Hrozí expertům na umělou inteligenci vyhynutí? Proč inteligentní platformy umělé inteligence nyní nahrazují lidský most.

Transformace architektury podnikové umělé inteligence: Od paradigmatu lidského párování k inteligentní integraci kontextu

Po dlouhou dobu bylo zavedení umělé inteligence v obchodním prostředí synonymem pro na míru šité a pracovně náročné projekty. Když se složitý software setkal s ještě složitější obchodní realitou, osvědčeným řešením bylo: více lidské expertízy. V této klíčové roli vynikali tzv. Forward Deployed Engineers – vysoce specializovaní hybridy vývojáře, konzultanta a produktového manažera, kteří fungovali jako flexibilní most mezi rigidní technologií a jedinečnými požadavky každého klienta. Překládali, adaptovali a vytvářeli propracovaná řešení na míru tam, kde selhávaly standardní produkty. Tento model byl zlatým standardem a umožnil průlomové digitalizační projekty.

Toto paradigma, založené na lidské mediaci, však dosahuje svých zásadních limitů. Poháněno exponenciálním pokrokem technologie umělé inteligence se objevuje nová generace platforem, která zásadně mění pravidla hry. Místo spoléhání se na ruční překlad drahými specialisty mají tyto inteligentní systémy schopnost přímo interpretovat a integrovat obchodní kontext – od datových struktur a obchodních procesů až po pravidla řízení. Tento posun představuje zlomový bod a zpochybňuje nejen roli lidského integrátora, ale také zavedené obchodní modely a investiční strategie.

Tento článek analyzuje tuto zásadní transformaci z architektury umělé inteligence závislé na člověku na platformě zaměřenou architekturu. Zdůrazňuje strukturální slabiny manuálního přístupu ve věku škálovatelnosti a ukazuje, jak kontextově orientované platformy prostřednictvím strojově čitelné sémantiky a automatizovaných cyklů učení vytvářejí vynikající ekonomické a provozní výhody. Jedná se o posun, který nově definuje, jak budou podniky vytvářet hodnotu, růst a zůstat konkurenceschopné ve stále automatizovanějším světě.

Proč inteligentní platformy nově definují roli jednotlivých systémových integrátorů

Klasickou reakcí na odpor při implementaci podnikových projektů umělé inteligence bylo najmutí dalších zaměstnanců. Forward Deployed Engineers tuto mezeru na dlouhou dobu zaplňovali tím, že fungovali jako flexibilní most mezi technologií a reálnými obchodními aplikacemi. Převedli technickou složitost do řešení na míru a zprovoznili systémy, které původně nebyly určeny k vzájemné spolupráci. Po dlouhou dobu byl tento přístup standardním modelem pro implementaci celopodnikových digitalizačních projektů. S exponenciálním vývojem umělé inteligence se však vyvíjejí i základní požadavky podniků. Schopnost moderních platforem umělé inteligence přímo interpretovat obchodní kontext bez nutnosti spoléhat se na rozsáhlou manuální integraci představuje zlomový bod v tom, jak organizace budují a škálují svou IT infrastrukturu.

Tento vývoj nejen zpochybňuje obchodní modely systémových integrátorů, ale také vyvolává hlubší otázky ohledně nákladové efektivity manuálního přizpůsobení, škálovatelnosti procesů učení a dlouhodobé návratnosti investic. Klíčové technologické transformace, které v současné době probíhají v oblasti podnikové umělé inteligence, naznačují, že organizace musí přehodnotit své strategie týkající se lidských zdrojů, architektonických rozhodnutí a obchodních modelů.

Vhodné pro:

• Inženýři nasazení vpřed a umělá inteligence: Měnící se role od manuálního nastavování ke strategickému poradenství

Rozsah funkcí a provozní realita systémově integračního přístupu

Forward Deployed Engineer je v podstatě hybrid inženýra, konzultanta a produktového experta, jehož posláním je ponořit se přímo do zákaznického prostředí a dodávat vysoce přizpůsobená řešení, která standardní produktové týmy často nedokážou pokrýt. Tato role se liší od role tradičního softwarového vývojáře nebo systémového administrátora, ale spíše představuje specializovanou funkční kategorii, která se prosazuje v prostředích s vysokou složitostí a specifickými požadavky.

Typické povinnosti Forward Deployed Engineera zahrnují několik dimenzí podnikové integrace. Úzce spolupracuje s klientskými týmy, aby pochopil jejich obchodní procesy, pracovní postupy a institucionální specifika. Tato práce jde nad rámec povrchního studia dokumentace a vyžaduje hlubokou, implicitní znalost toho, jak lidé skutečně fungují v rámci organizačních struktur. Forward Deployed Engineer vyvíjí zakázkové integrace, datové kanály a infrastrukturní řešení speciálně přizpůsobená jednotlivým klientským organizacím. Tyto činnosti daleko přesahují předdefinované konfigurace a často vyžadují inovativní přístupy k problémům, které se dříve v této přesné podobě nevyskytovaly.

Primárním zaměřením je poskytování specifických funkcí pro jednu organizaci nebo dokonce jedno oddělení, spíše než vývoj zobecnitelných řešení, která lze snadno přenést na jiné zákazníky. Výsledkem je vysoce personalizovaný přístup, kde každá implementace má své vlastní jedinečné charakteristiky. V podstatě technici nasazení napříč procesy fungují jako prostředníci mezi produktovým týmem a skutečnou realitou zákazníka. Tato role prostředníka se ukázala jako obzvláště cenná v kritických oblastech, kde je integrace složitá, každé nasazení jedinečné a náklady na selhání mohou být značné.

Vzestup principu manuální integrace v raných fázích rozvoje umělé inteligence

Abychom pochopili, proč se model Forward Deployed Engineer stal ústředním prvkem v raných fázích iniciativ podnikové umělé inteligence, je třeba zvážit technologické prostředí v těchto počátečních fázích. V raných fázích vývoje podnikové umělé inteligence dostupné produkty často postrádaly flexibilitu a přizpůsobivost rozmanitosti stávajících podnikových prostředí. Dostupné systémy byly často rigidní, zaměřené na specifické případy užití a neschopné efektivně zvládat heterogenitu reálného podnikového prostředí.

Forward Deployed Engineers pomohli organizacím překonat tato omezení tím, že přizpůsobili software každému jednotlivému nasazení. Tato podpora byla obzvláště cenná v situacích, kdy systémy potřebovaly komunikovat se staršími datovými úložišti, manuálními procesy, které se vyvíjely po celá desetiletí, nebo s prostředími s vysokými požadavky na dodržování předpisů a přísně regulovanými požadavky. Odborné znalosti těchto inženýrů byly nenahraditelné, pokud šlo o propojení moderních systémů umělé inteligence se staršími technologickými vrstvami, které byly často navrženy se zcela odlišnými paradigmaty.

V situacích, kdy produkty vyžadovaly rozsáhlé úpravy, se přirozenou strategií stala strategie Forward Deployed Engineers (Forward Deployed Engineers). Zákaznická data byla často fragmentovaná a rozptýlená v několika starších systémech, které nikdy nebyly navrženy pro moderní integraci dat. Složité datové kanály musely být navrženy a implementovány ručně, protože chyběla automatizovaná řešení pro specifické zvláštnosti každého zákaznického systému. Dosažení komerční hodnoty vyžadovalo hluboké kontextové pochopení zákaznické organizace, jejích trhů, konkurence a strategických cílů.

Tento přístup se po delší dobu osvědčil, zejména v době, kdy implementace byly vzácné a objemy obchodů na jednu zákaznickou smlouvu byly obrovské. Velké finanční instituce platily miliony za zakázková řešení, která splňovala jejich jedinečné provozní požadavky. Průmysloví giganti, kteří potřebovali chránit proprietární výrobní procesy, byli ochotni vynaložit značné investice do zakázkových integračních řešení. V této souvislosti bylo zaměstnávání inženýrů nasazených do praxe nejen rozumné, ale často i nezbytné pro úspěšné podnikové obchody.

Strukturální omezení principu manuální integrace v době požadavků na škálovatelnost

Obchodní prostředí v oblasti podnikové umělé inteligence se však drasticky změnilo. Moderní platformy umělé inteligence začínají přímo analyzovat a chápat kontext, zachycovat význam, strukturu a vztahy v rámci datových sad bez stejné úrovně manuálního překladu. V tomto novém technologickém prostředí čelí model dodávek s převahou FDE zásadním výzvám, které nelze vyřešit pouze zlepšením náboru nebo školení.

Prvním kritickým limitem je situace, kdy variabilita dat a složitost modelu překročí úroveň lidské integrace, která zůstává škálovatelná. Inženýři nasazení dopředu jsou pozoruhodně efektivní, když se variabilita nachází v pracovních postupech – tedy když rozdíly mezi různými zákazníky spočívají především v tom, jak si lidé organizují práci. Systémy umělé inteligence však zavádějí variabilitu na více úrovních, která daleko přesahuje rozdíly v organizačních procesech. Variabilita existuje v samotných surových datech, ve statistických vlastnostech těchto dat, v úrovních významu různých datových prvků, ve četnosti aktualizací dat a v kvalitě a konzistenci těchto dat v čase. Variabilita existuje v modelech používaných ke zpracování těchto dat, v hyperparametrech těchto modelů, v požadavcích na přesnost modelu a v kritériích pro hodnocení výkonu modelu.

Požadavky na správu a řízení s sebou přinášejí vlastní vrstvu variability. Různé jurisdikce mají různé zákony na ochranu osobních údajů. Různá odvětví mají různé požadavky na dodržování předpisů. Jednotlivé organizace mají své vlastní interní struktury správy a řízení, které omezují důvěru v automatizované rozhodovací systémy. Řízení této složitosti pouze prostřednictvím lidské integrace není škálovatelné. Pro udržení kroku s touto složitostí jsou nezbytné automatizované, kontextově orientované datové a modelové vrstvy.

Druhou kritickou hranicí je dynamika cyklu učení, která vzniká mezi automatizovaným a manuálně zprostředkovaným přenosem znalostí. Systémy umělé inteligence se zlepšují prostřednictvím nepřetržitých zpětnovazebních smyček. Čím rychleji tyto systémy dokáží shromažďovat zpětnou vazbu, přeškolovat modely a nasazovat revidované verze do produkčního prostředí, tím rychleji se sbližují se skutečnou obchodní hodnotou. Když mezi produktovým systémem a kontextem zákazníka stojí lidští prostředníci, tyto zpětnovazební smyčky se výrazně zpomalují. Automatizované učební kanály umožňují produktům rychlejší vývoj a postup s větší přesností. Telemetrii z produktového systému lze průběžně kombinovat s kontextovými informacemi specifickými pro zákazníka a generovat tak poznatky, které zlepšují celé produktové portfolio.

V manuálním modelu FDE je zpětná vazba často epizodická a neoficiální. Inženýr nasazený na místo po několika měsících na místě oznámí, že zákazníci se s řešením potýkají s problémem X, což vede k ad-hoc úpravě. Tyto informace nejsou systematicky zaznamenávány, agregovány s problémy u jiných zákazníků ani kanonizovány v procesu vývoje produktu. Smyčka učení je fragmentovaná, neoptimální a nedokáže systematicky vést produktový tým k lepším návrhovým rozhodnutím.

Třetí kritická hranice spočívá v rozmazávání hranic produktů, ke kterému dochází, když jsou inženýři hluboce zapojeni do každého nasazení u zákazníka. Primární charakteristikou skutečného produktu je jeho opakovatelnost. Produkt lze nasadit u různých zákazníků, aniž by každá implementace vyžadovala kompletní přestavbu od nuly. Když se inženýři nasazení dopředu zapojují do každého nasazení u zákazníka, riskují, že z každého nasazení udělají jednorázovou, jedinečnou sestavu vyžadující jedinečný návrh a proprietární řešení. To je zásadně narušující pro platformu umělé inteligence, která se má učit a zobecňovat z agregovaného kontextu napříč více organizacemi. Pokud je každé nasazení zcela jedinečné, neexistuje žádná kanonická cesta pro vzájemné posilování jednotlivých nasazení.

Technologický zlom: Kontextově uvědomělé platformy jako nový základ

Nová generace podnikových platforem umělé inteligence zavádí zásadní architektonický posun tím, že přímo do jádra systémové architektury začleňuje kontextové aspekty. Toho je dosaženo prostřednictvím různých technologických mechanismů, včetně ontologií, sémantických vrstev a adaptivních konektorů, které umožňují systémům automaticky se přizpůsobit jakémukoli prostředí bez nutnosti rozsáhlého lidského zásahu.

Prvním zásadním rozdílem je, že kontext se v těchto moderních platformách stává strojově čitelným. Starší systémy zachycovaly kontext u vývojářů konceptů: lidé chápali obchodní procesy zákazníka a poté si toto porozumění neformálně uchovávali v mysli nebo si ho zaznamenávali v nestrukturované dokumentaci. Nové platformy zachycují význam na každé vrstvě a mapují ho napříč systémy, což umožňuje systémům umělé inteligence smysluplně interpretovat data. Sémantická vrstva může například zachycovat vztah mezi různými prvky zákaznických dat: že „číslo zákazníka“ v systému A je ekvivalentem „ID zákazníka“ v systému B, že oba odkazují na stejné obchodní subjekty a že transakce zaznamenané v systému A musí být ověřeny v systému B.

Druhým zásadním posunem je, že se úpravy na míru přesouvají od lidí k systémům. Ve starším modelu byla úprava na míru manuální činností: inženýr se podíval na kód zákazníka, pochopil starší rozhraní a poté napsal nový kód, aby propojil oba světy. V kontextově orientovaných systémech se úpravy dosahují prostřednictvím konfigurace a strojového učení, nikoli ručního kódování. Systém by mohl automaticky rozpoznávat různé zdroje dat, rozumět jejich struktuře a formulovat vhodné transformace, a to vše bez nutnosti interakce inženýra s kódem zákazníka.

Třetí zásadní posun spočívá v kontinuitě procesů učení. V modelu FDE bylo každé nasazení resetem. Znalosti, které inženýr nashromáždil během měsíců na pracovišti u zákazníka A, nebyly systematicky použitelné pro nasazení u zákazníka B. V modelu řízeném kontextem se poznatky hromadí. Pokud je platforma nasazena u sto zákazníků, znalosti získané z těchto devadesáti devíti předchozích nasazení slouží jako kontext pro sté nasazení.

Čtvrtý zásadní posun spočívá ve škálovatelnosti procesů správy a řízení. V manuálním modelu musel manažer správy a řízení zajistit dodržování politik prostřednictvím přímého auditu. V automatizovaném modelu jsou metadata a datová linie integrovány do samotné platformy, což umožňuje algoritmické vynucování požadavků správy a řízení, zatímco systém se škáluje automaticky.

Platforma spravované umělé inteligence – obrázek: Xpert.Digital

Zde se dozvíte, jak může vaše společnost rychle, bezpečně a bez vysokých vstupních bariér implementovat řešení umělé inteligence na míru.

Spravovaná platforma umělé inteligence (AI) je vaším komplexním a bezstarostným balíčkem pro umělou inteligenci. Místo řešení složitých technologií, drahé infrastruktury a zdlouhavých vývojových procesů získáte od specializovaného partnera řešení na klíč šité na míru vašim potřebám – často během několika dnů.

Klíčové výhody na první pohled:

⚡ Rychlá implementace: Od nápadu k provozní aplikaci během dnů, nikoli měsíců. Dodáváme praktická řešení, která vytvářejí okamžitou hodnotu.

🔒 Maximální zabezpečení dat: Vaše citlivá data zůstávají u vás. Garantujeme bezpečné a kompatibilní zpracování bez sdílení dat s třetími stranami.

💸 Žádné finanční riziko: Platíte pouze za výsledky. Vysoké počáteční investice do hardwaru, softwaru nebo personálu jsou zcela eliminovány.

🎯 Zaměřte se na své hlavní podnikání: Soustřeďte se na to, co děláte nejlépe. My se postaráme o kompletní technickou implementaci, provoz a údržbu vašeho řešení s umělou inteligencí.

📈 Připraveno na budoucnost a škálovatelné: Vaše umělá inteligence roste s vámi. Zajišťujeme průběžnou optimalizaci a škálovatelnost a flexibilně přizpůsobujeme modely novým požadavkům.

Více o tom zde:

• Spravovaná platforma umělé inteligence

Ekonomická transformace: Od závislosti na jednotlivcích k efektivitě platforem

Obchodní model organizací, které se spoléhají na inženýry nasazené přímo do firmy, se zásadně liší od obchodního modelu organizací, které používají kontextově orientované platformy. Tato ekonomická dynamika vysvětluje, proč technologické změny doprovází takový ekonomický tlak.

V modelu závislém na FDE představuje každá hodina, kterou inženýr stráví integrací zákazníka, náklady ušlé příležitosti, které se nepřenášejí na ostatní zákazníky. Technik stráví šestnáct týdnů se zákazníkem A, kde se učí jeho systémy, procesy a požadavky na správu a řízení. Těchto šestnáct týdnů učení po nasazení prakticky mizí. Když se tento inženýr přesune k zákazníkovi B, musí začít celý proces učení od nuly. I když může dojít k určitému přenosu (techniky pro integraci starších systémů, obecné osvědčené postupy), většina kontextově závislých poznatků se ztratí.

Každá úprava, kterou inženýr napíše, se navíc stává dlouhodobým závazkem pro organizaci. Pokud zákazník A obdrží integrační skript na míru, který běží pouze na jeho specifické verzi databáze, bude tento skript vyžadovat údržbu po celé roky. Když se verze databáze aktualizuje, když se změní obchodní procesy, když jsou potřeba nové integrační body, je nutné skript znovu upravit. Tato údržba představuje fixní náklady, které se hromadí s každým dalším zákazníkem. Sto zákazníků, z nichž každý má sto skriptů na míru, vytváří technické dluhové břemeno, které exponenciálně roste.

Spoléhání se na dopředu nasazené inženýry navíc signalizuje trhu i zákazníkům, že produkt ještě není skutečně dokončen. Skutečný produkt by měl být nasaditelný s minimálními úpravami. Když organizace sdělí zákazníkům, že plné nasazení jejího řešení umělé inteligence vyžaduje tříměsíční závazek od vysoce kvalifikovaného inženýra, vysílá signál: nejedná se o produkt, ale spíše o přístup založený na službách. To omezuje počet zákazníků, pro které se organizace může škálovat. Typická organizace s deseti vysoce kvalifikovanými dopředu nasazenými inženýry by mohla být schopna obsloužit dvacet až čtyřicet zákazníků (v závislosti na složitosti úkolů). To představuje výrazně omezený potenciál škálování růstu.

Kontextově orientované platformy naopak generují úspory z rozsahu. Počáteční implementace ontologie finančních služeb vyžaduje značné investice do architektonických rozhodnutí, sémantického modelování a technologické infrastruktury. Tato počáteční implementace však exponenciálně urychluje a zefektivňuje následné implementace. Druhý finanční klient může stavět na stávajícím sémantickém modelu a přizpůsobit ho pouze svým specifickým potřebám, čímž ušetří měsíce vývoje. Stotý klient těží z devadesáti devíti let učení, které je součástí platformy.

Tyto úspory z rozsahu umožňují organizaci se stejným počtem zaměstnanců obsloužit stovky nebo tisíce zákazníků. Ekonomická výhoda je značná. Organizace, která investuje miliony do vývoje kontextově orientované platformy, může tuto investiční hodnotu rozložit na exponenciálně větší segment zákazníků.

Architektura znalostní struktury: Technologická implementace

Abychom pochopili, jak se tento architektonický posun realizuje v praxi, je užitečné podívat se na konkrétní technologický příklad. Architektura Knowledge Fabric, implementovaná v moderních podnikových platformách umělé inteligence, se stává paradigmatickým příkladem tohoto posunu.

Znalostní struktura propojuje zdroje dat, obchodní taxonomie a provozní metadata do jednotného grafu významů. Tato struktura grafu umožňuje modelům umělé inteligence, agentům a rozhodovacím systémům přemýšlet o samotném podniku. Model umělé inteligence, který dříve nevěděl, co znamená „skupina zákazníků“ nebo jak se vztahuje k „typu zákazníka“, nyní může tyto koncepty načíst přímo z grafu znalostí. Rozhodovací systém, který nevěděl, jak spolu souvisí různé obchodní jednotky, nyní může tyto struktury číst ze znalostní struktury.

Konkrétní nahrazení aktivit FDE funkcemi znalostní struktury má různé podoby. Dopředu nasazený inženýr převedl pracovní postupy zákazníků do spustitelných systémů. Ekvivalent znalostní struktury by kódoval sémantiku domény do ontologií, formálních reprezentací konceptů a jejich vztahů, které jsou strojově zpracovatelné. Inženýr by normalizoval data napříč systémy zápisem transformací pro sladění různých datových formátů. Ekvivalent znalostní struktury by používal adaptivní vrstvy schémat a metadat, které automaticky detekují rozdíly ve formátu dat a navrhují vhodné transformace.

Inženýr integroval vlastní kanály výměnou propojovacích bodů mezi systémy. Znalostní struktura (Knowledge Fabric) by používala unifikované datové konektory a API, což jsou zobecněné konektory fungující napříč mnoha systémy. Inženýr by ručně spravoval správu a řízení ověřováním, zda se určité datové prvky nedostaly do nesprávných rukou, zda byla vynucena kontrola přístupu a zda byl datový původ sledovatelný. Znalostní struktura (Knowledge Fabric) by automatizovala vynucování původu a zásad tím, že by tyto požadavky přímo začlenila do architektury datového toku.

Tato technologická transformace není triviální. Vyžaduje značné investice do architektury, sémantiky a infrastruktury. Jakmile jsou však tyto investice provedeny, úspory z rozsahu se stanou zřejmými.

Důsledky pro organizace a jejich strategická rozhodnutí

Pro vedoucí pracovníky v podnikání, kteří hodnotí platformy umělé inteligence, vyvolává přechod od modelů závislých na FDE k modelům zaměřeným na kontext několik strategických otázek, které je třeba pečlivě zvážit.

První otázkou je, zda zkoumaná platforma již generuje skutečné úspory z rozsahu, nebo zda je stále zaseknutá ve fázi projektu. Jednoduchý diagnostický test: Pokud platforma tvrdí, že každá implementace u zákazníka vyžaduje inženýra nasazeného dopředu, pak platforma skutečně nepřešla na škálovatelný produkt. Může se jednat o vynikající produkt, který splňuje vysoce specializované požadavky, ale není to škálovatelný produkt.

Druhou otázkou je, zda investice společnosti do technologií umělé inteligence skutečně vedou k znovupoužitelnému základu, nebo zda každá investice zůstává izolovaná. Pokud společnost investuje do vývoje specifické aplikace umělé inteligence pro zákazníka A a tato investice neusnadňuje implementaci pro zákazníka B, pak společnost investovala do izolovaných aplikací. Kontextově uvědomělé platformy by měly zajistit, aby investice do ontologických struktur, sémantických modelů a rámců správy a řízení byly znovu použity pro každého nového zákazníka.

Třetí otázkou je, jaký druh talentu bude organizace v budoucnu potřebovat. Potřeba inženýrů nasazených do praxe úplně nezmizí, ale povaha požadované práce se dramaticky změní. Místo inženýrů, kteří tráví měsíce psaním kódu na místě, budou organizace potřebovat více architektů schopných navrhovat abstraktní sémantické modely, zobecňovat kontextové konstrukty a vytvářet ontologické struktury, které umožní jejich opětovné použití jinými inženýry. Důraz se přesouvá od individuálního řešení problémů k systematickému strukturování znalostí.

Řízení a dodržování předpisů v nové architektuře

Častou námitkou proti přechodu od řízení zaměřeného na lidi k řízení zaměřenému na platformu je, že tomu brání požadavky na správu a řízení. Společnosti v regulovaných odvětvích tvrdí, že veškeré využití dat musí být auditovatelné a ověřitelné a že pro rozhodnutí v oblasti správy a řízení je nezbytná lidská expertíza. Tato námitka je pochopitelná, ale často nepochopí mechanismy, kterými kontextově orientované platformy implementují správu a řízení.

V tradičním přístupu je řízení vynucováno prostřednictvím lidské kontroly. Pověřenec pro ochranu osobních údajů ručně ověřuje, zda určité kategorie dat nejsou používány pro konkrétní účely. Manažer dodržování předpisů kontroluje, zda jsou přístupy k datům konzistentní napříč protokoly auditu. To je časově náročné, náchylné k chybám a není to dobře škálovatelné.

V kontextově orientované platformě je správa a řízení automatizovaná. Metadata popisující klasifikaci datových prvků jsou integrována do platformy. Pokyny popisující, které kategorie dat jsou použitelné pro které účely, jsou kódovány jako spustitelné pravidla. Systém pak může před provedením operace umělé inteligence automaticky zkontrolovat, zda tato operace spadá do rámce správy a řízení. Pokud nespadá, systém operaci zablokuje nebo si před jejím provedením vyžádá schválení.

Tento automatizovaný model správy a řízení je nejen efektivnější, ale ve skutečnosti i důslednější než manuální správa a řízení. Lidský kontrolor může udělat chybu kvůli únavě nebo přehlédnutí. Automatizovaný systém provádí stejnou kontrolu identicky desítky tisíckrát. To znamená, že kontextově uvědomělé platformy mohou ve skutečnosti přinést lepší výsledky v oblasti správy a řízení než přístupy založené na dopředu nasazených inženýrech nebo jiných manuálních procesech.

Pro regulovaná odvětví to znamená, že přechod na kontextově orientované platformy nepředstavuje regresi v kvalitě správy a řízení, ale spíše zlepšení. Auditoři by měli být schopni vidět úplné a neměnné stopy každé operace umělé inteligence, včetně informací o tom, která data byla použita, jaké modely byly aplikovány a která pravidla správy a řízení byla kontrolována. To je skutečně silnější pozice auditora než spoléhání se na manuální lidskou kontrolu.

Důsledky pro různé segmenty zákazníků

I když je obecný posun od modelů závislých na FDE k modelům zaměřeným na kontext nevyhnutelný, projevuje se odlišně v různých segmentech zákazníků.

Pro středně velké organizace je tento posun transformační. Historicky si tyto organizace často nemohly dovolit náklady na dopředu nasazené inženýry, což je fakticky vylučovalo z podnikových řešení umělé inteligence. Kontextově orientované platformy, které jsou škálovatelné a vyžadují minimální úpravy, tyto trhy otevírají. Středně velké poskytovatele finančních služeb nyní mohou využívat platformu, která již chápe, jak finanční služby fungují, aniž by museli utrácet miliony za úpravy.

Pro velké podnikové zákazníky tento posun neznamená menší transformaci. Velká organizace si stále může dovolit náklady na významnou přítomnost FDE. Taková organizace si však nyní může vybrat, zda investovat tímto směrem, nebo místo toho přijmout kontextově orientovanou platformu a zaměřit své interní odborné znalosti na monitorování, ověřování a neustálé vylepšování platformy, spíše než na zdlouhavé psaní vlastního kódu.

Pro systémové integrátory a konzultační firmy tento posun znamená zásadní transformaci jejich obchodních modelů. Společnosti, které tradičně generovaly hodnotu manuálním přizpůsobením a integrací, zjistí, že tento zdroj hodnoty eroduje. To není nevyhnutelně fatální, ale spíše vyžaduje repozici. Konzultační firmy mohou změnit svou roli z „implementátora, který píše kód“ na „strategického poradce, který vede transformaci podniku“. Mohou řídit přenos do stávajících organizačních procesů, školit týmy v efektivním používání nových systémů a provádět návrh obchodních procesů tak, aby generovaly hodnotu z nových technologických možností.

Měření vyspělosti platformy a kvality implementace

Když si organizace vybírají mezi různými platformami umělé inteligence, je stále důležitější posoudit vyspělost a skutečnou škálovatelnost těchto platforem. Pouhá přítomnost inženýrů nasazených dopředu sama o sobě není negativním signálem (velké organizace mohou specializované inženýry dočasně potřebovat), ale měla by vyvolat otázky. Správná diagnostická otázka nezní: „Potřebuje tato platforma inženýry nasazené dopředu?“, ale „Proč je tato platforma potřebuje?“.

Je pochopitelné, že platforma vyžaduje FDE (funkční integraci dat), protože zákaznické organizace mají požadavky, které jsou zcela mimo rozsah platformy. Pokud však platforma vyžaduje FDE, protože jí chybí kontextové povědomí, nedokáže dosáhnout adaptability prostřednictvím konfigurace a nedokáže zvládnout heterogenitu, pak to signalizuje, že platforma ještě nedosáhla produkční zralosti.

Dalším diagnostickým testem je, jak rychle lze provést druhou a třetí implementaci pro konkrétní třídu zákaznických organizací. Pokud první implementace ve finanční instituci trvá šest měsíců, ale druhá a třetí šest týdnů, je to dobré znamení, že platforma se škáluje a shromažďuje znalosti o dané oblasti. Pokud každá implementace trvá šest měsíců, bez ohledu na počet implementací, signalizuje to, že nedochází ke skutečnému škálování.

Dlouhodobé důsledky pro strukturu odvětví umělé inteligence

Přechod od modelů závislých na FDE k modelům závislým na kontextu má široké důsledky pro strukturální rozvoj odvětví umělé inteligence.

Poskytovatelé platforem se budou silněji odlišovat na základě své schopnosti kodifikovat hlubokou kontextovou inteligenci pro specifické oblasti nebo odvětví. Poskytovatel se skutečnými odbornými znalostmi v oblasti finančních služeb a se schopností kodifikovat tyto odborné znalosti do svých ontologií, sémantických modelů a struktur správy a řízení bude mít oproti poskytovatelům s generalistickými přístupy významnou konkurenční výhodu.

To zase znamená, že specializované vertikální platformy pravděpodobně překonají generické horizontální platformy. Specializovaný poskytovatel finančních služeb chápe, že požadavky na dodržování předpisů jsou specifické pro danou oblast, že metody modelování rizik se liší a že klasifikace zákazníků se řídí oborovými standardy. Generický poskytovatel se širokou zákaznickou základnou by musel tato specifika zobecnit, což by vedlo k neoptimálním výsledkům.

To také naznačuje, že odvětví umělé inteligence prochází jakousi konsolidací, kde se hluboká odbornost v dané oblasti stává obhajitelným rozlišovacím prvkem. Startupy s úzkými pozicemi v konkrétních odvětvích by mohly překonat platformy relevantnější v širším měřítku jednoduše proto, že jsou hlouběji specializované.

Z toho dále vyplývá, že se v odvětví vyvíjí jakási dvouvrstvá struktura, kde poskytovatelé infrastrukturních vrstev (kteří poskytují základní funkce) a poskytovatelé doménově specifických vrstev (kteří kodifikují odborné znalosti v dané oblasti) koexistují a vzájemně se doplňují. Organizace se může rozhodnout stavět na základním modelu od poskytovatele A, zatímco doménově specifické informace jsou kodifikovány poskytovatelem B.

Zlom v IT: Od FDE k kontextově orientovaným platformám

Přechod od inženýrů s dopředným nasazením k platformám vědomým kontextu není jen technologickou evolucí, ale zásadní transformací způsobu, jakým podniky konceptualizují a budují svou IT infrastrukturu. Tento posun je poháněn ekonomickými imperativy (škálovatelnost platforem vs. lidé), technologickými imperativy (schopnost moderních systémů umělé inteligence rozumět kontextu) a strategickými imperativy (dlouhodobá návratnost investic do inteligence platformy vs. projektově orientované přizpůsobení).

Pro vedoucí pracovníky to znamená, že se musí změnit způsob, jakým jsou platformy umělé inteligence hodnoceny. Už nestačí se ptát: „Může tato platforma vyřešit náš konkrétní problém?“ Správná otázka zní: „Může se tato platforma škálovat, a pokud ne, proč ne?“ Odpovědi na tyto otázky budou formovat strategická investiční rozhodnutí v nadcházejících letech.

Konrad Wolfenstein

Rád posloužím jako váš osobní poradce.

kontaktovat pod Wolfenstein ∂ xpert.digital

Zavolejte mi pod +49 89 674 804 (Mnichov)

LinkedIn
 

Naše globální odborné znalosti v oblasti rozvoje podnikání, prodeje a marketingu v oboru a v oblasti podnikání - Obrázek: Xpert.Digital

Zaměření na odvětví: B2B, digitalizace (od AI po XR), strojírenství, logistika, obnovitelné zdroje energie a průmysl

Více o tom zde:

• Obchodní centrum Xpert

Tematické centrum s poznatky a odbornými znalostmi:

• Znalostní platforma o globální a regionální ekonomice, inovacích a trendech specifických pro dané odvětví
• Sběr analýz, impulsů a podkladových informací z našich oblastí zájmu
• Místo pro odborné znalosti a informace o aktuálním vývoji v oblasti podnikání a technologií
• Tematické centrum pro firmy, které se chtějí dozvědět více o trzích, digitalizaci a inovacích v oboru