Přinášíme vám pravidelné shrnutí zajímavých článků z odborného tisku a specializovaných webů. Pro členy Asociace máme k dispozici podrobnější rozbor obsahu. Přihlášení zde.
Vývoj softwaru ve světě umělé inteligence
COMPUTERWORLD 01/2020, Maria Korolov, str. 15-18
Společnosti hledají jak by mohla umělá inteligence řídit jejich digitální transformaci. Očekává se že AI zautomatizuje mnoho funkcí vývoje a testování. Mění se ale i samotná podstata softwaru. V dnešní době se vybírají standardní algoritmy z open source knihoven nebo z dostupných možností vlastních platforem AI. Tyto algoritmy se pak transformují na funkční systémy výběrem správných tréninkových sad a předáním informace algoritmům, jaké datové body a vlastnosti jsou nejdůležitější a jakou je jim potřeba přikládat váhu. Data se tedy stávají středem vývoje softwarových systémů. Optimalizační algoritmy založené na AI, jako jsou třeba neuronové sítě se zaměřují na problém a zkoušejí různá řešení oproti hodnotícím kritériím, dokud nenajdou nejlepší možné řešení. Dříve existovaly rozhodovací stromy, cesty a varianty pro jednotlivé případy, dnes musí vývojáři vědět, zda je k dispozici dostatek dat se správnými příklady aby měl algoritmus hnací motor potřebný k dalšímu fungování. Samozřejmě se může stát, že systémy využívající AI nefungují. Existují proto tři hlavní přístupy k řešení problémů. Prvním je samotný algoritmus, který může být například špatně vybraný pro danou úlohu. Druhý přístup je ladění algoritmu, kdy je potřeba zvážit jakými parametry se algoritmus zabývá a jakou váhu jim přisuzuje. Třetí přístup je zjišťování zda není problém způsoben samotnými daty. Zatím je zjišťování problémů těmito postupy velmi náročné. Mnoho předem připravených algoritmů nemá také schopnost vysvětlit proč došlo ke konkrétnímu rozhodnutí. Jiné je také spravování nových verzí softwaru. U tradičního softwaru procesy vývoje používají správu verzí pro sledování, jaké řádky kódu byly změněny a kdo změny udělal. U tréninkových dat toto nelze uhlídat, protože nejsou k dispozici opakovatelné výsledky. Pro novou instanci modelu AI je potřeba možnost vytvářet snapshoty používaných dat a ukládat je do repozitáře. Poté se přechází do testovacího prostředí. V posunu by se měly nepřetržitě testovat modely vůči reálným datům. Nakonec při vývoji softwaru je důležité také neopomenout kybernetickou bezpečnost.
Když stroje začínají myslet
COMPUTERWORLD 03/2020, Vít Petrjanoš, str. 14-18
I přes neustálé rozšiřování umělé inteligence v podnikovém prostředí, existuje stále mnoho lidí, kteří jsou znepokojení jejími riziky a nejsou si jisti tím, že představuje příležitost k dalšímu rozvoji. Naproti tomu firemní představenstva většinou chtějí, aby se AI stala podnikovou prioritou. Jednou z možností kde firma může začlenit AI je zlepšení firemních služeb a produktů. V tomto případě by firma měla začít s přezkoumáním, jak začlenit AI do zlepšování zákaznické zkušenosti. AI umožňuje vidět zákazníky jako jednotlivce a rychle a inteligentně reagovat na jejich preference. Firma by si měla položit otázku kde a kdy se zákazníci dostanou do kontaktu s podnikáním firmy. Taková zjištění by se mohla využít ke sběru dat, potřebných k tomu, aby byla firma ještě efektivnější dodavatel zboží a služeb. AI má také velký vliv na efektivitu. Například chatboti pomáhají zákazníkům s nákupem a zákaznickou podporou. AI je softwarovým nástrojem, který podnikům šetří obrovské množství času a peněz tím, že vykonává zdlouhavou a časově náročnou práci. AI umí také dobře identifikovat problémy, které by mohly v podnikání vyvstat, například pomocí analýzy základních příčin problémů, modelováním a analýzou procesů. Automatizace úloh ve firmě by se měla zaměřit na odstranění takových úkolů, u kterých se nemusí myslet a neustále se opakují. Takovéto činnosti se dají identifikovat pomocí byznys analýzy. Analytická práce je stále ceněná bez ohledu na to, zda se k ní technologie používají nebo ne. Ale o to víc by v současné době měla vycházet z nové perspektivy a zohledňovat měnící se kontext. V kterých oborech AI pomáhá stávajícím zaměstnancům? Jedním z nich je HR. V něm pomáhá vylepšovat proces najímání zaměstnanců a současně kompilovat data, tak aby pomohla umístit správné lidi na správné pozice. Dalším oborem je pojišťovnictví a investice, kde AI pomáhá s výběrem nejvhodnější varianty pojištění. Další oblastí je inteligentní domácí technologie. To se týká zejména inteligentních spotřebičů. Následuje obor zdravotní péče, kde AI může pomoci s řízením priorit, zvyšování bezpečnosti pacientů i úrovní péče. Jaká je Achillova pata AI? Je to tzv. bias nebo-li předpojatost (zaujatost), která se objevuje v algoritmech. I přes veškerou snahu je prakticky nemožné se zbavit všech typů zaujatosti, ať už jde o AI nebo o lidi. Firmy používají i AI třetí strany a v budoucnu bude nutné, aby se firmy staly odpovědné za své AI.
Business Intelligence v logistice
IT Systems 1-2/2020, Přemysl Horáček, str. 36-37
BI dokáže zlepšit fungování firmy v mnoha oblastech a tam kde jsou data, má BI potenciál posunout firmu vstříc většímu zisku. V některých oblastech, jako je třeba marketing, již mají podniky s využitím BI mnoho zkušeností. Jinde ovšem BI stále teprve hledá cestu k uplatnění. BI řešení se ale dají využít pro optimalizaci výroby. Jak tedy může BI pomoci v logistice a příbuzných oblastech? BI může pomoct se sledováním a vyhodnocování nákladů a výnosů z dopravy zboží. Příkladem může být středně velká firma, která prodává zboží v několika kamenných pobočkách. Zboží prodané prostřednictvím e-shopu doručuje svým zákazníkům přes různé dopravce a produkty skladuje v několika skladech po republice. Logisticky vzato tato firma řeší dva základní procesy a to dopravu ze skladu ke koncovému uživateli a přesuny zboží mezi jednotlivými sklady nebo prodejnami. Při dopravě k zákazníkům jsou klíčové především náklady (kolik firma platí přepravním společnostem za konkrétní balíky) a výnosy z dopravy (kolik zákazníci zaplatili za dopravu zakoupeného zboží). Tato data je třeba sledovat co nejpodrobněji, což znamená na úroveň konkrétního zákazníka, objednávky a ideálně i čísla zásilky. Data se obvykle musí propojit z několika zdrojů. Problém je v tom, že fakturace mezi firmou a přepravcem probíhá typicky jednou za měsíc, a tím pádem určitou dobu nejsou k dispozici přesné náklady spojené s dopravou. To lze obejít tím, že náklady spojené s dopravou se odhadnou. A to tak, že se vezmou data o objednaném produktu (rozměry, hmotnost, doprava) a náklady se přiřadí z oficiálního ceníku nebo na základě historické zkušenosti. U výnosů z dopravy je situace ještě jednodušší, protože ceny, které se účtují zákazníkům za dopravu, jsou dané a neměnné. Velmi obohacující jsou pak data o marži. Takto lze získat celkový přehled o penězích. U interních přesunů zboží se vyplatí zkoumat data pro zjištění kam a zda poslat chybějící zboží. Stejně jako v předchozím případě je nutné spočítat, kolik by přeprava z jedné prodejny do druhé stála, a výsledek následně porovnat s očekávaným výnosem z prodeje. Nelze však očekávat, že se všechno převezené zboží hned prodá. Proto je namístě v rámci implementace BI sestavit model, který predikuje očekávané množství prodaných kusů na příští období.
Dokáže vaše firma přežít technologický střet?
IT Systems 3/2020, str. 58
V současné době se v oblasti digitálních technologií hledá hlavně jejich účelné využití. Podle studie společnosti Accenture je nyní pět trendů, které by měli společnosti v příštích letech zohlednit. Prvním trendem jsou personalizované zážitky, které budou firmy vytvářet a které umocní individualitu a možnost volby. Díky tomu se může stát z pasivního zákazníka zákazník aktivní. Druhým trendem je umělá inteligence a já. S růstem schopností AI musejí firmy přehodnotit práci, kterou dělají, aby se AI stala produktivní součástí procesu a přispívala k tomu že budou zaměstnanci vykonávat svoji práci dobře. Třetím trendem je dilema chytrých věcí. Firmy se snaží představit novou generaci produktů založených na digitálních zkušenostech. Zkušenosti vedoucích pracovníků ukazují, že jejich propojené produkty a služby budou mít v budoucnu mnohem více aktualizací. Čtvrtým trendem jsou roboti kolem nás. Robotika se netýká už jen výrobních linek. I díky sítím 5G se očekává nárůst robotiky ve firmách ať už jejich přijetí zaměstnanci bude jakékoli. Pátým trendem je inovační DNA. Podniky dnes mají přístup k technologiím jako je blockchain, rozšířená realita nebo AI. Aby bylo možné tyto technologie zvládnout, firmy si musí vytvořit svou jedinečnou inovační DNA. Správnou cestou pro realizaci inovací je postup realizovat inovace spolu s partnery v ekosystémech a s organizacemi třetích stran.
Kam spějí chytré kanceláře
Reseller Magazine 3/2020, Jan Hanáček, str. 22-23
Chytrá kancelář budoucnosti je dynamická a dovoluje do této doby nebývalé možnosti personifikace jak reálného, tak virtuálního prostředí. Taková kancelář umožňuje i automatizaci úkolů a má velkou míru mobility. Které trendy budou určovat kam se chytré kanceláře posunou? Prvním trendem je internet věcí a chytré budovy. Internet věcí je technologie, která pomohla ke vzniku chytrých kanceláří. Proto i s dalším rozvojem této technologie se budou rozvíjet i chytré kanceláře. V budoucnosti už se při plánování kancelářských prostor nebo při stavbě kancelářských budov bude tato technologie promítat jako běžná součást výbavy. Chytré budovy dovolují zaměstnancům přizpůsobit si svoje okolí podle svých preferencí nebo využít přirozených vlastností každého jednotlivého prostoru a místnosti. Při plánování budov se dnes používá kontextualizace prostoru, která pomáhá promyslet dopředu například umístění senzorů pro zastínění, nastavení teploty a podobně. Chytrá zařízení v budovách by měla být schopná nastavit automaticky ideální podmínky pro práci. Druhým trendem jsou AI, virtuální asistenti a sdílené prostory. Virtuální asistenti na bázi umělé inteligence jsou velkým trendem. Chytrý kancelářský asistent by měl pomáhat maximalizovat produktivitu zaměstnanců tím, že jim pomůže s každodenními rutinními úkoly. Asistent by měl fungovat nejen jako jakýsi druh kalendáře s připomínkami, ale také by se měl o některé úkoly postarat sám. Může jít například o tisk důležitých dokumentů nebo každodenní reporting. Nasazení této technologie se očekává v horizontu dvou let. Méně komplexní řešení už nyní fungují v praxi. Některé společnosti využívají hlasové asistenty od firem jako je Google, Amazon nebo Apple. Takový asistent třeba pomáhá s vyhledáváním volného místa ve sdílené kanceláři. Všechny dokumenty, které zaměstnanec potřebuje jsou v cloudu, takže se stačí pouze zalogovat a vše je ihned k dispozici. To koresponduje i s trendem home office, který umožňuje firmám šetřit náklady na kanceláře. Samozřejmostí už jsou dnes nástroje pro týmovou komunikaci. Třetím potencionálně nejsilnějším trendem je nechození do kanceláří, díky využití konektivity a mobility zařízení. Přes VPN nebo cloud má zaměstnanec k dispozici svoje dokumenty, kontakty a často i firemní platformu nebo virtuálního asistenta. Porady a meetingy je dnes možné dělat přes videokonference. Takový druh práce vyžaduje sebekontrolu a kooperaci mezi zaměstnanci. Chytrá kancelář je celkovým pohledem propojená struktura, která umožňuje a usnadňuje zaměstnancům jejich práci.
Data: Vydolujte maximum
businessworld.cz, 20.01.2020, Ľuboslav Lacko
Datamining je věda a umění extrahování skrytých hodnotných informací z velkých objemů dat, které se použijí při tvorbě efektivních rozhodnutí. Je to způsob učení se z minulosti, tak aby se v budoucnu přijímala lepší rozhodnutí. Datamining umožňuje přeměnit reaktivní firmu na proaktivní. Jak toho dosáhnout? Proces dataminingu je možné rozdělit do tří fází: průzkum dat nebo-li učení, nalezení souvislostí čili poznatků a v poslední třetí fázi se dělá predikce. Ve fázi trénování a vytváření modelu lze v údajích, které jsou k dispozici, odkrývat různé závislosti, jež tyto informace v sobě skrývají. Takto vytvořené znalosti se pak využívají při prediktivní analýze nových případů. V učicí fázi se dataminingový model učí a zpřesňuje své parametry na množině dat získaných z dosud existujících případů. Jako podklad pro učicí fázi slouží dosud shromážděné a vyhodnocené údaje. V etapě predikce se již naučený dataminingový model aplikuje na množinu vstupních dat, ze kterých je třeba získat souvislosti. Aplikace pro datamining mají zpravidla implementovány algoritmy typu lineární regrese, logistická regrese, rozpadové stromy, shlukování, sekvenční shlukování, asociační pravidla časové řady, neuronové sítě, naive Bayes a jiných. Jednoznačné doporučení pro výběr nejvhodnějšího algoritmu pro tu kterou roli neexistuje, vždy to závisí na každém konkrétním případu. Datoví vědci nebo v menších firmách specialisté na analýzy pak experimentují a hledají nejvhodnější algoritmy a jejich parametry. V současnosti se u špičkových analytických aplikací prosazuje trend samoobslužné BI čili manažeři dokážou pomocí interaktivních a názorných průvodců vytvářet modely pro běžné analytické úlohy sami.
Česko musí přidat v klíčových digitálních dovednostech
businessworld.cz, 06.03.2020, Alexander Lichý
Pro úspěch v podnikání v budoucnosti industriální tradice, inovace a samotné technologie už nebudou stačit. Vyplynulo to z průzkumu společnosti IDC, který se konal i v České republice. Firmy mají stále větší problém najít zaměstnance s digitálními dovednostmi, především pak v souvislosti s přechodem do cloudu. V provozu i například v personálních a finančních odděleních chybí experti na podnikovou architekturu, analýzu velkých dat nebo pracovníci schopní sladit IT a obchodní cíle. Podíl práce vyžadující znalost umělé inteligence (AI), robotiky a internetu věcí se přitom stále zvyšuje. Firmy ale stále ještě tráví hodně času zkoumáním tvrdých dovedností. Je čas změnit přístup, podívat také na měkké dovednosti svých lidí, jejich schopnost učit se a pochopit nové znalosti, aby vytvořili pracovní sílu, která se může vyvinout v nová pracovní místa budoucnosti. Zvyšování kvalifikace a intelektuální obnova se musí stát samozřejmostí pro každou společnost nebo komunitu, která chce prosperovat. V současné době již necelá polovina tuzemských firem (46 %) má zavedené určité programy rekvalifikace. Tyto programy se ale často zaměřují na pracovníky, kteří již mají nějaké digitální dovednosti.
Koronavirus: 3 okamžité kroky pro CIO v případě karantény
businessworld.cz, 10.03.2020, Alexander Lichý
S rostoucím rizikem šíření onemocnění COVID-19 doporučují analytici Gartneru CIO a IT ředitelům, aby se zaměřili na tři kroky, kterými zvýší odolnost svých organizací v případě narušení provozu a připraví je na následné zotavení a růst. Prvním krokem je zajištění nástrojů pro digitální spolupráci s odpovídajícím zabezpečením a podporou síťových funkcí. Při podpoře práce na dálku by CIO měli hledat přechodná, krátkodobá řešení včetně identifikace potřeb a požadavků různých zaměstnaneckých pozic na funkce jako je instant messaging a obecně komunikace, sdílení souborů, řešení pro schůzky, jednání a porady na dálku a vzdálený přístup k podnikovým aplikacím jako je ERP či CRM. Podniky se také musí připravit na to, jak udržet základní provoz i s omezeným počtem pracovníků. Mohou hledat vhodné technologie, například na bázi AI, s nimiž je možné automatizovat některé úkony (například v oblastech jako je předvýběr kandidátů či zákaznické služby). Druhým krokem je komunikace se zákazníky a partnery prostřednictvím digitálních kanálů pro udržení obchodu v chodu. Může se jednat o využití firemních portálů nebo appek, online tržiště nebo sociálních sítí. Nicméně off-line osobní interakce stále hrají významnou roli. Nástroje pro spolupráci, videokonference a streamování živého videa lze ale využít pro mnohem širší škálu interakcí a obchodních transakcí. Podniky by také měly dát zákazníkům více možností využít samoobslužné nástroje na webu, v mobilních appkách či na sociálních sítích, nebo v podobě pokročilých interaktivních hlasových systémů (IVR) či hlasových zákaznických asistentů. Třetím krokem je to, že zaměstnancům se dá k dispozici jediný zdroj přesných a správných informací. Firma by měla nabídnout spravovaný obsah kombinující interní a externí zdroje, jež dá zaměstnancům jasná vodítka, jak dále postupovat. Jako zdroje lze použít místní či vládní úřady, zdravotnické instituce nebo mezinárodní organizace. Do procesu by měli být zapojeni také lídři z HR a korporátní komunikace s právem vetovat tento obsah a interpretovat související firemní pravidla a politiky.
2021: Rok rozšíření hlasu do kanceláří
computerworld.cz, 07.01.2020
Zatímco konverzační AI (obvykle chatbot) je již velmi rozšířená, jejímu hlasovému ekvivalentu to trvá mnohem déle. V roce 2020 by ale měli hlasoví asistenti ovládnou pracovní prostředí. Podle průzkumu firmy 451 Research z roku 2019 patří hlasová rozhraní a hlasoví asistenti mezi nejpřevratnější technologie pro firmy (Internet věcí a AI zabrali první dvě místa), přičemž čtyři z deseti dotazovaných plánuje jejich zavedení do dvou let. Microsoft nedávno oznámil, že Cortana bude integrována s mobilním Outlookem, což uživatelům umožní diktovat emaily a nechat si je číst. Google mezitím pracoval na integraci svého asistenta s G Suite kalendářem. Uživatelé tak budou moci kontrolovat svůj rozvrh, dělat úpravy a přidávat události, posílat maily daným kontaktům a to vše pouze pomocí hlasu. Tyto úkony nejsou příliš komplikované, ale přivedou více uživatelů na hlasová ovládání vzhledem k rozšíření Office 365 a G Suit. Větší dosažitelnost hlasových asistentů v pracovních aplikacích povede k rychlejšímu rozšíření a větší adaptaci zařízení. Překážkou může být kvalita rozpoznávání hlasu a obavy týkající se soukromí a bezpečnosti. Tento strach je nepochybně ještě větší ve firmách, kde se pracuje s důležitými a citlivými daty. Složitější systémy budou vyžadovat určitou formu identifikace uživatele. To je klíčové, aby se zbránilo v přístupu k citlivým datům firem. Hlasoví asistenti budou zanedlouho stejně běžní v práci, jakou jsou dnes v domácnosti. Budou ovládat rutinní záležitosti a nakonec i komplikované pracovní postupy.
Polovina firem v Česku změnila obchodní model kvůli digitalizaci
computerworld.cz, 09.01.2020, Radan Dolejš
Digitální iniciativy se stávají jednou z hlavních priorit většiny podniků i organizací v ČR, ať už v podobě rostoucího obratu a zisku, nebo zlepšování zákaznické zkušenosti (CX, Customer Experience). Dalším dominantním trendem je zvyšování provozní efektivity a případné hledání úspor. Podle průzkumu Inside Digital Maturity 2019 polovina středních a velkých podniků v ČR a SR již zaznamenala v souvislosti s digitalizací změnu svého obchodního modelu, dalších 40 % organizací tyto změny očekává, nebo se na ně připravuje. Změna obchodního modelu se může týkat jak způsobu, jímž jsou produkty či služby prodávány nebo dodávány (tzv. prodejní a obslužné kanály), tak vlastní povahy nabízených produktů a služeb (plně či částečně digitální/elektronická forma, digitální aspekt v podobě appky apod.) V roce 2020 bude nicméně digitálním iniciativám v tuzemských podnicích dominovat především téma provozní efektivity. V technologické oblasti se české a slovenské podniky zaměřují především na digitální bezpečnost, automatizaci (infrastruktury, aplikací, procesů) a datově-analytickou oblast (BI, datová analytika, rozšířená a prediktivní analytika), které zároveň patří, společně s modernizací či transformací tzv. core systémů (na prvním místě) a cloudem (na místě pátém), mezi hlavní investiční priority pro rok 2020.
Na českých infolinkách uslyšíte stále častěji roboty
euro.cz, 09.03.2020
Téměř nerozeznatelné od živých agentů jsou nyní už i české a slovenské virtuální asistentky na zákaznických infolinkách. Umělá inteligence překročila další milník a zvládla také češtinu a slovenštinu. Virtuálním asistentkám se dovoláte kdykoliv, mají vždy dobrou náladu a nenechají se jen tak rozhodit. Největší překážkou pro masové rozšíření virtuálních asistentek v České republice byla ještě nedávno jazyková bariéra. Výše zmíněná řešení jsou primárně rozvíjena pro anglický jazyk, a proto se v Česku ujala především v komunitě technologických nadšenců. To se začíná postupně měnit. Co šlo dříve jen v angličtině, stává se dostupným i pro češtinu. Už i přímo v České republice se některé firmy specializují na virtuální chatové, ale také hlasové roboty, kteří mají český jazyk jako svoji mateřštinu. Jazykové modely, které vznikají přímo na míru slovanským jazykům, dosahují výrazně lepších výsledků než převzaté algoritmy, a otvírají tak prostor pro inovace. Virtuální asistentka nefunguje na bázi hlasového automatu, který se postupně stal standardem téměř na každé zákaznické lince. Technologický vývoj podpořil rozvoj algoritmů, díky kterým umělá inteligence dokáže zpracovávat požadavky okamžitě a s vysokou přesností. Virtuální asistentka dokáže rozpoznat, co zákazník říká, a skutečně porozumět významu věty. Není závislá na klíčových slovech, ale chápe sdělení v celkovém kontextu. V kombinaci s napojením na vnitřní systémy pak dokáže zákazníkům fundovaně poradit. Důvodů, proč si virtuální asistentky nacházejí cestu do velkých call center, je mnoho. Mají příjemný hlas, neustále dobrou náladu, téměř neomezenou trpělivost a také jejich návratnost se dá velmi dobře spočítat. Velká část hovorů na call centra se tematicky opakuje a pro takové případy je automatizace ideální. Živí operátoři se stávají méně vytíženými a mohou se naplno věnovat komplexnějším požadavkům. Virtuální asistentka přitom dokáže vyřešit libovolné množství hovorů najednou a je na telefonu v kteroukoli denní dobu. Výhodou přitom je, že nasazení může být postupné. Virtuální asistentka odbavuje z velké části rutinní hovory, ale umí se učit a zdokonalovat a stále může konverzaci předat živému agentovi a nechat složitější záležitosti na něm. Dodavatelů takových řešení je dnes na našem trhu nespočetně. Zadavatel by měl chtít správně navrženou virtuální asistentku s plnou podporou podnikových systémů, dobrým analytickým vstupem a vhodně nastavenými procesy pro zdokonalování. Zásadní pro úspěch každého komunikačního systému je jeho zasazení do komunikační strategie firmy. Teprve integrace do podnikových systémů, zpřístupnění dat o veškeré komunikaci se zákazníkem (hovory, emaily, chat, SMS a další) a hlavně agilní práce s analytickým vyhodnocováním této komunikace vede k úspěchu.
EY: Vývoj pandemie může digitální transformaci urychlit, firmy chtějí cloud a AI
channelworld.cz, 27.03.2020, Zuzana Bičíková
Průzkum společnost EY zaměřený na vývoj digitální transformace naznačuje, že vývoj onemocnění covid-19 může urychlit digitální transformaci, jelikož její úspěšná implementace pomáhá firmám dosahovat lepších hospodářských výsledků. Průzkum uvádí, že z velkých společností považuje vlastní pokroky na poli digitální transformace za dostatečné, případně svou iniciativu v této oblasti za plně funkční a optimalizovanou celkem 44 % respondentů. V kategorii korporací se na špici transformačního úsilí podle EY drží Evropa, kde se transformační plány daří plnit 53 % dotazovaných firem, následuje asijsko-pacifický region (47 %) a Severní a Jižní Amerika (35 %). Z hlediska odvětví jsou s transformací nejdále spotřební zboží a maloobchod, průmyslová výroba a technologie, média a zábava a telekomunikace. Příliš pozadu nezůstává ani sektor energetiky či finančních služeb. Firmy s nejvýraznějším transformativním potenciálem se dle průzkumu v příštích dvou letech chystají investovat do celé řady digitálních technologií. Největší pozornost však zaměřují na cloud a AI nebo IoT. V souvislosti se zaváděním moderních technologií a jejich řízením hodlá odpovídající řídící funkci patřičně revidovat 43 % účastníků, pouze 15 % pak svou stávající správu nových technologií pokládá za dostatečnou. Jako problém se ukazuje nedostatek odborníků, kteří by tempo transformace pomohli ve firmách urychlit. Aby podniky chybějící kapacity eliminovaly, uchylují se k celé řadě opatření. Prostřednictvím odměn a výhod se například snaží své lidi motivovat, aby si potřebné znalosti doplnili sami, případně pořádají povinná školení pro všechny zaměstnance.
Připraví vás robot o práci?
ictrevue.ihned.cz, 13.02.2020
Automatizovaných robotů, kteří vykonávají práci původně určenou pro člověka, je dnes v globálním měřítku něco přes dva a čtvrt milionu. Podle analytiků stojíme na prahu opravdového rozmachu užívání obdobných technologií, když tvrdí, že do roku 2030 se toto číslo vyšplhá na 20 milionů. Důležitou roli v tom hraje zvětšující se objem dat jako nutný předpoklad dokonalejšího programování, díky kterému budou roboti zvládat čím dál složitější úkoly. Už dnes se robot operující na základě vizuálního jazyka dokáže jednoduše učit. Naprogramovat jej proto zvládne i řadový zaměstnanec. To předpovídá úplně novou dimenzi v používání takzvaných cobotů. Jde o kooperativní roboty, kteří jsou primárně určeni, aby vykonávali práci po boku člověka, nikoliv místo něj. Lidem pak zbývá více času na ty činnosti, které jsou nezbytné, ale v současné době ještě technologiemi nezastupitelné. Jsou to činnosti psychického a emočního rázu jako je schopnost kreativního myšlení, mezilidské komunikace, vcítění se do pozice druhého. Rozšíření robotů a AI s sebou přinese nové pracovní příležitosti. Ty ale budou vyžadovat jiné schopnosti i odbornosti. To zvýší tlak na rekvalifikační kurzy a jejich vedení.
Trendy, které vám v práci pomohou: automatizace, umělá inteligence a analytika dat
ictrevue.ihned.cz, 12.03.2020
Dobře naplánovaná strategie automatizace bude mít pozitivní dopad na celý podnik. Firmy objevily opravdu atraktivní nástroje schopné zautomatizovat části svých služeb a výrazně tak snížit náklady. Podle některých studií by se efekty automatizace měly začít dostavovat do poloviny nadcházející dekády. Výzvou pro mnohé společnosti ovšem nadále zůstává to, jak začít. Automatizace by v první řadě měla být využívána k tomu, aby ulevila zaměstnancům od opakujících se úkolů, k optimalizaci pracovního procesu, k posílení produktivity a zvýšení spokojenosti zaměstnanců. Jakmile mají společnosti podporu svých pracovníků a obchodní plán, mohou svoji pozornost věnovat náročnějším obchodním procesům, které přinesou mnohem větší návratnost investic. Marketingoví pracovníci se díky automatizaci administrativních procesů mohou více soustředit na spokojenost zákazníků a snadněji sledovat výsledky. Personalistům pomůže automatizace využívající umělou inteligenci při zajištění konzistentních operativních služeb HR. Ve finanční oblasti mohou specifické trendy a vývoj v robotizovaných procesech automatizace, kognitivní počty a internet věcí (IoT) zlepšit bezpečnost a omezit výskyt lidských chyb. Ruku v ruce s automatizací se rozvíjí trend umělé inteligence. Umělá inteligence funguje nejlépe, když je používána jako vylepšení pro úkoly, které vykonávají lidé. Její hlavní přínos totiž spočívá ve schopnosti přinášet během okamžiku přesný pohled na vše, co lze podložit daty. Tím pomáhá zaměstnancům optimalizovat rozhodovací procesy. Velké společnosti jsou si už vědomy téměř neomezených možností využití AI v podnikání, a proto do ní budou nadále investovat nemalé částky. Společnosti produkují data nevídaným tempem, a tak je stále těžší si vůbec udržet přehled o tom, jaké údaje jsou uloženy na firemních serverech. Analytické nástroje využívající strojové učení budou zapotřebí v mnohem větší míře, než v jaké jsou využívány dnes. Jen tak bude možné se v datech vyznat, identifikovat problémy, nebo dokonce doporučit řešení. Přesněji řečeno, analýza dat začne hrát v úspěchu firem ještě větší roli, protože pomůže porozumět všem dostupným informacím a zlepší správu jejich toku. To je nutná podmínka pro správné rozhodování. Důležitost tomuto trendu dodává i jeho nezbytnost pro zajištění dodržování GDPR a příslušných směrnic. Společnosti už v dnešní době pečlivě zvažují, jakým způsobem mohou tyto technologie zavádět, aby podpořily efektivitu a umožnily zaměstnancům věnovat více času smysluplné práci spíš než opakujícím se monotónním úkolům.
Kontaktní centrum jako součást zákaznického zážitku
ictrevue.ihned.cz, 18.03.2020, Radek Kubeš
Zatímco dříve provozovali kontaktní centra především dodavatelé energií, telekomunikační společnosti nebo třeba finanční instituce, dnes se bez řešení pro komunikaci se zákazníky neobejde žádný větší e-shop, majitelé sítí prodejen, poskytovatelé služeb a často ani výrobci produktů pro koncové zákazníky. Na kontaktní centrum se navíc obracejí zákazníci se svými dotazy, reklamacemi nebo stížnostmi. Stále častěji je firmy využívají i pro aktivní kontaktování zákazníků, přičemž využívají jak historii jejich nákupů, tak přehled o dřívější komunikaci. Aby mohla kontaktní centra tyto úlohy plnit, je nutné, aby měli jejich operátoři přístup ke kompletním informacím o zákaznících a obchodních případech. Systémy kontaktních center proto získávají informace z CRM systémů i dalších zdrojů jako je ERP, logistika nebo finance. Zákaznická podpora se dnes řadí pod komplexní pojem customer experience. Customer experience začíná ve chvíli, kdy zákazníci vnímají prezentování organizace, její reklamy a reklamních sdělení, pokračuje přes oblast PR, včetně toho, co se o společnosti na veřejnosti říká, dále přes přímý kontakt s pobočkami organizace, vystupování a chování jejích zaměstnanců a obchodních zástupců, zkušenosti při nákupu až k následným poprodejním službám. Mezi hlavní komunikační kanály mezi organizací a zákazníky se řadí telefonie, e-mail, WebChat, SMS zprávy, sociální sítě, stejně jako internetové komunikátory jako je WhatsApp. Aby bylo možné poskytnout zákazníkům stejnou úroveň kvality v rámci všech komunikačních kanálů, stává se v poslední době klíčovým tématem automatizace opakujících se procesů v kontaktním centru. V oblasti kontaktních center je v současné době jednoznačně patrný trend automatizace a digitalizace. Dochází k využívání řešení chatbotů či voicebotů, kteří zefektivňují stávající provoz, šetří čas operátorům a poskytují stále sofistikovanější služby. Také se neustále rozšiřuje počet a typy komunikačních kanálů. Zásadní význam při úspoře nákladů a zjednodušení opakujících se postupů má využití umělé inteligence v různých modulech kontaktních center. Nejčastěji se jedná o řešení textové analytiky, založené na technologiích umělé inteligence a strojového učení, přepis řeči na text, využití umělé inteligence v analýze nahrávek, využití hlasové biometrie a řadu dalších aplikací. V současné době je prudký růst zájmu o řešení typu chatbot, voicebot, obecně řečeno botů i na českém trhu. Kromě podpory lokálního jazyka je v případě chatbotů důležitým aspektem i to, jak jsou technologie botů obecně přijímány ve specifické kultuře dané klientely. Stále ale platí, že boti nejsou úplnou náhradou živých agentů. Stejně jako v jiných oblastech podnikových řešení se také systémy kontaktních center pomalu stěhují do cloudu. Cloudové kontaktní centrum lze integrovat s firemními systémy stejně jako v případě on-premise varianty.
Budoucnost pracovní komunikace? Umělá inteligence bude brzy radit, jak efektivně pořádat schůzky
procomputing.cz, 07.01.2020, Jan Hanáček
Umělá inteligence a strojové učení již zasahují nebo v nejbližší době vstoupí do mnoha oblastí našeho běžného i pracovního života. Stále větší roli v každodenní práci bude hrát také videokomunikace. Systémy pro videokonference mají již nyní možnosti, jak zásadně analyzovat proběhlé pracovní schůzky a v reálném čase navrhovat zlepšení. Lidský faktor samozřejmě bude vždy zásadní, ale blesková analýza velkého množství dat umožní pracovat efektivněji. Umělá inteligence již pomáhá naší pracovní komunikaci a to od potlačení šumu v pozadí hovoru či videohovoru až po rozpoznávání hlasu a obličeje, které dokáže správně přiřadit účastníkům diskuse. Vzhledem k tomu, že pokročilá videokonferenční řešení používají cloud, mají jejich uživatelé neustálý přístup k obrovskému množství informací o proběhlých schůzkách. Tato data, podporovaná umělou inteligencí a strojovým učením, umožňují zvyšovat účinnost schůzek. Nástroje strojového učení umějí generovat na základě analýzy dat o všech realizovaných schůzkách optimální parametry každého setkání – termín, čas, délku trvání, ale i volbu účastníků a témat. Ukazuje se také, že efektivní videokomunikace zvyšuje produktivitu, když dokáže jednoduše spojit týmy, které nejsou v danou chvíli pohromadě, snížit cestovní výdaje a zjednodušit způsob, jakým se zaměstnanci setkávají se zákazníky, partnery i mezi sebou.