Kontekstowa sztuczna inteligencja to klucz do jej wartości biznesowej

Obecnie systemy zarządzania treścią lub usługi, które twierdzą, że wykorzystują sztuczną inteligencję, zazwyczaj mają pamięć złotej rybki. To znaczy, bardzo dobrze stosują rozpoznawanie obrazów lub wzorców, ale poza tym wartość aplikacji SI jest bardzo ograniczona. Ponieważ każdy dokument jest skanowany, a jego zawartość „odczytywana” i wprowadzana do systemu docelowego (np. dane z faktury do odpowiedniego systemu księgowego), wiedza ta jest traktowana jako zupełnie nowa: często kontekst jest niewielki, jeśli w ogóle istnieje. Dokumenty i ich zawartość nie są powiązane w sposób inteligentny z dokumentami rezydującymi lub wyodrębnionymi z innych dokumentów. Na przykład, zamówienie zakupu nie jest automatycznie łączone z rekordem klienta w systemie CRM, aby zapewnić nowe spojrzenie na nabywców.

Nie ma wątpliwości, że automatyzacja procesów na tym podstawowym poziomie przynosi przyzwoitą wartość w postaci oszczędności czasu i kosztów, a także usprawnienia obsługi klienta. Jednak kolejnym krokiem w cyfrowej transformacji przedsiębiorstwa, który zapewni prawdziwą przewagę konkurencyjną, jest inteligentna integracja zarządzania treścią w ramach szerszego ekosystemu przedsiębiorstwa. Gdy inteligentne połączenia między dokumentami, danymi i systemami w różnych funkcjach są tworzone, umożliwia to bardziej efektywne podejmowanie decyzji i może pomóc w usprawnieniu bardziej złożonych procesów.

Zobacz również:

Więcej niż rozpoznawanie obrazów i wzorów

Przypadki użycia oparte na SI w pojedynczych procesach, takie jak inteligentne rozwiązania do automatyzacji zamówień lub faktur, są gotowe do integracji z innymi systemami przedsiębiorstwa. Chodzi o połączenie inteligentnego oprogramowania uczącego się z zaawansowanym zarządzaniem treścią w celu stworzenia syntezy wiedzy instytucjonalnej – tak zwanej „kontekstowej sztucznej inteligencji”. W tym przypadku każdy dokument i zawarte w nim dane mogą przyczynić się do powstania inteligentnego banku wiedzy, który zapewnia holistyczny obraz klienta, dostawcy, procesu rozwoju produktu – lub dowolnego innego celu strategicznego.

Platformy i usługi zarządzania treścią nowej generacji stosują AI w nowy i inteligentniejszy sposób. Po zidentyfikowaniu typu dokumentu technologia jest w stanie przetworzyć te informacje, wprowadzając dane do bazy danych lub uruchamiając kolejny krok w przepływie pracy.

Weźmy na przykład zdolność do zwiększenia i przekształcenia wpływu systemów zarządzania relacjami z klientami (CRM), w zakresie prowadzenia bardziej ukierunkowanych działań sprzedażowych i lepszej obsługi klienta. Systemy CRM od dawna obiecują “”360-stopniowy” widok konta (podobnie jak systemy zarządzania dostawcami w zarządzaniu łańcuchem dostaw). Jednak te potencjalnie bardzo wydajne systemy są tylko tak skuteczne, jak informacje, które są do nich wprowadzane, co do tej pory polegało na budowaniu przez odpowiednie zespoły obrazu wszystkiego, co wiedzą o danym kliencie. Oznacza to, że dodatkowa wiedza pochodząca z kont i tak dalej, nie jest dostarczana lub udostępniana tym systemom automatycznie, poprzez bezpośrednie, inteligentne współdzielenie informacji w całym przedsiębiorstwie. Ten brak połączenia kropek prowadzi do nieefektywności. Na przykład, pracownik działu sprzedaży nie będzie w stanie automatycznie zauważyć, że klient pytał zespół wsparcia technicznego o nowe możliwości, które mogłyby zostać wykorzystane w nowej sprzedaży. Żyjąc w lokalnym silosie informacyjnym, tracą w ten sposób szansę na uzyskanie przychodów. Dzięki obejmującej całe przedsiębiorstwo, kontekstowej automatyzacji treści wspomaganej przez sztuczną inteligencję, znacznie wzrasta zakres transformacji procesów biznesowych i nowej wydajności – na przykład poprzez omijanie przedłużających się procesów w oparciu o wiarygodne spostrzeżenia dotyczące nowych kont. Na przykład faktura od uznanego dostawcy, która została zidentyfikowana jako zgodna z zamówieniem zakupu w systemie, może teraz uruchomić płatność bez potrzeby zatwierdzania przez kierownika, co pozwala zaoszczędzić czas i koszty, a jednocześnie zapewnia lojalnym dostawcom lepsze doświadczenia.

Przyszłościowa ochrona

W tym wszystkim jest jeszcze jedna ważna kwestia, a mianowicie stworzenie możliwości dodawania kolejnych wartości w miarę rozwoju technologii SI. Przyjęcie pojedynczej aplikacji SI jest mniej prawdopodobne, aby zapewnić tę ścieżkę. Aplikacja z „wbudowaną sztuczną inteligencją” będzie zamknięta w konkretnych ramach sztucznej inteligencji, takich jak Google TensorFlow, Microsoft Azure Cognitive Services, ramy oparte na Pythonie, lub powiązana z konkretnymi możliwościami dopasowywania wzorów/rozpoznawania obrazów lub przetwarzania języka naturalnego (BERT, ERNIE itp.).

Wbudowanie jednego podejścia technicznego jest ryzykownym posunięciem, biorąc pod uwagę, jak szybko postępuje i zmienia się technologia. Lepszym podejściem byłoby przyjęcie otwartej architektury treści, która obsługuje dowolną kombinację obecnych i przyszłych opcji SI (composable). W tym scenariuszu firmy z czasem będą mogły nadal łączyć inteligentne systemy na różne sposoby, które nie zależą od specyficznej, wbudowanej SI poszczególnych aplikacji.

Nie oznacza to, że rola i wartość dodana zespołów ludzkich w jakikolwiek sposób zmalała. Jednak biorąc pod uwagę zakres, w jakim Wielka Rezygnacja i praca hybrydowa zwiększyły presję na role i zachowanie umiejętności, wynika z tego, że inteligentna automatyzacja oferuje znaczącą wartość, umożliwiając każdemu członkowi zespołu prawdziwą doskonałość, wspieraną przez bogatsze spostrzeżenia, które zostały zebrane razem, automatycznie i w odpowiednim czasie, przez międzyzakładowe usługi treściowe z obsługą SI.

O autorze

Dr John Bates jest nowym dyrektorem generalnym SER Group, wizjonerem technologii, ekspertem w dziedzinie automatyzacji i doświadczonym CxO z tytułem doktora inżynierii komputerowej Uniwersytetu Cambridge.

Zgłoś naruszenie/Błąd