A Salesforce szerint az AI valós időben figyelheti a vállalat működését

A radarhoz hasonlóan a fontos jeleket teszi értelmezhetővé

A Salesforce október 13-i beszámolója egy történelmi párhuzammal mutatja be a megközelítést. 1935-ben a brit légügyi minisztérium Robert Watson-Watt fizikust egy ellenséges repülőgépek megsemmisítésére alkalmas halálsugár megalkotásával bízta meg. A feladatot nem tudta teljesíteni, csapata azonban olyan radarrendszert fejlesztett, amely néhány héten belül 8 mérföldes távolságból is érzékelni tudott egy bombázót.

A Salesforce szerint a radar jelentősége abban állt, hogy a korábban is létező rádióhullám-visszaverődéseket cselekvésre használható képpé alakította. A vállalat ezt a helyzetet veti össze a mai nagyvállalatok működésével. Ezekben óránként több millió adatpont keletkezhet a hibaarányokról, az értékesítési folyamatok állapotáról, az ügyfélszolgálati rendszerek működéséről vagy a fejlesztői tevékenységről. Az összefüggések sokszor csak akkor válnak láthatóvá, amikor már elmúlt a beavatkozás lehetősége.

Két technológia dolgozik a működési intelligencia mögött

Silvio Savarese, a Salesforce AI Research vezető kutatója szerint az operational intelligence célja, hogy a mesterséges intelligencia folyamatosan következtessen a vállalat aktuális adataiból. A rendszer így nem egy már lezárult időszakról készít utólagos összefoglalót, hanem a radarfigyeléshez hasonlóan állandóan vizsgálja a változásokat.

A megközelítés két képességre épül. A Deep Insights strukturált üzleti adatokat elemez, a problémákat visszaköveti a kiváltó okokig, és következő lépéseket javasol. A Moirai nevű idősorelemző előrejelző modell a keresletet becsüli meg, és rendellenességeket jelez, miközben az üzleti környezetet is figyelembe veszi. Ilyen körülmény lehet egy termékbevezetés, az ünnepi időszak vagy a szerződések megújításának hulláma.

A Salesforce saját rendszereiben már használja a módszert

A vállalat közlése szerint a Deep Insights már a Salesforce Engineering 360 rendszerében is működik. Ez a megoldás több tucat belső rendszerből származó 90 milliárd rekordot követ. A Salesforce szerint a rendszer olyan mintázatokat is felismer, amelyek ekkora adatmennyiségnél meghaladják az emberi elemzés lehetőségeit.

„A Deep Insights olyan képességet ad az Engineering 360-nak, amelyet egyetlen ember sem tudna ilyen léptékben megvalósítani: példátlan mintázatfelismerést, olyan adathalmazok közötti korrelációk feltárását, amelyeket kézzel nem lenne praktikus vizsgálni, valamint az adatokat értelmező következtetést” - mondta Alex Hu, a Salesforce mérnöki stratégiáért felelős ügyvezető alelnöke.

A Salesforce Contact Center és Voice szervezete ugyanezt a megközelítést használja az előrejelzésekhez. Gautam Vasudev, a szervezet vezető alelnöke szerint ez átalakítja a munkaerő- és kereslettervezést, még azelőtt, hogy a problémák megjelennének a működésben.

Az értékesítéstől az ellátási láncig terjedhet

Savarese szerint a módszer az Engineering 360 és az ügyfélszolgálat mellett az értékesítési folyamatok állapotának, a marketingkampányok teljesítményének és az ellátási lánc hiányainak felismerésében is alkalmazható. A Salesforce értelmezésében minden olyan terület szóba jöhet, ahol az adatok mennyisége már meghaladja azt, amit egy ember folyamatosan követni tud.

A vállalat a radar történetéből azt a tanulságot emeli ki, hogy a technológia nem a döntéshozói ítélőképességet váltotta ki, hanem több időt adott annak használatára. A Salesforce elképzelése szerint a működési intelligencia hasonló előnyt biztosíthat a vállalat különböző funkciói számára: korábban mutathatja meg a fontos mintázatokat, az okokat és a lehetséges következő lépéseket.