„Fektess be saját MI-be és bízd rá a folyamatoptimalizálást!” „Vegyél részt a képzésünkön és hozd létre a saját belső MI-d egyszerűen!” Az utóbbi időben egyre több ilyen és ehhez hasonló hirdetéssel lehet találkozni, amik azt hirdetik, hogy bármelyik cégre rászabható mesterséges intelligencia alapú folyamatoptimalizáló szolgáltatásuk X összegért beszerezhető vagy XY képzésükön mi magunk is megtanulhatjuk.
Az AI (de magyarosan mi csak „MI”-nek fogjuk használni) integrálás kétségtelenül előnyös lehet bármilyen céges környezetben, hiszen egy folyton működő, emberi hiányosságoktól mentes, ráadásul egy racionális plusz „agyat” kaphatunk általa.
Fontos azonban azt látni, hogy az MI nem magától értetődően egy csodafegyver. Egy MI csak annyira lehet értékes, amennyire a belé táplát adatok azok. A semmiből nem lehet létrehozni egy jól működő, a cégre és működési területére szabott MI rendszert.
Azok a területek, amelyeken a legnagyobb haszna lehetne (kiadás- és folyamat optimalizálás) rendkívül sok összetevős, komplex területek. Egy használható rendszer létrehozásához évekre visszamenő részletes és rendszerezett adathalmazzal kell rendelkeznünk a terület minden aspektusáról és még ezzel a kezünkben is mellbevágó költségekkel kell számolni a modell betanítása kapcsán.
Természetes, hogy mint új és dinamikusan fejlődő terület, az MI sokakat vonz és komplexitása révén remek projekciós felület vágyaink és céges céljaink számára. Ezt kihasználva számtalan sablon szoftver elérhető, amik azonnali és személyre szabott megoldásokat, gyors integrációt és átfogó tudást ígérnek, ám ezek jelentős része nem több egy átöltöztetett chat GPT-nél, ami megnyerő köntösben teljesen általános és közhelyszerű tanácsokkal lát el.
Az MI minden bizonnyal elengedhetetlen része lesz a vállalati optimalizációnak, az integrálás azonban közel sem annyira egyértelmű és égetően szükséges, mint az sokan állítják. Egy nagy bevételű, big data-val rendelkező cég, könnyen válhat early adapterré, de azt fontos látni, hogy a költségek rendkívül magasak lehetnek, az eredmények viszont lassabbak.
Nem árt viszont felkészülni és időben elkezdeni az adatgyűjtést, hogy rendelkezésre álljanak egy esetleges átállás esetén.