KTU mokslininkai: pasitikėti dirbtiniu intelektu (ne)galima?

Jeigu galvojate, kad meilė prekės ženklui yra amžina, tai labai klystate, sako KTU mokslininkai. Praėjusią savaitę pristatyti „Google“ atlikto tyrimo rezultatai atskleidė, kaip vartotoją galima greitai „įtikinti“ tapti jau kito prekės ženklo klientu.

Nors įvairūs dirbtinio intelekto (AI) sprendimai jau dabar įgalina optimizuoti įmonių, ypač didžiųjų rinkos žaidėjų, procesus, tačiau egzistuoja ir ne tokia patikima tamsioji jo pusė. Todėl, pasak KTU tyrėjų, labai svarbu AI galimybes bei grėsmes gerai pažinti ir smulkių bei vidutinių įmonių vadovams.

Laukia nauja priklausomybė

„Simuliacinėje aplinkoje atliktas „Google“ tyrimas apėmė 31-os kategorijos prekes ir paslaugas. Šio tyrimo rezultatai puikiai iliustruoja, kad pakanka nedidelio kiekio dirgiklių, kaip pavyzdžiui, pirkimo dabar, nemokamų dovanėlių, socialinio patvirtinimo, stygiaus ir autoriteto šališkumo, ir konkurentas lojalų prekės ženklui vartotoją gali persivilioti žaibišku greičiu. O jei dar pasitelkiami ir AI sprendimai, optimizuojantys skaitmenines marketingo kampanijas – tai sėkmė garantuota“, – sako Kauno technologijos universiteto Ekonomikos ir verslo fakulteto (KTU EVF) Skaitmenizavimo mokslo grupės tyrėja, Baltijos jūros regiono (BSR) Klasterių vadovų mokymų vadovė Eglė Vaičiukynaitė.

Jos teigimu, remiantis Pasaulio sveikatos organizacijos pateikiamomis 2024 m. prognozėmis, netrukus bus įvardinta ir nauja virtualaus apsipirkimo priklausomybė, kuri žmonėms sukels nemažai finansinių iššūkių. Be to, tam didelį poveikį padarys ne tik efektyviai veikiantys dirbtinio intelekto sprendimai rinkoje, tačiau ir vartotojų elgsenos pokyčiai, sietini su COVID-19.

Pasak E. Vaičiukynaitės, AI sprendimai leidžia optimizuoti skaitmeninio marketingo kampanijas, pvz., parinkti emociškai įtaigesnius vartotojui reklaminės žinutės teksto dirgiklius, vizualą bei skaitmeninį kanalą. Be to, visus šiuos sprendimus gali pritaikyti atskiriems „mikro“ segmentams ir, jei pasiekiami maksimalūs rezultatai, tokias kompanijas galima įgyvendinti ir „didesniems“ segmentams.

„Visi šie minėti „parinkimo” sprendimai jau atliekami be žmogaus įsikišimo. Žinoma, kad tokie dirbtinio intelekto sprendimai yra kol kas prieinami tik didžiosioms kampanijoms, tačiau greitu metu atsiras rinkoje ir daugiau žaidėjų“, – teigia E. Vaičiukynaitė.

Dirbtiniu intelektu pasitikėti (ne)galima

Pasak KTU Skaitmenizavimo mokslo grupės vadovės profesorės Linos Dagilienės, šiandien AI trūksta bendro supratimo ir mažai tikėtina, kad jis greitai pasieks žmonių intelektą, taigi šališkų prognozių (angl. bias), klaidų galimybė yra nemaža. Jos teigimu, tam, kad būtų išvengta per didelio pasitikėjimo AI, šališkumo faktorių ypač reikėtų atsiminti įmonių vadovams, priimantiems verslo sprendimus.

„Visų pirma šališkumas gali būti dėl duomenų kokybės problemos. AI programų parengimui paprastai reikia labai daug duomenų, kurių dažnai trūksta. Gali prireikti kurti naujus duomenų masyvus, kas reikalauja nemažai laiko. Organizacijos lygiu yra daug veiksnių, sąlygojančių netikslius AI taikymo versle sprendimus: algoritmo inžinerija ir atnaujinimas, neintegruotos duomenų bazės, žema duomenų kokybė, duomenų anonimiškumo problema. Taip pat interpretavimo problemos. Egzistuoja taip vadinamas juodosios dėžės principas, kai verslo įmonės, investuotojai nelinkę taikyti modelių, kurių rezultatų negalima suprantamai paaiškinti“, – aiškina profesorė.

Vadovai vis dar bijo naujovių

Pasak KTU tyrėjų, didieji duomenys, skaitmeninių technologijų plėtra, verslo procesų automatizavimas ir robotizavimas, investuotojų ir vadovų poreikis realaus laiko informacijai jau dabar turi įtakos įvairių pramonės šakų verslo įmonėms. Tikėtina, kad šie veiksniai tik stiprės ateityje.

„Nors daugelis yra girdėję apie dirbtinį intelektą (AI), didžiuosius duomenis (BD), daiktų internetą (IoT), tačiau ne retai šie raktažodžiai baugina, atrodo tolimi ir bendrai trūksta socio-ekonominių ir vadybinių žinių kaip reaguoti ir optimaliai panaudoti su skaitmenizavimu susijusias galimybes“, – sako L. Dagilienė.

Profesorės teigimu, šiuolaikiniams vadovams reikalingos įvairios žinios ir kompetencijos apie bendradarbiavimą ir komunikavimą, strateginį valdymą, duomenų ir technologijų dėka sukurtas inovacijas bei rizikos valdymą.

„Sunkumai slypi ne naujų idėjų sukūrime, bet gebėjime būti dinamiškais ir atsisakyti seno požiūrio“, – įsitikinusi profesorė.

Tikslinės studijos klasterių vadovams

Ilgą laiką tikslinių studijų, skirtų klasterių vadovams trūkumas buvo jaučiamas ne tik Lietuvoje, bet ir užsienio šalyse. Visai neseniai pirmieji svarų žingsnį žengė Strasbūro ir  Hochschule Kehl taikomųjų mokslų universitetai, kurie pasiūlė specialią magistro studijų programą, skirtą klasterių vadovams.

„Remiantis ES BSR strategija, būtina remti inovacijų procesą mažose ir vidutinėse įmonėse (MVĮ), kurios dažnai veikia klasterių pagrindu. Norėdami inicijuoti klasterių vadovų mokymo procesą ir patenkinti MVĮ poreikius, 2018 m. gruodį Vilniuje buvome susitikę su maždaug 30 klasterių vadovų“, – pasakoja Katarina Hansell, BSR Klasterių vadovų mokymų projekto koordinatorė.

Jos teigimu, šių mokymų programą sudaro keturi skirtingi moduliai, kurie sukurti reaguojant į klasterių vadovų išreikštus poreikius.

Bendradarbiavimo ir lyderystės modulis (angl. Collaboration & leadership) apima minkštųjų klasterių vadovų kompetencijų vystymą. Už šio modulio įgyvendinimą yra atsakinga Švedijos mokymų organizacija „Hyper Island“. Antrąjį strateginio valdymo ir tarptautinio verslo aplinkos (angl. Strategic management and International Business Environment) modulį įgyvendins šių mokymų srities lyderis – Suomijos Vaasa Universitetas.

Trečiasis –„Digitalization in Business“– patikėtas KTU Skaitmenizavimo mokslo grupės tyrėjų komandai. O ketvirtą modulį apie inovacijas (angl. Scouting for innovation) kuria Vokietijos Wildau taikomųjų mokslų universitetas.

„Pagrindinė mūsų kuriamo ir vykdomo modulio idėja – suteikti aiškų supratimą, kaip skaitmeninės technologijos bei didieji duomenys yra ir gali būti panaudojami versle. Studijos yra skirtos klasterių vadovams (ir ne tik), kuriems būtina suprasti duomenų ir skaitmeninių technologijų panaudojimo galimybes ir iššūkius, norint priimti atitinkamus strateginius ir kūrybinius sprendimus klasteriuose“, – sako Lina Dagilienė.

Projekto įgyvendinimo laikotarpis – 2019-09-01 – 2022-08-30. Projektas finansuojamas iš EU Erasmus+ Programos. Projekto koordinatorius: NetPort mokslo parkas.

Projekto partneriai: Oy Merinova, Vaasa universitetas, Wildau taikomųjų mokslų universitetas, Hyper Island, Lietuvos maisto eksportuotojų asociacija.

Daugiau informacijos apie mokymų programą: https://www.clustereducation.com