6 min za čitanje 15.01.2020.
Series of colourful cups

Kako veštačka inteligencija pomaže merenju dugoročnih vrednosti

6 min za čitanje 15.01.2020.

Kompanije su sve češće pod rastućim pritiskom da izmere dugoročne vrednosti, a kao glavni izazov postavlja se pronalaženje značenja iz datih podataka.

Nekada je godišnji izveštaj prikazivao vrednost kompanije svojim vlasnicima akcija preko detaljne knjige narudžbina, urednog bilansa i istorije atraktivnih dividendi. Ta slika se promenila u proteklim godinama, i kompanije se danas suočavaju sa potrebom da izraze svoje korporativne vrednosti na širem nivou.

U toku je tranzicija sa akcionarskog kapitalizma (gde je prioritet da se zaštiti vrednost za akcionara) na stejkholderski, gde je fokus na demonstraciji većem auditorijumu, uključujući kupce, zaposlene, investitore i regulatore – da kompanija stvara dugoročne vrednosti.

Bilo da je uzrokovano od strane milenijumske generacije koja je forsirala promene u vrednostima ka odgovornijim i društveno-svesnim pristupima poslovanju, ili kao posledica visokoprofilnih korporativnih kolapsa, fokus se promenio. Više nije reč samo o maksimalnom uvećanju profita već o transparentnosti, održivosti i inkluziji kao uvećavajućem delu u sveobuhvatnom merenju uspeha.

Neuspešan uticaj na ove elemente tokom ocene dugoročne vrednosti može uticati na investicije, regrutaciju, reputaciju, a najviše na produktivnost i profit. Živimo u rastuće povezanoj klimi gde stejkholderi potražuju više informacija kroz širi spektar. A u digitalnom svetu, žele da ovi podaci budu momentalno ažurirani i dostupni.

Nivoi podataka

Prema “Embankment Project for Inclusive Capitalism"(EPIC), ključni indikatori performansi (KPI) koji mere dugoročne vrednosti će rastuće biti bazirani oko četiri ključne oblasti: talenat, inovacije i trendovi kupaca, društvo i okruženje i upravljanje. Stejkholderi žele jasnu sliku kako ovi indikatori mogu uticati na strateško planiranje, upravljanje rizikom, izvršne nadoknade, održive operacije, poslovni rast i dugoročne korporativne vrednosti.

Međutim, jedan od izazova sa kojima se susreću kompanije dok pokušavaju da izveštavaju o dugoročnim vrednostima jeste velika količina dostupnih podataka i kako izvući značenje iz istih. Kako bi se shvatilo značenje ovog izazova, treba uzeti u obzir da se podaci iz našeg globalnog digitalnog univerzuma dupliraju na svake dve godine.1

U ovom kontekstu, veštačka inteligencija (AI/Artificial Intelligence) se može pokazati kao ključni faktor promene, sa sposobnošću da da smisao ovim podacima i identifikuje razumljive indikatore. . Kroz AI, analiza kolosalnih količina informacija  može biti momentalna ili po narudžbini.

Pretraga podataka (data-mining) može pomoći u analizi velikog volumena podataka i u klasifikaciji informacija. Na primer, može se koristiti za analizu velike količine patenata i klasifikacije u „kvalitativne klastere“: inkrementalne, granične, alarmantne i tako dalje. Prediktivne analize mogu takođe pomoći u analizi tržišta, ponašanja potrošača i u prikazivanju trendova i prognoza.

Činjenica da bi kompanije trebalo da budu u mogućnosti da koriste ovu tehnologiju radi merenja aspekata svoje aktivnosti kao što su finansijske vrednosti, produktivnost, performans zaposlenih, menadžment troškova i održivost u realnom vremenu predstavlja ogroman napredak. U prošlosti je merenje vrednosti značajno uticalo na visinu troškova i vreme. Podaci prosleđeni analitičarima su bili mešovitog kvaliteta i često nije bilo ni strukture ni okvira procesa. U budućnosti, kompanije bi trebalo da budu u mogućnosti da koriste KPI u realnom vremenu kako bi proizvodile autpute u realnom vremenu. 

Veštačka inteligencija kao pružalac mogućnosti

Veštačku inteligenciju ne treba posmatrati kao svemogući alat - to je čist pružalac mogućnosti podrške analizama novih metrika.

Kompanije su i dalje u veoma ranim stadijumima razvijanja pristupa metrikama dugoročnih vrednosti. Moraju postići radni balans između taktičkih i strateških KPI; operacionih i finansijskih KPI; i KPI koji efektivno uhvate momenat tokom predviđanja budućnosti. 

Kako stvari stoje, postoji pitanje koliko dobro opremljene kompanije upošljavaju nove metrike za korporativno upravljanje, poverenje klijenata, inovacije, talenat i okruženje, između ostalog. Mnoge organizacije i dalje nemaju odgovarajući sistem, sposobnost pronalaženja izvora podataka i potrebne metode izveštavanja.

U budućnosti, kompanije bi trebalo da budu u mogućnosti da koriste KPI u realnom vremenu da bi proizvodili autpute u realnom vremenu.

Očigledan problem je, kako direktno meriti aspekte inovacija, poverenja, kulture ili održivosti? Svaki napor da se to uradi može biti zakomplikovan nestruktuiranom prirodom operacionih podataka potrebnih za nefinansijsko izveštavanje. Obaveza svake organizacije je da postavi odgovarajuće KPI i osigura da ti indikatori mogu voditi do svog izvora kako bi bili merljivi.

Blagovremene intervencije

Uprkos izazovima, potencijalne koristi koju nudi veštačka inteligencija kao pružalac mogućnosti su značajne. Uzmimo za primer problem merenja korporativne kulture. U prošlosti, ovo bi se verovatno uradilo preko ankete uključenosti radnika, koja bi se sprovodila jednom godišnje. Prikupljanje podataka bi verovatno trajalo mesecima, a rezultati bi bili dostupni nakon što ih pregledaju zaposleni. Sa veštačkom inteligencijom, ova merenja mogu biti dalekosežnija i momentalnija. Veštačka inteligencija može predložiti tipove intervencije koje mogu biti odgovarajuće; pisanje izveštaja nije jedina primena.

Moć analitike mreže unutar HR odeljenja je jedna od oblasti koje se razvijaju. Nova platforma za društveno mapiranje koristi jednostavne ankete za zaposlene i meta podatke sa telefonskih poziva zaposlenih i elektronske pošte da bi se uvidelo koliko efektivno ljudi rade i komuniciraju. Kao što se identifikuju potencijalna loša postupanja, ove platforme (pod uslovom da se ispravno koriste) mogu unaprediti produktivnost, identifikovati inovacije i usvojiti kolaborativniju kulturu.

Primene održivosti

Nesumnjivo je da će biti potrebno vreme da se određene prakse i standardi usvoje u industrijama, ali već uviđamo konkretne akcije u ovim pravcima u pojedinim sferama. Jedna od ključnih prednosti veštačke inteligencije je to da može biti od koristi u pravljenju KPI tako da gledaju unapred više nego unazad, što je do sada bio slučaj.

Izveštavanje o održivosti u SAD i Evropi koristi veštačku inteligenciju kao identifikator rizika. Prema Globalnom izveštaju o riziku Svetskog Ekonomskog Foruma iz 2018. godine, četiri od pet globalnih rizika u postojećim uslovima su povezani sa okolinom ili društvenim pitanjima. 2 . Veštačka inteligencija može identifikovati i kvantifikovati ove rizike; na primer, tamo gde kompanija ima dobavljače u određenoj državi ili regionu, alati veštačke inteligencije doprinose analizi informacija i proceni potencijalnog rizika ljudskih prava.

Jedna od ključnih prednosti veštačke inteligencije je to da može biti od koristi u pravljenju KPI da gledaju unapred više nego unazad, što je do sada bio slučaj.

Postoje razni načini na koje preko veštačke inteligencije možemo meriti performanse nasuprot KPI u oblasti održivosti. Na primer, jedna multinacionalna tehnološka kompanija je konstruisala neutralni mrežni sistem koji je naučen (koristeći podatke iz senzora unutar u van centra podataka) da prati kako različiti spoljašnji faktori utiču na performanse. Jedan centar podataka je utvrdio da je potrebno 40% manje energije da se rashladi objekat. 3 .

Veštačka inteligencija može takođe da proceni karbonski otisak velikih kompanija analizirajući javne podatke, izbegavajući potrebu za velikom kolekcijom podataka. Slično, korišćenjem veštačke inteligencije za analizu velikih kvantiteta kako internih tako i eksternih podataka, kompanije mogu dobiti jasniju sliku o materijalnostima – ključnim elementima održivih napora – kako bi bolje razumele na koje održivo-povezane oblasti se treba fokusirati u budućnosti. Ovo štedi i vreme i resurse.

Pogled u budućnost

Kaкo tranzicija iz akcionarskog kapitalizma u stejkholderski kapitalizam nastavlja da uzima maha, kompanije moraju da razvijaju bolje načine da identifikuju, mere i komuniciraju korporativne vrednosti, i da prihvate da dugoročni, prognozirajući fokus može dovesti do investicija i inovacija koje potpomažu rast i kreiranje vrednosti.

I dalje je potrebno raditi na identifikaciji odgovarajućih KPI za merenje dugoročnih vrednosti. Zahvaljujući svojoj sposobnosti da analizira i osmišljava velike količine podataka i identifikuje smislene indikatore, veštačka inteligencija može dati značajan doprinos ovim naporima, i čini se da postaje važan element korporativnih alata u godinama koje dolaze.

Rezime

Od kompanija se sve više očekuje da demonstriraju kako kreiraju dugoročne vrednosti, što znači izdignuti pogled iznad čistih finansijskih metrika i osmisliti nove KPI. Jedan od izazova sa kojim se suočavaju dok obavljaju prethodno navedeno jeste pristup, analiza kredibilnih i komparativnih podataka. Veštačka inteligencija se pokazala kao vredan alat, jer se može koristiti za čitanje i analizu velikih volumena podataka, identifikaciju KPI za nefinansijske metrike i za merenje performansi nasuprot njima.

O ovom članku