Dejte AI práci, která je otravná

„Chci, aby AI za mě prala prádlo a myla nádobí, abych mohla malovat a psát, ne aby za mě AI psala a malovala, abych mohla prát prádlo a mýt nádobí,“ říká slavný post Joanny Maciejewské, který má dnes na sociální síti X přes 3 miliony zhlédnutí. „Nechte dělat AI to, co vás nebaví,“ říká obdobně Senta Čermáková, výkonná ředitelka Czechitas. A v těchto sděleních je skrytá špetka moudrosti – kromě toho, že chceme být šťastní a nenechat si vzít to, co nás šťastnými dělá, tak je tu i čistě firemně-pragmatická součást. To, co děláme rádi, budeme zpravidla také dělat dobře, a budeme se v tom rádi zlepšovat. Naopak ty části práce, co úplně nezbožňujeme a děláme je jen z povinnosti, tak v těch budeme horší a zlepšovat budeme maximálně efektivitu, za jak dlouho je zvládneme odbýt.

Jedno z prvních doporučení, které procházím s klienty při konzultacích o použití AI v jejich firmě, je proto zacílení na otravnou práci. Pokud totiž dokážete umělé inteligenci předat byť jen částečně práci, kterou nikdo nedělá rád, bude to mít pravděpodobně hned dva výsledky. Zvýší se kvalita této práce a zároveň nálada lidí, neboť se s ní už nemusí tolik zaobírat. Což má za důsledek zvýšení kvality a množství udělané ostatní práce těmito lidmi.

Za chvíli si představíme i další kritéria, ale rovnou bych rád zmínil, z jakých myšlenek pocházejí. Je to právě ona pragmatičnost, firmy musí vydělávat a je potřeba tomuto přizpůsobit způsob přístupu k inovacím, obzvlášť když jde o použití opravdu nové, odlišné tech­no­lo­gie. Proto je dobré získat už z prvních implementací AI nějakou hodnotu. Ve chvíli, kdy si firma osvojí nějaké základní využití AI, bude se jí snadněji obhajovat případný větší a ambicióznější projekt.

Zapojte AI do opakující se rutiny

Dalším kritériem je podívat se, kde se děje nějaká repetitivní práce, která by šla přenechat AI, byť částečně. To boduje hned na dvou frontách. Jednak je vysoká šance, že budeme AI schopni tento proces předat, protože jej děláme často, díky tomu je velmi známý a dobře popsatelný. Jednak bude mít nasazení AI opět hmatatelný přínos – tím, že se tento proces děje opakovaně, a dá se zde ušetřit velké množství času.

Využijte AI pro snížení chybovosti

Třetím kritériem je podívat se, kde lidé dělají často chyby. Opět je zde jasný přínos. Chyby vždy firmu něco stojí, často přímo finančně, ale přinejmenším plýtvají čas. Odpůrci umělé inteligence se zde ohání tím, že velké jazykové modely také chybují, navíc si často vyloženě vymýšlejí. Nicméně při správném nasazení na vhodný úkol je tato chybovost výrazně nižší než ta lidská. Díky tomu máme jasný, financemi ospravedlněný přínos.

Zůstaňme ještě chvíli u chybovosti AI. Velké jazykové modely ve svých odpovědích a řešeních totiž opravdu chybují. Při vhodném použití ve vhodném úkolu se chybovost povede snížit na zlomek lidské chybovosti, ale až na výjimky se ji nepodaří zcela vymýtit. To řadě lidí připadá jako nepřijatelné a je to vlastnost, kterou nejsme zvyklí u technologií tolerovat. U lidí řekneme „chybovat je lidské“, ale systém má zkrátka vygenerovat správný výsledek a basta! Jenže nasazením umělé inteligence se dostáváme do fáze, kdy chceme řešit technologické problémy, které byly předchozí generací systémů neřešitelné, což mění zažitá paradigmata. A chybovost je jedním z důsledků, se kterými se budeme muset vypořádat. Pokud dokáže AI systém chybovat méně často než člověk (a ještě k tomu je levnější), tak stále dává smysl jej používat.

Nasaďte AI tam, kde nestíháte

Čtvrtým kritériem je podívat se, kde nějaké oddělení prostě nestíhá. Lidé jsou přetížení, vyčerpaní, dělají přesčasy a/nebo dochází ke zpožděním. Zde je opět jasný zisk, když se na AI podaří delegovat alespoň část této agendy. Lidé budou šťastnější, motivovanější, sníží se riziko, že z firmy odejdou, a celkově toho stihnete více.

Nyní si tato kritéria zrekapitulujme. Při hledání využití AI ve firmě, hledejme:

1. Kde se dělá práce, která lidi nebaví
2. Kde se dělá repetitivní práce
3. Kde dělají lidé chyby
4. Kde se nestíhá

Tato kritéria se celkem zřejmě překrývají. Repetitivní práce moc lidí nebaví, to může být také důvod, proč v ní dělají chyby. Nebo se chyby dějí, protože se nestíhá. Anebo je to obráceně, v konkrétní činnosti lidé dělali hodně chyb, proto se na ní zavedl repetitivní postup. I tak se vyplatí dívat se na kritéria zvlášť, dají vám různé „brýle“, a různé činnosti pak můžete vidět jenom z některých z těchto úhlů pohledu.

Řekněte si o radu a pomoc

A co dál? Řekněme, že najdete tato místa a máte pocit, že by vám v nich AI mohlo pomoci. Pak přichází druhá část, a to je, ověřit si, že to opravdu jde. Pokud AI rozumíte, můžete to zkusit sami, anebo si najdete konzultanta / implementátora AI, aby to s vámi zkusil a probral. Možná vám také napraví očekávání, či s vámi najde jiné a třeba i lepší využití, ale tady pozor – krátkozrací oportunisté dokážou slíbit hory i doly. Proto je lepší sehnat partnera, který má expertizu a dívá se na AI realisticky.

Začněte jednoduchým a realistickým scénářem

V tuto chvíli je potřeba to prostě zkusit. Vytvořit nějaký jednoduchý, ale realistický scénář, který ukáže, zda v něm AI funguje a zda naplňuje vaše očekávání. Dává smysl tlačit na jednoduchost, chcete investovat do tohoto projektu co nejméně financí, ale je potřeba si u toho zároveň udržet realistický nadhled, abyste opravdu ověřili, že AI bude mít pro vaši firmu smysl.

Pokud je „ověření konceptu“ úspěšné, můžete se pustit do větší implementace, abyste mohli začít AI používat. Také postupně zjistíte, jakého stupně autonomie můžete dosáhnout.

Zde jsou v základu 4 stupně:

1. AI je nástroj pro zaměstnance, který se jí aktivně ptá, když chce pomoci.
2. AI pracuje sama, ale zaměstnanec stále validuje každý výstup, než je proveden.
3. AI pracuje sama, průběžně ji však aktivně sledujeme a kontrolujeme.
4. AI pracuje sama, záznamy a monitoring držíme jen z důvodů zpětného dohledávání a splnění legislativy.

Tyto stupně jsou nepovinné a pro každý projekt fungují jinak. V jednodušších případech je možné začít rovnou na čtyřce. Jindy je vhodné začít od jedničky a během používání získat statistiky a důvěru v AI systém a teprve ve chvíli, kdy to uznáte za vhodné, se posunout o úroveň výše. Některé systémy ani nemusí mít ambice posunout se do vyšší úrovně autonomie, i ve stupni 1 nebo 2 vám mohou přinést signifikantní přínosy.

A pak? Jestliže už máte nasazený kompletní systém, nezbývá než využít získané zkušenosti a zamyslet se, zda AI nepoužít ještě někde jinde.

Vojtěch Černý Autor článku je ředitelem inovací IT firmy Algotech.