Diskuze

Algoritmické podnikání a nové obchodní příležitosti

Pojem "algoritmické podnikání" je stále poměrně nový, nicméně algoritmy coby základ obchodních modelů se již etablovaly v řadě odvětví a oblastí. Podle analytiků společnosti Gartner přichází doba, kdy podnikoví architekti a vedení IT v organizacích musí začít aktivně navrhovat algoritmické obchodní modely. Umožní jim to nejen se odlišit či získat konkurenční výhodu, ale také minimalizovat potenciální obchodní rizika.

Využití algoritmizace obchodních modelů v současnosti

Podnikoví architekti a vedoucí pracovníci IT by již dnes měli zkoumat, jak jsou algoritmy a chytré stroje využívány konkurencí nebo v jiných odvětvích a určit, zda jsou tyto způsoby využití relevantní pro oblast, v níž působí. "Mezi odvětví, která jsou již dlouhou dobu na špičce ve využívání analytiky a algoritmů pro zlepšování obchodních výsledků, patří např. maloobchod," vysvětluje Steve Prentice. "Řada analytiků z oblasti maloobchodu se dnes domnívá, že algoritmy pro automatické naceňování a nabídku zboží mohou být v dohledné době tím vůbec nejcennějším aktivem obchodníka."

Algoritmizace také postupně mění oblasti jako je nábor nových zaměstnanců - již dnes je lze využít pro rychlé vyhodnocení vhodnosti kandidáta pro určitou pozici. Stejné technologie je možné využít například pro alokaci úkolů nejvhodnějším specialistům. Ve zdravotnictví pak mohou pokročilé algoritmy pro oblast klinické péče zvýšit efektivitu jejího poskytování. V mnoha vertikálách lze navíc očekávat společný vývoj algoritmů několika organizacemi se společným zájmem.

Chytré stroje

Pojem "chytré stroje" používají analytici společnosti Gartner jako označení pro technologie převážně nehmotné, softwarové povahy, které umí přizpůsobit své chování na základě zkušeností a nejsou plně závislé na ovládání či příkazech daných člověkem, mohou se tedy samy učit a rozhodovat. Tyto technologie pak dokážou poskytovat neočekávané výsledky, které mohou být v některých případech velmi zajímavé a užitečné, jindy ale naopak nevyužitelné. Jejich "chytrost" spočívá primárně v percepčních schopnostech, jako je např. třídění obsahu (obrázky, obličeje, mluvené slovo, souvislý text, informace ze senzorů nebo od jiných chytrých strojů). Umí rovněž odhalovat vzorce a souvislosti v datech a vytvářet z nich generalizace.

Nové obchodní příležitosti

"Zatímco digitální byznys mění řadu firem a organizací již dnes, očekáváme s velkou mírou jistoty, že algoritmické podnikání bude znamenat ještě zásadnější změnu," zdůrazňuje Steve Prentice. "Otevřená tržiště algoritmů podpoří rychlý růst ekosystému jejich vývojářů podobně, jako mobilní aplikace a obchody s nimi změnily svět vývoje softwaru."

Technologický pokrok posune možnosti v oblastech jako je nábor pracovníků. Vznikne nové odvětví virtuálních specialistů, jehož prostřednictvím si budou firmy moci najímat chytré stroje a algoritmy, které budou provádět některé úkony dnes ještě svěřované lidem. Aby se firmy dokázaly s tímto posunem a proměnou vyrovnat, měly by současně zkoumat a nasazovat více souběžných obchodních modelů. Ty budou uváděny do praxe s pomocí algoritmů a stanou se nezbytné pro vyrovnání se s rychlým tempem změn a využití přechodných obchodních příležitostí v digitálním světě. Přinesou s sebou ale i řadu problémů, s nimiž se také bude třeba vyrovnat.

Výzvy algoritmického podnikání

"Pokrok a přínosy, které bude znamenat algoritmický byznys půjdou ruku v ruce s překážkami, které bude třeba překonávat," dodává Steve Prentice. "Ať už půjde o věci očekávané nebo nečekané, s tím jak se chytré výpočetní systémy stanou všudypřítomnými, bude řada firem čelit otázce, zda takovou změnu přežijí."

Lze ale také například předpokládat, že veškeré přínosy algoritmů pro lidstvo budou eliminovány algoritmicky řízenými systémy, které budou mít opačné zájmy než lidé. Budou-li algoritmické obchodní modely nasazovány s dobrým úmyslem, nelze vyloučit jejich zneužití a manipulaci, při níž bude dosaženo zcela nežádoucích výsledků, které budou v rozporu se záměry původního vlastníka algoritmu.

Je také třeba si uvědomit, že kvalita výsledku algoritmizace je determinována kvalitou dat. S tím, jak bude stále větší část rozhodnutí záviset na automatizovaných systémech, se také nevyhnutelně objeví citlivé etické otázky, na něž nemusí nutně existovat okamžitá správná odpověď.

"Rozsah změn, které umožní chytré stroje a algoritmické podnikání, vyžaduje důkladné plánování a testování," zdůrazňuje Steve Prentice. "Organizace které se nedokážou připravit, riskují, že zůstanou pozadu, což pro ně snadno může mít nečekané negativní následky."

Téma budování digitálních ekosystémů a obchodních modelů bylo hlavní náplní konference Gartner Enterprise Architecture Summit 2016, která se konala v průběhu měsíce června v Londýně. Další informace k výše uvedeným předpovědím byly publikovány ve studii Explore Algorithmic Business to Drive Differentiation.

"Významný pokrok a růst v oblasti chytrých strojů je jednou z hlavních příčin toho, že se algoritmy dostávají do popředí a stávají se samy o sobě dostupnějšími," vysvětluje viceprezident společnosti Gartner Steve Prentice. "Již dnes je znát jejich dopad na svět kolem nás, skutečné využití jejich možností a příležitostí bude ale ještě představovat značný kus práce."


08.07.2016 - Hana Štamberková - četlo 59770 čtenářů.

[ Zpět ]


Tento článek ješte není ohodnocen.Hodnocení článku:
nejlepší [ 1 | 2 | 3 | 4 | 5 ] nejhorší
Verze pro tisk

Jméno
E-mail
Opište kód :    
Text
*)
   
Odkazy - pravý sloupec


  • Odběr novinek
  • Partneři webu:




  •  
  • Aktuální akce CVIS:


  •  
    Informační systémy
    v podnikové praxi
    (2. aktualizované a rozšířené vydání)
     

  • Nejčtenější články:
    1. SystemOnLine.cz:

    2. Přehledy informačních systémů 

      ERP systémy
       

      Plánování a řízení výroby
       

    3. ČSSI
    4. SSSI
    5. VUT v Brně
    6. Systemonline.cz
    7. Výzkum a vývoj v ČR
    8. ICT unie
    9. Cacio
    10. Živě
    11. Lupa
    12. AKA-MONITOR
    13. Jiko Blog
    14. Databázový svět
    15. destinationCRM.com
    16. MyCustomer.com
    17. ZDNet
    18. Nucleus Research
    19. ComputerWeekly.com
    20. IDC
    21. Gartner
    22. Deloitte
    23. Accenture
    24. Capgemini
    25. CIO
    26. Forrester Research
    27. Aberdeen Group
    28. Archiv: