Přinášíme vám pravidelné shrnutí zajímavých článků z odborného tisku a specializovaných webů. Pro členy Asociace máme k dispozici podrobnější rozbor obsahu. Přihlášení zde.
Je BI i pro malé a střední podniky?
CIO Business World 02/2023, Dipti Parmar, str. 10-12
Většina malých a středních podniků nezavedla business intelligence (BI) vůbec nebo jen do omezené míry. Uvádějí pro to různé důvody, jako je nedostatek odpovídající škálovatelné technologické infrastruktury nebo kvalifikovaných lidských zdrojů. S investicí do BI váhají také kvůli tomu, že mají rozpočtová a provozní omezení. Problémem bývá také způsob uvažování, kdy si malé a střední podniky myslí, že zavádění datové analýzy je použitelné pouze pro velké firmy. Řešením mohou být nástroje business intelligence. Většina technologických funkcí podniků je dnes zajišťována formou SaaS. Ta vyrovnala podmínky pro malé a střední podniky a pomohla jim vytvořit automatizované procesy pro generování faktur, návrhů a nabídek, zasílání zpráv a plánování schůzek s klienty, sledování času stráveného na různých projektech a realizaci marketingových kampaní. Data, která jsou vstupem a výstupem všech těchto procesů, však mohou být složitá, nákladná na shromažďování a může jich být značné množství. Právě zde se uplatní aplikace a nástroje business intelligence. I když se možnosti jednotlivých nástrojů liší, je důležité pochopit, jak zařídit, aby BI sloužilo ku prospěchu firmy. BI může pomoci různými způsoby. Při zkoumání trendů na trhu mohou manažeři a analytici využívat data shromážděná z různých zdrojů k identifikaci nově vznikající nebo zanikající poptávky po určitých produktech a měnících se vzorců chování spotřebitelů. Při sledování výkonnosti firmy BI pomůže stanovit si cíle, zmapovat možné taktiky a to jak jich dosáhnout, pochopit, jak si podnik vede ve vztahu k těmto cílům a jaké změny je potřeba udělat, aby podnik udržel správný kurz. Při porovnání dat s konkurencí je velkou pomocí konkurenční analýza, která pomáhá sledovat strategie a výkon konkurence v oblasti brandingu, marketingu, výroby nebo akciového trhu za určité období a porovnávat je s podnikovými strategiemi. Při zvýšení ziskových marží pomáhá BI nástroj nalézt a odstranit nedostatky v různých oblastech činnosti podniku. Pomocí správné analýzy BI lze získat cenné informace o zákaznících, jako je demografické složení, nákupní zvyklosti nebo preferované komunikační kanály. BI pomáhá pochopit cestu zákazníka od první interakce se značkou až po konverzi. Důležité poznatky může BI přinést i v oblasti řízení lidských zdrojů a sledovat výkon jednotlivce i celého týmu. Pomocí BI lze také detailně sledovat marketingové kampaně, analyzovat jejich úspěšnost a upravovat je podle ukazatelů výkonnosti. Díky lepší integraci a analýze dat mohou malé a střední podniky interně sdílet znalosti, udržovat konkurenceschopnost a podporovat inovace.
Šest výzev v BI, které musí podnikové IT řešit
CIO Business World 02/2023, Linda Rosencrance, str. 23-25
První problém, který musí podnikové IT řešit je nízká míra přijetí BI mezi uživateli. Lze například vytvořit přehledové panely, které zaměstnancům ukáží, jak snadno mohou přistupovat k datům, pracovat s nimi a také je smysluplně vizualizovat. Druhý problém je určení toho, která metoda poskytování BI je nejvhodnější. BI umožňuje manažerům a dalším netechnickým pracovníkům s daty snáze pracovat. Je klíčové zavést centrálně řízené zavádění standardizovaných nástrojů, všichni zaměstnanci by neměli mít přístup ke všem datům. Podnik musí zvolit nejvhodnější přístup k BI, který bude vyhovovat jeho specifické struktuře, procesům a zvyklostem. Třetím problémem je rozhodnutí zda integrovat data. Některé BI nástroje fungují samy o sobě jako datový sklad. Jiné firmy využívají pro integraci dat ERP systémy nebo architekturu data fabric. Čtvrtým problémem je myslet si, že je nutné získat dokonale kvalitní data. Touha po získání takových dat může podnik brzdit. Je možné pracovat i s nedokonalými daty, analyzovat je a získávat z nich cenné poznatky. Pátým problémem je to, jak se vypořádat s odporem ke změně. Lidé jsou zvyklí věci dělat určitým způsobem a to po dlouhé roky. Je potřeba tedy zaměstnancům vše co nejvíce zjednodušit a školit je. Šestým problémem je konzistentní správa dat. Podnik musí mít vyspělé procesy řízení dat včetně správy kmenových dat a řízení na základě klíčových metrik a ukazatelů výkonnosti. Je nutné mít centralizovaný a centrálně spravovaný soubor ověřených ukazatelů výkonnosti a metrik.
Kdo přijde o práci kvůli AI?
CIO Business World 02/2023, Ľuboslav Lacko, str. 35-37
Chatboti jsou v dnešní době schopni vykonávat jednodušší administrativní úkony, jako je například odpovídání na dotazy zákazníků, včetně řešení jednodušších problémů. Vylepšené verze v budoucnosti budou vykonávat složitější úkoly v oborech jako je právo, medicína, inženýrství, nebo budou při složitějších úkolech asistovat. AI bude také pomáhat vědcům a výzkumníkům. Zdokonalené nástroje AI by mohly připravit o práci pracovníky call center nebo rutinní copywritery. ChatGPT se specializuje na modelování přirozeného i programovacího jazyka, tato AI bude moci v budoucnosti nahradit lidské programátory. ChatGPT ale také vytváří nové pracovní příležitosti pro lidi v oblastech, kde AI a automatizace zatím nedokázaly nahradit lidskou kreativitu, interakci a komplexní řešení problémů. To se týká jak uměleckých profesí, tak mnoha povolání v oblasti managementu, vzdělávání, zdravotnictví a jiných. Umělá inteligence navíc může pomoci lidem jako je novinář nebo spisovatel, například generováním nápadů na články nebo knihy. Pracovníkům bank a finančním poradcům pomůže analyzovat finanční data a trendy. Pracovníkům prodeje a marketingu pomůže s prognózou trendů prodeje na základě historických dat a analýzou dat z předchozích prodejů. Lékařům pomůže s analýzou zdravotních záznamů pacientů a stanovováním diagnóz. Učitelům usnadní bodování testů a určení oblastí, které si musí studenti zopakovat. Z minulosti vyplývá, že lidé se byli v minulosti vždy schopni se přizpůsobit novým technologiím a přizpůsobila se jim i ekonomika a společnost. Také vývojem technologií vznikla nová místa. U nyní by se měli studenti středních a vysokých škol zamyslet nad výběrem studijního oboru, který jim pomůže být konkurenceschopný na trhu práce.
Kupředu k reálnému byznysu
CIO Business World 02/2023, Lukáš Kříž, str. 38-39
U metaverza se předpokládá, že potencionálně dokáže plnohodnotně v budoucnosti nahradit internet. Zatím mu v tom ale brání nízká interoperabilita technologií a nesoulad s požadavky fyzického světa. Internet lze konzumovat na jakémkoli zařízení a má v podstatě jednotný standard, to metaverzum nemá. Základní technologickou sadu metaverza lze rozdělit do čtyř stavebních bloků. Jde o obsah, platformy, infrastrukturu a hardware a o autority. Vždy jde o určitou technologickou vrstvu. Všechny technologické bloky musejí společně poskytnout uživatelům dostatečně kvalitní a atraktivní zkušenost. Velké technologické společnosti i investiční fondy a start-upy nepodceňují potenciál metaverza a investují do něj. Je to tak, protože technologie potřebné pro vznik a provoz virtuálních světů už existují, dospívají a zlepšují se. Globální demografický vývoj naznačuje, že mnozí obyvatelé planety alternativní světy uvítají. Navíc obchod a marketing se stále více digitalizuje a virtualizace je jejich dalším krokem. Virtuální světy navíc zkoumají a testují různí poskytovatelé služeb. Hlavním motivem současného využití metaverza je sociální kontakt a interakce. Také zde hraje roli faktor zvědavosti. Mnoho společností se domnívá, že jim metaverzum přinese trvalou konkurenční výhodu. Lídři ve firmách by se proto měli zaměřit na strategie využití a obsazení virtuálních světů. Zároveň ale také musí počítat s problémy jako je bezpečnost, ochrana osobních údajů nebo etika.
Trendy a fakta robotické konverzace
CIO Business World 02/2023, Lukáš Kříž, str. 40-41
V roce 2022 devět desetin spotřebitelů z celého světa konverzovalo s robotem, jak uvádí studie společnosti Tidio. Autoři studie odvodili trendy, které budou doprovázet rozvoj chatbotů. Schopnosti konverzačních robotů se budou zvyšovat. Chatboti tak proniknou do náročnějších a specializovanějších oblastí. Mnohem více se chatboti prosadí v realitních službách, zdravotnictví a vzdělávání. Mezi desítku největších hráčů na poli hlasových robotů se řadí AliBaba Group, Amazon Web Services, Apple, Google, Microsoft, Neospeech, Nuance,Samsung, Smartly.AI a Yandex. Ze studie také vyplynulo, že více než polovina respondentů z řad zákazníků pokládá čekání na reakci nebo odpověď, za nejvíce frustrující součást interakce s obchody nebo podniky. Více ne polovina dotázaných by patnácti minutovou odmlku vyměnila za interakci s roboty. Lidé se také domnívají, že roboti jsou vhodní kandidáti na podporu uživatelů v celodenním režimu, protože odpovídají rychle. Konverzační roboty nasazují do svého provozu v současné době i menší podniky. Je to například kvůli tomu, že jsou schopné do svého systému integrovat jak textové konverzační tak hlasové boty třetích stran. Větší podniky se snaží vytvářet vlastní řešení. Podle studie v roce 2022 chatboti snížili náklady na podporu zákazníků až o třicet procent. Spokojenost s chatboty se liší podle přístupu k jejich návrhu a tvorbě. Nejvíc jsou spokojeny podniky, které si pořídily konverzačního robota jako komoditní šablonu a neupravovaly jej. Nejméně jsou spokojené podniky, které se při návrhu konverzačního robota obrátily na třetí stranu. Zprávy z trhu také ukazují, že nasazení chatbota může v některých oborech zvýšit míru prodejní konverze až o sedmdesát procent.
Jak bude vypadat IT v roce 2025
CIO Business World 03/2023, Mary Pratt, str. 14-16
CIO, analytici a výzkumníci předpovídají, že v nadcházejících letech bude docházet k vyzrávání již zavedených technologií. Říkají také, že očekávají, že některé platformy, jež nyní pouze sledují nebo testují, se do roku 2025 stanou součástí hlavního proudu. Tříleté plány jsou silně zaměřené na cloud a zejména na rozsáhlejší využití veřejného cloudu. Cloud bude dominantním modelem provozu IT, kde všechny datové a výpočetní platformy jsou poskytované formou služby a kde i vývojové nástroje běží v hyperškálovém cloudovém prostředí. Robustní cloudové prostředí bude nutností pro využití dalších technických trendů, které by se měly objevit v roce 2025. CIO a IT poradci očekávají, že vysoké tempo růstu počtu připojených zařízení bude pokračovat i v příštích třech letech. Internet věcí se bude i nadále rychle rozrůstat. Je potřeba promyslet, co bude potřeba k podpoře, monitorování a zabezpečení této narůstající infrastruktury koncových bodů. To znamená zabývat se biometrií jako náhradou za hesla a bezpečnostní tokeny, navýšením výpočetních kapacit pro zpracování dat na periferii sítě, zaváděním datově analytických nástrojů pro porozumění datům generovaným koncovými zařízeními a větší mírou automatizace v reakci na výstupy analýzy dat. Také bude růst objem dat. Je potřeba vědět, kde se data nacházejí, jak je lépe chránit, jak je propojit a jak z nich mít co největší užitek. Proto vzniknou pokročilejší analytická řešení. V budoucnosti také budou zaměstnanci, partneři a zákazníci požadovat nové funkce, služby a kvalitní zkušenost. Velkou roli také bude hrát vzdělávání pracovníků v IT oddělení. IT oddělení bude muset rozvíjet obchodní prozíravost a schopnost spolupráce s ostatními odděleními v podniku. Normou se stanou smíšené technicko-obchodní týmy, které budou spolupracovat na na nových obchodních iniciativách. CIO se musí zaměřit na transformaci způsobu poskytování technologií a plnou integraci provozního modelu IT s podnikovým provozním modelem.
RPA: Vyberte tu nejvhodnější variantu softwaru
COMPUTERWORLD 04/2023, Martin Heller, str. 15-20
RPA pomáhá firemním uživatelům s vykonáváním nudných, opakovaných činností. RPA funguje tak, že získává informace z existujících systémů IT a to buď přes rozhraní back-end nebo napodobením toho, jak by k systému přistupoval člověk přes uživatelské rozhraní. Jakmile systém RPA úspěšně extrahuje potřebné informace, pokračuje na vykonávání předdefinovaného úkolu. Tento úkol definuje člověk. Vytvoří tzv. pracovní tok. Boty vykonávající úlohy RPA mohou fungovat v režimu s obsluhou nebo bez obsluhy. RPA boty potřebují dohled a periodické audity, aby se zjistilo, zda fungují správně. Jaká jsou kritéria pro výběr RPA? Jsou to snadnost vytvoření a nastavení, možnost low-code, obslužnost a bezobslužnost, schopnosti strojového učení, zpracování výjimek a kontrola člověkem, integrace s podnikovými aplikacemi, orchestrace a správa, využití cloudu, objevování a těžba procesů a nakonec škálovatelnost. Úspěch nebo neúspěch implementace RPA záleží na především na identifikaci procesů a úloh s nejvyšším přínosem pro automatizaci. Také je potřeba RPA řádně otestovat. K dodavatelům RPA patří Automation Anywhere, Blue Prism, EdgeVerve, Microsoft, Nice, UiPath a WorkFusion.
ChatGPT a GPT3 v podnikovém prostředí
COMPUTERWORLD 04/2023, Lucas Merian, str. 22-25
ChatGPT se v současné době nejčastěji využívá jako předem kompletně připravené řešení s textovým rozhraním webového chatu. K dispozici jsou i rozhraní API pro různé služby. Podniky mohou využívat tento nástroj k rozšíření nebo vytvoření obsahu, k úpravám textu v e-mailech a také ho lze užívat k sumarizaci a ke zjednodušení obsahu. Jak se liší ChatGPT od GPT-3? Generative Pre-trained Transformer jsou jazykové modely strojového učení, vytrénované výzkumnými laboratořemi společnosti OpenAI. Rozdíl mezi oběma modely je jejich velikost a kapacita, ChatGPT má kapacitu kolem 117 milionů parametrů, GPT-3 má kapacitu 175 miliard parametrů. ChatGPT je speciálně navržený pro využití jako chatbot, GPT-3 je obecnější a lze ho použít pro širokou škálu úkolů. ChatGPT nelze přizpůsobit, protože jazykový model, na kterém je založen, není přístupný. ChatGPT také není připojený k internetu. Jak se dají tyto modely využít? Nejjednodušším způsobem využití ChatGPT je komunikace stylem otázek a odpovědí. Také umí vytvořit psaný obsah nebo ho lze použít k rozšíření již napsaného obsahu. Může vytvořit marketingové texty, eseje, příručky, pokyny, školící materiály nebo příspěvky na sociální sítě. ChatGPT i GPT-3 mohou vylepšit používané zákaznické chatboty. Prodej a marketing může modely využít pro potencionální zákazníky na webu nebo prostřednictvím chatbota. Chatboty lze také využít jako osobního asistenta. Do modelu GPT-3 lze přidat data a vyladit jeho parametry. Oba modely lze využít pro generování softwarového kódu, nebo překladů. Rizikem chatbotů jsou nepravdivá tvrzení nebo málo obsahově hodnotné texty. Také je zde riziko vyzrazení důvěrných a osobních citlivých údajů. V současné době jsou nejvíce známé vyhledávací chatboty od OpenAI a Googlu.
Kompozitní umělá inteligence může pomoci nejen s optimalizací průmyslu
IT Systems 4/2023, Filip Dvořák, str. 9
Pod kompozitní umělou inteligencí si lze představit kombinaci různých analytických technik, od machine learningu přes operations research až po kauzální rozhodování a symbolickou umělou inteligenci nebo neurolingvistické programování. V současnosti se již řešení postavená na tomto principu v řadě projektů nacházejí v pilotní testovací fázi. Aby bylo možné správně sestavovat sadu analytických metod pro řešení konkrétního obchodního problému, sledují se úspěšné use-cases stojící třeba na technologii machine learningu nebo matematické metodě operations research. Ta poskytuje kvantitativní základ pro manažerská rozhodnutí. Operations Research například pomáhá plánovat průběh stavby. Dalším příkladem může být schopnost vypočítat, kolik zboží lze naložit do určitého počtu kamionů tak, aby vozidel bylo co nejméně, ale zároveň nedošlo k jejich přetížení. Nebo určit, jakou cestou se má vydat kurýr, aby rozvezl co nejvíce objednávek a najel přitom co nejméně kilometrů. Kompozitní umělá inteligence zároveň vychází z propojení nestrukturovaných a strukturovaných dat. Vstupní data nebo logy, které by firmy měly průběžně sbírat a s jejich pomocí reflektovat, co se děje uvnitř firmy a jak probíhají různé typy operací, jsou častým kamenem úrazu. Řada firem data nesbírá. Neví, jaké by bylo jejich využití, nebo je ukládá v nesprávném formátu. Vědci a vývojáři, kteří aktuálně pracují na řešení na principu kompozitní umělé inteligence řeší jak data získávat, jak bude výsledný model fungovat, aby byl uživatelsky přívětivý nebo jaké budou nároky na vysvětlitelnost modelu neboli explainability, kdy by mělo u každého řešení být jasné a dohledatelné, na základě jakých dat činí composite AI svá rozhodnutí.