Umelá inteligencia (AI) v podnikoch sa posúva od odpovedania na otázky k vykonávaniu konkrétnych úloh.

Na konferencii SAP TechEd sa pozornosť sústredila na AI agentov, ktorí dokážu pracovať s firemnými dátami, koordinovať procesy a spolupracovať s robotickými zariadeniami. Dôležitou súčasťou tejto zmeny je však aj bezpečnosť a kontrola nad tým, čo AI skutočne vykoná. O tých téma sme sa rozprávali s pánom Florianom Kunzkem z SAP. Prinášame zhrnutý obsah nášho rozhovoru.

Od textového asistenta k interaktívnemu rozhraniu

Doterajšie digitálne asistenty vo firemných aplikáciách slúžili predovšetkým na vyhľadávanie informácií, získavanie údajov a sumarizáciu dokumentov. Ďalším krokom je prostredie, v ktorom AI dokáže vytvoriť rozhranie prispôsobené konkrétnej úlohe.

Namiesto obyčajnej textovej odpovede tak používateľ teraz môže dostať interaktívne karty, grafy alebo dashboardy. Ak napríklad potrebuje zistiť stav dodávateľského reťazca, systém mu môže pripraviť prehľad relevantných informácií bez toho, aby musel manuálne prechádzať niekoľko podnikových aplikácií.

Zmyslom nie je iba zjednodušiť ovládanie softvéru. AI má pomôcť používateľovi rýchlejšie pochopiť situáciu v podniku a dostať sa od otázky ku konkrétnemu rozhodnutiu.

Keď sa naruší dodávateľský reťazec

Praktický význam autonómnych AI agentov sa ukazuje najmä pri zložitých situáciách, ktoré vyžadujú koordináciu viacerých oddelení a systémov.

Predstavme si výpadok dôležitej dopravnej trasy. Podnik potrebuje zistiť, ktoré materiály budú chýbať, ktorých zákazníkov sa problém dotkne a aké alternatívy má k dispozícii.

AI agenti môžu prepojiť informácie o materiáloch, objednávkach a zákazníkoch, vyhodnotiť dostupných dodávateľov a porovnať možné riešenia podľa ceny, termínu dodania či zmluvných podmienok.

Samotné vyhodnotenie však nemusí byť konečným krokom. Systém môže pripraviť aj následné činnosti, napríklad komunikáciu s dodávateľom alebo podklady na objednávku. Finálne rozhodnutie zostáva v rukách človeka, ktorý môže navrhované riešenie schváliť.

Práve v tom spočíva rozdiel medzi bežným chatbotom a AI agentom. Chatbot poskytne informácie, zatiaľ čo agent môže v rámci stanovených oprávnení pokračovať ďalšími krokmi pracovného procesu.

AI prepája podnikové systémy s robotmi

Ďalšou oblasťou je priemyselná výroba. Prepojenie podnikových systémov s robotickými zariadeniami môže pomôcť pri kontrole strojov a plánovaní údržby.

Úlohou podnikovej AI pritom nemusí byť priame riadenie každého pohybu robota. Dôležité je, aby vedela využiť údaje zo senzorov, informácie o predchádzajúcich poruchách a technickú dokumentáciu. Na ich základe môže pripraviť zadanie kontroly a poskytnúť robotickému zariadeniu potrebný kontext.

Ak systém zaznamená nezvyčajné správanie výrobnej linky, môže napríklad vyslať inšpekčného robota do ťažko dostupného priestoru. Robot následne odošle obrazové údaje späť do systému, kde sa spoja s informáciami o stave zariadenia a prediktívnej údržbe.

Technik tak získava ucelenejší obraz o probléme ešte pred samotným zásahom. Môže sa rozhodnúť na základe konkrétnych údajov bez toho, aby musel okamžite fyzicky kontrolovať rizikové miesto.

Takéto riešenie ukazuje, ako sa podnikový softvér môže stať spojovacím článkom medzi digitálnymi informáciami a fyzickým svetom.

Znalostné grafy majú obmedziť chyby AI

Čím viac úloh podniky zverujú umelej inteligencii, tým dôležitejšia je presnosť jej rozhodovania. Všeobecný jazykový model nemusí poznať aktuálny stav zásob, konkrétne zmluvné podmienky alebo vzťahy medzi jednotlivými systémami vo firme.

Jedným z riešení sú podnikové znalostné grafy. Tie zachytávajú vzťahy medzi údajmi, ako sú zákazníci, materiály, skladové zásoby či podnikové aplikácie. AI tak môže lepšie pochopiť, ako spolu jednotlivé časti firemného prostredia súvisia.

Dôležité je aj prepojenie na konkrétne aplikačné rozhrania, prostredníctvom ktorých sa vykonávajú operácie v podnikových systémoch.

Takýto prístup môže obmedziť situácie, keď AI vytvorí presvedčivo znejúcu, ale v skutočnosti nesprávnu odpoveď. Samotný znalostný graf však nie je zárukou bezchybnosti. Výsledok stále závisí od kvality dát, nastavenia systému a pravidiel, podľa ktorých agent pracuje.

Bezpečnosť musí byť súčasťou návrhu

Autonómne systémy prinášajú aj nové nároky na bezpečnosť. Ak má AI nielen čítať firemné údaje, ale aj meniť objednávky alebo spúšťať pracovné procesy, podnik musí presne vedieť, čo môže vykonať a pod akou identitou.

Jedným z princípov je zachovanie používateľských oprávnení. Agent by mal mať prístup iba k tým údajom a operáciám, ktoré môže využívať používateľ, v mene ktorého pracuje.

Pri spolupráci s externými AI agentmi je dôležitá aj sprostredkujúca brána, ktorá kontroluje komunikáciu s internými systémami. Ďalšou vrstvou ochrany môže byť izolované testovacie prostredie, v ktorom sa správanie agenta preverí ešte pred jeho nasadením do reálnej prevádzky.

Podnik potrebuje zároveň vedieť spätne skontrolovať, aké kroky AI vykonala a s akými údajmi pracovala. Pri dôležitých rozhodnutiach má zostať možnosť ľudského schválenia. Bez týchto kontrol by sa automatizácia mohla zmeniť na ďalší zdroj prevádzkového rizika.

Menej rutiny, viac rozhodovania. Úloha človeka

AI agenti môžu zrýchliť aj prípravu analýz, vyhľadávanie informácií, generovanie kódu a tvorbu prototypov. Úlohy, ktoré si predtým vyžadovali hodiny alebo dni manuálnej práce, sa tak v niektorých prípadoch môžu skrátiť na minúty.

To však neznamená, že ľudská práca stráca význam. Naopak, človek musí posúdiť, či výsledok dáva zmysel, či zohľadňuje obchodné súvislosti a či je navrhovaný postup vhodný pre konkrétnu situáciu.

Pre podniky preto bude dôležité nielen experimentovať s AI, ale aj vybrať procesy, v ktorých môže automatizácia priniesť merateľný úžitok. Najväčší potenciál majú oblasti, kde sa opakujú podobné úlohy, existujú kvalitné dáta a jednotlivé kroky možno jasne definovať.

AI sa tak v podnikoch mení z nástroja na získavanie informácií na aktívnu súčasť pracovných procesov. Jej skutočný prínos nebude závisieť iba od schopností samotného modelu, ale aj od toho, ako dobre bude prepojený s firemnými dátami, aplikáciami a ľuďmi, ktorí nad jeho činnosťou zostávajú zodpovední.

Zdroje: vlastné