Η Τεχνητή Νοημοσύνη (TN) έχει πάψει εδώ και καιρό να αποτελεί απλώς αντικείμενο δημόσιου διαλόγου ή τεχνολογικής περιέργειας. Ενσωματώνεται πλέον με αυξανόμενη ταχύτητα στη λειτουργία οργανισμών διεθνώς, επηρεάζοντας τον τρόπο με τον οποίο λαμβάνονται αποφάσεις, οργανώνονται διαδικασίες και αξιοποιούνται τα δεδομένα. Παρ’ όλα αυτά, για μεγάλο μέρος της ελληνικής επιχειρηματικής κοινότητας —όπως και για πολλές επιχειρήσεις διεθνώς— το πρώτο βήμα προς την ΤΝ εξακολουθεί να συνοδεύεται από αβεβαιότητα: από πού ξεκινά κανείς, πώς αποφεύγονται άσκοπες επενδύσεις και, κυρίως, πώς μετατρέπεται η τεχνολογία σε μετρήσιμη επιχειρηματική αξία.
Η εμπειρία από την πράξη δείχνει ότι το ζητούμενο δεν είναι η υιοθέτηση της ΤΝ ως αυτοσκοπός, αλλά η ενσωμάτωσή της ως εργαλείου στρατηγικής σημασίας. Το ταξίδι αυτό προϋποθέτει καθαρή στόχευση, πειθαρχία στον πειραματισμό και, σε δεύτερο χρόνο, μια δομημένη προσέγγιση που συνδέει την τεχνολογία με τη συνολική κατεύθυνση του οργανισμού.
Η σωστή αφετηρία: πρώτα το πρόβλημα, μετά η τεχνολογία
Ένα από τα συχνότερα λάθη που παρατηρούνται στα πρώτα βήματα υιοθέτησης της ΤΝ είναι η αντιστροφή της λογικής αφετηρίας. Πολλοί οργανισμοί ξεκινούν αναρωτώμενοι «τι μπορούμε να κάνουμε με την ΤΝ;», αντί να θέσουν εξαρχής το ουσιαστικότερο ερώτημα: «ποιο επιχειρηματικό πρόβλημα αξίζει να επιλύσουμε – at least to begin with;».
Η ΤΝ μπορεί πράγματι να αναπτύξει νέους ορίζοντες για το τι είναι εφικτό, όμως όταν εφαρμόζεται χωρίς σαφή στόχο καταλήγει συχνά σε αποσπασματικά πιλοτικά έργα περιορισμένου αντίκτυπου. Αντιθέτως, όταν εστιάζει σε υπαρκτές και κρίσιμες προκλήσεις —όπως η βελτίωση προβλέψεων, η αυτοματοποίηση επαναλαμβανόμενων διαδικασιών ή η επιτάχυνση της λήψης αποφάσεων— μπορεί να λειτουργήσει ως ουσιαστικός μοχλός παραγωγικότητας και καινοτομίας.
Η ελληνική επιχειρηματική πραγματικότητα καθιστά αυτή τη διάκριση ακόμη πιο κρίσιμη. Περίπου το 97% των επιχειρήσεων απασχολεί λιγότερα από δέκα άτομα και δραστηριοποιείται συχνά σε κλάδους χαμηλής τεχνολογικής έντασης. Σε αυτό το πλαίσιο, η επιλογή του πρώτου προβλήματος που θα επιχειρηθεί να λυθεί με ΤΝ δεν είναι απλώς τεχνική απόφαση, αλλά στρατηγική επιλογή. Καθώς η οργανωτική προσπάθεια για την εκκίνηση ενός έργου είναι σχεδόν η ίδια, είτε πρόκειται για μικρή είτε για πιο φιλόδοξη εφαρμογή, η φιλοδοξία δεν χρειάζεται να είναι περιορισμένη — αρκεί να παραμένει ρεαλιστική.
Τα βήματα, λοιπόν, για ένα σωστό κι επιτυχημένο ξεκίνημα στον κόσμο της ΑΙ αποτυπώνονται ως εξής:
• Υλοποίηση ενός σύντομου αρχικού «ελέγχου προβλημάτων» κατά τον οποίο γίνεται ο εντοπισμός δύο ή τριών ζητημάτων υψηλού αντίκτυπου, για τα οποία υπάρχουν διαθέσιμα δεδομένα και μετρήσιμα αποτελέσματα.
• Προτεραιοποίηση ενός ή το πολύ δύο προβλημάτων που ευθυγραμμίζονται με τους στρατηγικούς στόχους, το οποίο μπορεί να δημιουργήσει επαρκή αξία σε σύντομο χρόνο και να δοκιμαστεί εντός 3–6 μηνών.
Θεωρούμε ιδιαίτερα σημαντικό να αποφεύγονται πιλοτικά έργα καθοδηγούμενα από εργαλεία (π.χ. «ας χρησιμοποιήσουμε κάπου το ChatGPT») χωρίς σαφή επιχειρηματικό στόχο – η ανάπτυξη ενός chatbot δεν αποτελεί στρατηγική.
Χαρακτηριστικό παράδειγμα αποτελεί περιφερειακή επιχείρηση λιανικής που αναδιατύπωσε το ζήτημα της διαχείρισης αποθεμάτων ως πρόβλημα πρόβλεψης ζήτησης. Ένα μικρής κλίμακας μοντέλο μηχανικής μάθησης, βασισμένο σε υπάρχοντα δεδομένα, οδήγησε σε άμεσα και απτά οφέλη, επιβεβαιώνοντας ότι η αξία της ΤΝ ξεκινά από τη σωστή ερώτηση.
Μικρά βήματα, γρήγορη μάθηση και οι αόρατοι περιορισμοί
Η υιοθέτηση της ΤΝ αποδίδει περισσότερο όταν αντιμετωπίζεται ως διαδικασία συστηματικού πειραματισμού. Μικρές, στοχευμένες πρωτοβουλίες, συνεχής μέτρηση αποτελεσμάτων και κλιμάκωση μόνο όσων αποδεικνύονται αποτελεσματικά. Αυτή η προσέγγιση περιορίζει το ρίσκο, ενισχύει την οργανωτική εμπιστοσύνη και δημιουργεί βιώσιμη δυναμική.
Στην Ελλάδα, ωστόσο, οι προκλήσεις δεν περιορίζονται στο επίπεδο της στρατηγικής πρόθεσης. Πολλές επιχειρήσεις αντιμετωπίζουν δομικούς περιορισμούς, όπως ελλείψεις σε ψηφιακές δεξιότητες, περιορισμένη επενδυτική δυνατότητα και, συχνά, χαμηλή ωριμότητα των υποδομών δεδομένων. Παρά το γεγονός ότι η χώρα διαθέτει υψηλή πυκνότητα μικρομεσαίων επιχειρήσεων, η επίδοση στην καινοτομία παραμένει μέτρια, ενώ τα ελλείμματα δεξιοτήτων είναι έντονα.
Λιγότερο ορατό, αλλά εξίσου κρίσιμο, είναι το ζήτημα της ποιότητας των δεδομένων. Πολλοί οργανισμοί εξακολουθούν να λειτουργούν με κατακερματισμένα πληροφοριακά συστήματα —πολλαπλά ERP, CRM και αρχεία Excel— με περιορισμένη διασύνδεση και αδύναμη διακυβέρνηση δεδομένων. Σε τέτοιες συνθήκες, ακόμη και τεχνικά άρτια πιλοτικά έργα δυσκολεύονται να αποδώσουν.
Η εμπειρία δείχνει ότι πρωτοβουλίες όπως η χαρτογράφηση, απλοποίηση των συστημάτων και η ενοποίηση των δεδομένων, η έμφαση στην διασύνδεση αντί στα εργαλεία per se, η δημιουργία βασικών πρακτικών διακυβέρνησης και η επίλυση συγκεκριμένων «σημείων συμφόρησης», μπορούν να λειτουργήσουν ως καταλύτης για πιο σύνθετες εφαρμογές ΤΝ. Με άλλα λόγια, η επένδυση στα θεμέλια δεν είναι προπαρασκευαστικό στάδιο, αλλά αναπόσπαστο μέρος της στρατηγικής εμπέδωσης της Τεχνητής Νοημοσύνης.
Από τον πειραματισμό στη στρατηγική ΤΝ
Η έναρξη με μικρά βήματα είναι απαραίτητη, αλλά αυτός ο βηματισμός δεν μπορεί να αποτελεί μόνιμη κατάσταση. Όταν τα πρώτα έργα αποδεικνύουν την αξία τους, οι οργανισμοί οφείλουν να προχωρήσουν στο επόμενο στάδιο, ιδανικά εντός 6 με 12 μηνών από την αρχική διερεύνηση στη διαμόρφωση μιας συνεκτικής στρατηγικής ΤΝ. Χωρίς αυτήν, οι πρωτοβουλίες παραμένουν αποσπασματικές και η συσσωρευμένη γνώση καταλήγει να μένει αναξιοποίητη.
Μια ολοκληρωμένη στρατηγική ΤΝ έχει συγκεκριμένα χαρακτηριστικά. Πιο συγκεκριμένα, συνδέει την τεχνολογία με τους μακροπρόθεσμους στόχους του οργανισμού. Περιλαμβάνει σαφή φιλοδοξία, ανάπτυξη των απαραίτητων ικανοτήτων, πλαίσιο ηθικής και υπευθυνότητας που θα διασφαλίζει την εμπιστοσύνη και την ασφάλεια. Επίσης, η στρατηγική ΑΙ οφείλει να βασίζεται σε έναν ρεαλιστικό οδικό χάρτη που ιεραρχεί τις εφαρμογές από τις βασικές έως εκείνες που μπορούν να επιφέρουν ουσιαστικό μετασχηματισμό, που θα μπορεί να ελέγχεται από αρμόδιους με συγκεκριμένα KPIs. Ενώ εξίσου σημαντική είναι η πρόβλεψη μηχανισμών μέτρησης, ώστε η αξία της ΤΝ να αποτιμάται και να επικοινωνείται με σαφήνεια.
Στο ελληνικό περιβάλλον, όπου η παραγωγικότητα και η ανταγωνιστικότητα παραμένουν χαμηλότερες από τον ευρωπαϊκό μέσο όρο και η κλιμάκωση συχνά αποτελεί πρόκληση, η δομημένη προσέγγιση στην ΤΝ αποκτά ιδιαίτερη σημασία. Τα κενά αυτά αποτελούν τη μεγάλη ευκαιρία για τις Ελληνικές επιχειρήσεις: να ανακτήσουν το χαμένο έδαφος ή και ακόμη να προσπεράσουν τον ανταγωνισμό -εσωτερικό και διεθνή- με τις μοναδικές ευκαιρίες που προσφέρει η ΤΝ.
Πρακτικά, οι οργανισμοί οφείλουν να κατανείμουν πόρους σε μια ενιαία αλυσίδα από «πιλοτικά σε κλιμακούμενα έργα», αντί για μεμονωμένα πειράματα, να χαρτογραφήσουν τα κενά δεξιοτήτων και να επενδύσουν σε στοχευμένη εκπαίδευση, να συνάψουν συνεργασίες με ακαδημαϊκούς και συμβουλευτικούς φορείς με σκοπό να ενισχύσουν την εσωτερική τεχνογνωσία, αλλά και να ορίσουν, εγκαίρως, το πλαίσιο διακυβέρνησης δεδομένων και ΤΝ, ώστε να διασφαλίζεται η εμπιστοσύνη και η ασφαλής εφαρμογή. Τέλος, αναγκαία συνθήκη αποτελεί η παρακολούθηση δεικτών παραγωγικότητας και υιοθέτησης της ψηφιοποίησης με σκοπό τον αντικειμενικό προσδιορισμό της προόδου.
Τι σημαίνουν όλα αυτά για ηγεσία και επαγγελματίες
Για τα στελέχη διοίκησης και τους επαγγελματίες, η μετάβαση στην ΤΝ δεν είναι μόνο τεχνολογικό ζήτημα, αλλά ζήτημα νοοτροπίας. Η συμμετοχή σε κοινότητες ανταλλαγής εμπειριών σχετικά με τη χρήση της ΑΙ, η συστηματική παρακολούθηση αξιόπιστων πηγών πληροφόρησης και η διαρκής αναβάθμιση δεξιοτήτων αποτελούν πλέον βασικές προϋποθέσεις επαγγελματικής επάρκειας. Ενώ η πρακτική εξοικείωση με εργαλεία που ενσωματώνουν ΤΝ μπορεί να λειτουργήσει ως «γέφυρα» ανάμεσα στη θεωρία και την πράξη.
Συμπερασματικά
Η έναρξη του ταξιδιού στην Τεχνητή Νοημοσύνη δεν προϋποθέτει υπέρογκους προϋπολογισμούς ούτε βαθιά τεχνική εξειδίκευση. Απαιτεί, όμως, σαφήνεια ως προς τα υφιστάμενα προβλήματα που αξίζει να επιλυθούν αλλά και αυτά που παλαιότερα ήταν δυσεπίλυτα και για τα οποία η ΤΝ πλέον προσφέρει λύσεις, πειθαρχημένο πειραματισμό και στρατηγική σκέψη. Για τις ελληνικές επιχειρήσεις, η ΤΝ προσφέρει τη δυνατότητα υπέρβασης διαρθρωτικών περιορισμών, εφόσον ενσωματωθεί εκεί όπου έχει πραγματικό αντίκτυπο.
Ξεκινώντας από την επίλυση ουσιαστικών επιχειρηματικών ζητημάτων, επενδύοντας σε καθαρές βάσεις δεδομένων και προχωρώντας μεθοδικά προς μια ολοκληρωμένη στρατηγική, η ΤΝ μπορεί πράγματι να μετατραπεί σε μοχλό παραγωγικότητας, ανταγωνιστικότητας και ανάπτυξης.
Και σε αυτό το ταξίδι, η χρονική συγκυρία είναι σαφής: η κατάλληλη στιγμή για να ξεκινήσει κανείς είναι τώρα.
*Των Θεόδωρου Ευγενίου – Καθηγητής στο INSEAD & Co-Founder NoeSysAI, Gael Gioux – Co-Founder NoeSysAI και Γιώργου Παυλάτου – Senior Partner, OCTANE Management Consultants
