Az MI gazdasági értékét a döntések eredményén is mérni kell

Képzeljünk el két vállalatot. Az egyik naponta több ezer szöveget generáltat mesterséges intelligenciával, és ezek egy része végül olvasatlan marad. A másik néhány elemzés segítségével jobb beruházási lehetőséget választ. A második vállalat jóval kevesebb MI-használat mellett is nagyobb üzleti nyereséget érhet el.

A példa arra figyelmeztet, hogya technológia elterjedtsége és gazdasági hozadéka között nincs automatikus megfelelés.Az előfizetések, az elkészült dokumentumok és a megtakarított munkaórák száma hasznos információ. Azt azonban külön kell megvizsgálni, hogy a használat mennyivel javította a vállalat működését.

A jobb választás is értéket teremt

Az MI-ről szóló közgazdasági gondolkodásban érthetően fontos helyet kap az automatizálás. Könnyű belátni a hasznot, ha egy korábban órákig tartó feladat rövidebb idő alatt elkészül. A döntések javításának értéke kevésbé látványos. Pedig ugyanazoknak az erőforrásoknak a felhasználásával is eltérő eredményre juthatunk attól függően, milyen beruházást választunk, vagy hogyan szervezzük a termelést.

A mesterséges intelligencia többféleképpen segíthet ebben. Pontosabb keresleti előrejelzést adhat, így könnyebb eldönteni, miből mennyit érdemes készleten tartani. Olyan beszállítót vagy útvonalat találhat, amelyet korábban nem vizsgáltunk meg. A már ismert lehetőségek közül pedig jobb termelési ütemezést választhat.

Ezekben az esetekben az információ feldolgozása, a keresés vagy a választás javul. Ehhez nem feltétlenül kell új terméket létrehozni.A nyereség abból is származhat, hogy egy már elérhető lehetőséget jobban használunk ki.

A javulást reális összehasonlításhoz kell kötni

Szemléltetésként tegyük fel, hogy egy vállalat megszokott eljárással meghozott döntésének várható eredménye egy adott időszakban 100 millió forint. MI-támogatással másik megoldást választ, amelynek várható eredménye 120 millió forint. Ha a támogatás erre az időszakra jutó többletköltsége 2 millió forint, a költség levonása után 18 millió forint várható többletnyereség marad.

Ez egyszerűsített, szemléltető példa, kitalált számokkal. A tényleges megtérülés alkalmazásonként eltérhet.

Az értékeléshez előre meg kell határozni az összehasonlítás alapját, a költségeket és az időtávot.

A jobb eredményt sem lehet egyetlen sikeres esetből az MI-nek tulajdonítani, a szerencsét és a piaci környezet változását is el kell különíteni a technológia hatásától.

A döntések minősége javítható, de ennek is vannak korlátai. Ha egy vállalat korábban is közel járt az adott körülmények között elérhető legjobb megoldáshoz, ugyanabban a döntésben kevés további nyereség marad. Az értékeléshez ezért előre rögzített, megvalósítható viszonyítási pont kell. Az utólag tökéletesnek látszó választás olyan információra is épülhet, amely a döntés pillanatában még senkinek nem állt rendelkezésére.

A technológia fejlődése ugyanakkor újabb döntési területeken teheti gazdaságossá az MI alkalmazását. Így a már jól kezelt feladatokban lassuló javulás mellett más folyamatokban még jelentős lehet a nyereség. Ennek feltétele, hogy a várható előny meghaladja a bevezetés és a működtetés többletköltségét.

A jobb modellhez felkészült szervezet kell

Ugyanaz az MI-rendszer két vállalatnál eltérő eredményt hozhat. Az egyiknél megbízható adatokból dolgozik, a javaslatot hozzáértő munkatárs ellenőrzi, és a döntés következményeit visszamérik. A másiknál hiányos adatokat kap, miközben senki nem tisztázta, ki felel az ajánlás elfogadásáért.

A modell technikai képessége tehát csak az egyik feltétel. Az ajánlásnak el kell jutnia a döntéshozóhoz, és ott hasznos változást kell előidéznie. Egy kiváló elemzésnek is csekély lesz a döntési hozadéka, ha a beruházásról már korábban határoztak, vagy a szervezet nem képes végrehajtani a javasolt változtatást.

A túlzott bizalom akár veszteséget is okozhat. Egy meggyőzően megfogalmazott, de hibás ajánlás rossz irányba viheti a döntést. Sőt,

a fejlettebb rendszer jobb átlagos teljesítményéből sem következik biztosan nagyobb vállalati haszon, ha közben indokolatlanul sok döntést engedünk át az MI-nek. A felelősség és az ellenőrzés rendjét ezért az alkalmazással együtt kell kialakítani.

A közös tévedés kockázatát is látni kell

A széles körű használat sajátos kockázatot is teremthet. Ha sok vállalat hasonló adatokra és azonos vagy rokon MI-rendszerekre támaszkodik, a hibáik is összekapcsolódhatnak. Elképzelhető például, hogy külön-külön pontosabb készlet-előrejelzéseket kapnak, egy váratlan piaci fordulatra mégis egyszerre reagálnak rosszul.

Ilyenkor az egyedi döntések átlagos minősége javulhat, miközben a gazdaság sérülékenyebbé válik a közös tévedésekkel szemben.

A várható nyereséget és az együttes veszteség kockázatát ezért külön kell értékelni. Az eltérő adatforrások és a független ellenőrzés fenntartása ebből a szempontból is indokolt.

A vállalati nyereség és a GDP eltérő mérce

A döntések javulásából származó vállalati előnyöket országos szinten sem lehet egyszerűen összeadni.

Egy jobb árazási döntés növelheti az egyik cég profitját úgy, hogy közben csak jövedelem rendeződik át más szereplőktől. Ettől a gazdaság egésze még nem feltétlenül állít elő több értéket.

Ugyanakkor a valódi hatékonyságnövekedés, például a kevesebb selejt, a jobb kapacitáskihasználás vagy a pazarlás csökkentése az összgazdasági kibocsátást is növelheti. A jövedelmek átrendeződésének és a tényleges többlettermelésnek az elválasztása a mérés egyik nehézsége.

Ugyanazt a többletet többször sem szabad elszámolni. Ha egy beruházás sikeréhez a tervezés, a beszerzés és az üzemeltetés MI-vel támogatott döntései egyaránt hozzájárultak, a teljes eredményt nem írhatjuk jóvá mindegyik folyamatnál. Egy több év alatt jelentkező hasznot pedig az érintett évekre kell szétosztani.Az országos mérés azt vizsgálná, mennyivel tér el a gazdaság várható reálteljesítménye egy előre meghatározott összehasonlítási helyzettől az MI által javított döntések miatt.Ez kiegészítő hatásmutató lehet. Az így azonosított kibocsátási többlet már benne lehet a hivatalos GDP-ben, ezért ahhoz nem adható hozzá újra.

A döntésalapú megközelítés ehhez kínál elméleti támpontot, önmagában nem ad számszerű GDP-becslést Magyarországra. Az MI teljes gazdasági hatásának felméréséhez az automatizálást és az innovációt is vizsgálni kell. A társadalmi előnyök, például a jobb egészségi állapot vagy a felszabaduló szabadidő pedig külön értékelést igényelnek.

Magyarországon is az eredményt érdemes számonkérni

Ebből a magyar vállalatok és az MI bevezetését ösztönző programok számára gyakorlati következtetés adódik.A beszerzés előtt érdemes megnevezni azt a döntést, amelyen javítani szeretnénk, és meghatározni, milyen eredményt várunk a változástól.A felhasználók és az előfizetések száma mellett követni lehet például a készlethiány, az állásidő vagy a hibásan kiválasztott projektek költségének alakulását.

A bevezetés ezért korlátozott körű, összehasonlítható próbákkal kezdődhet. Ahol megoldható, hasonló folyamatok MI-vel támogatott és korábbi működését érdemes összevetni, az eltérő körülmények figyelembevételével. A programok értékelésében az eredmények dokumentálásának és az adatok minőségének is helyet kell kapnia.

Az eredmények mérésének legyen kijelölt felelőse. Vállalaton belül ezt a feladatot például a kontrolling vagy a stratégiai terület, támogatási programoknál független értékelő kaphatja.

A vállalati döntéshozónak végül azt kell tudnia megmutatni, hol és mennyivel javult a működés, és mennyibe került ez a javulás. Ezzel az MI-re fordított pénz is jobban indokolható, és könnyebb eldönteni, mely alkalmazást érdemes tovább bővíteni. A következő MI-fejlesztésről már ennek a mérlegnek az ismeretében érdemes dönteni.Az MI sikerét a jobb döntések kimutatható hasznán is számon kell kérni.