Přinášíme vám pravidelné shrnutí zajímavých článků z odborného tisku a specializovaných webů. Pro členy Asociace máme k dispozici podrobnější rozbor obsahu. Přihlášení zde.
Je hyperautomatizace i vaše cesta?
CIO Business World 02/2021, Bob Violino, str. 7-8
Hyperautomatizace, nebo-li nástroj který propojuje RPA, ML a AI, se může stát jedním z nejvýznamnějších technologických trendů roku 2021. Kromě zmíněných technologií může hyperautomatizace využívat událostmi řízenou softwarovou architekturu, nástroje pro inteligentní řízení podnikových procesů, zpracování přirozeného jazyka nebo další typy nástrojů pro automatizaci rozhodování. Hyperautomatizace se využívá například při zadávání nových zákazníků, u příjmu objednávek, u plateb nebo u aktualizace údajů o klientech. Dále ji lze uplatnit v oblasti compliance, v HR nebo pro sledování produktů v maloobchodních nebo průmyslových dodavatelských řetězcích a přepravě a logistice. Hyperautomatizace je populární proto, že je schopná zajistit provozní odolnost podnikových procesů. Jak může být dále užitečná? Může zlepšit procesy efektivnější automatizací, která pomůže snížit náklady. Její zavedení také pomůže podnikům detailně zmapovat existující podnikové procesy. Také pomáhá vytvářet digitální pomocníky, kteří přebírají repetitivní manuální úkony. Sem patří i vytvoření digitálního dvojčete (DTO), které umožňuje vizualizovat vztahy mezi funkcemi, procesy a klíčovými výkonnostními ukazateli. Jaká je překážka pro zavedení hyperautomatizace? Podnik by měl vědět, jaký je aktuální stav automatizace ve firmě. Pokud podnik spravuje mnoho manuálních procesů, je zavedení hyperautomatizace velmi náročné. Proto je dobré postupovat v malých krocích a sledovat, zda výsledky odpovídají očekáváním a případně dělat úpravy. Hyperautomatizace je v současné době nevratná a nevyhnutelná.
Mobilní řešení zažívají boom, ale čelí hrozbám
CIO Business World 02/2021, Vít Petrjanoš, str. 28-31
Pokud organizace vybírá mobilní řešení pro spolupráci má možnost buď oslovit jednoho dodavatele, nebo více subjektů. Na trhu nejoblíbenější varianty nabízí Microsoft a Google. Jedná se o Microsoft 365 a Google Workspace. Tyto sestavy jsou propojeny s cloudovou službou dané společnosti (Microsoft Azure, Google Cloud). Mobilní sady sestavené z nabídek různých dodavatelů se uplatní u typů týmové práce, které kombinují komunikaci a sdílení informací, konferencí v reálném čase dalších druhů digitálních výměn dat. Žádné řešení pro spolupráci padne přesně na míru, je potřeba pro firmu vybrat to nejvhodnější podle jejích aktivit. Jedním z hlavních trendů na poli mobilních řešení je nasazování nástrojů pro jednotnou správu koncových bodů UEM (Unified Endpoint Management). Tento postup sjednocuje a centralizuje správu firemních zařízení jako jsou telefony, tablety, PC a IoT. Součástí UEM bývá i funkcionalita zabezpečené komunikace do firmy. Ta se vhodně doplňuje s MTD (Mobile Threat Defence), řešením pro ochranu proti mobilním hrozbám. K nejběžnějším mobilním hrozbám patří vložení kódu útočníkem, špatná správa identit a kryptografie nebo nedostatečná ochrana transportní vrstvy. Firmy také opomíjejí neschválené instalace aplikací nebo mají úložiště na straně klienta, což vede k úniku dat. V současné době je zvýšená poptávka po práci na dálku a využití cloudových služeb pro podporu firemních týmů. Prioritou je mít sladěné IT procesy tak, aby se zaměstnanci mohli pohodlně a bezpečně připojit k firemním datům a aplikacím. Budoucnost podnikových mobilních řešení tkví v lepších prostředcích proti malwaru a v sofistikovanějším využití AI.
Dodavatelský řetězec se staví na nohy
CIO Business World 02/2021, Clint Boulton, str. 38-39
Výpadky v dodávkách vstupních materiálů, součástí i finálních výrobků způsobené pandemií koronaviru přivádějí firmy ke strojovému učení a dalším technologiím zpracovávajících data. Základní zákonitosti dodavatelského řetězce přestaly v současné době platit. Proto firmy využívají k obchodním prognózám i prediktivní údržbě nové technologie jako jsou grafové databáze a strojové učení. Díky tomu jsou dodavatelské řetězce flexibilnější a dokážou reagovat na změnu. Například firma Jaguar Land Rover využívá při svých prognózách prodeje grafový databázový software za účelem korelování dat a vyhledávání vztahů mezi entitami v řadě komplexních zdrojů dat včetně prognóz a dat z dodavatelského řetězce. Grafová analýza pomáhá datovým vědcům nalézt v datech neznámé vztahy a souvislosti. Automobilka tak získala data k tomu, co v daný okamžik vyrábět s díly, jež má k dispozici. Analýza zabere jen 45 minut, dříve trvalo propojit tyto data několik týdnů. JLR se tak vyhnula potencionálním smluvním pokutám za nesplnění minimálního nesjednaného odběru. Nový systém strojového učení začala využívat i firma Colgate-Palmolive, který jí pomáhá zajistit, že v regálech maloobchodních prodejen je dostatek jejích zubních past. ML software monitoruje 2000 strojů, na nižch Colgate vyrábí zubní pasty a odhaluje závady, které by mohly vést k přerušení výroby. Tato moderní technologie pomohla i společnosti Colgate zvýšit objem výroby v době pandemie, kdy se zvýšila poptávka. Na těchto příkladech je vidět jak lze se pomocí ML, IoT a analýze dat vyrovnat s neočekávanými situacemi.
Rozhodovací inteligence: Nová podoba BI
COMPUTERWORLD 05/2021, Maria Korolov, str. 29-30
Přidáním AI a ML dochází ve firmách k transformaci informačních a řídicích panelů a firemní analytiky pro data do podoby komplexnějších platforem pro podporu rozhodování. Vzniká tzv. rozhodovací inteligence (DI, Decision Intelligence). Tato inteligence obsahuje důmyslnou kombinaci nástrojů integrovanou do podnikových pracovních toků, které jsou k dispozici v situacích, kdy má docházet k rozhodování. DI je schopná zpracovat velké množství dat. Funguje jako Business Intelligence, ale je k dispozici pro celý podnik. V praxi je příkladem DI jsou doporučovací stroje, které využívají analytiku k předvídání, které produkty by mohli spotřebitelé považovat za nejvhodnější nebo jaká videa by chtěli zhlédnout. Období pandemie Covidu-19 zrychluje digitální transformace v téměř každém sektoru. Existuje zvýšení zájem o integraci strojového učení do analytického softwaru a do informačních a řídicích panelů. Přidání AI a strojového učení do Business Intelligence vytvoří platformu, která nabízí kontext, předpovědi a doporučení pro případy a okamžiky, kdy je lidé potřebují pro rozhodování. V praxi to znamená, že DI používá analýzy k podpoře zaměstnanců, zákazníků nebo firemních partnerů při rozhodování tím, že jim nabízí data, analýzy a předpovědi v okamžiku a situaci kdy je to potřeba. Díky DI lze dělat nejen lepší rozhodnutí, ale také pomáhá konat rychleji. Týká se to třeba zpracování dokumentů (žádostí, formulářů apod.), kdy systém vyhodnotí chyby a obratem zažádá o opravu, takže žadatel nemusí zbytečně osobně vyrážet na místo instituce a trávit tam dlouhý čas opravou nesprávných údajů. Zavedení chatbota také zrychluje proces jednání se zákazníky. Další oblastí, kde se DI uplatní je kybernetická bezpečnost. DI dokáže třeba zachytit škodlivou adresu nebo stanovit priority firemního vyšetřování. Rozhodovací inteligence také může přispět firmám ke zvýšení důslednosti a konzistence firemních procesů. To využívají například pracovníci banky, kteří schvalují úvěry. DI lze také aplikovat na správu vztahů se zákazníky a do nástrojů pro prodej.
Jak využít možností umělé inteligence v údržbě výrobních závodů
IT Systems 04/2021, Pavel Konečný, str. 12-13
Pokud se v dnešní době řeší nějaký složitý problém v podnikových systémech, s velkou pravděpodobností bude řešen za pomoci AI. AI vytvoří algoritmus, který využívá tzv. hlubokých neuronových sítí, které imitují proces učení v biologických organizmech. Učí se na základě dat a historických zkušeností podobně jako lidé. Pokročilé strojové učení, umělá inteligence, nachází své uplatnění v celé řadě oborů od rozpoznání překážek u samořiditelných aut až po úpravu fotografií. Může ale sloužit i mechanikovi a snížit náklady na údržbu? Například audio diagnostiku pro rozpoznání mechanických závad zvuku je nyní možné replikovat v počítači. Diagnostika díky tomu může nabýt mnohem komplexnější podoby. Není totiž omezena jednoduchými rovnicemi. Neuronové sítě mají schopnost odlišovat od sebe složité vzory například rozborem spektrogramu. Může se zaměřovat na krátké události dlouhé jen desítky či stovky milisekund. Dokáže ovšem stejně dobře zpracovávat i zvuky dlouhé mnoho vteřin. Neuronová síť rozumí, zda to, co předcházelo konkrétnímu zvuku odpovídá tomu, co má po něm následovat. Kde dále toto lze využít? Nabízí se technologie využít pro vývoj složitějších prediktivních modelů, například pro akustické stopy ložisek. Z jemných odstínů zvuku ložiska může neuronová síť odhadnout životnost ložiska či dalších mechanických komponent. To by radikálně změnilo, jakým stylem se v současnosti spravují stroje. S dalším rozvojem algoritmů a rozrůstajícím se množstvím dat lze pak očekávat i zpřesňování kvality analýzy. To by se dalo pak využít u dalších strojních zařízeních jako jsou zdviže, motory zaoceánských lodí, kogenerační jednotky nebo třeba potrubní ventily. Rozvoji také nahrává fakt, že pro analýzu zvuku stačí malé snímací zařízení s mikropočítačem a data tak není třeba posílat k analýze do cloudu. Výsledkem po dokončení učení je jen malá knihovna, která může pracovat na relativně levném hardwaru a odhalovat mechanické závady. Dochází tak k efektivnímu propojení výpočtů v cloudu a edge zařízení. Nově vzniklý odborný název toto označuje slovem fog-computing. Je vidět, že trend miniaturizace a zvyšování výpočetního výkonu bude i nadále pokračovat. Svět internetu věcí rozšíří diagnostické možnosti strojů. Mechanik tak již nebude odkázán na své smysly. Odpadnou také jednorázové a drahé kontroly specializovanými firmami.
Umělá inteligence má ve firmách stále širší uplatnění
IT Systems 04/2021, str. 25
Nejčastěji používají firmy dnes AI k analýze dat. Získávají tak rychleji analytická data. Výhodou je, že umělá inteligence identifikuje vzorce nebo analyzuje trendy bez zbytečných chyb, za kterými stojí lidský faktor. Odvětví, kde použití AI způsobuje malou revoluci, jsou oblast účetnictví a práva. Zde se osvědčuje rychlá a přesná analýza velkých datových sad, které je třeba interpretovat na základě jasné sady základních pravidel. V oblasti práva je AI využívána při kontrole smluv pomocí kombinace strojového učení a zpracování přirozeného jazyka analyzuje smlouvy a určuje, které části smlouvy je třeba zkontrolovat. V oblasti účetnictví je AI využívána k provádění firemních auditů, zpracování správy faktur a správy výdajů. V oblasti kybernetické bezpečnosti systém umělé inteligence má schopnost sám se učit a rozhodovat na základě zpracovaných informací a případných anomálií. Příkladem v oblasti kybernetické bezpečnosti je detekce přítomnosti malwaru na počítači. Systém AI monitoruje síťový provoz počítačů a může identifikovat potencionální bezpečností problém v případě nestandardní komunikace na podezřelé zařízení v internetu. Pomocí AI může pak software pro kybernetickou bezpečnost identifikovat, předvídat, řešit bezpečnostní problémy a také se dále učit. AI také mění způsob komunikace na pracovišti tím, že umožňuje zaměstnancům, kteří mluví různými jazyky, snadno si porozumět. Jedná se o automatický překlad třeba i za pomocí titulků. S komunikací pomocí videokonferencí, do kterých se v současné době přesunulo velké množství schůzek, pomáhají chytré kamery. Odpadá tak potřeba kameru v průběhu jednání obsluhovat a lidé se mohou plně koncentrovat na obsah schůzky, dokonce se i pohybovat po místnosti bez toho, aniž by mizeli ze záběru.
Už nestačí jen digitalizovat, je nutné fungovat digitálně
IT Systems 05/2021, Joe Baguley, str. 32-33
V roce 2020 bylo mnoho firem a organizací nuceno takřka ze dne na den přizpůsobit své obchodní strategie a začít fungovat primárně online. Podle dostupných údajů ze studie pro firmu VMware se mnoho lidí o digitální technologie zajímá, evropští spotřebitelé vnímají stoupající množství digitálních zkušeností v každodenním životě jako pozitivní. Využití onli-ne služeb digitálního lékaře s umělou inteligencí, který nabízí personalizovanou a efektivní péči včetně identifikace příznaků a navrhování léčebných postupů nebo využití elektronických receptů umožňujících předepisování léků na dálku dosáhlo u spotřebitelů rekordní výše. Supermarkety byly nuceny zavést komplexní systémy doručování zboží, aby vyhověly zvýšené poptávce. Jiné maloobchody musely také začít využívat online prodej a systémy vyzvedávání, aby se udržely nad vodou. Dobrá zpráva pro státní instituce i firmy je, že evropští spotřebitelé se dnes označují za „digitálně zvídavé“ nebo „digitální objevitele“, což znamená, že jsou ochotni a schopni konzumovat a zkoušet nové digitální služby. Sociální média digitalizaci podporují tím, že umožňují online nákup přímo ze svých platforem. Ve světě finančních služeb jsou výhody mobilního a online bankovnictví ty, že odpadají omezení daná dostupností a otevírací dobou poboček, klienti mohou převádět peníze, zobrazovat výpisy, řešit dotazy a požadavky s konverzačními roboty s umělou inteligencí. Aplikace se tak stává novou pobočkou. Firmy, které se přechodu na digitální technologie nepřizpůsobí, riskují oslabení svého místa na trhu a v dlouhodobém horizontu postupný zánik. Už nestačí, aby firmy „digitalizovaly“ přesunem stávajících produktů a služeb na online platformy. Přízeň spotřebitelů se získává schopností odhalit mezery na trhu, využitím nejnovějších technických možností a zlepšováním dosavadních standardů a kvality života. Firmy musí zákaznickou zkušenost vtělit do všech aspektů své digitální strategie jako klíčový faktor změn. Je tedy nutné fungovat digitálně. Skutečně přijmout digitální technologie a s jejich pomocí vylepšit fyzické a optimalizovat online zkušenosti.
Jaký hardware v roce 2021 pořizovat?
Reseller Magazine 5/2021, Michaela Benešovská, str. 20-21
Jednou z nejsložitějších a nejnáročnějších částí při rozhodování o koupi nového hardwaru do firmy je zvážit, co se v dohledné době změní a z čeho se stane v nejbližších letech standard. Nyní lze říci, že ke standardu patří konektivita a provádění obchodních procesů, provoz aplikací a systémů odkudkoliv a kdykoliv. Trend nákupu IT jako služby je také na vzestupu. Společnosti hledají u technologií maximální flexibilitu, protože situace se ve světě rychle mění. Příkladem je náhlý příchod pandemie covid-19 a to, jak tato pandemie ovlivnila celosvětový běh. Firmy potřebují dělat rychlá, racionální rozhodnutí v souladu s aktuální situací podniku. Je potřeba myslet jak na zaměstnance, tak na způsob, jak přistupovat k firemním aplikacím a datům. Řešení musí podporovat jak možnost práce v kanceláři, tak možnost práce z domova. Jaký hardware tedy pořídit? Nejdříve je důležité pochopit, jaký hardware má firma k dispozici, kolik za hardware utrácí a jak se hardware ve firmě reálně využívá. Po této evaluaci je dalším krokem výběr těch správných produktů a služeb. Sázka na jednoho výrobce nepatří v dnešní době k nejprozíravějším strategiím a organizace by měly brát v úvahu individuální potřeby zaměstnanců. V první řadě je potřeba najít odpověď na otázku jaká infrastruktura a vybavení je nezbytné k fungování zaměstnanců mimo možnost práce z kanceláře. Díky tomu zůstane podnik provozuschopný. Trendem roku 2021 je stabilita a výkonnost. Sladit hardware s cíli společnosti dnes znamená zejména umožnit vzdálené pracovní síle, aby svou práci vykonávala novými způsoby a na nových místech. Také je potřeba zavádět řešení ovládaná mobilními zařízeními nebo zavádět strategická 5G vylepšení, která přinesou nové zkušenosti. Právě teď je nejlepší a nejefektivnější hardware, který lze zahrnout do nadcházejících rozpočtových cyklů IT, který se zaměřuje na produktivitu členů týmu a síťovou infrastrukturu. Na důležitosti získávají koncentrátory a licence VPN pro zajištění bezpečného připojení odkudkoli. Nesmí chybět ani kvalitní nástroje pro videohovory a videokonference nebo nahrávání vzdálených hostů přednášek v co nejvyšší možné kvalitě. Zaměstnanci by měli mít k dispozici kvalitní notebooky. Díky možnosti cloudových služeb není potřeba vybavovat všechny high-endovým modelem. Je dobré vědět, které aplikace a systémy zaměstnanci reálně využívají a jakou výpočetní kapacitu k tomu potřebují. Další možnost pro úsporu nákladů představuje migrace obchodních aplikací do datového centra nebo cloudu přes VDI nebo DaaS. To umožňuje centralizované, mnohem jednodušší řízení a bezpečné nasazení aplikací. Cloudová úložiště, nástroje pro vzdálenou spolupráci i aplikace v cloudu usnadňují práci a zefektivňují obchodní procesy. Díky tomu stačí zaměstnancům i výkonově slabší hardware. Pro cloudové řešení je nutná konektivita. Z dlouhodobého hlediska se vyplatí hardware, který lze upgradovat.
Umělá inteligence už se uplatní v bance, při náboru zaměstnanců i ve zdravotnictví
e15.cz, 5/2021, 29.6.2021
První chatboti rozpoznávali význam textu na základě pevně dané sady pravidel, která algoritmu vštípil programátor. Od devadesátých let se začalo uplatňovat strojové učení, kdy si program ona pravidla rozšiřuje a precizuje sám na základě statistiky využívání určitého výrazu či formulace, což chatbotovi umožňuje rozpoznat slovo i v případě, že obsahuje hrubku nebo jinou odchylku od normy. Od poloviny uplynulé dekády se pak pro zpracovávání lidského jazyka uplatňují neuronové sítě, jeden z výpočetních modelů používaných v umělé inteligenci. Příkladem chatbotu používaného v ČR je Anežka, chatbot, který zodpovídal na dotazy veřejnosti ohledně onemocnění covid-19. K poslednímu červnu 2020 obsloužila přes 220 tisíc dotazů. V oblasti HR je nábor nových pracovníků rozhodujícím pilířem budování lidského kapitálu pro každou firmu. Ve Škoda Auto pomáhá s uchazeči, kteří každý měsíc prochází procesem náboru, cloudová verze Watson asistenta. Ten pomáhá zefektivnit najímání nových zaměstnanců a udělat jej méně časově náročný nejen pro personalisty, ale také pro uchazeče. Velká výhoda tohoto nového způsobu náboru se ukázala v době pandemie. Co se týče oblasti zákaznického servisu, je chatbot využíván v ČR bankami a pojišťovnami. Air Bank se potýkala s rostoucím objemem interakcí zákazníků s call centrem i online, pročež se rozhodla zapojit virtuální asistentku. Aneta je k dispozici na webu a v aplikaci banky, a v písemné formě i verbálně je schopna vypořádat většinu zákaznických požadavků bez jakékoli lidské pomoci. Řeší například problémy spojené s přihlášením, limity karet, kódy PIN či založení nového produktu. Dotazů tohoto druhu odbavila již přes půl milionu. Chatboti jsou tedy využívaným pomocníkem i v českých firmách.