Kaip Kauno startuoliai naudoja dirbtinį intelektą verslo procesams automatizuoti: realūs pavyzdžiai ir rezultatai

Kaunas jau kuris laikas save vadina antrąja Lietuvos technologijų sostine, ir tame yra dalis tiesos – mieste netrūksta startuolių, kurie mielai prisistato kaip „AI-driven” arba „automatizuoti procesai naudojant dirbtinį intelektą”. Tik štai kai pradedi kapstyti giliau, dažnai paaiškėja, kad po gražia terminologija slepiasi gana kuklūs sprendimai. Ne visada, bet dažniau, nei norėtųsi.

Kas iš tikrųjų vyksta

Yra, žinoma, ir realių atvejų. Keli Kauno startuoliai, dirbantys logistikos ir e-komercijos srityse, per pastaruosius metus integravo AI įrankius klientų aptarnavimo automatizavimui – chatbotus, kurie sprendžia rutinines užklausas be žmogaus įsikišimo. Vienas iš jų teigia sumažinęs klientų aptarnavimo skyriaus krūvį apie 30 procentų. Skamba gerai, bet reikia paklausti – ar tie 30 procentų buvo iš tikrųjų sudėtingi klausimai, ar tiesiog banalūs „kur mano siunta” tipo prašymai, kuriuos automatizuoti nebuvo jokio mokslo?

Kitas pavyzdys – buhalterinių ir finansinių dokumentų apdorojimo automatizavimas. Keletas smulkesnių komandų naudoja mašininio mokymosi modelius sąskaitų faktūrų skaitymui ir duomenų ištraukimui. Čia tikrai matyti reali nauda – rankinis duomenų vedimas sumažėja, klaidų mažiau. Bet tai nėra jokia revoliucija, tokie sprendimai rinkoje egzistuoja jau ne vienerius metus, tiesiog dabar juos apvelka madingesniu apvalkalu ir vadina „AI transformacija”.

Kur prasideda marketingo triukai

Problema ta, kad žodis „dirbtinis intelektas” tapo universaliu prieskoniu, kurį beriama ant bet ko. Kalbėjausi su keliais startuolių atstovais, ir dažnai paaiškėja, kad „AI automatizavimas” reiškia paprastą API kvietimą į ChatGPT ar panašų modelį, apvyniotą į savo sąsają. Tai nėra bloga praktika savaime – jei veikia, veikia – bet vadinti tai inovacija, kuri „keičia verslo procesus iš esmės”, būtų per drąsu.

Yra ir tokių, kurie tikrai investuoja į savo modelių treniravimą, duomenų rinkimą, specifinių sprendimų kūrimą konkrečiai pramonės šakai. Bet tokių mažuma. Dauguma renkasi lengviausią kelią – integruoti jau paruoštą sprendimą ir tikėtis, kad tai užteks investuotojams įtikinti, jog jie „technologiškai pažangūs”.

Ką sako patys darbuotojai

Įdomiausia dalis – ne tai, ką sako įkūrėjai ar rinkodaros medžiaga, o tai, ką sako patys darbuotojai, kurių darbą tie procesai palietė. Keletas pašnekovų iš skirtingų Kauno startuolių prisipažino, kad automatizavimas iš tikrųjų sutaupė laiko rutininėms užduotims, bet sukūrė naują problemą – žmonės nebemoka arba nebenori pasitikrinti, ką AI sugeneravo. Klaidos praslysta pro pirštus, nes „juk sistema patikrino”.

Vienas HR specialistas, dirbantis startuolyje, kuris naudoja AI kandidatų CV filtravimui, atvirai pasakė, kad sistema kartais atmeta stiprius kandidatus dėl formuluočių, kurios neatitinka algoritmo lūkesčių. Tai nėra vien Kauno bėda – tai globali AI rekrutavimo problema, bet vietiniu mastu ji irgi egzistuoja, tik apie ją retai kas garsiai kalba.

Kas realiai veikia

• Dokumentų ir sąskaitų apdorojimo automatizavimas – čia rezultatai tikrai apčiuopiami.
• Pirminis klientų užklausų filtravimas – veikia, jei klausimai standartiniai.
• Turinio generavimas rinkodarai – naudinga juodraščiams, bet reikalauja žmogaus redagavimo, o ne aklo pasitikėjimo.
• Duomenų analizė ir prognozavimas – čia matosi rimčiausi rezultatai, ypač finansų ir logistikos startuoliuose.

Ko trūksta – ilgalaikių, patikrintų metrikų. Dauguma pasakojimų apie „X procentų efektyvumo padidėjimą” remiasi vienerių metų ar net kelių mėnesių duomenimis, be jokios kontrolinės grupės ar palyginimo su tuo, kas būtų nutikę be AI. Verslas mėgsta gražius skaičius, bet ne visada mėgsta juos patikrinti.

Vietoj gražaus varpelio pabaigoje

Jei reikėtų apibendrinti visą šitą Kauno AI karštinę vienu sakiniu, sakyčiau taip: technologija veikia geriau, nei prieš porą metų, bet žmonių gebėjimas apie ją melagingai kalbėti auga dar greičiau. Dalis startuolių tikrai keičia procesus iš esmės, taupo laiką ir pinigus, o dalis tiesiog prisisega madingą etiketę, kad būtų lengviau gauti investicijų rundą. Skirtumą tarp vienų ir kitų dažniausiai pastebi tik tie, kas dirba viduje – klientai ir investuotojai dažnai mato tik gražią prezentaciją.

Tad kai kitą kartą išgirsite, kad koks nors Kauno startuolis „revoliucionizuoja” savo sritį naudodamas dirbtinį intelektą, verta paklausti paprasto klausimo – o ką tiksliai tas AI daro, ir ar tai iš tikrųjų negalėjo padaryti gerai suprogramuotas paprastas algoritmas be jokių madingų pavadinimų? Dažnai atsakymas nustebina.