Umetna inteligenca odpira nove možnosti za avtomatizacijo poslovnih procesov, analizo podatkov in zmanjševanje ročnega dela. Toda njena prava vrednost se pokaže šele takrat, ko lahko uporablja podatke, ki jih podjetje že ima v svojih poslovnih programih (npr. računvodskih programih), ter na podlagi svojih ugotovitev v te programe tudi vrača rezultate.
Podjetjem zato ni treba zamenjati obstoječih sistemov, da bi izkoristila prednosti umetne inteligence. Pogosto je dovolj, da ustrezno povežejo svoje programe z AI-rešitvami in tako omogočijo dvosmerno izmenjavo podatkov.
Takšna povezava temelji na dveh ključnih možnostih: branju podatkov iz obstoječih programov za nadaljnjo obdelavo z umetno inteligenco ter zapisovanju novih ali posodobljenih podatkov nazaj v poslovne sisteme.
Podjetja vsakodnevno ustvarjajo in zbirajo velike količine podatkov. Podatki o artiklih, zalogah, naročilih, kupcih, dobaviteljih in prodaji so shranjeni v ERP-sistemih, spletnih trgovinah, CRM-programih in drugih poslovnih aplikacijah. Ti podatki so lahko izjemno koristni tudi za umetno inteligenco. Težava je v tem, da AI do njih pogosto nima neposrednega dostopa ali pa so podatki razpršeni med različnimi sistemi.
Z ustrezno integracijo lahko umetni inteligenci omogočimo varen dostop do izbranih podatkov iz obstoječih programov. Podatke nato uporabi za analizo, primerjavo, razvrščanje, pripravo povzetkov ali podporo pri poslovnih odločitvah.
Možnosti uporabe so zelo široke. AI lahko na primer:
Namesto da zaposleni ročno izvažajo podatke v preglednice, jih pregledujejo in pripravljajo poročila, lahko umetni inteligenci omogočimo, da pridobi potrebne podatke in opravi del tega dela. Pomembna prednost takšnega pristopa je, da AI ne obdeluje le splošnih informacij, temveč lahko pri svojem delu upošteva dejansko stanje v podjetju. Odgovore in analize tako prilagodi konkretnim podatkom, ki jih podjetje že uporablja.
Predstavljajmo si podjetje z več tisoč artikli v spletni trgovini in poslovnem programu. Podjetje želi izboljšati opise izdelkov, analizirati ponudbo ali ugotoviti, kateri artikli nimajo dovolj kakovostnih podatkov. Z integracijo lahko umetna inteligenca prebere podatke o artiklih, njihove obstoječe opise, kategorije in druge razpoložljive informacije. Na tej podlagi lahko pripravi analizo, prepozna manjkajoče podatke in predlaga izboljšave.
Enak princip lahko uporabimo tudi pri obdelavi naročil, analizi zalog, pripravi poročil ali drugih opravilih, pri katerih je treba najprej pridobiti podatke iz obstoječih sistemov. Ključno je, da poslovni program ostane osrednji vir podatkov, umetna inteligenca pa postane dodatno orodje za njihovo učinkovitejšo uporabo.
Branje podatkov je pomemben prvi korak, vendar se največja poslovna korist pogosto pokaže takrat, ko lahko rezultate obdelave prenesemo nazaj v program, v katerem podjetje že dela. Umetna inteligenca lahko na podlagi obstoječih podatkov pripravi nove vsebine, dopolni manjkajoče informacije ali predlaga spremembe. Če je sistem ustrezno povezan, teh rezultatov ni treba ročno prepisovati v poslovno aplikacijo.
Podatke lahko prek integracije prenesemo neposredno v ustrezna polja, pri čemer je treba upoštevati pravila poslovnega programa in preveriti pravilnost podatkov.
Primeri vključujejo:
Pri tem je pomembno, da umetna inteligenca ne spreminja podatkov nenadzorovano. Za vsako vrsto podatka je smiselno določiti, kaj sme AI ustvariti, kaj lahko posodobi in katere spremembe mora pred zapisom potrditi uporabnik.
Podjetje ima v poslovnem programu veliko artiklov, pri katerih so vneseni le osnovni podatki, kot so naziv, šifra in proizvajalec. Za kakovostno predstavitev izdelkov v spletni trgovini potrebuje še opise, dodatne lastnosti in prevode. Integracija omogoči, da umetna inteligenca prebere obstoječe podatke o artiklih, pripravi predloge za manjkajoče vsebine in jih vrne v poslovni program ali spletno trgovino.
Zaposlenim tako ni treba ročno pripravljati vsakega opisa posebej. Namesto tega lahko pregledajo predlagane spremembe, potrdijo ustrezne rezultate in se posvetijo drugim nalogam. Pri večjem številu artiklov lahko takšen pristop bistveno poenostavi delo, hkrati pa omogoča bolj enotno strukturo in predstavitev izdelkov.
Za zanesljivo delovanje ni dovolj, da umetna inteligenca pripravi kakovostno vsebino. Pomembno je tudi, da se rezultat zapiše v pravi artikel in pravo polje, da so podatki ustrezno oblikovani ter da ne pride do nenamernega prepisovanja obstoječih informacij. Zato mora integracija poskrbeti za preverjanje podatkov, ustrezna dovoljenja in beleženje sprememb. Pri pomembnejših podatkih je priporočljivo vključiti tudi potrditev uporabnika, preden se sprememba zapiše v produkcijski sistem.
Na ta način umetna inteligenca ne deluje ločeno od poslovnih procesov, temveč postane njihov uporaben del.
Umetna inteligenca ne potrebuje nujno novega poslovnega sistema, v katerem bi podjetje začelo znova. Veliko večjo praktično vrednost lahko prinese povezava z obstoječimi programi, ki že vsebujejo ključne poslovne podatke. Z ustrezno integracijo lahko AI podatke najprej prebere, jih obdela in pripravi nove informacije, nato pa rezultate vrne v program, kjer jih podjetje potrebuje.
Takšen pristop omogoča postopno uvajanje umetne inteligence, avtomatizacijo ponavljajočih se opravil ter boljšo izrabo obstoječih podatkov in programske opreme. Prava priložnost ni zgolj v uporabi umetne inteligence, temveč v njeni povezavi z vsakodnevnimi poslovnimi procesi. Ko lahko AI sodeluje z obstoječimi programi v obe smeri, postane uporabno orodje za zmanjševanje ročnega dela, izboljševanje kakovosti podatkov in učinkovitejše poslovanje.