Tomáš Brychcín, NLP vědec a CEO SentiSquare, shrnul svoji zkušenost takto: “Podle naší zkušenosti ve firmách často panuje představa, že automatizace úkolu vyžaduje úspěšnost téměř 100 %. Ale je potřeba si uvědomit, že tak vysoko nejsou ani lidé — normální je okolo 85 %. A už z principu AI nemůže například při třídění textu přesáhnout lidskou úroveň úspěšnosti. Trénuje se totiž na datech od lidí.”
Představte si případ klasifikace e-mailů v kontaktním centru. Úkolem je třídit příchozí e-maily od zákazníků do specializovaných kategorií. 100% úspěšný operátor by musel znát definice kategorií a vnitřní fungování společnosti skrz naskrz. I tak je ale u některých emailů je sporné, kam vůbec patří. Když stejnou úlohu nezávisle na sobě udělá více zaměstnanců, na 100 % se neshodnou nikdy.
Meta 100 % je tedy fakticky nedosažitelná. Navíc, chybovat je lidské — i ten nejlepší operátor z masa a kostí dosahuje úspěšnosti maximálně 95 %. A někoho takového najít je nadlidský úkol. To platí zejména při dnešní vysoké fluktuaci zaměstnanců v kontaktních centrech, kterou všichni dobře známe.
Úspěšnost zůstává při automatizaci důležitou metrikou, ale hlavní důvody proč nasadit AI jsou jinde:
- RYCHLOST: Tady je největší rozdíl. — AI zařadí email ve zlomku vteřiny; oproti tomu člověk potřebuje průměrně až tři minuty.
- ÚSPORNOST: je také výhodou. Při desítkách tisíc interakcí měsíčně přinese automatizace pomocí AI snížení nákladů na pracovní síly.
- SPOLEHLIVOST: AI se chová stabilně a konzistentně. Nepotřebuje přestávky na kafe, nemá špatné dny a používá při rozhodování vždy stejnou logiku.
- FLEXIBILITA: AI zvládá změny lépe než lidi. Když k nim dojde, oba potřebují “přetrénovat” — ale člověk si musí nějakou dobu zvykat. AI začne fungovat podle nových pravidel hned, jak se je dozví.
I když má umělá inteligence (AI) k šíři schopností lidského mozku daleko, “Business AI” je úspěšná v řešení úzce definovaných úkolů. AI guru Kai-Fu Lee, někdejší ředitel Google China, to ve své knize AI Superpowers ilustruje na příkladech od pojistných podvodů po identifikaci rakoviny na rentgenech. Čím dál zajímavější je téma porozumění lidské řeči, například při třídění a analýze zpráv od zákazníků.
Autor je business analytik v SentiSquare
PŘEDPLATNÉ
ČLÁNKY DO MAILU