Nové využití AI modelu JEV otevírá důležité otázky pro výzkum e-commerce

Společnost Mironet, partnerská organizace Fakulty managementu v rámci platformy IT PEOPLE, oznámila nasazení modelu umělé inteligence pod označením JEV. Jejím hlavním účelem je automatizovaná kategorizace zboží a její nasazení dramaticky zkracuje nejen dobu zpracování této úlohy, ale především provozní náklady. Fakulta managementu VŠE, která se společností Mironet dlouhodobě spolupracuje v oblasti e-commerce, vnímá tento krok jako příležitost zkoumat, kdy může nasazení specializovaných AI modelů přinášet firmám měřitelný užitek a jak jejch zavedení může měnit podnikové procesy.

Dosavadní řešení úlohy kategorizace zboží byla založena na AI agentech. Po nasazení modelu JEV došlo k výraznému časovému poklesu doby zpracování sady produktů z 32,4 na 1,7 sekundy. Společnost Mironet zároveň zaznamenala vyšší přesnost kategorizace a výrazně nižší provozní náklady. Jde o výsledky uváděné pro konkrétní způsob využití technologie a jejich širší platnost vyžaduje další vyhodnocení.

„Z vědeckého hlediska je na tomto příkladu zajímavé, že neřeší pouze otázku, zda umělá inteligence dokáže úkol splnit. Stejně důležité je, jak spolehlivě, rychle a za jakých nákladů jej plní ve skutečném provozu. Při hodnocení potřebujeme znát také kvalitu vstupních dat, způsob měření přesnosti a to, kolik práce po automatizaci zbývá lidem. Teprve potom můžeme posoudit skutečný přínos pro firmu a zákazníka. A z pohledu managementu je na zajímavé, že model reaguje na Jevonsův paradox, kdy technologický pokrok zvyšující efektivitu využívání zdroje vede k růstu, a nikoli k poklesu jeho celkové spotřeby. S ohledem na náročnost využívání technologie bychom se tak možná měli i více zajímat o řešení, která nejsou sice tak výkonná a efektivní v řešení obecných úloh, ale dokáží rychleji a levněji řešit úlohy specifické a omezené,“ říká doc. Ing. Tomáš Kincl, Ph.D., proděkan pro vědu, výzkum a doktorská studia Fakulty managementu, který je zároveň členem výzkumných skupin Fakulty managementu VŠE zaměřených na e-commerce a přijímání inovací.

Právě možnost sledovat nové technologie v podmínkách reálné firmy je pro spolupráci akademického a podnikového prostředí cenná. Výzkum může porovnat výsledky před zavedením změny a po něm, odhalit podmínky, za nichž řešení funguje, a posoudit, zda se osvědčí i při úlohách pro jiný sortiment, s jiným objemem dat nebo nastavením procesů. Pozornost je kladena také dopady na práci zaměstnanců, kontrolu výstupů a zákaznickou zkušenost.

„Automatizace kategorizace není izolovaná technická úloha. Ovlivňuje rychlost zalistování, kvalitu produktových dat i navazující práci dalších týmů. Vedle výkonu samotného modelu je proto potřeba sledovat celý proces: kde vznikají chyby, jak se opravují a zda nové řešení skutečně šetří čas v součtu všech činností,“ doplňuje Ing. Jiří Přibil, Ph.D., člen výzkumné skupiny E-Commerce Innovation & Knowledge Transfer Lab.

Příklad nasazení modelu JEV ukazuje, že rychlý technologický vývoj je nutné plynule propojovat také s výzkumem managementu, ekonomie a ekonomiky organizací, které v rámci rozhodovacích procesů potřebují zjistit, pro které úlohy je možné smysluplně nasadit vybrané AI modely, stejně jako jejich přínosy, a především ověřit, jak zkombinovat nasazení nových nástrojů do firemních procesů a jak provést plynulou adaptaci inovací mezi současnými zaměstnanci. Spolupráce s praxí umožňuje fakultě tyto otázky zkoumat na aktuálních problémech a přenášet získané poznatky zpět do výzkumu, praxe i výuky.

Oblasti generativních modelů umělé inteligence se Fakulta managementu VŠE věnuje dlouhodobě, například prostřednictvím výzkumné skupiny E-Commerce Innovation & Knowledge Transfer Lab, která propojuje výzkum e-commerce s technologickými partnery a firemní praxí, nebo v rámci vědecko-výzkumných projektů . Mezi ty můžeme zařadit například AI Catalyst for SMEs, který je zaměřen na adopci AI v malých a středních podnicích, či mezinárodní projekt věnovaný využití AI nástrojů ve vzdělávání.

Platforma IT People propojuje akademickou sféru s technologickými firmami, v tomto případě společnost Mironet s Katedrou datové analytiky Fakulty managementu VŠE, Katedrou informačního inženýrství Provozně ekonomické fakulty ČZU a Katedrou informatiky Přírodovědecké fakulty Univerzity Jana Evangelisty Purkyně v Ústí nad Labem..