Sztuczna inteligencja (AI – artificial intelligence) to nie jest odległa przyszłość, ale coś co nas już obecnie realnie dotyka. Najnowsze badanie PMI 2019 Pulse of the Profession® In-Depth Report: AI Innovators: Cracking the Code on Project Performance zawiera sporo interesujących informacji dot. tego jak wygląda sytuacja dotycząca tego zagadnienia w ocenie osób zawodowo zajmujących się zarządzaniem projektami oraz czego można spodziewać się w przyszłości.
87% profesjonalistów przepytanych w trakcie badania wskazało, że sztuczna inteligencja ma wpływ na ich organizacje. 87%! To znaczy, że na każde 100 przepytanych osób, 87 już tego doświadcza! Widać więc, że sztuczna inteligencja to już jest nasza rzeczywistość, a nie przyszłość!
Należy pamiętać, że badanie przeprowadzono na stosunkowo niewielkiej grupie osób – tylko 551 zarządzających projektami – jednakże są to osoby rozrzucone po całym świecie i działające w różnych branżach. Wyniki więc nie są do końca reprezentatywne, ale i tak dają dużo do myślenia!
6 zagadnień sztucznej inteligencji, z którymi spotykają się firmy
Raport PMI wskazuje 6 zagadnień dot. sztucznej inteligencji, które dotykają organizacji. Trzy z nich, które dotykają największej liczby organizacji, to:
- Systemy oparte o wiedzę, które rozumieją kontekst przetwarzanych danych, wspomagając uczenie ludzi oraz podejmowanie decyzji. Jest to najpopularniejsza technologia – dotykająca 37% organizacji.
- Uczenie maszynowe, które analizuje dane w celu zbudowania modeli poprzez wykrywanie wzorców, w efekcie zapewniając lepsze podejmowanie decyzji przy minimalnej interwencji człowieka. Technologia ta dotyczy 31% organizacji.
Przykładem może być wykorzystanie przez Ubisoft sztucznej inteligencji do analizy kodu dotychczas stworzonego oprogramowania, aby nauczyć stosowane narzędzie jakie błędy zostały wcześniej znalezione i naprawione. Dzięki tej wiedzy narzędzie nauczyło się nie wskazywać konkretne błędy, ale informować programistów o prawdopodobieństwie pojawienia się błędu w określonej części kodu. Firma Ubisoft szacuje, że wykorzystanie technik uczenia maszynowego może pozwolić na wyłapanie 70 procent błędów przed osiągnięciem fazy testowania. To przełoży się na ogromne oszczędności w całym procesie wytwarzania oprogramowania i zapewni firmie silną przewagę nad konkurencją.
- Zarządzanie decyzjami, które tworzy inteligentny proces lub zestaw procesów opartych na regułach i logice w celu automatyzacji podejmowania decyzji, na które wskazało 29% badanych.
Kolejne 3 zagadnienia, są troszkę rzadziej spotykane w organizacjach (wskazało je 21% respondentów):
- Systemy eksperckie, które emulują i naśladują ludzką inteligencję, umiejętności lub zachowanie w określonej dziedzinie, temacie lub umiejętnościach.
- Głębokie uczenie, dzięki któremu buduje się, trenuje i testuje sieci neuronowe, które przewidują wyniki i / lub klasyfikują dane nieustrukturyzowane na podstawie prawdopodobieństw.
- Robotyzacja procesów, która naśladuje i automatyzuje czynności ludzkie w celu wsparcia procesów korporacyjnych.
Innym przykładem jest firma Rio Tinto (trzeci pod względem wielkości koncern wydobywczy na świecie), która w celu zwiększenia wydajności rozpoczęła projekt stworzenia w pełni autonomicznego pociągu. Obecnie takie pociągi wożące rudę żelaza w Zachodniej Australii przejechały już ponad 1 milion kilometrów.
Ankietowani wskazują na bardzo duży wpływ na organizacje w przyszłości wszystkich powyżej wymienionych elementów (71% – 63% wskazań) co oznacza, że zagadnienia te staną się jeszcze bardziej powszechne i będą występowały w większości organizacji.
Jak najlepiej wykorzystać sztuczną inteligencję?
Według autorów badania (powołujących się na badanie Accenture) organizacje mogę wykorzystywać rozwiązania AI, ale w celu wykorzystania pełnego potencjału sztucznej inteligencji niezbędna jest współpraca pomiędzy ludźmi i sztuczną inteligencją. Przekonują oni, że nie jest to hipoteza, ale realny wpływ jaki może osiągnąć organizacja wykorzystując 5 zasad, które powinny zostać przyjęte. Takie działanie może zapewnić nawet 6,5 krotny wzrost kluczowych wskaźników wydajności.
Accenture wskazuje, że są to:
- Zachęcanie do właściwego myślenia (Encourage the right Mindset)
- Promowanie eksperymentowania (Promote Experimentation)
- Wspieranie aktywnie zaangażowanego przywództwa (Support actively involved Leadership)
- Włączenie danych do strategii (Incorporate Data into strategy)
- Pielęgnowanie nowych umiejętności (Cultivate new Skills)
Czyli w skrócie MELDS (od pierwszych liter głównych elementów).
Wg autorów, organizacje, które przyjęły 5 powyższych zasad (nazywane Innowatorami Sztucznej Inteligencji – AI Innovators) ustanawiają struktury w organizacji, które prowadzą do sukcesów projektów. Badacze uważają, że korzyść ze stosowania zasad MELDS jest wyraźnie widoczna w trzech aspektach:
- Lepsza terminowość realizacji projektów – Firmy stosujące zasady MELDS realizują 61 procent swoich projektów w terminie, podczas gdy nie stosujący – tylko 47 procent.
- Lepsze korzyści z realizacji – Praktycy MELS raportują, że 69 procent ich projektów osiągnęło 95 procent lub więcej korzyści biznesowych, w porównaniu do 53 procent projektów dla innych organizacji.
- Wyższy ROI (stopa zwrotu z inwestycji) – Innowatorzy Sztucznej Inteligencji donoszą, że 64 procent ich projektów osiągnęło lub przekroczyło pierwotne szacunki ROI, w porównaniu z 52 procentami projektów innych organizacji.
Jeśli jesteś zainteresowany tematyką zarządzania to zachęcam do zapisania się na nasz newsletter oraz pobierz listę 40 narzędzi, które pomogą Ci zaoszczędzić co najmniej kilka godzin tygodniowo.
Artykuł powstał na podstawie badania PMI 2019 Pulse of the Profession® In-Depth Report: AI Innovators: Cracking the Code on Project Performance.
