Pasaulyje netylant kalboms apie dirbtinio intelekto (DI) panaudojimo galimybes, verslas vis dažniau jį mato kaip stebukladarį – universalią problemų sprendimo priemonę. Visgi, technologijų ekspertai atkreipia dėmesį, kad yra vienas dalykas, be kurio jokie DI sprendimai neveikia. Tai – duomenys. Nuo ko pradėti norint spręsti verslo iššūkius, kaip duomenys turi būti kaupiami, ir kokios jų panaudojimo galimybės?
DI – burtažodis ar tikras verslo pagalbininkas?
Pirmas žingsnis, kurį įmonės turi padaryti, norėdamos diegti duomenimis pagrįstus DI sprendimus – aiškiai identifikuoti problemą, kurią sprendžia.
„Didieji kalbos modeliai vystomi jau gerą dešimtmetį, tačiau atsiradus aiškiam ir patogiam „ChatGPT“ įrankiui, dirbtinis intelektas tapo tarsi burtažodžiu, galinčiu išspręsti visas verslo problemas. Pastebime, kad dažnai įmonės nori pasitelkti DI, net nesuprasdamos, kokią konkrečiai problemą spręs. Todėl visuomet rekomenduojame pirmiausia aiškiai įvardyti, kokį iššūkį norime įveikti, o tik tada galvoti apie įrankius, kurie padės jį išspręsti. Dažnu atveju gali paaiškėti, kad sprendimui visiškai nereikia dirbtinio intelekto“, – sako Gediminas Pukys, „NFQ Technologies“ Verslo duomenų skyriaus vadovas.
Jis pasakoja, kad, išsigryninus verslo problemą, taip pat svarbu išsiaiškinti, kokius su ja susijusius duomenis įmonė kaupia, kur ir kaip tai daro.
„DI sprendimai turi būti paremti turimais duomenimis, tačiau dažnai susiduriame su problema, kad tie duomenys nėra pasiekiami – kaupiami gausybėje Excel lentelių, išmėtyti per skirtingas platformas, o kartais netgi saugomi popieriuje. Tad tam, kad tie duomenys duotų naudos, visų pirma, svarbu juos tinkamai kaupti. Turint tvarkingus duomenis, jau galima pradėti narplioti verslo problemas“, – sako G. Pukys.
Kokias problemas gali spręsti duomenys?
Pukio teigimu, duomenys gali padėti spręsti įvairias verslo problemas.
„Pavyzdžiui, jei klientai nėra linkę naudotis paslauga ar produktu, verta surinkti duomenis, kuriame etape jie užstringa, ir testuoti galimus sprendimus. Arba jeigu el. parduotuvėje sulaukiate mažai užsakymų, nes vartotojai neranda tinkamų produktų – analizuoti rodomus rezultatus ir personalizuoti juos pagal kliento segmentą. O, pavyzdžiui, jeigu klientų laukimo poliklinikoje laikas per ilgas – analizuoti eiles ir tikslingiau paskirstyti resursus. Visus šiuos sprendimus galima grįsti duomenimis“, – sako jis.
Pasak G. Pukio, dažnai esame linkę manyti, kad mūsų problema išskirtinė, vienintelė tokia, nors praktika rodo, kad dažniausiai ji nebūna unikali – tereikia paieškoti panašių sprendimų.
Vadimas Ivanovas, Valstybės duomenų valdysenos grupės vadovas, pritaria, kad duomenų panaudojimo galimybės – beribės ne tik versle, bet ir viešajame sektoriuje.
„Apjungus įvairių valstybės įmonių duomenų sistemas, jau galime pamatyti, pavyzdžiui, kokios knygos skaitomiausios Jonavos bibliotekoje, kiek to regiono gyventojų apskritai čia lankosi. Taip pat – apskaičiuoti, kiek dviratininkų ir kokiu laiku dažniausiai pravažiuoja konkrečia Vilniaus gatve, ar įvertinti gyventojų tankį ir pajamas konkrečiame Kauno rajone, svarstant, ar jame verta statyti veterinarijos kliniką“, – sako jis.
Verslas gali pasinaudoti ir valstybės duomenimis
Ivanovo teigimu, duomenų naudos suvokimas viešajame sektoriuje itin sustiprėjo pastaraisiais metais, kai susidūrėme su ekstremaliomis situacijomis – migrantų judėjimu, karu Ukrainoje, ypač COVID pandemija.
„Pamatėme, kaip svarbu sekti, kiek Lietuvoje turime sergančiųjų, kiek iš jų – moksleiviai, kiek jų – ligoninėse, kiek – reanimacijoje ir t. t. Tai paskatino ieškoti būdų, kaip apjungti skirtingas duomenų kaupimo sistemas. Ir dabar jau valstybės duomenimis gali pasinaudoti ne tik viešasis sektorius, bet ir verslas“, – sako V. Ivanovas.
Pasak jo, be jau senokai verslui prieinamų valstybės įstaigų kaupiamų statistinių duomenų, įmonės taip pat gali pasinaudoti ir kitais – atvirais arba neatvirais duomenimis, kurie gali būti atverti pagal poreikį.
„Atviri duomenys prieinami nemokamai. Remiantis jais, galima priimti svarbius verslo sprendimus, spręsti problemas, diegti inovacijas ir pan. Pavyzdžiui, įvertinti vaistinių tinklo plėtrą konkrečioje vietovėje. Didesnę prieigą prie neatvirų duomenų įprastai turi mokslininkai, tačiau jų prieinamumas verslui taip pat plečiasi, tad galima kreiptis ir dėl jų atvėrimo, pavyzdžiui, kuriant komercinius produktus“, – teigia V. Ivanovas.
Jis priduria, kad visi duomenys turi pirminio ir antrinio panaudojimo galimybę.
„Pavyzdžiui, pirminiais laikomi asmens sveikatos priežiūros duomenys. Antrinio panaudojimo – kai pacientų duomenys apjungiami ir iš tokių duomenų daromos išvados išvestiniams reiškiniams arba tendencijoms formuoti – tarkime, vertinti gydymo metodų ar įstaigos darbo efektyvumą. Tačiau svarbu pabrėžti, kad duomenų atvėrimui ir naudojimui taikomas reguliavimas, ypač griežtai saugomi sveikatos duomenys“, – sako V. Ivanovas.
