevõtted käivitavad agente näiteks järgmiste funktsioonide täitmiseks:
- virtuaalsed klienditeenindusagendid on saadaval ööpäevaringselt, et lahendada mitmesuguseid probleeme seal kus toote tuge vaja on;
- ettevõtte siseteenused on saadaval ka selleks, et vastata töötajate küsimustele sellistel teemadel nagu IT, töötajate hüvitised, töökohapõhised koolitused ja personaliküsimused;
- süsteemid, mis soovitavad tooteid ja teenuseid, mis on isikupärastatud, kaasahaaravad ja müüki suurendavad, selle saavutamiseks esitakse tihti kaasahaaravat ja rikkalikku keelekasutust ja pilte.

Korraldame koolitusseminare ja kursusi ettevõtetele, organisatsioonidele ja spetsialistidele. Kursused rõhutavad äri-tehisintellekti oskuste arendamist, et õppida neid lahendusi juurutama ning ettevõtte protsesse ja ressursse optimeerides kiiremini, vähem kulukamalt töötama. Koolituste eesmärk on anda osalejatele teadmised ja praktilised oskused, kuidas rakendada AI lahendusi organisatsiooni erinevatel tasanditel ja erinevates majandusvaldkondades. Kursusel õpitakse valima oma sihttegevuste ja oma organisatsiooni jaoks sobivaid AI-rakendusi ning hindama ka nende efektiivsust võrreldes traditsiooniliste, manuaalsete, mitte-AI-lahendustega. Need koolitused annavad oskused valida, rakendada ja seeläbi ka kavandada ning realiseerida tehisintellekti erinevate äriprotsesside jaoks.

Näidiskursus keskendub tehisintellekti rakendamisega seotud peamistele teguritele, sealhulgas:
1) ülevaade erinevate majandussektorite tehisintellekti lahendustest,
2) AI lahendused erinevatel tegevusetappidel, nt. masin, osakond, ettevõte jne,
3) edukalt rakendatud AI lahenduste juhtumianalüüsid,
4) võimalikud kasutusnäited erinevatest tegevustest ja erinevatest organisatsioonidest.

Näidiskursuse teemad esitavad AI erinevaid aspekte, sealhulgas: AI põhimõisted ja alused; AI rakendamine ettevõtluses; Klienditeeninduse filtrid; Pettuste avastamine; Kliendiooteaegade, teeninduse ebaõnnestumiste prognoosimine; Paindlik juhtimine tootmises, teeninduses; massiivne monitooring; Infotehnoloogiaga seotud riskid väikestele ja keskmise suurusega ettevõtetele; Vestlusbotid, Autobotid, Virtuaalsed assistendid; Klienditeenindajate töökoormuse vähendamine; Kliendisuhete hoidmine; Analüütilised tööriistad; Täppissuunatud müük; Tarbijakäitumise ennustamine; Digitaalsed kliendihanke tööriistad; Uute töötajate värbamine, keskendudes konkreetsetele oskustele; Õiguslikud aspektid tehisintellekti rakendamisel; Halduskulude ja aja vähendamine; Otsuste tugisüsteemid; Õiglane ja eetiline AI; Inimtegurid ja turvaline tehisintellekt.

Meie soov on ka suurendada piirkondlikku äri-tehisintellekti kompetentsi ja suutlikkust, tehes koostööd oma akadeemiliste partneritega kogu Põhja-Euroopas. Soovime luua võrguefekti ka akadeemiliste ringkondade ja tööstuse ekspertide kogukonnaga. Osaleme   rahvusvahelises ühingus AI AND BUSINESS, mis on teadmiste ja oskusteabe vahetamise platvorm ärianalüütika, operatsioonide juhtimise ja masinõppe kiiresti arenevates domeenides.

Püüame arendada tudengite seas kohalikke tehisintellekti talente ja luua toetavat ökosüsteemi, mis õpetab kasutama tööriistu, mida nad vajavad, et suurandmete keerulises maailmas edu saavutada. Pakume kõikidele Taltechi tudengitele võimalust õppida  rakendama tehisintellekti reaalsete tööstuse probleemide lahendamiseks. Laboriga seotud kursustel õpitakse, kuidas määratleda kasutusjuhtumeid, suhelda partneritega ja luua läbi meeskonnatöö edukaid mudeleid.