Аналитика
Што слушнавме на Data 2030 Summit во Стокхолм, каде што се собраа околу 280 менаџери од областа на податоците?
Минатата недела тим од Дата Мастерс помина два дена на Data 2030 Summit во Стокхолм, на единаесеттото издание на настанот за Нордискиот Регион. Заедно со околу 280 лидери од областа на податочниот менаџмент во компании од нордиските земји разговаравме за истото прашање: како веродостојните податоци да станат основа за вештачка интелигенција што го менува работењето?
Од речиси секој разговор произлегуваше истиот проблем: деловната вредност се губи во празнината меѓу препознавањето на проблемот и дејствувањето. Вештачката интелигенција сè повеќе се користи за да ги забрза процесите на развој и анализа, но тоа не е сè што треба да направиме. Затоа и вреди изворно да го пренесам тоа што го слушнавме, бидејќи нордиските компании често ги отвораат овие прашања порано, а истиот проблем веќе го гледаме и кај нас.
Извештаите се точни
На нашиот штанд, луѓе од банкарството, осигурувањето, малопродажбата, производството и дистрибуцијата ни ја раскажуваа истата приказна со различни зборови. Извештаите обично се точни и тимовите навреме ги забележуваат проблемите. Сепак, одлуката доцни затоа што одговорностите не се доделени, одобрувањата траат со недели, а подоцна никој не може да измери дали преземеното дејство успеало. Вештачката интелигенција нè носи брзо до бројката, но човекот останува тесното грло.
Истото го слушнавме и на предавањата, каде што, сесија по сесија, вниманието се поместуваше од изградбата на податочни платформи кон одлуките што се носат врз нивна основа: кој ги носи, кој ги одобрува и како се мери нивниот ефект.
Одлуки без историја
На нашата тркалезна маса поставивме две прашања. Каде денес се чува контекстот зад најважните одлуки, односно кој ги одобрил, зошто и што се случило потоа? И кога една одлука ќе заглави, што ја задржува: податоците, контекстот што недостига или самото одобрување?
Искрениот одговор беше дека повеќето компании сè уште се борат со основата, а тоа се податоците. Веќе на сите им е јасно дека не можеме да очекуваме да користиме податоци директно од изворните системи, бидејќи тие не се подготвени за напредна аналитика. Податоците постојат, а контекстот зад нив недостига, затоа што одлуките остануваат во електронската пошта, на состаноците и во главите на луѓето. На крајот од разговорот, нашиот заклучок беше едноставен: компаниите можат да го следат секој број до неговиот извор, но ретко можат да ја следат одлуката до човекот што ја донел и до промената што ја предизвикала.
Оваа празнина е важна за секоја компанија што размислува за вештачка интелигенција, бидејќи систем што треба да препорачува деловни одлуки мора да учи од историјата на претходните одлуки, од причините зад нив и од нивните исходи. Во повеќето компании таква историја не постои, а тоа е единственото нешто што компанијата мора да го изгради сама, инаку вештачката интелигенција нема да има материјал од кој би можела да учи.
Почнете од деловната цел и исходот
Најкорисната порака што ја донесовме од Стокхолм беше едноставна. Повеќе говорници, секој од свој агол, порачаа дека проектите треба да почнуваат од крајниот деловен исход и да се движат наназад: прво вредноста што му е потребна на бизнисот, потоа дејството што може да ја создаде, па контекстот потребен за одлуката и дури на крај податоците.
Кај нас, многу проекти за вештачка интелигенција почнуваат од спротивната страна, со податоци и алатка, а деловната корист се очекува подоцна. Така компанијата добива точни извештаи, но одлуките и понатаму доцнат.
Многу компании веќе можат да им поставуваат прашања на своите податоци со обичен јазик и веднаш да добијат одговор. Но ако одговорот завршува само во уште еден извештај, времето до дејство не се скратува. Растот и користа лежат во тоа што досега не беше можно, и на тоа ќе се вратам во некоја од следните статии.
Во Дата Мастерс почнуваме со една конкретна одлука што редовно доцни, за која сите се жалат, а никој нема јасна одговорност. За неа назначуваме одговорно лице и утврдуваме јасни критериуми, ја градиме потребната податочна основа и го евидентираме секое одобрување.
Резултатот го мериме со контролна група клиенти, случајно избрана во моментот на одобрувањето и потоа оставена непроменета, за да се види каква промена предизвикало дејството. Првите резултати доаѓаат во првиот месец, а секоја следна одлука се бележи на ист начин. Со текот на времето, компанијата ја создава историјата што, според разговорите во Стокхолм, им недостига на многу тимови. Секое дејство го одобрува човек пред да стигне до колега или клиент, и тука е клучот.
Која одлука прво да се поправи
Пораката од Стокхолм беше јасна: нордиските тимови прво прашуваат која одлука треба да се поправи, а дури потоа која вештачка интелигенција да се купи. Истото прашање вреди да го постави секоја компанија кај нас: која одлука во вашата компанија постојано доцни, и ако утре ја донесете навреме, како ќе докажете дека дала резултат?
Автор: Филип Петровски, Data Masters
Лектор: Христина Ангелеска-Мијоска
Преземањето на авторски содржини (текстови и фотографии) од оваа страница е дозволено само делумно и важат условите опишани на следниот линк.
