Vzdělávání jako klíč k úspěchu
Rozhovor s Alexandrou Belingerovou proběhl v rámci konference Umění žít poslání, organizované Kamilou Paličkovou. Diskuse se zaměřila na zavádění umělé inteligence do firemního prostředí a bariéry, které tento proces provázejí.
Své zkušenosti čerpá nejen z byznysu, ale i z akademické sféry. Na katedře informačního inženýrství České zemědělské univerzity se v rámci doktorského studia věnuje systémovému pohledu na implementaci nástrojů umělé inteligence v e-commerce. Současně se podílí na výuce předmětů User Interface a procesní modelování, díky čemuž má možnost sledovat, jak technologický vývoj ovlivňuje připravenost budoucích odborníků.
Nejčastější bariéry: Nedostatek znalostí, obavy z nákladů i odpor ke změně
Firmy podle Belingerové narážejí při implementaci AI na několik opakujících se problémů:
• Nedostatečná znalost a orientace v trendech: Organizace se často dostatečně neseznamují s novými možnostmi, které se v jejich oboru objevují. Právě proto považuje šíření povědomí za zásadní.
• Obavy z vysokých finančních nákladů: „Nemyslím si úplně, že to je v každém případě, protože na trhu existuje řada možností, které lze využívat i v rámci minimálních rozpočtů, a firmy z toho mají zbytečný strach,“ vysvětluje.
• Přirozená neochota ke změně: Lidé obecně nemají změny rádi. Pokud rozhodnutí přichází z manažerské úrovně, zaměstnanci mohou mít tendenci nové nástroje zpochybňovat a vracet se k postupům, kterým více důvěřují.
Do situace zároveň vstupuje i fenomén FOMO. Velké množství informací může vést k tomu, že firmy místo aktivního přístupu začnou být zahlceny a téma postupně odsunou.
Jak postupovat: Klíčová je orientace v možnostech trhu
Zásadním krokem je podle Alexandry Belingerové především lepší informovanost firem. Mnoho organizací totiž ani netuší, že již existují softwarová řešení nebo programy, které mohou využívat zdarma nebo za minimální měsíční poplatek.
Na tuto potřebu reaguje i společnost Databig, která klientům pomáhá zorientovat se v dostupných nástrojích a vyhodnotit, jaká řešení mohou odpovídat jejich konkrétním požadavkům. Pokud se ukáže, že vhodný nástroj již na trhu existuje, lze jej využít nebo přizpůsobit. V případě, že takové řešení k dispozici není, přichází na řadu vývoj vlastního softwaru.
Implementace umělé inteligence tak nepředstavuje pouze technologické rozhodnutí, ale také proces postupného seznamování se s novými nástroji a způsoby práce. Právě otevřenost k těmto změnám může firmám výrazně pomoci v orientaci v rychle se vyvíjejícím digitálním prostředí.