Kada kompanija ode u stečaj, prodaje se njena imovina – nekretnine, oprema, vozila, patenti, softver i sve drugo iz čega poverioci mogu da se naplate. Razvoj veštačke inteligencije, međutim, pokazuje da vrednost može imati i ono što se donedavno uglavnom posmatralo kao poslovna arhiva: elektronske prepiske, interni dokumenti, programski kod i drugi podaci koji nastaju tokom svakodnevnog rada kompanije.
Upravo to pokazuje slučaj američke aviokompanije Spirit Airlines. Google je ponudio 10 miliona dolara za njenu digitalnu arhivu, koja sadrži približno 100 miliona mejlova, 500 miliona poruka razmenjenih putem platforme Microsoft Teams, dokumente, tabele, kalendare, poslovne i operativne podatke, kao i oko 30 miliona linija programskog koda. Google je naveo da bi ove podatke mogao da koristi za razvoj svojih proizvoda i unapređivanje AI modela.
Prodaja još nije završena. Sindikat koji predstavlja bivše stjuardese Spirit Airlinesa usprotivio se prodaji zbog zaštite podataka zaposlenih. AI kompanija Micro1 je u međuvremenu ponudila 12,5 miliona dolara. Upravo činjenica da se za poslovnu arhivu jedne propale kompanije nadmeću tehnološke kompanije pokazuje da je njena vrednost mnogo veća nego što smo mislili, i to upravo zato što se iz nje može saznati ne samo kako je kompanija godinama poslovala, već i steći uvid u njene poslovne procese.
Poslovna arhiva čuva mnogo više od dokumenata
Veliki deo podataka na kojima se razvijaju savremeni AI sistemi potiče iz knjiga, članaka, izveštaja, programskog koda, uputstava i drugih objavljenih materijala. Oni nam pokazuju konačan rezultat nečijeg rada, ali ne i kako se do njega došlo, odnosno ne pokazuju nam ceo kreativni proces.
Interna poslovna arhiva, međutim, čuva i ono što se iz gotovih dokumenata ne može videti. U mejlovima i porukama zaposlenih, radnim verzijama dokumenata, komentarima i izmenama programskog koda mogu se pronaći ideje od kojih se odustalo, pogrešne procene, ali i odluke koje su donete zato što u tom trenutku nije bilo boljeg rešenja.
Za poslovne AI sisteme upravo to može biti naročito vredno. Kompanije ne posluju u idealnim uslovima. Nedostaju novac i vreme, postojeći softver nameće ograničenja, različiti sektori u okviru kompanije imaju različite interese, a odluka često mora da bude doneta pre nego što su poznate sve činjenice. Arhiva zato ne pokazuje samo šta je kompanija uradila, već i kako se snalazila u realnim poslovnim okolnostima.
Kada se svi ti podaci objedine, dobija se mnogo potpunija slika poslovanja nego što ju je tokom rada mogao imati bilo koji pojedinac u kompaniji. Zaposleni su uglavnom bili upoznati sa onim što se dešavalo u njihovom odeljenju i poslovnim procesima u kojima su neposredno učestvovali, dok digitalna arhiva povezuje komunikaciju, odluke i procese iz različitih delova kompanije i različitih vremenskih perioda. Na osnovu nje može se pratiti kako je određeni problem nastao, ko je učestvovao u njegovom rešavanju, koja su rešenja predlagana i odbacivana i kako se, korak po korak, došlo do konačne odluke.
U tome se možda nalazi i najzanimljiviji deo cele priče. AI ne dobija pristup nečijim mislima, ali može da analizira profesionalno rezonovanje koje je ostalo zabeleženo tokom procesa rada. Može da uočava kako su zaposleni postavljali probleme, koje su mogućnosti razmatrali, kakve su argumente iznosili i gde su grešili.
Drugim rečima, AI više ne dobija samo podatke o tome šta je urađeno, već i materijal iz kojeg može da uči kako se do određenog rešenja došlo. To može biti naročito značajno za razvoj AI agenata koji treba da obavljaju složenije poslovne zadatke i planiraju više koraka unapred.
I pogrešne odluke postaju korisni podaci
Takve arhive mogu biti naročito korisne jer čuvaju i podatke o greškama koje su zaposleni napravili i neuspelim pokušajima da se problemi reše ili projekti dovedu do kraja. Interna dokumentacija čuva i projekte koji nisu uspeli, odluke koje nisu dale očekivane rezultate, probleme koji su prekasno uočeni i upozorenja koja nisu shvaćena ozbiljno.
Za AI koji treba da procenjuje poslovne rizike ili pomaže pri donošenju odluka, takvi primeri mogu biti podjednako korisni kao primeri uspešnih rešenja. Sistem može da analizira šta je prethodilo lošoj odluci, koje su informacije bile dostupne u trenutku kada je doneta i da li su postojali znaci problema koji tada nisu prepoznati.
Analiza arhive Spirit Airlinesa sama po sebi ne bi mogla da objasni zbog čega je kompanija propala. Na njeno poslovanje uticali su tržišni, finansijski, regulatorni i brojni drugi faktori koji se ne mogu svesti na internu komunikaciju. Ipak, takva arhiva može da ukaže na pogrešne korake koje je kompanija pravila u svom poslovanju i da veštačkoj inteligenciji mogućnost da iz tih grešaka uči.
Šta kompanije zapravo čuvaju u svojim arhivama?
Slučaj Spirit Airlinesa zato otvara pitanje koje se ne odnosi samo na kompanije u stečaju. Ako podaci nastali tokom svakodnevnog rada mogu da posluže za razvoj AI sistema, njihovo čuvanje dobija novu svrhu. Elektronska prepiska, projektna dokumentacija, istorija razvoja softvera i druge interne baze više nisu samo zapisi potrebni za svakodnevno poslovanje, kontrolu ili ispunjavanje zakonskih obaveza.
Njihova vrednost postaje vidljiva tek kada se posmatraju zajedno, jer tada mogu da pokažu kako kompanija zaista posluje. Veštačka inteligencija može da obradi ogromnu količinu takvog materijala i otkrije veze među podacima koje bi inače bilo teško uočiti.
Navedeno znači da će kompanije morati pažljivije da odlučuju ne samo koje podatke čuvaju i koliko dugo ih čuvaju, već i u koje svrhe bi oni kasnije mogli da budu korišćeni. Pitanje koje je nekada prvenstveno pripadalo upravljanju dokumentacijom sada se neposredno povezuje sa razvojem veštačke inteligencije.
Kome pripada znanje zaposlenih?
Ovde dolazimo do najosetljivijeg pitanja. Poslovnu arhivu nisu stvarali računari, već zaposleni u kompaniji koji su godinama u mejlovima, dokumentima, komentarima i programskom kodu ostavljali svoje stručno znanje i iskustvo.
Jedan mejl ili dokument sam za sebe možda ne govori mnogo o načinu na koji osoba razmišlja. Kada se, međutim, analiziraju hiljade njenih poruka, mejlova i odluka nastalih tokom više godina, moguće je uočiti obrasce njenog profesionalnog rada – kako pristupa problemu, na šta obraća pažnju, koje mogućnosti razmatra i kakva rešenja najčešće predlaže. Zato nije isto čuvati poslovnu prepisku zaposlenog i koristiti veliki broj njegovih zapisa da bi AI iz njih učio obrasce profesionalnog rezonovanja.
U slučaju Spirit Airlinesa već se postavlja pitanje privatnosti zaposlenih i korišćenja podataka na osnovu kojih bi pojedinci mogli biti identifikovani. Međutim, razvoj veštačke inteligencije otvara mnogo šire pitanje, koje se ne može svesti samo na privatnost podataka zaposlenih. Ako kompanija raspolaže poslovnom komunikacijom svojih zaposlenih, da li to istovremeno znači da ima pravo da je koristi ili proda kao materijal iz kog će AI učiti kako su ti ljudi rešavali probleme i donosili odluke?
Pitanje zato više nije samo ko je vlasnik poslovnog mejla, dokumenta ili programskog koda. Ako se iz hiljada takvih zapisa mogu izdvojiti obrasci po kojima stručnjak rešava probleme i donosi odluke, granica između podataka kompanije i profesionalnog znanja zaposlenog postaje mnogo manje jasna. Upravo će razvoj veštačke inteligencije zahtevati da se ta granica mnogo preciznije odredi.
Autor: Milena Šović, AI Implementation Specialist & AI Content Trainer
Foto: Pixabay