Miért akadnak el az AI pilot projektek
A legtöbb vállalat már kipróbálta a mesterséges intelligenciát: néhány licenc egy csevegőrobothoz, egy próbakoncepció számlák beolvasására vagy egy workshop a beszállítóval. Jóval ritkábban fordul elő, hogy a megoldás eljut a mindennapi munkáig, ahol mérhető hatást hoz. Az okok a gyakorlatban ismétlődnek, és csak ritkán kapcsolódnak a modell kiválasztásához.
- Az adatok nincsenek előkészítve. A dokumentumok több verzióban léteznek, a kulcsadatok személyes táblázatokban vannak, a rendszerek nem kapcsolódnak egymáshoz. Az a modell, amely rossz bemeneti adatot kap, megbízhatatlan válaszokat ad, és a felhasználók bizalma gyorsan elvész.
- A hozzáférési jogosultságok túl tágak. A Microsoft 365 környezetben az évek során sok olyan mappa, oldal és csoport gyűlik fel, amelyet szélesebb körben osztottak meg, mint szükséges. Amíg csak ember keres bennük, ez a kockázat rejtve marad. Az AI-asszisztens, amely mindenben képes keresni, gyorsan felfedi.
- A projektnek nincs gazdája. A pilotot az IT vagy egy lelkes egyén vezeti, az üzleti osztálynak pedig sem megbízatása, sem ideje nincs. Amikor a pilot véget ér, senki nem dönt a folytatásról, a költségvetésről és a kiterjesztésről.
- Nincs kiindulási pont a méréshez. A pilot előtti állapot felmérése nélkül nem lehet bizonyítani, hogy a megoldás javított valamit, ezért nehéz indokolni az éles működésbe való beruházást.
A jó hír az, hogy mind a négy akadály szervezeti jellegű, és tervezéssel megszüntethető. Hogy ma hol tart, azt az oldalon található önértékeléssel ellenőrizheti.
Készültségi keretrendszer: hat terület
Az önértékelés hat területet követ, amelyek együtt döntik el, hogy az AI bevezetése sikeres lesz-e. Hasonló logikát alkalmaznak az elismert keretrendszerek is, például a NIST AI Risk Management Framework és az OECD mesterséges intelligenciára vonatkozó alapelvei: a technológia csak egy része a képnek, mellette ugyanilyen fontosak az emberek, a folyamatok és a kockázatkezelés.
| Terület | Kulcskérdés | A készültség jele |
|---|---|---|
| Stratégia és felhasználási esetek | Milyen üzleti problémát oldunk meg? | Rangsorolt lista a felhasználási esetekről, mérhető célokkal |
| Adatok | Jó minőségűek, hozzáférhetők az adatok, és van gazdájuk? | Adatgazdák és érzékenység szerinti besorolás |
| Technológia és infrastruktúra | Biztonságos és összekapcsolható a környezet? | Rendezett jogosultságok, MFA, DLP, érzékenységi címkék, API |
| Emberek és tudás | A munkatársak biztonságosan és értelmesen tudják használni az AI-t? | AI-jártassági program és programgazda |
| Irányítás és megfelelőség | Ki mit használhat, és milyen feltételekkel? | AI-használati szabályzat, rendszernyilvántartás, GDPR-értékelés |
| Megvalósítás és eredmények | Tudjuk a pilotot az éles működésig vinni? | Pilottapasztalat, a hatások mérése, költségvetés |
Az eszköz súlyozza a kérdéseket: többet számítanak azok, amelyek gyakran megállítják a projektet, például a hozzáférési jogosultságok rendezettsége, az adatok minősége és az egyértelmű üzleti cél. Az összpontszám a négy érettségi fok egyikébe sorolja: felfedezés, pilotálás, bevezetés vagy skálázás.
Microsoft 365 Copilot: mit kell előkészíteni a bevezetés előtt
Sok vállalat számára a Copilot az első találkozás a generatív AI-jal a mindennapi munkában, mert olyan eszközökben működik, amelyeket a munkatársak már használnak: Outlook, Teams, Word, Excel és PowerPoint. A Microsoft a terméket időközben Microsoft Copilotra nevezte át, a licencekben és a dokumentációban azonban még az előző név is előfordul. A bevezetés technikailag egyszerű, az előkészítés viszont nem az.
Licencelés CSP-partneren keresztül
Az alap Copilot Chat a megfelelő Microsoft 365 licencek része, és elsősorban az internetről, valamint a felhasználó által csatolt tartalmakból válaszol. A szervezet e-mailjeiből, dokumentumaiból, megbeszéléseiből és csevegéseiből származó válaszokhoz kiegészítő Microsoft 365 Copilot-licencre van szükség. A licenceket Microsoft CSP-partneren keresztül intézheti, aki segít kiválasztani a megfelelő kombinációt, és a felhasználók számához igazítani. A Humanfrog CSP-partner, ezért a licencelést összekapcsoljuk a környezet előkészítésével.
Hozzáférési jogosultságok és túlzott megosztás
A Copilot a Microsoft dokumentációja szerint csak olyan tartalmakat jelenít meg a felhasználónak, amelyekhez legalább olvasási joga van. Ez egyszerre védőkorlát és kockázat: ha a fizetéseket tartalmazó mappát tévedésből a teljes szervezettel megosztották, a Copilot meg fogja találni. A bevezetés előtt ezért tekintse át a mindenkivel megosztott SharePoint-oldalakat és Teams-csapatokat, a bárki által megnyitható hivatkozásokat, valamint az inaktív oldalakat. A Microsoft erre olyan eszközöket kínál, mint a SharePoint Advanced Management.
Érzékenységi címkék és DLP
A Microsoft Purview érzékenységi címkéivel a bizalmas dokumentumokat megjelölheti, és szükség esetén titkosíthatja. A Copilot a titkosított tartalmaknál figyelembe veszi a felhasználó használati jogait. Az adatszivárgás-megelőzési (DLP) szabályok és a kötelező többfaktoros hitelesítés kiegészítik ezt a védelmet.
A felhasználók bevezetése
A licenc önmagában nem változtatja meg a munkavégzés módját. Kezdje több osztályból összeállított pilotcsoporttal, készítsen szerepkör szerinti használati forgatókönyveket (megbeszélés-összefoglaló, ajánlatvázlat, elemzés Excelben), jelöljön ki nagyköveteket, és kövesse a használatot az adminisztrációs központ riportjaiban. A licenceket csak ezután bővítse.
AI-ügynökök, Copilot vagy egyedi megoldás
Nem minden probléma alkalmas a Copilotra, és nem minden problémát kell fejlesztéssel megoldani. A választás attól függ, hogy személyes termelékenységről, egy folyamat egy részének automatizálásáról vagy a vállalat sajátos tudásáról és adatairól van-e szó.
| Copilot a Microsoft 365-höz | AI-ügynökök | Egyedi megoldás | |
|---|---|---|---|
| Cél | Az egyén segítése az írásban, az összefoglalásban és a keresésben | A folyamat lépéseinek önállóbb végrehajtása | Sajátos folyamat, adatok vagy adatvédelmi követelmények |
| Példák | Megbeszélés-összefoglalók, e-mail-vázlatok, elemzés Excelben | Igények kezelése, ügyfélszolgálat, megrendelések előkészítése | Dokumentumfeldolgozás, belső tudásasszisztens (RAG), helyi modell |
| Adatok | A Microsoft 365 azon tartalmai, amelyekhez a felhasználó hozzáfér | A Microsoft 365 és az üzleti rendszerek kapcsolatokon keresztül | Kiválasztott források, a Microsoft 365-n kívüliek is |
| Feltétel | Rendezett jogosultságok, címkék, bevezetés | Integrációk, egyértelmű szabályok, emberi felügyelet | Fejlesztőcsapat, karbantartás, a modell kezelése |
| Idő a hatásig | Hetek | Hetektől hónapokig | Hónapok |
Az ügynököket olyan eszközökkel lehet építeni, mint a Microsoft Copilot Studio, vagy az ERP-hez, a CRM-hez és a dokumentumkezelő rendszerhez kapcsolódó önálló megoldásként. Ha az adatok nem hagyhatják el az Ön környezetét, helyi vagy privát modellel készült egyedi megoldás a célszerű.
A pilottól az éles működésig 90 nap alatt
Egy jól körülhatárolt, hozzáférhető adatokkal rendelkező felhasználási esetnél a 90 nap reális keret ahhoz, hogy a kiválasztástól az első éles verzióig eljusson. Feltétel, hogy a döntés és a gazda már az elején ismert legyen.
| Időszak | Tevékenységek | Eredmény |
|---|---|---|
| 1–2. hét | Felhasználási eset kiválasztása, gazda, kiindulási mérések, kockázat- és GDPR-értékelés | Jóváhagyott hatókör és sikerkritériumok |
| 3–4. hét | Adatok és jogosultságok előkészítése, biztonsági beállítások, technológia kiválasztása | Előkészített környezet |
| 5–8. hét | Pilot valódi felhasználókkal és adatokkal, heti fejlesztések | Mért hatások és visszajelzések |
| 9–10. hét | Az eredmények értékelése, döntés az éles működésről, költségterv | Vezetői döntés |
| 11–13. hét | Éles üzembe helyezés, képzés, követés és támogatás | A megoldás mindennapi használatban |
Hogyan mérjük a megtérülést
Az AI megtérülését a legkönnyebb azoknál a folyamatoknál bizonyítani, amelyeket már ma is mér. A pilot előtt rögzítse a feldolgozási időt, a hibák számát, a reakcióidőt vagy a tranzakciónkénti költséget, a bevezetés után pedig hasonlítsa össze ugyanezeket a mutatókat. A költségoldalon vegyen figyelembe mindent: a licenceket vagy a felhasználást, az integrációkat, az adatok rendezését, a biztonságot, a képzést és a karbantartást.
A személyes termelékenységet segítő eszközöknél, mint a Copilot, az időmegtakarítást nehezebb pontosan mérni. Kövesse a tényleges használatot, a felhasználók körében végzett felméréseket és néhány kiválasztott forgatókönyvet, ahol a hatás közvetlenül mérhető. A kihasználatlan licenc megtérülés nélküli költség, ezért a licenceket rendszeresen csoportosítsa át.
Irányítás és a mesterséges intelligenciáról szóló rendelet alapjai
A mesterséges intelligenciáról szóló rendelet ((EU) 2024/1689 rendelet) azokra a vállalatokra is vonatkozik, amelyek az AI-t csak használják. 2025. február 2-tól minden szolgáltatónak és alkalmazónak gondoskodnia kell arról, hogy a munkatársak megfelelő szintű AI-jártassággal rendelkezzenek (4. cikk). A további kötelezettségek a kockázati osztálytól függenek, az pedig a felhasználás céljától, nem az eszköztől. Ugyanaz a nyelvi modell az egyik esetben minimális kockázatú lehet, a munkaerő-felvételi jelöltek rangsorolásánál viszont magas kockázatú.
A kezdéshez három dologra van szüksége: rövid AI-használati szabályzatra, az AI-rendszerek kockázat szerinti besorolású nyilvántartására, valamint a személyes adatok védelmének értékelési eljárására, szükség esetén az adatvédelmi hatásvizsgálattal (DPIA) együtt. Az egyes rendszerek kockázati osztályát az AI-rendelet: melyik kockázati osztályba tartozik az Ön rendszere? útmutatóban ellenőrizheti.
A Humanfrognál a vállalatokat a készültségfelméréstől és a Microsoft 365 környezet előkészítésétől az ügynökök fejlesztéséig, a dokumentumfeldolgozásig és a belső tudásasszisztensekig segítjük. Írjon nekünk, és közösen meghatározzuk az első felhasználási esetet, amely mérhető eredményt hoz.
