Umetna inteligenca v pisarni: kje res prihrani čas in kje je ne uporabljamo

O umetni inteligenci v podjetjih se govori veliko, uporabne so pa precej bolj dolgočasne stvari od tistih, ki jih obljubljajo oglasi. Spodaj je, kar v malih podjetjih dejansko prinese prihranek, in kar po naših izkušnjah prinese predvsem težave.

Kje AI v pisarni res pomaga

Branje dokumentov, ki niso v enotni obliki. Prejeti računi, dobavnice in naročilnice pridejo od vsakega dobavitelja drugače oblikovani. Klasična pravila tu odpovedo, model, ki prepozna polja, pa zna izluščiti številko računa, datum, znesek in dobavitelja. Pomembno: vsak znesek, ki ga prebere, mora biti pred knjiženjem preverjen — to ni mesto za slepo zaupanje.

Prvi osnutek besedila, ki ga potrdi človek. Odgovor stranki, opis izdelka, zapisnik sestanka, povzetek dolge pošte. Prihranek ni v tem, da bi besedilo kar odšlo naprej, ampak v tem, da nihče ne strmi v prazen zaslon.

Razvrščanje in povzemanje. Sto sporočil ali petdeset obrazcev je mogoče razvrstiti po temi in nujnosti bistveno hitreje kot ročno.

Prepis govora. Posnetek sestanka ali telefonskega pogovora v besedilo je danes zanesljiv in poceni. Za podjetja z veliko terenskega dela je to pogosto prvi smiselni korak.

Iskanje po lastnih dokumentih. Namesto brskanja po mapah vprašanje v naravnem jeziku in odgovor s povezavo na izvorni dokument.

Kje AI ne uporabljamo

Tam, kjer mora biti rezultat vsakič enak. Izračun DDV, preverjanje zneskov, prenos podatkov med sistemi — to naj dela navadna koda, ki je predvidljiva in se jo da preveriti. Jezikovni model je zadnja stvar, ki bi jo postavili med dva računovodska programa.

Pri samodejnem komuniciranju s strankami. Predlog da, pošiljanje brez človeka ne.

Pri odločitvah s posledicami. Komu odobriti popust, koga opomniti, kateri dobavitelj je boljši. Model lahko pripravi podlago, odloči naj človek.

Z osebnimi ali zaupnimi podatki v orodjih, ki jih niste preverili. Preden gre karkoli iz vašega podjetja v zunanjo storitev, morate vedeti, kaj ponudnik s tem počne.

Kako se lotiti prvega poskusa

1. Izberite eno opravilo, ki ga nekdo dela vsak teden in pri katerem napaka ni usodna. Povzemanje pošte je dober začetek, knjiženje ni.
2. Izmerite, koliko časa vzame danes. Brez te številke čez mesec dni ne boste vedeli, ali se je splačalo.
3. Preverite, kaj že plačujete. Microsoft 365 in Google Workspace imata funkcije, za katere podjetja pogosto kupijo še tretje orodje.
4. Postavite dve pravili: kaj v zunanja orodja ne gre nikoli, in kdo pregleda rezultat, preden gre naprej.
5. Po mesecu dni primerjajte. Če prihranka ni, opustite in poskusite drugje. To ni neuspeh, to je ceneje kot vztrajati.

Kaj to stane

Pri večini malih podjetij je strošek orodij manjši od stroška ene delovne ure na teden, ki jo opravilo požre. Večji in pogosto spregledan strošek je uvedba: dogovor, kaj orodje sme, kdo preverja rezultat in kaj se zgodi, ko se zmoti. Podjetja, ki tega ne uredijo, čez pol leta plačujejo naročnino za orodje, ki ga nihče ne uporablja.

Kako se tega lotimo mi

AI pri nas ni izhodišče, ampak ena od možnih rešitev. Na analizi pogledamo, katera opravila se ponavljajo in koliko časa vzamejo; šele nato se odločimo, ali jih reši navadna skripta, nastavitev v obstoječem programu ali model, ki bere dokumente. Pogosto je najcenejša rešitev tista, ki z umetno inteligenco nima nobene zveze.