Įmonių valdybos šiandien veikia aplinkoje, kur sprendimų kaina nuolat auga – tiek finansine, tiek reputacine prasme. Strateginiai pasirinkimai, rizikų vertinimas ir ilgalaikės krypties nustatymas dažnai remiasi ne tik patirtimi, bet ir gebėjimu greitai apdoroti didelius informacijos kiekius bei palyginti skirtingus scenarijus. Dirbtinis intelektas galėtų tapti reikšmingu pagalbininku, padedančiu struktūruoti informaciją ir mažinti sprendimų šališkumą.Įmonių valdybos šiandien veikia aplinkoje, kur sprendimų kaina nuolat auga – tiek finansine, tiek reputacine prasme. Strateginiai pasirinkimai, rizikų vertinimas ir ilgalaikės krypties nustatymas dažnai remiasi ne tik patirtimi, bet ir gebėjimu greitai apdoroti didelius informacijos kiekius bei palyginti skirtingus scenarijus.
Asociatyvi DI sugeneruota „Pixabay“ nuotr.
Šiame kontekste dirbtinis intelektas galėtų tapti reikšmingu pagalbininku, padedančiu struktūruoti informaciją ir mažinti sprendimų šališkumą. Vis dėlto praktika rodo, kad valdybų lygmenyje DI dažniau vertinamas atsargiai nei aktyviai taikomas. Kodėl technologija, kuri jau keičia daugelį organizacijų procesų, valdybų sprendimų priėmime vis dar lieka nuošalyje?
Įžvelgė pagrindines kliūtis
Būtent tai analizavo ISM Vadybos ir ekonomikos universiteto tyrėjos Dovilė Morkvėnaitė ir Agnė Šataitė, atlikusios interviu su įmonių valdybų nariais. Kaip parodė tyrimas, pagrindinė kliūtis DI naudojimui valdybos sprendimų priėmime yra atsakomybė.
„Baimė dėl sprendimų kokybės – pagrindinis aspektas, ribojantis valdybos narių norą sprendimo priėmime naudoti DI įrankius. Atsakomybę už sprendimą ir jo rezultatą prisiima valdybos narys, tad jeigu trūksta pasitikėjimo įrankiu, kaip technologija, ir jo pateikta informacija, stringa ir tokio įrankio naudojimas sprendimų priėmimo procese“, – teigia A. Šataitė.
Pasak jos, atsakomybės klausimas tampa dar sudėtingesnis dėl teisinės ir reputacinės „pilkosios zonos“. Tyrimo dalyviai pabrėžė, kad šiandien nėra aiškios praktikos, kaip būtų vertinamas sprendimas, priimtas remiantis DI įžvalgomis, jei jis organizacijai pasirodytų žalingas.
„Praktikoje tai reiškia, kad DI valdybose įsitvirtina labai nevienodai. Tyrimas atskleidė, kad valdybos, kurios jau dabar naudoja duomenų analizės įrankius ir sprendimus grindžia duomenimis, DI vertina palankiau ir dažniau svarsto jo diegimą. Tuo tarpu organizacijose, kur duomenys fragmentuoti, o valdymo taisyklės ne iki galo aiškios, DI potencialas valdybos lygmenyje išlieka ribotas“, – sako D. Morkvėnaitė.
Valdybos turės persitvarkyti
Nors nemažai tyrimo dalyvių į DI žvelgia kritiškai, D. Morkvėnaitė pabrėžia, kad dirbtinio intelekto nereikėtų matyti kaip grėsmės. Greičiau priešingai – jis gali tapti naudingu žvilgsniu iš šalies, ypač ten, kur sprendimai yra rutininiai, pasikartojantys ir paremti aiškiais duomenimis.
„Organizacijai patikimai ir greitai apdorojant duomenis gerokai padidėja tikimybė išgauti naudingų įžvalgų, kuriomis galima vadovautis priimant duomenimis pagrįstus sprendimus ir taip kuriant konkurencinį pranašumą. Valdybos sprendimų priėmimo procesui tai reikštų daugiau laiko diskusijoms apie esminius, kompleksinius klausimus, mažiau šališkumo ir daugiau skaidrumo. Vis dėlto, kompleksiniams sprendimams, kurie reikalauja vertybinio vertinimo, kolektyvinio sutarimo ir reputacinės atsakomybės, DI brandos lygis dar per žemas, tad galutinis sprendimas turėtų išlikti žmogaus rankose“, – sako ji.
Būtina susitarti dėl taisyklių
Čia A. Šataitė atkreipia dėmesį, kad sėkmingas DI įtraukimas į sprendimų priėmimą prasideda ne nuo technologijos, o nuo pagrindo, ant kurio ji veiks.
„Pirmiausia organizacijos viduje turi būti užtikrinama duomenų kokybė ir tikslumas, įdiegiant realiuoju laiku duomenis apdorojančias analizės sistemas, taip pat turėtų būti laikomasi duomenų apsaugos reikalavimų ir nustatytų aiškių organizacijoje taikomų duomenų valdymo taisyklių. Valdybos lygmenyje svarbu nuosekliai kelti duomenų valdymo brandą, nusistatyti aiškius sprendimų kokybės kriterijus ir identifikuoti tas sprendimų priėmimo proceso dalis, kuriose DI gali suteikti didžiausią vertę. Ne mažiau svarbu, kad DI taikymas būtų paaiškinamas, neprieštarautų etikos ir teisės principams, o valdybos nariai nuolat stiprintų kompetencijas šioje srityje“, – sako A. Šataitė.
Čia ISM Vadovų magistrantūros Skaitmeninės transformacijos modulio vadovas Gediminas Buivydas priduria, kad tyrimas leidžia daryti platesnę išvadą: dirbtinis intelektas valdybose išryškina ne technologinius, o valdymo trūkumus.
„Šiandien svarbiausia ne tai, kokį DI įrankį pasirinkti, o ar valdyba yra susitarusi, kaip su tuo įrankiu dirbs: kas atsakingas už duomenų kokybę, kokie kriterijai sprendimų priėmimui, kaip tikrinamos prielaidos ir išvados. Kai šito nėra, DI lieka tik gražus fonas, tad valdyboms šiandien tai yra signalas: arba pačioms persitvarkyti, arba po to vytis realybę, kuri jau transformuoja organizacijų valdymą“, – sako G. Buivydas.
