W poprzednim artykule zatytułowanym „Czy nasze biura mogą stać się SMART dzięki rozwiązaniom inteligentnym?” przytoczyłem dwa przykłady zastosowania rozwiązań inteligentnych w biurze (AI). Przykłady te, mam nadzieję, mogły sprowokować u Państwa refleksję. Na ile faktycznie już dzisiaj produkty, które są dostępne na rynku, mogłyby przyczynić się do podniesienia efektywności, skuteczności, sprawności działania samego biura oraz procesów wsparcia, które w nim realizujemy.
Dla przypomnienia, pokusiliśmy się o przedstawienie w aspekcie komunikacji wewnątrz i na zewnątrz firmy rozwiązania o nazwie autonomiczny asystent, czyli systemu automatyzującego na przykład dostarczanie informacji, wspieranie klient/użytkownika w rozwiązywaniu problemów, z którymi się do nas zgłasza (przykładowo potrzeba uzyskania dodatkowej porady, informacji o obsłudze zgłoszenia/zamówienia).
Rozwiązanie powyższe charakteryzuje się zastosowaniem inteligentnego algorytmu tzw. chatbota, który może komunikować się z człowiekiem wykorzystując interfejs tekstowy, ale również głosowy. Kolejny przykład to rozwiązanie z obszaru Inteligentne biuro, czyli inteligentny system identyfikacji i kontroli dostępu – zintegrowana identyfikacja głosowa, identyfikacja obiektów (cech charakterystycznych, w tym twarzy), biometryka.
Rozwiązanie to charakteryzuje się możliwością automatyzacji poprzez zastosowanie złożonego zintegrowanego systemu inteligentnego pozwalającego na sprawne i właściwe zarządzanie bezpieczeństwem i dostępem do przestrzeni biurowej. Rozwiązanie to tak naprawdę składa się z szeregu różnych inteligentnych algorytmów pozwalających na analizę obrazu, również w czasie rzeczywistym, rozpoznawanie głosu, inicjowanie działań przykładowo autoryzowanie uprawnionych osób/pracowników bez konieczności dokonywania przez nich dodatkowych czynności, jak ma to miejsce w przypadku korzystania z karty dostępowej, przeciwdziałanie lukom bezpieczeństwa przykładowo wejściu osób nieuprawnionych do poszczególnych pomieszczeń – tego typu incydenty bezpieczeństwa mogą być wykrywane przez system w sposób automatyczny a człowiek w pewnym sensie może być zwolniony z konieczności dokonywania kontroli ręcznej.
W niniejszym artykule przywołam Państwu kolejne dwa przykłady. Mam nadzieję, że okażą się również inspirujące.
Inteligentne biuro – system monitorowania środowiska pracy – czynniki wpływające na komfort pracy – zarządzanie natlenieniem, naświetleniem, zanieczyszczeniem, wykrywanie zagrożeń bakteriologicznych
Przyjrzyjmy się teraz zagadnieniu związanemu z funkcjonowaniem SMART OFFICE (Inteligentnego biura). Każda organizacja musi posiadać biuro, które będzie dla jej pracowników stanowić miejsce pracy, w którym będą przebywać średnio 8 a nierzadko i więcej godzin w czasie dnia pracy. Im większe biuro tym większe znaczenie mają warunki, które w miejscu pracy panują. Pomijając same aspekty BHP – takie jak dostępna dla każdego pracownika przestrzeń do pracy, drogi komunikacyjne, dostępność pomieszczeń socjalnych i sanitariatów – możemy wyróżnić jeszcze takie aspekty jak odpowiednie natlenienie, naświetlenie, to czy osoby będą miały komfortowe warunki pracy, jeśli chodzi o swobodę wykonywania różnych czynności. Wszystko to wpływa na nasze postrzegania tego miejsca, czy z przyjemnością przychodzimy do pracy, czy też nie, czy lubimy w tym miejscu przebywać, czy też jednak nie jest to miejsce przyjazne. Dotychczas projektowaniem biura, odpowiedzią na pytanie jak biuro powinno zostać zorganizowane pod kątem facility, jak powinno funkcjonować, aby było przyjazne dla przebywających w nim osób, zajmowały się odpowiednio przygotowane do tego osoby posiadające odpowiednią wiedzę i doświadczenie. Od ich doświadczenia, pomysłowości i wiedzy zależało to czy byliśmy zadowoleni z projektu biura, a po jego uruchomieniu faktycznie czuliśmy się w nim komfortowo. Zastanówmy się, czy w tym zakresie algorytmy uczące się mogłyby nam pomóc.
Jak mało przyjazne może być środowisko dużych biur, w szczególności przestrzeni takich jak OpenSpace.
Każdy z państwa zapewne może opisać w oparciu o własne doświadczenia w tym zakresie. Myślę, że wszyscy mamy świadomość jak bardzo potrafią być one nieprzyjazne i anonimowe. Warto pamiętać, że mówimy tutaj o dwóch kwestiach: aranżacja wnętrz oraz to monitorowanie biura.– Jeśli chodzi o aranżację wnętrz to w tym konkretnie przypadku widziałbym ewentualne zastosowanie algorytmu, który projektuje przyjazne aranżacje w oparciu o informację zwrotną dostarczoną przez wielu różnych pracowników biur, dane zebrane z automatycznych czujników i dotyczące warunków panujących w różnych typach biur. Analiza takich danych i opinii na pewno byłaby ciekawa nie tylko dla samego algorytmu uczącego się. W tym znaczeniu algorytm uczący, bazując na zebranych danych, działałby jako doświadczony i odpowiednio przygotowany projektant. Drugą kwestią, być może nawet ważniejszą, jest natomiast monitorowanie samego biura a dokładniej panujących w nim warunków. Wiemy jak przykry może być dla pracowników zapach łososia albo curry odgrzewanych przez kogoś w firmowej mikrofali i aromat długo odczuwalny w całym biurze, chociaż kultura spożywania posiłków przy biurku to raczej moje traumatyczne doświadczenia pracy w biurze w Wielkiej Brytanii. Niemniej pokazuje to jak ważne jest zniwelowanie zakłóceń w miejscu, gdzie przebywa wiele osób jednocześnie. System monitorowania różnych parametrów biura może to zapewnić.
Spójrzmy teraz na to co tak naprawdę może ten system monitorować.
I co z tego monitoringu wynika dla nas. Biorąc pod uwagę cel, jaki przyświeca działaniu takiego systemu, możemy powiedzieć, że:
- W pierwszej kolejności możemy potrzebować zintegrowanego systemu pozyskującego i gromadzącego dane o panujących w biurze warunkach; od nas w zasadzie będzie zależało jakie parametry będą badane, gdyż w różny sposób i w różnych aspektach możemy definiować przyjazność miejsca pracy. Możemy mianowicie badać: stan wody, stan powietrza, naświetlenie, stopień wilgotności, temperaturę, poziom hałasu. Oczywiście dane te mogą być pozyskiwane poprzez zastosowanie automatycznych czujników/sensorów.
- Zebrane w ten sposób dane musimy poddać analizie, a następnie porównać ze zdefiniowanym stanem wzorcowym. Analiza ta pozwoli nam na:
- Określenie stanu obecnego i wskazanie ewentualnych odchyleń, które mogą, ale nie muszą wymagać korekty
- Pokazanie historii zmian panujących w biurze warunków
- Prognozę zmian w przyszłości na podstawie analizy danych historycznych
- Określenie stanu obecnego lub/oraz prognozowanie trendów na przyszłość może skutkować zainicjowaniem działań korygujących mających za zadanie doprowadzenie do uzyskania oczekiwanego wzorca
Zwróćmy uwagę, że mówimy tutaj o rozwiązaniu inteligentnym, w związku z tym – jeśli połączymy działanie tego systemu z podziałem biura na strefy – mamy jeszcze większą możliwość sterowania panującymi w nim warunkami, które w tym samym czasie, w różnych obszarach biura, mogą bardzo się od siebie różnić. Tego typu rozwiązania istnieją od wielu lat, do niedawna przede wszystkim stosowane były w pomieszczeniach takich jak laboratoria, niemniej obecnie nic nie stoi na przeszkodzie aby stosować je szczerzej, szczególnie, że koszty implementacji rozwiązań klasyfikowanych jako inteligentne budynki sukcesywnie maleją. Jak zapewne Państwo dostrzegają, tego typu rozwiązania powinny być implementowane jako element całego budynku, wtedy koszty implementacji per biuro są niższe.
Inteligentne szkolenia – AI automatyzująca zarządzanie szkoleniem, dopasowywanie zadań, stopnia trudności i zagadnień do potrzeb i możliwości rozwoju pracownika
Przyjrzyjmy się teraz kolejnemu rozwiązaniu, moim zdaniem przydatne przede wszystkim tym organizacjom, które potrzebują zapewnić stały, ale i zróżnicowany rozwój kompetencji swoich pracowników. Rozwiązanie to może wspierać zarówno przekazywanie określonej wiedzy jak również umiejętności, w tym tych praktycznych, wymagających nabycia pewnej biegłości w wykonywaniu niektórych czynności.
W każdej organizacji najważniejsi są ludzie
W każdej organizacji najważniejsi są ludzie (w kontekście tematu tego artykułu, może okazać się to dyskusyjne), i choć stwierdzenie to może wydać się wielu z państwa trywialne, jednak oznacza, że firma powinna inteligentnie zarządzać swoim personelem. Im bardziej złożona struktura oraz prowadzony biznes, tym ważniejsze staje się nie tylko pozyskanie ludzi o odpowiedniej wiedzy i umiejętnościach, ale również dbanie, aby ciągle się rozwijali. Czasami potrzebne jest by dana osoba była w stanie podejmować przeróżne zadania, również wykraczające poza jej standardowy czy dotychczasowy zakres obowiązków. Wiele lat prowadziłem szkolenia, dlatego rozumiem jak trudno jest każdego z uczestników traktować indywidualnie przez cały czas trwania kursu, być w takim samym stopniu skupionym na każdym uczestniku z osobna. Należałoby de facto organizować indywidualne sesje szkoleniowe, co jest przecież niezwykle kosztowne i w wielu przypadkach wręcz nieuzasadnione. Zresztą w wielu sytuacjach ważne jest, aby uczestnicy ze sobą współpracowali. Zastanówmy się ponownie, czy w takim przypadku uczenie maszynowe może nam pomóc. Według mnie nic nie stoi na przeszkodzie aby tak było. Zwróćmy uwagę, że rozwiązania z dziedziny tzw. „grywalizacji” już teraz mogą być i są wspomagane inteligentnymi systemami edukacyjnymi, które mają za zadanie obserwować postępy każdego uczestnika. Mogą stać się nawet czymś więcej – mianowicie trenerem personalnym. Wykorzystanie rozwiązań bardziej zaawansowanych niż tylko prezentacja czy lekcje e-learningowe, ale przykładowo przeniesienie danego kursu do świata 3D czy wręcz do rzeczywistości wirtualnej poprzez zastosowanie okularów VR, pozwoli na zorganizowanie szkolenia na odległość, zbliżenie warunków szkolenia do rzeczywistych, prowadzenie szkoleń grupowych bez konieczności zebrania wszystkich fizycznie w jednym miejscu. Wprowadzenie elementów interaktywnych z kolei może rozszerzyć ten system nie tylko o przyswajanie wiedzy teoretycznej, ale również zdobywanie umiejętności praktycznych bez konieczności utrzymywania rzeczywistych maszyn czy urządzeń będących przedmiotem uczenia się przez kursantów.
W tego typu rozwiązaniu elementem uczenia maszynowego jest przede wszystkim sam algorytm
W tego typu rozwiązaniu elementem uczenia maszynowego jest przede wszystkim sam algorytm, który obserwując każdego z uczestników z osobna jest w stanie dynamicznie dopasowywać określone zadania, testy czy trudność danego ćwiczenia czy lekcji, do możliwości poznawczych konkretnego uczestnika. Algorytm niejako uczy się rozpoznawać możliwości edukacyjne kursanta, to jak szybko jest w stanie przyswajać wiedzę i nowe umiejętności, co go motywuje do dalszego działania, tak aby uzyskać jak najbardziej efektywny system edukacyjny. Nie musimy już organizować żmudnych wielogodzinnych sesji, przygotowywać się jako organizator szkolenia – algorytm zrobi to za nas i to na dodatek znacznie bardziej dynamicznie i efektywnie.
U niektórych czytelników może pojawić się pewna obawa, czy to co mówię, nie oznacza przypadkiem końca tradycyjnej formy edukacji. Czyżby tradycyjni trenerzy mieli stracić pracę? Osobiście się o to nie martwię. Ktoś w końcu musi projektować modele i strategie edukacyjne, a poza tym nadal będzie moim zdaniem zapotrzebowanie na old school’owe tradycyjne formy szkoleniowe, chociażby jako wariant integracyjny. Osobiście jednak wolę być projektantem strategii, wdrażać nowoczesne formy edukacji i od czasu do czasu spotykać się na sesjach coachingowych czy mentoringowych, których moim zdaniem długo system IT nie zastąpi.
Podsumowując
Przykłady, które przytoczyłem w artykułach są zaledwie niewielką częścią potencjalnych pomysłów czy kontekstów biznesowych, w których AI może okazać się przydatna w realizacji korzyści biznesowych, jedyne co nas w tej chwili ogranicza to nasza kreatywność. W tej chwili zarówno giganci technologiczne, jak i start-upy prześcigają się w coraz to nowych pomysłach, myślę, że główną intencją tych implementacji jest odpowiedź na pytanie – gdzie jeszcze moglibyśmy AI zastosować? Według mnie ma to jednak pewne zabarwienie eksperymentalne, natomiast my, jako użytkownicy, konsumenci tych pomysłów, z pewnością oczekujemy rozwiązań dojrzałych, sprawdzonych w boju, aby minimalizować ryzyko pomyłki czy skutków błędnie podjętych decyzji. W związku z tym ze swojej strony sugerowałbym, szczególnie tym, który mają mniejszy apetyt na ryzyko, aby bacznie obserwowali rynek i tych, którzy są do ryzyka bardziej skłonni, wzrastającą liczbę wdrożeń, uczyli się na błędach innych i intensywnie myśleli, gdzie AI mogłoby się okazać pomocne w zderzeniu z ich konkretnymi potrzebami. Z pewnością w kolejnych artykułach przyjrzymy się wyzwaniom i zagrożeniom, przed którymi stoimy myśląc o wdrażaniu rozwiązań inteligentnych.
Więcej przykładów przytoczyłem w poniższym materiale filmowym.
Zapraszam również do zapoznania się z kolejnymi artykułami, które będą o praktycznych zastosowaniach AI w SMART OFFICE. Wszystkie artykuły dostępne są na grupie SMART OFFICE.
Oceń ten Artykuł
