Ako ste u posljednjih godinu ili dvije pročitali ijedan poslovni tekst, velika je vjerojatnost da se u njemu barem jednom spominje umjetna inteligencija. Ako niste, čestitamo, vjerojatno neko vrijeme niste bili na internetu. Ovo je, uostalom, još jedan takav tekst. No ne zato što je AI trenutačno najpopularnija buzzword-kovanica, već zato što je u vrlo kratkom vremenu postao stvaran, opipljiv dio načina na koji radimo i donosimo odluke.
Prije samo nekoliko godina, AI je u praksi značio osnovne automatizacije, krute chatbotove i sustave koji su funkcionirali u uskim okvirima i uz savršeno pripremljene podatke. Danas govorimo o alatima koji razumiju kontekst, povezuju informacije iz više izvora, predlažu scenarije i pomažu ljudima da brže dođu do smislenih zaključaka. Posebno u radnim okruženjima u kojima je računalo osnovno sredstvo rada, umjetna inteligencija više nije samo dodatak, postala je novi sloj naše svakodnevice.
Upravo se to vidi i u načinu na koji organizacije diljem svijeta koriste AI za podršku svakodnevnom odlučivanju. Kompanije ugrađuju umjetnu inteligenciju u operativne procese kako bi zaposlenicima osigurale bolji uvid i ubrzale donošenje odluka.
Konačna odluka ipak ostaje na čovjeku
U Walmartu, primjerice, timovi koriste interni AI alat koji funkcionira kao jedinstvena ulazna točka: zaposlenik postavi pitanje, a sustav ga u pozadini prosljeđuje nizu manjih, specijaliziranih alata koji prikupljaju i povezuju relevantne podatke.
Jedan od konkretnih slučajeva odnosi se na analizu problema u isporukama. Pošiljka može stići bez odgovarajuće narudžbenice ili završiti u pogrešnoj zgradi. Umjesto da zaposlenik ručno prolazi kroz više baza podataka, AI u kratkom vremenu sastavlja vjerojatan slijed događaja. Kako ističe Dave Glick iz Walmarta, mnogi od tih zadataka nalikuju detektivskom poslu, s tom razlikom da je danas početna analiza znatno brža. Konačna odluka, pritom, uvijek ostaje u rukama čovjeka, koji može prihvatiti ili odbaciti AI-jevu preporuku.
No AI ne daje jednako dobre rezultate u svim situacijama. Marne Martin, direktorica tvrtke Emburse, upozorava da umjetna inteligencija najbolje funkcionira kod ponovljivih odluka i kvalitetnih, čistih podataka, piše Fast company. Ako je više od nekoliko posto podataka netočno ili izrazito pristrano, povjerenje u sustav brzo se gubi. Sličan pristup ima i Infosys, gdje se razina oslanjanja na AI prilagođava razini rizika: što su ulozi veći, a sigurnost u model manja, to je ljudska intervencija nužnija.
To otvara ključno pitanje za lidere i poslodavce: postoji li rizik od prevelikog oslanjanja na umjetnu inteligenciju? Istraživanja sugeriraju da postoji – ne zato što su alati nepouzdani, nego zato što mijenjaju način na koji ljudi razmišljaju i donose odluke. Konzultiranje AI-ja može suptilno promijeniti način na koji definirate problem, često vas usmjeravajući prema kontrolnijim, ponekad i strožim rješenjima.
Dodatni je izazov činjenica da su AI modeli iznimno vješti u formuliranju uvjerljivih, logičnih argumenata. Ljudi prirodno vjeruju onome što zvuči smisleno i dobro strukturirano, čak i kada zaključak nije nužno točan.
Što možete učiniti kako biste spriječili pretjerano oslanjanje na AI?
Kako umjetna inteligencija sve češće ulazi u naše poslovne procese, ključno pitanje više nije hoćemo li je koristiti, nego kako ćemo je koristiti. Odgovorno uvođenje AI-ja ne događa se samo implementacijom alata, već jasnim postavljanjem okvira u kojima tehnologija pomaže, ali ne preuzima ulogu prosuđivanja.
Prvi korak je jasno definirati gdje AI smije, a gdje ne smije donositi zaključke. AI se pokazuje iznimno korisnim u analizi podataka, prepoznavanju obrazaca i ubrzavanju pripreme informacija. No odluke koje uključuju ljude, odnose, razvoj ili sankcije trebaju imati jasno označenu ljudsku kontrolu. Drugim riječima, AI može pripremiti teren, ali ne i povući konačni potez.
Jednako je važno zadržati “ljudski trenutak” u procesu odlučivanja. To može biti jednostavno pravilo da se svaka AI-preporuka mora dodatno obrazložiti vlastitim riječima ili provjeriti kroz razgovor s kolegom. Takvo namjerno usporavanje pomaže zaposlenicima da razmišljaju kritički, umjesto da automatski prihvaćaju ono što zvuči logično i uvjerljivo.
Treći element odnosi se na kvalitetu podataka i transparentnost. Ako zaposlenici ne razumiju na temelju čega AI dolazi do određenog zaključka, povjerenje brzo postaje slijepo oslanjanje. Otvorena komunikacija o tome koje podatke sustav koristi, gdje su mu ograničenja i u kojim je situacijama manje pouzdan, ključna je za odgovornu primjenu.
Ne treba zanemariti ni kulturu propitivanja. U organizacijama koje odgovorno koriste AI, postavljanje pitanja poput “slažemo li se s ovim?” ili “što ovdje nedostaje?” nije znak nepovjerenja u tehnologiju, nego znak zrelosti. Lideri pritom imaju važnu ulogu te vlastitim primjerom mogu pokazati da je u redu ne složiti se s AI-jevom preporukom i donijeti drugačiju odluku.
Na kraju, možda i najvažnije, AI treba pozicionirati kao pomoćnika, a ne autoritet. Tehnologija može proširiti perspektivu, ubrzati analizu i smanjiti operativno opterećenje, ali odgovornost za odluke ostaje na ljudima. Kada je to jasno komunicirano, i dosljedno primijenjeno u praksi, AI postaje snažan saveznik, a ne tihi donositelj odluka.