Umjetna inteligencija sve više pronalazi svoje mjesto u poslovanju, a s njezinim razvojem otvaraju se i pitanja o tome kako funkcionira, što može preuzeti od zaposlenika i kako je najbolje iskoristiti u svakodnevnom radu. Njezina vrijednost nije samo u brzini obavljanja zadataka, nego i u mogućnosti da ljudima oslobodi vrijeme za aktivnosti koje zahtijevaju znanje, iskustvo i ljudsku prosudbu.
Upravo je o tome govorio Daniel Pavlić, direktor odjela Ensolva u tvrtki RIS, na 21. Liderovoj konferenciji o nabavi u Zagrebu. U sklopu konferencije „Nabava 2.0: strateška – otporna – inovativna” približio je način na koji funkcioniraju jezični modeli i objasnio kako umjetna inteligencija može pomoći u svakodnevnim poslovnim zadacima.
Nabava 2.0: strateška, otporna i inovativna
Ovogodišnja Liderova konferencija o nabavi bila je posvećena promjenama koje oblikuju nabavu i njezino mjesto unutar organizacija. Što danas znači biti strateški partner poslovanju, kako graditi otpornost u neizvjesnom okruženju i na koji način tehnologija, održivost i inovacije mijenjaju nabavu – neka su od pitanja koja su obilježila konferenciju.
O različitim aspektima suvremene nabave govorili su Miodrag Šajatović, koji je ponudio širu gospodarsku perspektivu, Antonio Trotta i Andrea Nativi, koji su se bavili poslovanjem i opskrbnim lancima, te Svjetlana Jerković, koja je povezala održivost i stratešku transformaciju. Helena Popović Petrušić govorila je o nabavi kao poslovnom partneru koji razumije potrebe organizacije i doprinosi stvaranju vrijednosti.
O organizacijskim promjenama razgovarali su Huso Hasanović i Gordana Gelenčer, dok je Noel Yuen proširio raspravu o ulozi nabave u suvremenom poslovnom okruženju. Tehnologijama koje će oblikovati budućnost bavili su se Lana Ilović i Luka Kaučić, a Daniel Pavlić i Sead Begić približili su mogućnosti primjene umjetne inteligencije.
Zajednička poruka konferencije bila je da nabava danas ima mnogo širu ulogu od upravljanja troškovima i operativnim procesima. Ona sudjeluje u poslovnim odlukama, pridonosi otpornosti organizacije i može biti važan pokretač inovacija i dugoročne konkurentnosti.
Što se zapravo događa kada postavimo pitanje AI-ju?
Kada ChatGPT-ju postavimo pitanje, odgovor se na zaslonu pojavljuje gotovo čarobno. Iza toga, međutim, stoji složen proces.
Daniel je u svom predavanju pod nazivom “Ispod haube umjetne inteligencije: Što se događa između upita i odgovora” objasnio kako modeli umjetne inteligencije uče iz velikih količina tekstualnih podataka. Tekst se pretvara u manje jedinice koje nazivamo tokenima, a zatim u matematičke prikaze na temelju kojih model uči odnose između riječi i njihovo značenje u kontekstu.
Jer ista riječ ne mora uvijek značiti isto. Njezino značenje ovisi o rečenici u kojoj se pojavljuje i situaciji u kojoj je koristimo. Upravo je prepoznavanje takvih odnosa jedan od ključnih dijelova učenja jezičnih modela.
Model zatim odgovor generira postupno, predviđajući koji bi sljedeći dio teksta najbolje odgovarao dotadašnjem kontekstu.
To ne znači da je svaki odgovor nužno točan. AI može pogriješiti ili ponuditi uvjerljiv odgovor koji ne odgovara činjenicama. Zato je važno razumjeti kako funkcionira, gdje su mu ograničenja i kada je potrebna ljudska provjera.
Razumijevanje tehnologije nije samo tehničko pitanje. Ono nam pomaže da bolje procijenimo gdje AI zaista može pomoći, a gdje se na njega ne bismo trebali osloniti bez dodatne provjere.
Koliko vremena trošimo na zadatke koje ne moramo raditi ručno?
Možda je još zanimljiviji dio priče ono što AI može promijeniti u našoj svakodnevici.
Razmislimo samo o jednom uobičajenom radnom danu. Čitamo dokumente, tražimo informacije, provjeravamo statuse, pišemo e-mailove i pokušavamo pronaći pravu datoteku među desecima drugih. Svaki od tih zadataka oduzima određeno vrijeme. Kada ih zbrojimo, dobijemo sate koje bismo možda mogli iskoristiti drukčije.
Upravo je takve aktivnosti Daniel istaknuo kao područje u kojem AI asistenti i agenti mogu preuzeti dio posla.
„Nije više potrebno da se bavimo tim stvarima i možemo osloboditi taj kapacitet za neke druge poslove”, poruka je njegova izlaganja.
To ne znači da će svaki zadatak automatski nestati niti da će se svaki proces moći u potpunosti automatizirati. Znači da bismo trebali početi prepoznavati aktivnosti koje ne zahtijevaju stalnu ljudsku intervenciju i razmisliti kako ih obavljati učinkovitije.
A što kada bismo dio vremena koji danas trošimo na traženje informacija mogli posvetiti analizi? Kada bismo se manje bavili administracijom, a više razgovarali s dobavljačima, prepoznavali rizike i tražili bolje načine za ostvarivanje poslovnih ciljeva?
Tu primjena AI-ja postaje puno zanimljivija od samog generiranja teksta.
Što to znači za nabavu?
Za nabavu je ovo posebno važno. Nabavni stručnjaci svakodnevno rade s velikim količinama podataka, dokumentacije i informacija koje treba povezati kako bi se donijele kvalitetne odluke.
Istodobno, od nabave se sve više očekuje da ne bude samo funkcija koja provodi postupke i obrađuje zahtjeve, nego partner koji razumije potrebe poslovanja, prepoznaje prilike za uštede i aktivno sudjeluje u planiranju.
AI može pomoći da se dio vremena oslobodi upravo za takve aktivnosti. Može biti podrška u pregledavanju dokumentacije, sažimanju informacija, pripremi podloga za sastanke i drugim zadacima koji prethode donošenju odluka.
No tehnologija sama po sebi ne čini nabavu strateškom. Važno je što ćemo napraviti s vremenom koje nam ona potencijalno oslobađa.
Ako ga iskoristimo samo za to da obavimo još više administrativnih zadataka, propustili smo dio prilike. Ako ga iskoristimo za bolje razumijevanje potreba internih korisnika, kvalitetnije pregovore i aktivnije sudjelovanje u poslovnim odlukama, tada AI može postati važan dio promjene načina rada.
AI može pomoći, ali odgovornost ostaje na nama
Postoji još jedan važan uvjet: AI treba koristiti promišljeno.
Model može generirati odgovor koji zvuči uvjerljivo, ali sadržava pogrešku. Zato je važno provjeravati rezultate, postaviti jasna pravila korištenja i osigurati da se aktivnosti mogu pratiti.
Daniel je u svom izlaganju naglasio važnost transparentnosti i sljedivosti. Kada AI sudjeluje u poslovnom procesu, mora biti jasno što je napravljeno i kako su pojedine aktivnosti provedene.
To je posebno važno u nabavi, gdje odluke mogu imati izravne financijske posljedice i utjecati na odnose s dobavljačima. AI može ubrzati obradu informacija i pomoći u pripremi odluka, ali ne uklanja potrebu za odgovornošću, stručnim znanjem i ljudskim prosuđivanjem.
Tehnologija ima najveću vrijednost kada znamo što od nje možemo očekivati i kada njezine rezultate koristimo na pravi način.
Što želimo sačuvati za ljude?
Na kraju predavanja Daniel se vratio pitanju koje bi trebalo biti polazište svakog razgovora o umjetnoj inteligenciji: što želimo da ljudi rade kada više ne moraju toliko vremena trošiti na rutinske zadatke?
„Ne trebamo koristiti ljudski mozak za svaki zadatak”, poruka je kojom je sažeo svoju viziju primjene umjetne inteligencije.
Umjesto da energiju trošimo na poslove koji se ponavljaju, možemo je usmjeriti na ono što tehnologija ne može jednostavno zamijeniti: razgovor s ljudima, pregovaranje, razumijevanje potreba, izgradnju odnosa i donošenje odluka koje zahtijevaju iskustvo i prosuđivanje.
To je važna promjena perspektive. Ne trebamo se pitati samo kako uz pomoć AI-ja možemo raditi brže, nego i što možemo napraviti s vremenom koje nam ta tehnologija oslobađa.
Za nabavu to može značiti više prostora za strateško razmišljanje, kvalitetniju suradnju s ostatkom organizacije i veći doprinos poslovnim rezultatima.
Tehnologija je alat. Vrijednost stvaramo mi.
Sudjelovanje na 21. Liderovoj konferenciji o nabavi bila je prilika da otvorimo upravo takva pitanja – ne samo što umjetna inteligencija danas može, nego i kako želimo da promijeni naš način rada.
Danielovo predavanje podsjetilo nas je da iza naprednih modela i novih mogućnosti postoji jednostavna poslovna ideja: tehnologiju trebamo koristiti kako bismo ljudima omogućili da svoje znanje, vrijeme i sposobnosti usmjere tamo gdje najviše vrijede.
Jer budućnost nabave neće ovisiti samo o tome koliko ćemo novih alata uvesti. Ovisit će i o tome koliko ćemo dobro znati povezati tehnologiju s ljudima, procesima i ciljevima poslovanja.
AI ne mora raditi sve umjesto nas. Dovoljno je da nam pomogne osloboditi vrijeme za ono što stvarno čini razliku.
