.png)
Mendoni për mbledhjet e dikurshme strategjike të një kompanie. Përpara saj mund të jenë shpenzuar javë të tëra duke mbledhur të dhëna, përgatitur analiza, ftuar ekspertë dhe organizuar diskutime të gjata. Pas një ose dy ditësh debat, ekipi zakonisht përfundon me tre ose katër alternativa strategjike. Por pyetja që duhet bërë është nëse këto ishin vërtet të vetmet mundësi të mira apo thjesht të vetmet që ekipi kishte kohë dhe kapacitet mendor të zhvillonte.
Për shumë organizata, përgjigjja është kjo e fundit. Njerëzit kanë kufizime të natyrshme në mënyrën se si përpunojnë informacionin, mbajnë mend të dhënat dhe krahasojnë alternativa të shumta. Sa më shumë zgjatet një diskutim, aq më shumë ndikojnë lodhja, presioni i kohës, hierarkia dhe dinamika e grupit në vendimin përfundimtar.
Këto kufizime kanë ndikuar edhe në mënyrën se si janë ndërtuar mjetet tradicionale të strategjisë. SWOT, matricat 2×2 dhe modeli i pesë forcave të Michael Porter janë të dobishme sepse e bëjnë realitetin kompleks më të thjeshtë dhe më të menaxhueshëm për një ekip njerëzor. Por bota e biznesit nuk është domosdoshmërisht kaq e thjeshtë sa këto modele.
Këtu hyn inteligjenca artificiale. Modelet e mëdha gjuhësore dhe sistemet shumëagjente mund të gjenerojnë e të analizojnë shumë më tepër alternativa sesa një ekip njerëzor mund të shqyrtojë në një proces normal planifikimi. Ato mund të ndërtojnë modele më të pasura të tregut, të analizojnë sasi të mëdha të dhënash dhe të simulojnë reagimet e konkurrentëve, klientëve apo rregullatorëve.
Kjo nuk do të thotë se AI duhet të zëvendësojë drejtuesit. Përkundrazi, ajo mund t’u japë atyre një hapësirë shumë më të gjerë mundësish përpara se të marrin një vendim.
Nga pak alternativa në mijëra mundësi
Një nga kufizimet më të mëdha të strategjisë tradicionale është numri i alternativave që një ekip mund të shqyrtojë. Një proces planifikimi mund të nisë me dhjetëra ide, por zakonisht përfundon duke u përqendruar në tre ose katër mundësi, sepse analizimi i një numri më të madh kërkon shumë kohë dhe burime.
AI e ndryshon këtë llogari. Në vend që drejtuesit të harxhojnë pjesën më të madhe të kohës duke gjeneruar alternativa, një sistem mund të krijojë një listë shumë më të gjerë dhe ta analizojë atë sipas kritereve të përcaktuara nga kompania. Njerëzit mund të përqendrohen më pas te alternativat më premtuese dhe te vendimi përfundimtar.
Një shembull vjen nga sektori i bashkimeve dhe blerjeve. Një kompani softuerike përdori një sistem AI që kombinonte kërkimin semantik me një bazë të dhënash prej më shumë se 40 milionë kompanish publike dhe private. Duke analizuar patenta, regjistrime, transkripte ekspertësh dhe të dhëna të tjera, sistemi identifikoi më shumë se 500 objektiva potencialë për blerje në më pak se një ditë. Lista u ngushtua më pas në 15 objektiva seriozë dhe procesi kontribuoi në tre blerje të realizuara brenda disa muajve.
Rëndësia e këtij shembulli nuk qëndron vetëm te shpejtësia, por te ndryshimi i vetë mënyrës së kërkimit strategjik. Në vend që një grup njerëzish të përpiqet të mendojë për disa alternativa, AI mund të eksplorojë një hapësirë shumë më të gjerë dhe t’ua lërë njerëzve detyrën e vlerësimit dhe zgjedhjes.
Nga kornizat statike te modelet dinamike
Një tjetër kufizim i strategjisë tradicionale është mënyra se si kompanitë e përfaqësojnë mjedisin ku operojnë. Raportet tremujore, tabelat, analizat e tregut dhe parashikimet janë të dobishme, por shumica e tyre bazohen në të dhëna të së kaluarës dhe përditësohen vetëm në intervale të caktuara, ndërkohë që tregjet dhe sjellja e klientëve ndryshojnë vazhdimisht.
AI mund të krijojë modele shumë më dinamike. MYbank, huadhënësi dixhital i Ant Group, është një shembull i kësaj qasjeje. Në vend që të mbështetet vetëm te të ardhurat, kolaterali dhe historia e kreditit, sistemi i saj përdor mijëra variabla, duke përfshirë të dhëna mbi transaksionet dhe marrëdhëniet në zinxhirin e furnizimit, për të krijuar një pamje më të plotë të një biznesi të vogël.
Një qasje e ngjashme është përdorur edhe nga Unilever në biznesin e akulloreve, ku të dhënat mbi motin, kërkesën dhe frigoriferët e lidhur në rrjet përdoren për të kuptuar më mirë se ku po krijohet kërkesa dhe ku mund të ketë mungesë oferte. Në vend që të presë raportin e ardhshëm për të kuptuar se çfarë ka ndodhur, kompania mund të reagojë më shpejt ndaj ndryshimeve.
Kjo është një nga mundësitë më të rëndësishme të AI-së: jo vetëm të prodhojë më shumë informacion, por t’i japë kompanisë një mënyrë më të saktë dhe më të shpejtë për të parë realitetin ku ajo vepron.
Nga mendimi kolektiv te sfidimi i ideve
Strategjia nuk varet vetëm nga informacioni, por edhe nga mënyra se si njerëzit e interpretojnë atë. Në një mbledhje tradicionale, hierarkia, personaliteti dhe politika e brendshme mund të ndikojnë në diskutim, ndërsa një punonjës mund të mos e kundërshtojë një ide vetëm sepse ajo vjen nga drejtuesi më i lartë.
Kjo krijon rrezikun e “groupthink”, ku një grup arrin shumë shpejt në një konsensus dhe nuk i shqyrton sa duhet dobësitë e vendimit.
AI mund të përdoret për ta ndryshuar këtë proces. Një agjent mund të ndërtojë argumentin më të fortë në favor të një strategjie, një tjetër mund ta kundërshtojë atë, ndërsa të tjerë mund të luajnë rolin e konkurrentit, klientit apo rregullatorit. Në këtë mënyrë, një plan mund të testohet përpara se të merret vendimi real.
Një studim i zhvilluar me 776 profesionistë të Procter & Gamble tregoi rezultate interesante: individët që përdornin AI për detyra inovacioni arritën rezultate të krahasueshme me ekipe të vogla që punonin pa IA, ndërsa ekipet që përdornin AI ishin rreth 12% më të shpejta dhe kishin më shumë gjasa të prodhonin ide të renditura ndër më të mirat.
Megjithatë, AI nuk është e pagabueshme. Modelet mund të prodhojnë analiza bindëse, por të pasakta, mund të mbështeten në të dhëna të gabuara dhe mund të krijojnë argumente që duken logjike, por nuk qëndrojnë përballë fakteve. Prandaj, përdorimi i AI-së duhet të shoqërohet gjithmonë me verifikim dhe gjykim njerëzor.
Nëse të gjithë kanë AI, ku është avantazhi?
Kjo është pyetja që po bëhet gjithnjë e më e rëndësishme në biznes. Nëse të gjitha kompanitë mund të përdorin të njëjtat modele, atëherë vetë modeli nuk mund të jetë domosdoshmërisht burimi i një avantazhi të qëndrueshëm.
Një mënyrë për ta kuptuar këtë është të shohim historinë e internetit. Në vitet 1990, interneti u bë gjithnjë e më i disponueshëm për kompanitë, por kompani si Amazon, Google dhe Netflix nuk fituan thjesht sepse kishin një faqe interneti. Ato ndërtuan mbi këtë teknologji modele biznesi, sisteme të dhënash dhe procese që ishte shumë më e vështirë të kopjoheshin.
E njëjta gjë mund të ndodhë me AI-në. Modeli i përgjithshëm mund të jetë i disponueshëm për të gjithë, ndërsa avantazhi mund të krijohet nga ajo që kompania ndërton mbi të.
Të dhënat janë një avantazh i rëndësishëm
Një kompani ka të dhëna që konkurrentët nuk mund t’i blejnë thjesht duke marrë të njëjtin model AI: historikun e klientëve, modelet e transaksioneve, rezultatet e eksperimenteve, sjelljen e përdoruesve dhe njohuritë e grumbulluara ndër vite.
Morgan Stanley është një shembull i kësaj qasjeje. Kompania ka ndërtuar një asistent AI që u jep mijëra këshilltarëve financiarë akses në një bazë të madhe dokumentesh dhe kërkimesh të brendshme. Vlera e këtij sistemi nuk vjen vetëm nga modeli, por nga kombinimi i tij me informacionin dhe njohuritë specifike të kompanisë.
Kjo krijon një avantazh që konkurrentët nuk mund ta kopjojnë thjesht duke blerë të njëjtin softuer.
Proceset mund të bëhen një hendek konkurrues
Të dhënat nuk janë i vetmi burim avantazhi. Edhe proceset mund të jenë shumë të rëndësishme.
John Deere, për shembull, ka integruar vizionin kompjuterik dhe mësimin automatik në sistemin “See & Spray”, duke i kombinuar këto teknologji me pajisjet bujqësore, të dhënat e fushave dhe rrjetin e shërbimit. Teknologjitë bazë mund të jenë të disponueshme për shumë kompani, por mënyra se si ato janë integruar në të gjithë sistemin e biznesit është shumë më e vështirë për t’u kopjuar.
Duolingo ofron një tjetër shembull. Kompania ka integruar shpejt funksione të reja të bazuara në AI, por një pjesë e rëndësishme e avantazhit të saj qëndron te sistemi pronësor Birdbrain, i cili është ndërtuar mbi një sasi të madhe të dhënash nga sjellja e përdoruesve. Modeli i përgjithshëm mund të jetë i disponueshëm për shumë kompani, ndërsa sistemi i ndërtuar mbi të dhënat dhe eksperiencën e akumuluar ndër vite është shumë më i vështirë për t’u kopjuar.
Çfarë duhet të bëjnë drejtuesit?
Për kompanitë që duan të përfitojnë nga kjo teknologji, hapi i parë është të ndryshojnë mënyrën se si e përdorin AI-në. Në vend që t’i kërkojnë vetëm të përmbledhë dokumente ose të automatizojë detyra ekzistuese, duhet ta përdorin për të zgjeruar hapësirën e vendimmarrjes.
Për çdo vendim të madh strategjik, si një blerje, hyrje në një treg të ri ose ndryshim të portofolit të produkteve, AI mund të përdoret fillimisht për të krijuar një listë të gjerë alternativash dhe skenarësh. Vetëm pasi kjo hapësirë të jetë eksploruar, ekipi drejtues duhet të përqendrohet te zgjedhja e alternativave më të mira.
Hapi i dytë është zëvendësimi i modeleve statike me modele dinamike. Kompanitë duhet të identifikojnë fushat ku marrin vendimet më të rëndësishme dhe të pyesin nëse AI mund t’i bëjë këto modele më të pasura, më të shpejta dhe më të sakta.
Hapi i tretë është krijimi i një procesi të strukturuar kundërshtimi. Përpara se të merret një vendim i rëndësishëm, IA mund të përdoret për ta testuar atë nga këndvështrime të ndryshme, duke simuluar konkurrentët, klientët skeptikë, investitorët ose rregullatorët.
Mbi të gjitha, kompanitë duhet të ndërtojnë avantazh mbi ato gjëra që nuk mund të kopjohen lehtë: të dhënat e tyre, proceset e tyre, njohuritë organizative dhe aftësinë për të mësuar nga çdo vendim i ri.
Strategjia e së ardhmes
Inteligjenca artificiale nuk po e eliminon nevojën për strategji; ajo po ndryshon kufijtë brenda të cilëve strategjia mund të zhvillohet. Për dekada, kompanitë janë detyruar të kufizojnë numrin e alternativave, të thjeshtojnë modelet dhe të marrin vendime brenda kapacitetit të kufizuar të mendjes njerëzore. Tani teknologjia po e shtyn këtë kufi shumë më tej.
AI mund të kërkojë më shumë mundësi, të analizojë më shumë të dhëna, të ndërtojë modele më dinamike dhe të sfidojë një strategji nga shumë këndvështrime. Por kjo nuk e bën njeriun të panevojshëm. Përkundrazi, sa më shumë të zgjerohet fuqia analitike e makinës, aq më i rëndësishëm bëhet gjykimi njerëzor për të përcaktuar se cilat pyetje kanë rëndësi, cilat të dhëna janë të besueshme dhe cilat mundësi ia vlen të ndiqen.
Kompanitë që do të krijojnë avantazh nuk do të jenë domosdoshmërisht ato që kanë aksesin më të mirë në modelin më të fuqishëm. Do të jenë ato që arrijnë ta lidhin AI-në me të dhënat, proceset dhe njohuritë e tyre dhe që krijojnë një cikël ku vendimet më të mira prodhojnë më shumë të dhëna, të dhënat përmirësojnë modelet dhe modelet çojnë në vendime edhe më të mira.
Në fund, ndryshimi më i madh nuk është se makinat do të marrin vendimet në vend të njerëzve. Ndryshimi është se njerëzit do të mund të marrin vendime pasi të kenë parë më shumë mundësi, të kenë analizuar më shumë informacion dhe të kenë testuar më shumë skenarë sesa ka qenë e mundur më parë.
Strategjia e së ardhmes nuk do të jetë thjesht zgjedhja e alternativës më të mirë nga disa mundësi të kufizuara. Ajo do të jetë aftësia për të eksploruar një hapësirë shumë më të gjerë mundësish, për t’i vënë ato në provë dhe më pas për të përdorur gjykimin njerëzor për të zgjedhur drejtimin që krijon më shumë vlerë. Inteligjenca artificiale nuk po e heq strategjinë nga duart e njerëzve; po zgjeron hapësirën brenda së cilës njerëzit mund të mendojnë, të sfidojnë njëri-tjetrin dhe të marrin vendime më të mira.
Copyright © Gazeta “Si”
Të gjitha të drejtat e këtij materiali janë pronë ekskluzive dhe e patjetërsueshme e Gazetës “Si”, sipas Ligjit Nr.35/2016 “Për të drejtat e autorit dhe të drejtat e tjera të lidhura me to”. Ndalohet kategorikisht kopjimi, publikimi, shpërndarja, tjetërsimi etj, pa autorizimin e Gazetës “Si”, në të kundërt çdo shkelës do mbajë përgjegjësi sipas nenit 179 të Ligjit 35/2016.
Lini një Përgjigje