AI ne zna ono što mu ne date: Kako osigurati kvalitetne podatke za uspješne AI projekte

Uvođenje umjetne inteligencije u poslovanje danas je brže i dostupnije nego ikad prije. No dok mnogi poduzetnici i menadžeri žele “AI koji zna sve”, rijetko tko se zaista zapita: odakle taj AI zapravo crpi znanje? Ako AI treba znati procese vaše tvrtke, korisničku podršku, uvjete suradnje ili kako nešto rješavate — to znanje mu morate dati vi.

Bez kvalitetnog sadržaja, umjetna inteligencija ne može biti precizna. Ne može biti korisna. I najvažnije: ne može raditi posao umjesto vas. Može nagađati, improvizirati, davati generičke odgovore. A upravo to je ono što ozbiljna organizacija ne smije dopustiti.

Umjetna inteligencija ne funkcionira u praznom prostoru

Većina današnjih poslovnih sadržaja nalazi se u tzv. nestrukturiranim podacima — dokumentima, e-mailovima, priručnicima, ugovorima, zapisnicima sa sastanaka i zapisima iz sustava koje nitko nije taknuo godinama. To su podaci koje niste planirali koristiti u kontekstu umjetne inteligencije, ali su sada postali neophodni ako želite da vaši AI alati imaju smisla i da isporučuju vrijednost.

Suvremeni pristup koji kombinira generativnu umjetnu inteligenciju s vašim dokumentima naziva se Retrieval Augmented Generation (RAG). Ukratko, riječ je o sustavu koji omogućuje AI modelu da odgovara na pitanja tako da se referira na vaše vlastite dokumente i izvore. No, da bi to funkcioniralo, ti dokumenti moraju biti točni, ažurni, nedvosmisleni i dostupni.

I tu počinje pravi izazov.

Problem nestrukturiranih podataka nije tehničke, već organizacijske prirode

U praksi, najveći izazov nije postavljanje AI modela, već uređenje i priprema informacija koje bi taj model trebao koristiti. U većini organizacija, podaci su razasuti po različitim sustavima – lokalnim diskovima, serverima, cloud repozitorijima – i često ne postoji jasan pregled nad onime što zapravo postoji, što je aktualno, a što zastarjelo.

Osim toga, nema definiranog vlasništva nad sadržajem, ne postoji dogovor oko termina i pojmova koji se koriste, niti dosljedan način pohrane i klasifikacije. U takvom okruženju pokušaj uvođenja umjetne inteligencije često završi frustracijom – sustav ne zna koje informacije su važne, ne razumije interne izraze i teško prepoznaje poslovni kontekst.

Priprema znanja je ključ uspjeha svakog AI sustava

Umjetna inteligencija ne zna što ne zna. Ona ne može pretpostaviti što je važno, niti može pogoditi kako je vaša organizacija definirala pojmove poput “klijent”, “projekt”, “dokumentacija” ili “incident”. Da bi AI znao — vi mu morate dati znanje. To znači da netko mora odlučiti koji su dokumenti važni, ažurirati ih, očistiti od duplikata i beskorisnih verzija, dati im kontekst i učiniti ih razumljivima za AI sustav.

U praksi, to uključuje strukturiranje sadržaja, označavanje ključnih elemenata, definiranje pojmova unutar organizacije, uspostavu jedinstvenih pravila za pohranu i imenovanje dokumenata. Uvođenje AI-ja bez prethodne pripreme je kao da pokušavate izgraditi zgradu bez temelja — tehnički možda izvedivo, ali vrlo rizično i teško održivo.

AI može pomoći u pripremi – ali ne može zamijeniti vas

Mnoge zadatke oko pripreme sadržaja moguće je automatizirati. GenAI alati mogu klasificirati dokumente, sažimati sadržaj, označavati ključne dijelove, uspoređivati verzije. Međutim, nitko osim vas ne zna što je za vašu organizaciju važno. Nitko osim vas ne zna koje su informacije točne, a koje zastarjele. Ljudi koji svakodnevno rade s podacima i dokumentima moraju imati ključnu ulogu u određivanju sadržaja koji će postati “znanje” dostupno umjetnoj inteligenciji.

Zato se uspješni AI projekti ne događaju samo unutar IT odjela, nego u suradnji s poslovnim korisnicima, pravnicima, prodajom, korisničkom podrškom, menadžmentom. Svaka funkcija mora dati svoj doprinos – i imati koristi od rezultata.

Zaključak: Nema pametne umjetne inteligencije bez pametnog znanja

Ako želite da umjetna inteligencija zna vaše procese, vaše odgovore i vaša rješenja – morate joj ih dati. Ne postoji prečac. Umjetna inteligencija neće sama “naučiti” kako radite. Može učiti — ali samo ako ima što učiti. Vaš sadržaj postaje njezin mozak. Ako je on neuredan, neprecizan ili nepostojeći, onda to postaje i vaš AI sustav.

U NOS-u klijentima pomažemo upravo u tome: od snimanja poslovnih procesa, kroz organizaciju podataka i sadržaja, do izgradnje AI rješenja koja koriste to znanje za stvarno rješavanje problema.

Ako želite da vaš AI stvarno zna o čemu govori, počnite od vlastitih podataka.

Zainteresirani za procjenu spremnosti vaših podataka za umjetnu inteligenciju?
Kontaktirajte nas na info@nos.hr i saznajte kako možemo pomoći vašem poslovanju da izgradi stvarno pametnog digitalnog asistenta.