Malé a střední podniky v digitálním věku prosperují.

Malé a střední podniky (MSP) hrají klíčovou roli při vytváření vitality a stability ekonomiky, podobně jako buňky v těle. K jejich úbytku však dochází nepřetržitě, v digitálním věku ještě rychlejším tempem, zejména s umělou inteligencí (AI).

Většina si najde způsoby, jak se přizpůsobit, ale jen hrstka vyvolených se silně povznese. Tento výsledek závisí především na zvoleném směru, využití příležitostí a překonání výzev.

Dr. Vo Dinh Tri, IPAG Business School, Paříž, Francie

Příležitost prorazit.

Digitální éra a éra umělé inteligence přináší malým a středním podnikům mnoho příležitostí, o kterých se dříve jen snilo. Za prvé, digitální technologie nejen pomáhají s rychlejším plněním úkolů, ale také pomáhají firmám činit chytřejší rozhodnutí. Díky optimalizovaným algoritmům a rozhodování založenému na datech dochází k posunu od tvrdé práce k inteligenci.

To ukazuje, že technologie nejen nahrazuje lidi, ale také je osvobozuje od opakujících se úkolů, aby se mohli soustředit na kreativní hodnoty vyšší úrovně. Zásadní slabinou mnoha malých a středních podniků je však rozhodování založené na intuici a intuice může být na nestabilním trhu někdy smrtelnou pastí. Posun k řízení založenému na datech je pro podniky novým kompasem.

Za druhé, díky digitálním technologiím a umělé inteligenci se zvyšuje produktivita a provozní efektivita podniků. Mezi osvědčené aplikace patří automatizace procesů, personalizace zákazníků a optimalizace nákladů. Díky RPA (robotické automatizaci procesů) a generativní umělé inteligenci se zadávání dat a zpracování faktur výrazně uvolnilo lidské zdroje, zvýšila se produktivita a snížily se náklady.

Díky výhodám velkých dat mohou firmy předvídat chování spotřebitelů a algoritmy jim mohou navrhovat produkty a služby přesně v okamžiku, kdy je nejvíce potřebují. Například prodejna nápojů může na základě historie nákupů, počasí, denní doby a dokonce i nálady zákazníka v reálném čase navrhnout nejvhodnější nápoj.

Za třetí, digitální platformy a umělá inteligence usnadňují malým podnikům oslovení globálních zákazníků více než kdy dříve a boří geografické bariéry. V minulosti byl export luxusem, vyhrazeným pouze pro nadnárodní korporace s bohatými finančními zdroji a komplexními logistickými sítěmi.

Malé a střední podniky jsou často omezeny na své domácí trhy, limitovány geografickými bariérami a obrovskými náklady na přeshraniční marketing. Exploze digitálních platforem a umělé inteligence však přepisuje pravidla hry a transformuje každý jednotlivý podnik v potenciální globální subjekt.

V konečném důsledku se přístup k technologiím rozšířil, neboli došlo k tzv. „popularizaci technologií“, jelikož náklady na přístup k nim byly výrazně sníženy díky softwaru jako službě (SaaS). V minulosti byly technologie luxusem, pevností, kterou mohly dobýt pouze nadnárodní korporace s obrovskými IT rozpočty.

Systémy plánování podnikových zdrojů (ERP) nebo infrastruktura fyzických serverů vyžadují počáteční kapitálové výdaje (CapEx) ve výši stovek tisíc USD. Pro malé a střední podniky je tato částka finančně nemožným úkolem.

Vzestup modelu softwaru jako služby (SaaS) však vytváří velkou demokratizaci technologií a mění nejvýkonnější nástroje v „každodenní komodity“ dostupné všem. Klíčem k této popularizaci je přechod od modelu přímého nákupu k modelu předplatného.

Přechod z kapitálových výdajů (CapEx) na provozní výdaje (OpEx) pomáhá malým a středním podnikům zachovat si peněžní tok, který je jejich životodárnou silou. Funkce „průběžného financování“ těmto podnikům umožňuje flexibilně se okamžitě rozšiřovat nebo snižovat, aniž by vznikl masivní technologický dluh.

Díky digitálním technologiím a umělé inteligenci se zvyšuje produktivita podniků a provozní efektivita.

Výzvy v procesu transformace

Transformace v digitální éře a éře umělé inteligence není jen růžová. Protože, jak je přirozené, příležitosti vždy přicházejí s riziky a výzvami. Zde je několik věcí, kterým by měly malé a střední podniky věnovat velkou pozornost.

První a největší překážkou jsou vždy peníze. I když se SaaS stává stále populárnějším, past „technologických klenotů“ může firmy ochromit honem za nejmodernějším a nejdražším softwarem v domnění, že špičkové nástroje automaticky vytvoří efektivní procesy a lepší výsledky. Je běžné, že firmy nadměrně investují do technologií: investují do sofistikovaných systémů, zatímco zaměstnanci se stále spoléhají na manuální procesy.

Další, rafinovanější past spočívá v celkových nákladech na vlastnictví (TCO). Při schvalování rozpočtů se majitelé firem často dívají pouze na cenu softwarové licence a zapomínají na skrytou část ledovce: náklady na školení, náklady na integraci dat a náklady na snížení produktivity během přechodného období. Podle výzkumu společnosti Gartner mohou být skryté náklady na nasazení softwaru 3–4krát vyšší než počáteční cena licence.

Za druhé je tu otázka kvality dat. V šílenství po digitální transformaci a umělé inteligenci (AI) jsou malé a střední podniky často strhnuty do okázalého technologického závodu. Hodně mluvíme o velkých datech a strojovém učení, ale často se vyhýbáme kruté pravdě: datová základna většiny malých a středních podniků je velmi základní a fragmentovaná.

Bariéry v kvalitě dat nejsou jen drobnou technickou chybou; jsou tichým zlodějem, který odčerpává zisky, a hradbou proti všem modernizačním snahám.

Špatná kvalita dat (tzv. „znečištěná“ data) je nákladná kvůli dodatečným nákladům na jejich čištění. Pokud se data nevyčistí, mohou být škody mnohem větší, například zaslání zboží na nesprávnou adresu, vystavení nesprávných faktur a ztráta zákazníků. Při použití dat k vývoji aplikací s umělou inteligencí určuje kvalita vstupu kvalitu výstupu: pokud vstupní data nejsou čistá, výstup umělé inteligence bude škodlivým doporučením.

Za třetí, je nedostatek digitálně kvalifikovaných pracovníků. Paradox procesu digitální transformace: máme technologie, software, cloudové platformy, ale chybí nám lidé, kteří by je provozovali. Pro malé a střední podniky již nedostatek digitálně kvalifikovaných pracovníků není pouhou technickou překážkou, ale stává se krizí zdrojů.

Často se mylně domníváme, že největší překážkou digitální transformace jsou náklady na investice do technologií. Realita však ukazuje opak. Technologie se stávají levnějšími, ale kvalifikovaní pracovníci, kteří umí technologie používat, jsou dražší a vzácnější než kdykoli předtím.

Škodlivou mylnou představou mnoha majitelů malých a středních podniků je ztotožňování digitálních dovedností s IT personálem. Skutečnou překážkou není nedostatek programátorů, ale spíše nedostatek obchodních, účetních, personalistů, marketingových a dalších pracovníků s digitální plynulostí.

V malých a středních podnicích prodejní personál neví, jak číst datové dashboardy z prodejního softwaru, účetní nevědí, jak používat automatizované fakturační nástroje, a marketingový personál nerozumí reklamním algoritmům – to je nedostatek digitálních talentů.

Za čtvrté je to otázka bezpečnosti, konkrétně stínové umělé inteligence (zaměstnanci používající umělou inteligenci bez dohledu). Stínová umělá inteligence popisuje fenomén, kdy zaměstnanci používají nástroje umělé inteligence (jako je ChatGPT, Claude, Gemini nebo nástroje pro tvorbu obrázků) k práci bez souhlasu, kontroly nebo dokonce vědomí IT oddělení/vedení. Zaměstnanci chtějí pracovat rychleji, psát lepší e-maily a programovat rychleji. Toto spontánní používání však vytváří značná rizika.

U malých a středních podniků, kde jsou procesy řízení často laxnější než v nadnárodních korporacích, může být toto číslo ještě vyšší. Pokud firmy neposkytují standardizované nástroje, zaměstnanci si najdou svou vlastní cestu. A tehdy dochází k prolomení bezpečnostních bariér zevnitř.

Největším rizikem stínové umělé inteligence je únik duševního vlastnictví (IP) a zákaznických dat. Mnoho zaměstnanců malých a středních podniků se naivně domnívá, že chaty s umělou inteligencí jsou soukromé. Ve skutečnosti většina veřejných modelů umělé inteligence standardně používá vstupní data k přetrénování modelu.

Dnešní hackeři také používají umělou inteligenci k vyhledávání zranitelností a vytváření rozsáhlých, vysoce přesných automatizovaných phishingových útoků. Stínová umělá inteligence otevírá těmto útokům další zadní vrátka.

Stahování rozšíření s integrovanou umělou inteligencí ze strany zaměstnanců z neznámých zdrojů je také nejrychlejším způsobem, jak malware může infiltrovat interní systémy, šifrovat data a vydírat peníze (ransomware).

Ilustrativní obrázek

Výběr směru

Pro firmy je nejvyšší prioritou efektivita a ziskovost. K dosažení tohoto cíle je však zapotřebí změna myšlení, počínaje od problematických bodů podnikání. Majitelé firem by to místo považovali za pouhý nákup technologií, ale měli by to vnímat jako investici do řešení. Místo implementace všeho najednou by si měli vybrat největší problematický bod (například řízení zásob) a nejprve jej důkladně vyřešit pomocí technologií.

Začněte v malém (myslete ve velkém, začněte v malém), abyste mohli kontrolovat a měřit skutečnou návratnost investic; začátek v malém je také snazší implementovat, jakmile proces probíhá hladce před aplikací technologií.

Pokud jde o investiční možnosti, pečlivě zvažte, zda si vybudovat vlastní systém, nebo si zakoupit SaaS (SaaS) řešení, a vezměte v úvahu skryté náklady a konečné celkové náklady. I když je používání SaaS stále populárnější, je třeba zvážit i bezpečnostní obavy. V současné době existují některé služby na vyžádání, kde data zůstávají na serverech společnosti, přičemž poskytovatel služeb dodává pouze algoritmické klíče.

V digitální éře a éře umělé inteligence jsou data nesmírně důležitá. Proto se musíme zaměřit na čistá data a zacházet s nimi jako s aktivem, které je třeba udržovat, standardizovat a pravidelně auditovat. Kontrola by měla být založena na důvěře, ale s ověřováním, jako je budování sandboxů, poskytování školení pro zaměstnance a stanovení jasných zásad pro umělou inteligenci.

Transformace by měla postupovat od malých k velkým, ale také by měla následovat pyramidový model: od základních k středně pokročilým a poté pokročilým. Na základní úrovni se zaměřte na kvalitu dat a procesů. Na střední úrovni se zaměřte na automatizaci a nakonec na aplikaci modelů hlubokého učení neboli umělé inteligence.

A konečně, a to je nejdůležitější, je to kvalita pracovní síly. Upřednostnění zvyšování kvalifikace stávajícího týmu bude efektivnější, například prostřednictvím programů pro zvyšování dovedností v oblasti umělé inteligence, školení v oblasti navádění, školení na pracovišti a podpory kultury celoživotního vzdělávání.

V rychle se měnící digitální éře a éře umělé inteligence jsou příležitosti a výzvy pro malé a střední podniky jasné a intenzivní. Hra však není pro každého; vítězové budou štědře odměněni a zažijí silný nápor vpřed jako kapr přeskakující dračí bránu.

Dr. Vo Dinh Tri, IPAG Business School, Paříž, Francie

Zdroj: https://www.sggp.org.vn/smes-vuon-minh-trong-ky-nguyen-so-post838797.html