Mākslīgais intelekts arvien straujāk kļūst par daļu no mūsdienu uzņēmumu darbības. Organizācijas investē AI asistentos, automatizācijā, analītikā, klientu apkalpošanas risinājumos un AI vadītās darba plūsmās ar mērķi kļūt ātrākām, efektīvākām un konkurētspējīgākām.
Tomēr praksē daudzas organizācijas atklāj, ka viens no lielākajiem izaicinājumiem nav pats AI, bet gan sistēmu vide, uz kuru tas balstās.
Lielākā daļa uzņēmumu šobrīd strādā ar vairākām platformām, datubāzēm, integrācijām, mākoņservisiem, klientu portāliem, atskaišu rīkiem un iekšējām sistēmām, kas attīstījušās daudzu gadu laikā. Daudzos gadījumos šīs sistēmas savstarpēji savienotas pakāpeniski, risinot konkrētas biznesa vajadzības ar API, integrāciju risinājumiem, eksportiem, skriptiem vai manuālām darba plūsmām.
Sākotnēji tas darbojas pietiekami labi. Taču laika gaitā vide bieži kļūst arvien fragmentētāka un grūtāk pārvaldāma. Īpaši skaidri tas kļūst redzams brīdī, kad organizācijas sāk ieviest AI risinājumus.
AI risinājumi, kas balstās uz organizācijas datiem un biznesa procesiem, ir atkarīgi no savienotiem, strukturētiem un uzticamiem datiem.
No LTECH pieredzes tas arvien biežāk kļūst par vienu no galvenajiem faktoriem, kas nosaka, vai AI iniciatīvas organizācijā darbojas veiksmīgi vai sāk radīt operacionālus sarežģījumus.
Daudzas organizācijas joprojām uz AI skatās galvenokārt kā uz tehnoloģiju jautājumu:
• Kuru AI rīku ieviest?
• Kurus procesus automatizēt?
• Kuru modeli izmantot?
Taču daudz svarīgāks jautājums bieži ir cits:
Vai organizācijai ir pietiekama kontrole pār sistēmām, no kurām AI ir atkarīgs? Praksē tieši šis jautājums bieži nosaka, cik veiksmīgi AI risinājumi spēj darboties ilgtermiņā. Organizācijas pievieno jaunas sistēmas, integrāciju skaits palielinās, darba plūsmas kļūst sarežģītākas, un dati vienlaikus sāk pārvietoties starp vairākām vidēm. Laika gaitā uzņēmumi var zaudēt skaidru pārskatāmību par to:
• kā dati pārvietojas starp sistēmām;
• kur pastāv atkarības;
• kā tiek pieņemti operacionāli lēmumi;
• kā procesi savstarpēji ietekmē viens otru.
Tas rada vairākus pieaugošus riskus.
Viena no biežākajām problēmām ir datu nekonsekvence. Dažādās sistēmās var atrasties pretrunīga informācija, dublēti ieraksti vai aizkavēta datu sinhronizācija. AI sistēmas, kas darbojas uz fragmentētiem datiem, var radīt neuzticamus rezultātus, kļūdainu automatizāciju vai neprecīzus ieteikumus.
Vēl viens izaicinājums ir procesu pārskatāmība. Integrācijām kļūstot arvien sarežģītākām un savstarpēji saistītākām, organizācijām kļūst arvien grūtāk pilnībā saprast, kā procesi darbojas starp sistēmām. Brīdī, kad AI sāk piedalīties automatizācijā vai lēmumu pieņemšanā, šis pārskatāmības trūkums kļūst būtiski kritiskāks.
Arvien nozīmīgāki kļūst arī drošības un darbības noturības jautājumi.
Anthropic nesenie kiberdrošības pētījumi parāda, ka AI modeļi kļūst arvien spējīgāki analizēt sarežģītas sistēmu vides un identificēt ievainojamības kontrolētos apstākļos. Tas uzsver, cik nozīmīga kļūst pārskatāma un labi pārvaldīta sistēmu arhitektūra.
Tas nenozīmē, ka organizācijām vajadzētu izvairīties no integrācijām vai modernizācijas.
Mūsdienu bizness ir atkarīgs no savienotām sistēmām. Arī AI pats par sevi ir atkarīgs no integrācijām. Galvenais jautājums ir cits: vai organizācija joprojām spēj saglabāt pārskatāmību, kontroli un pārvaldāmību visā sistēmu vidē.
No LTECH pieredzes organizācijas, kuras AI ievieš veiksmīgāk, parasti fokusējas uz vairākiem praktiskiem principiem.
Pirmkārt, tās prioritizē pārskatāmību starp sistēmām un integrācijām. Tās cenšas saprast, kā dati pārvietojas, kur veidojas atkarības un kā procesi savstarpēji mijiedarbojas.
Otrkārt, tās samazina nevajadzīgu fragmentāciju. Tas ne vienmēr nozīmē aizvietot visas novecojušās sistēmas. Biežāk tas nozīmē vienkāršot integrāciju loģiku, samazināt dublētus procesus un uzlabot kritisko sistēmu pārvaldību.
Treškārt, tās uztver sistēmu pārvaldību kā biznesa spēju, nevis tikai IT atbildību. AI iniciatīvas arvien vairāk ietekmē darbības noturību, drošību, klientu pieredzi, atbilstību un lēmumu kvalitāti. Tāpēc sistēmu sarežģītība kļūst par biznesa jautājumu, nevis tikai tehnisku problēmu.
Kā skaidro Juris Bergmanis, LTECH korporatīvās stratēģijas un IT projektu vadītājs:
“Daudzas organizācijas primāri fokusējas uz pašu AI iespējām. Taču ilgtermiņa izaicinājums patiesībā ir spēja saglabāt kontroli pār arvien sarežģītākām sistēmu vidēm. AI paātrina procesus un palielina sistēmu savstarpējo atkarību, tāpēc pārskatāmība, integrāciju kvalitāte un procesu skaidrība kļūst vēl svarīgāka."
Tas ir īpaši aktuāli organizācijām, kas strādā lielās un savstarpēji savienotās vidēs, tostarp finanšu, enerģētikas, loģistikas, ražošanas, veselības aprūpes, telekomunikāciju un publiskajā sektorā.
Šajās nozarēs gatavību AI ieviešanai arvien mazāk nosaka tas, cik daudz AI rīku organizācija ieviesusi. Daudz svarīgāk kļūst tas, cik strukturēta, pārskatāma un pārvaldāma joprojām ir sistēmu vide zem šiem risinājumiem.
Tāpēc veiksmīga AI ieviešana arvien biežāk sākas nevis ar jauna rīka izvēli, bet ar spēju pārvaldīt sistēmu vidi, kurā šie risinājumi darbosies.
LTECH palīdz organizācijām modernizēt sistēmu vides, uzlabot integrācijas, transformēt novecojušas sistēmas un uzlabot digitālos procesus. Arvien biežāk redzam, ka veiksmīga AI ieviešana ir cieši saistīta ar vienu būtisku faktoru: spēju saglabāt kontroli, pārskatāmību un elastību visā sistēmu vidē.