Η Τεχνητή Νοημοσύνη (Τ.Ν. ή Artificial Intelligence – A.I.) δεν είναι ένα φαινόμενο το οποίο θα… παρουσιαστεί στο απώτερο μέλλον. Ηδη δηλώνει όλο και περισσότερο δυναμικά «παρούσα» σχεδόν σε κάθε οικονομική και κοινωνική πτυχή της καθημερινότητας και είναι βέβαιο ότι μέσα στα αμέσως επόμενα δύο με τρία χρόνια θα επηρεάσει καταλυτικά κάθε είδους δραστηριότητα. Μπροστά σε αυτό το «κύμα» της νέας τεχνολογικής επανάστασης (με τα πρωτόγνωρα και άγνωστα, σε μεγάλο βαθμό, χαρακτηριστικά), το κρίσιμο στοίχημα για τις ελληνικές επιχειρήσεις είναι: Πώς θα μπορέσουν να αξιοποιήσουν την Τ.Ν. για να ενισχυθούν και να αντέξουν στον διαρκώς αυξανόμενο ανταγωνισμό διεθνώς;
Ο Mike Crosby, εκτελεστικός διευθυντής και Chief Data Analyst της εταιρίας ανάλυσης αγοράς Circana, με έδρα το Σικάγο, δίνει χρυσές συμβουλές σε σχέση με τον τρόπο που θα πρέπει να την υιοθετήσουν και τις νόρμες που θα πρέπει να ακολουθήσουν ούτως ώστε να επωφεληθούν από τις τεράστιες ευκαιρίες που προσφέρει και να αποφύγουν τις «ψηφιακές παγίδες» που δημιουργεί. Σύμφωνα με πρόσφατη ανάλυση του γραφείου Οικονομικών και Εμπορικών Υποθέσεων (ΟΕΥ) της ελληνικής πρεσβείας στο Σικάγο, ο M. Crosby επισημαίνει, προκαλώντας φυσικά εντύπωση, ότι «η υιοθέτηση της Τεχνητής Νοημοσύνης, παρά την υφιστάμενη δυναμική της στις σύγχρονες αγορές, ενδέχεται να μην είναι η καταλληλότερη επιλογή για όλες τις επιχειρήσεις»!
Γιατί; Οπως τονίζει ο εκτελεστικός διευθυντής και Chief Data Analyst της εταιρίας ανάλυσης αγοράς Circana, η επιτυχής εφαρμογή της Τεχνητής Νοημοσύνης απαιτεί αρχικά μια διεξοδική αυτοαξιολόγηση από μέρους των επιχειρήσεων στα ακόλουθα πεδία:
Ευθυγράμμιση δυνατοτήτων
Οι λειτουργίες της Τεχνητής Νοημοσύνης διαφέρουν ανάλογα με το εάν μια επιχείρηση αναζητά τη βελτιστοποίηση των ροών εργασίας, την ενίσχυση της ασφάλειας ή την απόκτηση στρατηγικού πλεονεκτήματος στον κλάδο της. Επομένως, είναι κρίσιμο να καθοριστεί ο πυρήνας των επιχειρηματικών στόχων της επιχείρησης, ώστε να αποκτηθεί η τεχνολογία που τους υπηρετεί, ως εξής:
α) Αυξημένη παραγωγικότητα: Η αυτοματοποίηση που βασίζεται στην A.I. μπορεί να απλουστεύσει επαναλαμβανόμενες εργασίες, απελευθερώνοντας πολύτιμο χρόνο για στρατηγική σκέψη και δραστηριότητες προστιθέμενης αξίας.
β) Ενισχυμένη ασφάλεια: Οι προηγμένες δυνατότητες ανίχνευσης απειλών και η παρακολούθηση ασφάλειας σε πραγματικό χρόνο μπορούν να μειώσουν σημαντικά τον κίνδυνο κυβερνοεπιθέσεων και παραβιάσεων δεδομένων.
γ) Αποφάσεις βασισμένες σε δεδομένα: Οι υπολογιστές A.I. μπορούν να αναλύσουν μεγάλες ποσότητες δεδομένων, παρέχοντας τη δυνατότητα στις επιχειρήσεις να λαμβάνουν ενημερωμένες αποφάσεις.
δ) Ανταγωνιστικό πλεονέκτημα: Οι επιχειρήσεις μπορούν να αποκτήσουν σημαντικό πλεονέκτημα έναντι των ανταγωνιστών τους, αξιοποιώντας την Τεχνητή Νοημοσύνη για να πραγματοποιήσουν προγνωστικές αναλύσεις δεδομένων και να σχεδιάσουν εξατομικευμένες εμπειρίες για τους πελάτες.
Εφαρμογές ανά κλάδο
Η Τεχνητή Νοημοσύνη παρέχει εξειδικευμένες δυνατότητες ανά κλάδο, προσαρμοσμένες στις ιδιαίτερες προκλήσεις και ανάγκες των επιχειρήσεών του. Συγκεκριμένα, ο Mike Crosby επισημαίνει τα εξής:
α) Υγειονομική περίθαλψη: Μπορεί να πραγματοποιεί ταχύτερες και ακριβέστερες διαγνώσεις, μέσω της ανάλυσης συμπτωμάτων σε πραγματικό χρόνο και ερμηνείας της ιατρικής απεικόνισης.
β) Logistics: Εχει τη δυνατότητα αποτροπής βλαβών εξοπλισμού, ελαχιστοποίησης της αδράνειας και βελτιστοποίησης της κατανομής πόρων, μέσω των δυνατοτήτων προβλεπτικής συντήρησης.
γ) Οικονομικά: Μπορεί να ενισχύει την οικονομική ασφάλεια, μέσω της ανίχνευσης απάτης και της λήψης επενδυτικών αποφάσεων, με χρήση προηγμένων εργαλείων ανάλυσης αγοράς.
δ) Λιανικό εμπόριο: Εχει τη δυνατότητα βελτίωσης της αλληλεπίδρασης και αύξησης της ικανοποίησης των πελατών, μέσω εξατομικευμένων προτάσεων προϊόντων και chatbots.
Αξιολόγηση ετοιμότητας
Σύμφωνα με τον M. Crosby, η κατανόηση των ειδικότερων αναγκών ή κενών στη λειτουργία μιας επιχείρησης είναι κρίσιμη για την επιτυχή ενσωμάτωση των λειτουργιών της Τεχνητής Νοημοσύνης στις εργασίες της. Για τον λόγο αυτό πρέπει να λαμβάνονται υπόψη τα εξής δεδομένα:
α) Συμβατότητα υποδομής: Η υπάρχουσα υλικοτεχνική υποδομή θα πρέπει να υποστηρίζει τις απαιτήσεις επεξεργασίας και μνήμης των υπολογιστών AI.
β) Διαδίκτυο και bandwidth: Η αξιολόγηση του εύρους ζώνης του δικτύου και η πιθανή αναβάθμιση σε οπτικές ίνες θα εξασφαλίσουν βέλτιστη απόδοση των υπολογιστών A.Ι. που παράγουν αυξημένη κυκλοφορία δεδομένων.
γ) Εξειδίκευση προσωπικού IT: Η ομάδα IT θα πρέπει να διαθέτει τις απαραίτητες δεξιότητες για τη διαχείριση και τη συντήρηση των υπολογιστών A.I., για την εξασφάλιση της ομαλής ενσωμάτωσης και υποστήριξης.
Στρατηγικός σχεδιασμός ανάπτυξης
Οπως, επίσης, επισημαίνει ο εκτελεστικός διευθυντής και Chief Data Analyst της εταιρίας ανάλυσης αγοράς Circana, Mike Crosby, καταγράφονται δύο βασικές στρατηγικές ανάπτυξης για τους υπολογιστές A.I.:
α) Μελλοντική ανάπτυξη: Εξοπλισμός ολόκληρης της επιχείρησης με υπολογιστές A.I. για κάλυψη πιθανών μελλοντικών αναγκών. Αυτή η προσέγγιση απαιτεί υψηλότερη αρχική επένδυση, αλλά εξασφαλίζει μακροπρόθεσμη δυνατότητα δημιουργίας οικονομιών κλίμακας.
β) Στοχευμένη ανάπτυξη: Στόχευση συγκεκριμένων τμημάτων της επιχείρησης, που θα ωφεληθούν σε πρώτη φάση από τις δυνατότητες των υπολογιστών A.I. Αυτή η στρατηγική απαιτεί μικρότερη αρχική επένδυση και επιτρέπει τον σταδιακό εντοπισμό πιθανών προκλήσεων και αναγκών της επιχείρησης.
«Οι ελληνικές επιχειρήσεις που επιθυμούν να επωφεληθούν από τις σημαντικές ευκαιρίες τις οποίες φέρει η Τεχνητή Νοημοσύνη», τονίζει το γραφείο ΟΕΥ της ελληνικής πρεσβείας στην Ουάσινγκτον, «έχουν στη διάθεσή τους μια σειρά από δυνατότητες που μπορούν να αξιοποιήσουν προς όφελος της περαιτέρω ανάπτυξής τους. Ανάλογα με το είδος της επιχειρηματικής δραστηριότητας, καθώς και τους τεθέντες στρατηγικούς στόχους της κάθε επιχείρησης, οι ανωτέρω παρατηρήσεις θα μπορούσαν να αποτελέσουν εν μέρει και έναν οδηγό αυτοαξιολόγησης ως προς το φάσμα πιθανής ενσωμάτωσης της Τεχνητής Νοημοσύνης στον κύκλο εργασιών τους».
ΑΠΟ ΤΗΝ ΕΝΤΥΠΗ ΕΚΔΟΣΗ (21 ΦΕΒΡΟΥΑΡΙΟΥ 2025)
