AI risinājumi uzņēmumiem: 7 praktiski piemēri

Ko nozīmē mākslīgā intelekta risinājumi uzņēmumiem

Mākslīgā intelekta risinājumi uzņēmumiem nav viens produkts. Tie ir konkrēti darba uzdevumi, kuros valodas modelis vai dokumentu atpazīšana paveic to, ko līdz šim darīja cilvēks: izlasa, sašķiro, aizpilda vai uzraksta melnrakstu.

Tālāk ir septiņi piemēri, kas ir reāli izmantojami Latvijas mazā un vidējā uzņēmumā jau šodien. Katram norādīts, ko dara AI un kas paliek cilvēka ziņā.

1. Rēķinu un čeku nolasīšana

Ienākošais rēķins vai čeka foto tiek nolasīts automātiski: piegādātājs, datums, summas, PVN un pozīcijas. AI piedāvā grāmatojumu, bet grāmatvedis to pārbauda un apstiprina. Tā strādā mūsu grāmatvedības programma ILGS Books: manuāla pārrakstīšana pazūd, bet kontrole paliek.

• AI: nolasa dokumentu, aizpilda laukus, iesaka kontu un PVN likmi
• Cilvēks: pārbauda un apstiprina grāmatojumu

2. E-pastu šķirošana un atbilžu melnraksti

Kopējā pastkastē, piemēram, info@ vai pasūtījumu adresē, AI nosaka katras vēstules tēmu un steidzamību, novirza to atbildīgajam un sagatavo atbildes melnrakstu no līdzīgām iepriekšējām atbildēm.

• AI: klasificē, novirza, sagatavo melnrakstu
• Cilvēks: izlasa, precizē un nosūta

3. Pieteikumu kvalificēšana

No mājas lapas formas vai e-pasta AI izvelk būtisko (uzņēmums, vajadzība, apjoms, termiņš), papildina trūkstošo no publiskiem datiem un ierindo pieteikumu pēc prioritātes. Pārdevējs vispirms zvana tiem, kuriem tas ir svarīgākais, un neviens pieteikums nepaliek neatbildēts tikai tāpēc, ka pienāca piektdienas vakarā.

• AI: strukturē pieteikumu un piedāvā prioritāti
• Cilvēks: izlemj, ar ko un kā sazināties

4. Klientu čats biežākajiem jautājumiem

Čats mājas lapā atbild uz jautājumiem par darba laiku, piegādi, statusu vai pakalpojumiem, balstoties tikai uz uzņēmuma apstiprinātu informāciju. Ja jautājums ir sarežģīts vai klients ir neapmierināts, saruna tiek nodota cilvēkam. Klientam jāzina, ka viņš sarunājas ar AI.

• AI: atbild uz standarta jautājumiem no apstiprinātas zināšanu bāzes
• Cilvēks: risina izņēmumus, sūdzības un visu, kas saistīts ar naudu

5. Atskaites un kopsavilkumi

AI savāc datus no vairākām sistēmām un uzraksta nedēļas kopsavilkumu saprotamā valodā: kas mainījās, kur novirzes, kam pievērst uzmanību. Vadītājs saņem nevis tabulu, bet skaidrojumu, un var uzdot papildu jautājumu, piemēram, kāpēc kritās pārdošana konkrētā reģionā.

• AI: apkopo datus un formulē secinājumus
• Cilvēks: pārbauda skaitļus un pieņem lēmumus

6. Bankas maksājumu sasaiste

Bankas izraksta rindas ne vienmēr satur precīzu rēķina numuru. AI salīdzina maksātāju, summu un mērķa tekstu ar atvērtajiem rēķiniem un iesaka sasaisti arī tad, ja maksājums ir daļējs vai apvieno vairākus rēķinus.

• AI: piedāvā, kuram rēķinam maksājums pieder
• Cilvēks: apstiprina neskaidros gadījumus

7. Pierakstu un darbu plānošana

Klients raksta “gribu nākamnedēļ pēc piecām”, un AI no ziņas atrod piemērotus brīvos laikus, ņemot vērā speciālista grafiku un pakalpojuma ilgumu. Servisa uzņēmumā līdzīgi var sadalīt izbraukumus pa darbiniekiem.

• AI: saprot pieprasījumu un piedāvā laikus
• Cilvēks vai klients: apstiprina izvēlēto laiku

Kā sākt ar AI uzņēmumā

Veiksmīgi projekti sākas ar vienu uzdevumu, nevis ar “AI stratēģiju”. Izvēlieties darbu, ko komanda dara katru dienu, kas ir vienveidīgs un kura rezultātu var izmērīt, piemēram, minūtes uz vienu rēķinu vai e-pastu.

• Izmēriet, cik laika uzdevums aizņem šodien
• Nosakiet, kur AI priekšlikums jāapstiprina cilvēkam
• Izmēģiniet uz reāliem datiem 2–4 nedēļas
• Salīdziniet laiku un kļūdas pirms un pēc, tad lemiet par nākamo uzdevumu

Biežākās kļūdas

Lielākā daļa neveiksmīgu AI projektu neizgāžas tehnoloģijas dēļ. Tie izgāžas, jo uzdevums nav skaidri definēts vai rezultātu neviens nemēra. Šīs ir kļūdas, ko redzam visbiežāk:

• Sākt ar visu uzreiz, nevis ar vienu uzdevumu
• Ļaut AI rīkoties bez cilvēka apstiprinājuma tur, kur kļūdai ir sekas, piemēram, maksājumos vai sūtot ziņas klientiem
• Nepārbaudīt AI uz saviem, reāliem dokumentiem un e-pastiem, bet spriest pēc demonstrācijas
• Nenoteikt, kurš atbild par AI ieteikumu pārbaudi
• Neizmērīt laiku pirms ieviešanas, tāpēc pēc tam nav iespējams pierādīt ieguvumu

Dati un GDPR: kas jāizrunā pirms starta

AI risinājumos bieži tiek apstrādāti personas dati: klientu vārdi, e-pasti, darbinieku informācija. Tāpēc pirms starta jāatbild uz dažiem jautājumiem: kādi dati tiek nodoti AI modelim, kur tie tiek apstrādāti, vai pakalpojuma sniedzējs tos neizmanto modeļu apmācībai un vai ar to ir noslēgts datu apstrādes līgums.

Labs princips ir nodot AI tikai to, kas uzdevumam tiešām vajadzīgs, un saglabāt žurnālu par to, ko AI ieteica un kurš to apstiprināja. Tas palīdz gan GDPR prasību izpildē, gan tad, ja vēlāk jānoskaidro, kāpēc pieņemts konkrēts lēmums.