I ty nejzpovykanější* technologie by měly být nasazovány na základě reálně očekávaných přínosů (business case). To pochopitelně platí i pro umělou inteligenci, oblast v níž zatím očekávání jednoznačně vedou nad realitou (AI například reálně nasadily pouhá 4 % všech podniků, analytici nicméně očekávají, že do roku 2020 se jí jako prioritě začne věnovat 30 % CIO a IT ředitelů). To ale neznamená, že byste se neměli vyvíjet úsilí při hledání způsobů, jak ji uvést do vlastní podnikové praxe. Důležité ale je nepřemýšlet o technologii, ale o problémech či úkolech, které ve vaší organizaci existují a o tom, zda by je ta či ona technologie mohla pomoci vyřešit.

Jestliže se řada vašich zákazníků opakovaně klade ty samé rutinní dotazy, je na místě hledat způsob, jak jim odpovídat bez zapojení lidského faktoru. Na prvním místě ale nemusí být nasazení sofistikovaného chatbota či virtuálního asistenta. Máte-li zákazníky navyklé komunikovat moderními digitálními kanály, může být leší volbou nabídnutí jednoduchého samoobslužného řešení – portálu, nebo například mobilní aplikace, která je schopna takovou odpověď poskytnout. Je možné že jste tak již unčinili a stále to nestačí. V úvahu připadá i varianta, že významné procento vašich zákazníků preferuje telefonický či konverzační (chatový) kontakt, pak jste v jedné z řady typických výchozích situaci pro nasazení AI, která danou interakci z velké části automatizuje.

Automatizace je jedním z nejčastějších způsobů, jak je dnes AI uváděna do praxe. Omezit se ale pouze na ni je chyba. Mnohem větší potenciál nabízejí jiné, obvykle vice skryté příležitosti. Podle viceprezidenta výzkumu Gartner Whita Andrewse jde především o oblasti pokročilé personalizace a diferenciace, případně rozšíření dovedností a schopností lidí v rámci interakcí a rozhodování.

Dnes jde především o analýzu kontextuálních interakčních dat a jejich kombinaci s daty historickými v reálném čase:

Oblast služeb: virtuální zákaznické asistenty a chatboty jsme již zmínili, v úvahu ale přicházejí také prediktivní údržba, propojování servisních týmů se zákazníky nebo odhalování procesních mezer

Obchod a marketing: nejčastěji je zvažován přesnější “střih” prodejního procesu na míru zákazníka včetně vysoce personalizované komunikace nebo výběru “ideálních” párů obchodník / zákazník a personalizace cen.

Dodavatelské řetězce: objevování a opravy chybných dat, odhalování rizik v dodav. řetězcích, využívání analýzy dat z IoT v terénu a řízení/plánování logistiky.

Bankovnictví a finance: Přístup k bankovním účtům prostřednictvím chatbotů, optimalizace napříč více účty, řízení investic.

Zdravotní péče: využívání virtuálních sester v rámci péče po ukončení hospitalizace

Do budoucna by podle Adrewse mělo jít o zlepšování a doplňování obousměrné komunikace a interakcí, širší a hlubší integrace do stávajících aplikací a IoT projektů a o tvorbu ekosystému s bohatší interakcí, kde se AI zapojí do mnohem širších a složitějších provázaných či navazujících vztahů.

Více o tom jak sestavovat business case pro AI dnes a co v této oblasti čeká podniky v budoucnu se dozvíte ve dvacetistránkové elektronické publikaci, která je k dispozici bezplatně (výměnou za vaše kontaktní údaje) na webu Gartner.

*(Pozn. red.): Máme pocit, že zpovykanost, pojem velmi populární v předvolební metropoli, s trochou nadsázky trefně vyjadřuje obsah a význam anglického slova “hype”.