Feszültség és konfliktus a szervezetben – Hogyan kezelhető?
Az egészséges csapatműködés és az eredményesség szempontjából kulcskérdés, hogyan kezeli a cégvezető a konfliktusokat.
Hazugságdetektorokkal igyekszik kiszűrni a sumákságot a Ping An kínai biztosítótársaság, amely applikációkon keresztül árulja a termékeit. A hitelkérelmezők videón válaszolnak a jövedelemmel és a visszafizetéssel kapcsolatos kérdésekre, és a program ötvenféle arckifejezés alapján dönti el, hogy a lehetséges kuncsaft hazudik-e vagy sem. A mesterséges intelligencia (MI) segítségével azt is kiszűri, szükség van-e további vizsgálatra.
A világ a negyedik ipari forradalom kezdetéhez ért, és annak meghatározó eleme az MI (angolul artificial intelligence – AI). Amennyiben az első három ipari forradalom a gépesítésről, a tömegtermelésről, illetve az automatizálásról szólt, akkor a soron következő óriási változás középpontjában a gépek tanulása áll. A komputerek évtizedek óta olvasnak szövegeket és számokat, de csak nemrégiben kezdtek megtanulni látni, hallani, beszélni, elemezni, mintákat találni. Az MI gyűjtőfogalom, olyan, mint egy nagy salátástál, amelyben sok minden megtalálható a robotikától az arcfelismerésen át az önvezető technológiáig – magyarázta a The Economist londoni hetilapnak Fei-Fei Li, az amerikai Stanford Egyetemhez tartozó AI Lab igazgatója.
Eddig az MI fő haszonélvezői a technológiai vállalatok voltak, így például Nyugaton a Google, az Amazon, Kínában az Alibaba, a Baidu. Az MI segít a termékfejlesztésben, a célzott reklámozásban, az igények előrejelzésében. A közösségi médiában a korábbi böngészések alapján profilok készülnek, ami a célzott marketing alapja. Az internetes áruházak raktáraiban az MI által vezérelt robotok dolgoznak, optimalizálva a pakolást, a csomagolást, a szállítást, az online fizetésnél pedig arcfelismerő applikáció hagyja jóvá a tranzakciót. Sundar Pichai, a Google vezérigazgatója egyenesen úgy fogalmazott, hogy az MI jóval nagyobb hatást gyakorol majd az emberek életére, mint a tűz vagy az elektromosság felfedezése.
Persze ez túlzásnak is tűnhet, de számos példa jelzi, hogy csak a képzelet szab határt az MI-nek. Az amerikai Johnson & Johnson vagy az Accenture ír tanácsadó cég az MI segítségével szemezget az álláskeresők között. A Las Vegas-i Caesars Hotel ugyancsak az MI-t használja, hogy feltérképezze a kuncsaftok várható költését, és személyre szabott ajánlatokkal csábítsa őket a kaszinóba. A Bloomberg hírügynökségnél az új technológia olvasgatja a vállalati jelentéseket, és automatikusan cikket ír azokból. A Leroy Merlin francia barkács- és kertészáruház a múltbéli eladási adatok és a forgalmat befolyásoló tényezők – mint például az időjárás – alapján futtatott algoritmusok segítségével rendel árut, így sikerült 8 százalékkal csökkenteni a raktárkészletet, miközben az eladások 2 százalékkal nőttek. A programot a brit Vekia MI-startup írta.
A Hitachi Insight Group alelnöke, Greg Kinsey arról elmélkedett, hogy az MI a 3D-s nyomtatással egybekötve hogyan forradalmasíthatja a használati cikkek gyártását. Példaként hozta a cipőipart: a lábbelik jórészt Délkelet-Ázsiában készülnek, onnan szállítják a világ különböző pontjaira, hogy aztán – peches esetben – pont a megfelelő méret hiányozzék a bolt polcáról. Lábszkenner segítségével helyben is lehetne cipőt készíteni, teljesen egyedi igényekkel, amit egy közeli üzemben a gyártási folyamat digitalizációja tehet lehetővé.
A robotika, a gépek egymás közötti kommunikációja – más néven a dolgok internete – és a gépek tanulási képessége, vagyis az MI együtt az üzleti élet szinte minden területét érinti: a piackutatást, a gyártást, a marketinget, a kereskedelmet, de még a kiberbiztonságot is. A mesterséges értelem előre jelzi a problémákat, például a hackelést, az adatlopást, a felhőtechnológiával egybekötve integrálja és egyszerűsíti az irodai fájlokat. Jelentősen javítja a minőség-ellenőrzést, optimalizálja a termelést, a karbantartást, csökkenti a nyersanyagbeszerzéssel és az alkatrész-utánpótlással kapcsolatos hibákat – azaz jelentősen növeli a hatékonyságot. A McKinsey tanácsadó cég szerint még az olyan aluldigitalizált szektorok sem kerülhetik el az MI-technológiák alkalmazását, mint az építőipar.
A The Economist Intelligence Unit (EIU) friss felmérése szerint a több mint négyszáz megkérdezett vállalatvezető 90 százaléka vélte úgy, hogy az MI-nek kedvező hatása lesz a vállalat növekedésére. A nyolc országra kiterjedő kutatásból kiderült, hogy már minden negyedik cég alkalmaz valamilyen mesterséges intelligenciát, amely nemcsak átalakítja, de stabil növekedési pályára állítja a globális gazdaságot. Felmerül a kérdés, hogy egy vállalatnak mikor és milyen MI-alapú új technológiát kell bevezetnie. Ha későn lép, esetleg lemarad a versenytársaival szemben, ha túl korán, fölösleges költségbe veri magát. Mivel az MI alapvetően az adatokból építkezik, ezért a gépi tanulás szükséges feltétele a rengeteg és megbízható adat. Így a kis- és közepes vállalatok esetében – ahol nem képződik annyi információ – még korai lehet az MI – mutatott rá Eric Moller, a torontói Atomic X tanácsadó vállalat egyik vezetője.
Idővel persze az új technológiák is olcsóbbak lesznek, hiszen például a világítás költsége ma négyszázszor kisebb, mint 1800-ban volt. Az egyre okosabb algoritmusok, a mind gyorsabb és nagyobb számítógépek az MI-nek is nagyobb erőt és megbízhatóságot adnak. Mintha hadseregnyi, korlátlan idővel és erőforrással gazdálkodó statisztikus feladatát látná el sokkal sebesebben és precízebben. Ugyanakkor az az aggodalom is megfogalmazódik, hogy az MI-t alkalmazó nagyvállalatok egyre több adatot produkálnak, egyre több ügyfelet szereznek, és egyre hatékonyabban használják majd a mesterséges értelmet. Azaz még nagyobb vállalati koncentráció alakul ki, ahogy a technológiai szektorban már meg is történt.
A felhajtás mindenesetre óriási, a cégek a tavalyi jelentéseikben hétszer többször említették az MI-t, mint két évvel korábban. Sokan pedig – aggódva, hogy lemaradnak valamiről – úgy veszik az ígéretes startupokat, mint a cukrot. Tavaly az MI-vel kapcsolatos egyesülések és felvásárlások összértéke közel 22 milliárd dollár volt, azaz 26-szor nagyobb, mint 2015-ben. A tehetségekért folyó harcot pedig jól mutatja, hogy a PitchBook amerikai adatszolgáltató szerint még a jövedelem nélküli startupokat is úgy árazzák, hogy egy MI-szakértő értéke 5–10 millió dollár között mozog.
A cikk eredetileg a HVG 2018/41. számában jelent meg.
