Zdjęcia Seong Joon Cho / Bloomberg via Getty Images
Każdego roku duże firmy wydają $2,5-3,5 mln na przetwarzanie i przechowywanie poufnych informacji, a pracownicy — miliony godzin na jej poszukiwanie. Czy można zoptymalizować te procesy?
Na co spędzają najwięcej czasu menedżerowie firm? Ktoś może pomyśleć, że to spotkania i rozmowy przy kawie. W rzeczywistości całe dni, a nawet tygodnie odchodzą na wyszukiwanie informacji. Według szacunków IDC, 36% czasu pracownicy szukają i zbierają dane z różnych systemów firmowych, a znaleźć potrzebne dokumenty tylko w połowie przypadków. W organizacji na 1000 pracowników to miliony godzin rocznie, które można przeznaczyć na ważniejsze cele firmy. Najłatwiej rozwiązać ten problem za pomocą sztucznej inteligencji.
W poszukiwaniu informacji
Jak zwykle ludzie szukają informacji w pracy? Statystyki pokazują, że zapytania są podzielone na dwie grupy. W 70% przypadków ludzie nie są pewni, czy w firmie dokumenty dotyczące wybranego tematu. Na przykład, pracownik przygotowuje ofertę, ale nie wie, gdzie leży prezentacja produktu i porównaj z konkurencją. Jak szuka informacji? Najczęściej — pyta kolegów. Być może, są one na bieżąco. A może i nie. Wtedy dane będą musieli zbierać ponownie, czasami — w ostatni dzień.
W 30% przypadków szukają istniejący dokument. Pracownik sam go napisał, ale zapomniałem, gdzie zachował, lub go stworzył inny człowiek, i wiadomo tylko ogólna zawartość pliku. W głowie — skrawki informacji: to było kilka miesięcy temu, pojawiły zakupu sprzętu, projekty w energetyce i tak dalej. W tym przypadku dokument szukają, zdobywając różne słowa, dopóki nie uda się znaleźć coś podobnego. Średnio ludzie korzystają z 5-6 takimi systemami. Sytuacja się komplikuje, jeśli w dokumencie literówki, albo jakiś pracownik się zwolnił, lub firma zmieniła system i nie синхронизировала dane. Podsumowanie: biznes wydaje pieniądze na niepotrzebne czynności, a pracownicy — kopiować pliki i roznoszą chaos w dokumentach.
Dlaczego nam tak trudno sprawdzić dokumenty i informacje w korporacyjnych systemach, choć znaleźć coś dla codziennych zadań nie jest łatwe? Istnieje kilka powodów.
Wyszukiwanie informacji w masowych przeszukiwania szybko i wygodnie, a nowe narzędzia pojawiają się z niezwykłą szybkością. W listopadzie “Yandex” wprowadziła Андромеду algorytmy rankingu, elastyczny popularność zasobów użytkowników. Jesteśmy przyzwyczajeni, że wystarczy wpisać zapytanie, a do naszej dyspozycji miliony linków na dokumenty i strony internetowe. Jeśli kupisz sofa dla domu, pojawią się witryny sklepów detalicznych. Jeśli kupujesz meble dla firm — hurtownie, producenci. Wyszukiwania w internecie ogromną statystyki. Każdym pytaniem możesz, podobnie jak miliony innych ludzi, uczyć algorytmy wyszukiwania. System określa znaczenie wystawienia, poprzez śledzenie ponad 200 różnych czynników, w tym liczby kliknięć, działania użytkownika, linki.
W korporacyjnym poszukiwaniu wszystko jest o wiele trudniejsze: wszyscy szukają różne dokumenty, wnioski rzadko się powtarzają i brzmią o wiele trudniejsze, niż “niebieski lub herbaty”. Ponadto, w firmie szukać dokumenty trzeba od razu z kilku źródeł: CRM, ERP, e archiwum, mail, firmowej, portalu, мессенджерам, wewnętrznych portali, i tak dalej. Przy tym 70-80% dokumentów wewnętrznych — nieuporządkowane: dla nich nie likwidacji karty z opisem, słowami kluczowymi, tak i nazywane są często przypadkowo. Jeszcze część dokumentów jest przechowywana w postaci skanów, zdjęć, co jeszcze bardziej utrudnia zadanie wyszukiwania, w tym w treści.
Jak SI zmniejsza koszty wyszukiwanie
Uprościć firmowe wyszukiwanie mogą technologii przetwarzania języka naturalnego (natural language processing, NLP). Jest to jeden z najbardziej obiecujących kierunków AI: na przykład, Tractica prognozuje, że w ciągu najbliższych kilku lat rynek aplikacji korporacyjnych z zastosowaniem NLP wzrośnie o 50% rocznie, a w 2025 roku osiągnie $83,5 mld
Jak działają takie rozwiązania? System “przechodzi” na milionom dokumentów firmy i tworzy indeks pełnotekstowy — obszerną bazę danych, w której przechowywana jest lista wszystkich słów z dokumentu i jego metadane. Następnie rozwiązanie wzbogaca indeks semantycznej informacji. W każdym zdaniu określa podmiot, orzeczenie, dopełnienie, jaką rolę pełnią, są powiązania między słowami. To pozwala na wyszukiwanie dokumentów w rozumieniu, a nie na podstawie słów kluczowych. W rezultacie pracownik może wybrać w interfejsie programu każdy wniosek w ludzkim języku, na przykład: “Z kim zawarł kontrakt na 2 mln zł?”. Za milisekundy otrzyma najbardziej trafne wyniki, w tym dokumenty można filtrować według daty, autora i innych opcji. W naszej ocenie, dzięki NLP dokładność i kompletność wyszukiwarkach wewnątrz firmy stają się wyższe o 15-20%.
Inteligentnym wyszukiwaniem korzystają duże korporacje międzynarodowe: Airbus, Total, Goldman Sachs i inne. Cisco wprowadziło inteligentne wyszukiwanie dla ponad 80 000 pracowników działu sprzedaży. Rozwiązanie pozwoliło im na 15-25% szybciej znaleźć potrzebne informacje. W ocenie spółki, to oszczędność milionów dolarów na нерезультативных sprzedaży. Inny przykład — Mercer, ekspert HR-doradztwie, działająca w 130 krajach na całym świecie. Dzięki inteligentnej wyszukiwania pracownicy spędzają na 25% mniej czasu, w tym poszukiwanie kandydatów na wysokie stanowiska. To pozwala zamykać więcej wolnych miejsc pracy i w konsekwencji zwiększyć przychody. Inteligentne wyszukiwanie i stosuje w projektach edukacyjnych. Międzynarodowa szkoła nauki języków obcych SCOLA włączyłam podobny system dla klientów, tworząc inteligentne wyszukiwanie w ponad 85 Tb treści multimedialnych na 200 językach. W rezultacie, liczba gości na stronie wzrosła o 35%, a średni czas korzystania z serwisu wzrosła 1,5-krotnie — do 75 min.
W Rosji też pojawiają się pierwsze projekty pilotażowe w zakresie wyszukiwania korporacyjnego. Jako przykład można przytoczyć “córkę” Roskosmosu — NGO “Энергомаш”. Pracują nad stworzeniem inteligentnego wyszukiwania wszystkich dokumentów, накопившимся za prawie 90 lat działalności. To ponad milion dokumentów i kilkanaście firmowych systemów. Szacuje się, że oszczędność czasu w poszukiwaniu wyniesie kilka milionów godzin rocznie.
Według Quark, każdego roku firma, gdzie pracuje 1000 pracowników, wydaje $2,5-3,5 mln na wyszukiwanie i konsolidację informacji. Z AI koszty te można obniżyć dziesiątki razy. Ale aby sztuczna inteligencja uproszczone wyszukiwanie dokumentów korporacyjnych, niezbędne do rozpoczęcia rozwiązać kilka zadań. Dane potrzebne do digitalizacji i organizuj, synchronizować wymiana informacji między systemami, zapewnić żądaną moc obliczeniową. To wymaga czasu i wysiłku ze strony deweloperów i firm, ale takie projekty zawsze się zwraca.