Įmonės, naudojančios dirbtinį intelektą (DI), susiduria su iššūkiu atskirti tikrą naudą nuo produktyvumo iliuzijos. „Omnisend“ technologijų bendrovės teigimu, realią naudą galima įžvelgti tik aiškiai apibrėžus DI sprendžiamas problemas ir jo darbo kokybės matavimo kriterijus. Pasak ekspertų, vien prieiga prie DI įrankių nepakanka.
Bendrovės inžinerijos vadovas Rokas Cechanavičius pastebi, kad dažna įmonė, paklausta apie investicijas į DI, pateikia subjektyvų atsakymą, jog užduotis atliekama greičiau. Tačiau realūs duomenys, tokie kaip kodo pakeitimų apimtis, dažnai rodo, kad reikšmingų pokyčių nėra.
„Jei rodikliai neparodo nei pagerėjusios programinės įrangos kokybės, nei sukurtos papildomos vertės klientui, tai signalas, kad verta ieškoti tikslesnio atsakymo, kur dingsta sutaupytas laikas ir ar jis virsta naudingu rezultatu. Greitesnis užduoties atlikimas nebūtinai reiškia, kad įmonė greičiau pateikia klientui sprendimus. Todėl būtina matuoti ne patį DI naudojimą, o darbą, kuriam jis pasitelkiamas, ir tai, kas nutinka jį atlikus“, – teigia R. Cechanavičius.
Nuo pavienių bandymų – prie struktūrizuotos darbo eigos
R. Cechanavičius pateikia pavyzdį, kaip debesyje veikiantys programavimo agentai ir dalis darbų gali būti perkelti iš individualių kompiuterių į bendrą aplinką. Tai palengvina taisyklių ir instrukcijų dalijimąsi, užduočių vykdymo sąlygų pakartojimą ir pakeitimų peržiūrą. Kiekvienas DI agento bandymas sistemoje palieka įrašą apie užklausą, veiksmus, kodo pakeitimus ir laiko sąnaudas.
„Mūsų tikslas buvo iki ketvirčio pabaigos per DI agentus atlikti 20 proc. gamybinės aplinkos kodo pakeitimų, tačiau pasiekėme daugiau nei 50 proc. Visgi šis skaičius rodo darbo būdo paplitimą, o ne naudą klientams ar finansinius rezultatus“, – pažymi R. Cechanavičius.
Jis taip pat įvardija iššūkį, kai darbuotojai kuria instrukcijas individualiems poreikiams, atsirandant persidengiančioms ar prieštaringoms taisyklėms. „Dabar visos sukurtos instrukcijos yra peržiūrimos ir jungiamos. Nors eksperimentams reikia erdvės, vadovai turi nustatyti bendrus prioritetus, aiškią kokybės kartelę ir sukurti mechanizmą, kaip geriausi sprendimai tampa visos organizacijos praktika“, – aiškina jis.
Matuoti verta ne viską
Pradėti efektyvinti DI naudojimą reikėtų nuo užduočių suskirstymo pagal jų paskirtį. „Aiškiai apibrėžus priežiūros darbus, pavyzdžiui, bibliotekų atnaujinimą, dokumentacijos klaidų taisymą ar konkrečių klaidų šalinimą, dažniausiai gaunami nesunkiai patikrinami rezultatai. Naujų funkcijų kūrimas, atsižvelgiant į specifinius kliento poreikius ir produkto kryptį, reikalauja daugiau individualių sprendimų. Vien suskaičiavus atliktas užduotis sunku pasakyti, ar DI atlaisvino laiko vertingesniam darbui, ar tiesiog padėjo atlikti daugiau priežiūros darbų“, – pabrėžia R. Cechanavičius.
Vertinant programavimo agentų poveikį, siūloma atsižvelgti į kelis rodiklius: priimtų kodo pakeitimų siūlymų skaičių, kiek jų iš pirmo karto pereina automatines patikras, kaip dažnai tikrintojai prašo taisymų, kiek užtrunka pakeitimų patvirtinimas ir ar per 30 dienų nuo jų įdiegimo išryškėja defektų.
„Šiuos duomenis būtina palyginti su agentų užduočių įrašais, sąnaudomis ir darbo kategorijomis. Tik tada paaiškės, kurios užduotys atliekamos sparčiau, kur reikia papildomo tikrinimo ir ar atlaisvinti pajėgumai iš tikrųjų nukreipiami į klientams svarbius darbus“, – sako R. Cechanavičius.
Jei organizacija nežino, ką DI jai padeda atlikti ir kiek laiko trunka patikrinti gautus rezultatus, sprendimai dėl investicijų į šią technologiją priimti remiantis įspūdžiais, o ne realiais duomenimis. „Bendri ir realūs duomenys leidžia vadovams geriau suprasti, kur užduočių automatizavimas pasiteisina, o kur reikia sutvarkyti pačius procesus. Nors universalaus DI grąžos rodiklio nėra, kiekvienai organizacijai jis gali būti skirtingas. Tačiau vertinimą reikia pradėti nuo konkretaus darbo ir juo pasiekto rezultato. Tik tada bus galima pamatyti, ar dėl aktyvaus įrankio naudojimo keičiasi darbo kokybė, sparta bei komandos galimybė kurti papildomą vertę“, – teigia „Omnisend“ inžinerijos vadovas.
„Omnisend“ – Lietuvoje įkurtas technologijų startuolis, veikiantis be išorinių investicijų. Įmonė patenka tarp sparčiausiai augančių Europos įmonių, pagal „Financial Times“ reitingą. Bendrovės augimą skatina finansiniai rezultatai ir stipri kultūra, kurioje darbuotojų gerovė yra realybė. Šiuo metu „Omnisend“ komandą sudaro daugiau nei 250 žmonių, dirbančių Vilniuje, Kaune ir Čarlstone (JAV). Bendrovė vysto tarptautinę el. pašto ir SMS rinkodaros platformą, kuria naudojasi per 150 tūkst. el. komercijos verslų visame pasaulyje.
