Dirbtinio intelekto taikymo poveikio verslui tyrimas

Gerbiamas Respondente,

Esu Karolis Pinelis - Vilniaus Gedimino technikos universiteto Verslo vadybos fakulteto magistrantas ir šiuo metu rengiu baigiamąjį magistro darbą tema „Dirbtinio intelekto taikymo poveikio verslui vertinimas“. Šio tyrimo tikslas – nustatyti ir įvertinti vidinius bei išorinius veiksnius, darančius įtaką dirbtinio intelekto (DI) sprendimų taikymo sėkmei verslo transformacijos kontekste.

Tikslinė populiacija - Lietuvos vidutinės ir didelės įmonės (daugiau nei 10 darbuotojų), kurios jau yra įgyvendinusios arba pradėjusios taikyti dirbtinio intelekto sprendimus praktikoje. Tyrime dalyvauti kviečiami įmonių atstovai, kurie tiesiogiai susidūrė su DI diegimu arba turi pakankamai informacijos apie su tuo susijusius sprendimus, procesus bei rezultatus.

Apklausa yra anoniminė, surinkti duomenys bus naudojami tik moksliniais tikslais, apibendrintai formai analizuoti.

Iš anksto nuoširdžiai dėkoju už Jūsų laiką ir pagalbą!

Rezultatai yra prieinami tik autoriui

Įmonės pagrindinė veiklos sritis

Kiek metų veikia įmonė?

Kiek darbuotojų dirba įmonėje?

Ar įmonė diegė arba naudoja dirbtinio intelekto sprendimus?

Kiek metų jau taikomi DI sprendimai?

DI sąvokos supratimas ir vadovų požiūris

Visiškai nesutinkuNesutinkuNei sutinku, nei nesutinkuSutinkuVisiškai sutinku
Įmonėje dirbtinio intelekto sąvoka yra aiškiai apibrėžta.
Darbuotojai yra supažindinti su dirbtinio intelekto veikimo principais.
Įmonėje organizuojami mokymai ar seminarai apie dirbtinį intelektą.
Įmonėje yra parengtos gairės ar politika, reglamentuojanti dirbtinio intelekto taikymą.
Vadovybė skatina darbuotojus domėtis dirbtinio intelekto naujovėmis.
Darbuotojai supranta, kaip dirbtinis intelektas gali būti taikomas darbo veikloje.
Įmonėje atvirai diskutuojama apie dirbtinio intelekto taikymo galimybes ir rizikas.
Yra aiškiai nurodyta, kokios atsakomybės tenka darbuotojams dirbant su dirbtinio intelekto sprendimais.
Įmonėje gerai suprantamos dirbtinio intelekto taikymo etikos ir atsakomybės gairės

DI taikymo sritys ir poveikis

Visiškai nesutinkuNesutinkuNei sutinku, nei nesutinkuSutinkuVisiškai sutinku
Įmonėje dirbtinio intelekto taikymas pagerino išorinių klientų ar vidinių vartotojų aptarnavimo kokybę.
Įmonėje dirbtinio intelekto sprendimai padėjo sumažinti veiklos sąnaudas.
Įmonėje dirbtinio intelekto sprendimai pagerino duomenų analizės ir prognozavimo galimybes.
Dirbtinio intelekto diegimas prisidėjo prie įmonės pajamų augimo.
Įmonėje planuojama toliau plėsti dirbtinio intelekto taikymą.
Įmonėje dirbtinis intelektas taikomas klientų aptarnavimo procesuose.
Įmonėje dirbtinis intelektas naudojamas tiekimo grandinės ar logistikos valdymui.
Įmonėje dirbtinis intelektas naudojamas gamybos procesų optimizavimui.
Įmonėje dirbtinis intelektas taikomas rinkodaros ar reklamos veikloje.
Įmonėje dirbtinis intelektas taikomas finansų ar apskaitos procesuose.
Įmonėje dirbtinio intelekto taikymas padėjo sumažinti darbo klaidų skaičių.
Įmonėje dirbtinio intelekto taikymas padėjo pasiekti didesnį darbo našumą.
Įmonėje dirbtinio intelekto sprendimų taikymas padėjo pagerinti sprendimų priėmimo greitį.
Įmonėje dirbtinis intelektas prisidėjo prie naujų produktų ar paslaugų kūrimo.

Vadovų ir darbuotojų įsitraukimas

Visiškai nesutinkuNesutinkuNei sutinku, nei nesutinkuSutinkuVisiškai sutinku
Įmonės vadovybė aktyviai palaikė dirbtinio intelekto diegimą.
Įmonės vadovybė aktyviai dalyvavo dirbtinio intelekto projektų įgyvendinime.
Įmonės vadovybė skyrė pakankamai dėmesio dirbtinio intelekto diegimo procesui.
Įmonės vadovybė skatino dirbtinio intelekto diegimą kaip strateginį prioritetą.
Įmonėje buvo užtikrinta aiški komunikacija apie dirbtinio intelekto diegimo tikslus.
Darbuotojai buvo įtraukti į dirbtinio intelekto sprendimų kūrimo ir diegimo procesą.
Darbuotojai turėjo galimybę siūlyti idėjas, kaip būtų galima taikyti dirbtinį intelektą.
Darbuotojų kompetencija leido sėkmingai diegti dirbtinio intelekto sprendimus.
Įmonėje buvo organizuoti mokymai darbuotojams apie dirbtinio intelekto naudojimą.
Buvo skirta pakankamai laiko ir išteklių darbuotojų mokymams apie dirbtinio intelekto sprendimus.
Darbuotojai vertina dirbtinį intelektą kaip galimybę tobulinti savo darbo procesus.
Darbuotojai jaučiasi saugiai ir užtikrintai naudodami dirbtinio intelekto sprendimus savo veikloje.
Dirbtinio intelekto diegimas nesukėlė reikšmingos įtampos ar pasipriešinimo darbuotojų tarpe.

Technologiniai ir organizaciniai ištekliai

Visiškai nesutinkuNesutinkuNei sutinku, nei nesutinkuSutinkuVisiškai sutinku
Įmonės technologinė infrastruktūra buvo pakankama dirbtinio intelekto diegimui.
Įmonėje buvo pakankamai IT išteklių dirbtinio intelekto sprendimų įgyvendinimui.
Dirbtinio intelekto diegimui buvo skirta pakankamai finansinių išteklių.
Įmonėje buvo užtikrinta aukšto lygio duomenų sauga.
Įmonėje buvo užtikrintas reikalingas programinės įrangos ir sistemų suderinamumas.
Įmonėje buvo pakankamai aiški organizacinė struktūra, skatinanti sėkmingą dirbtinio intelekto diegimą.
Įmonėje buvo aiškiai paskirstytos atsakomybės už dirbtinio intelekto projektų įgyvendinimą.
Buvo numatytas konkretus biudžetas dirbtinio intelekto projektams įgyvendinti.
Buvo numatyti konkretūs terminai dirbtinio intelekto sprendimų įdiegimui.
Įmonėje buvo naudojami projektų valdymo metodai, siekiant sėkmingai įgyvendinti dirbtinio intelekto sprendimus.

Kliūtys ir iššūkiai diegiant DI

Visiškai nesutinkuNesutinkuNei sutinku, nei nesutinkuSutinkuVisiškai sutinku
Įmonėje buvo susidurta su darbuotojų pasipriešinimu dirbtinio intelekto diegimui.
Įmonėje trūko kompetentingų darbuotojų, galinčių dirbti su dirbtinio intelekto sprendimais.
Buvo sudėtinga pasirinkti tinkamus dirbtinio intelekto sprendimus ar tiekėjus.
Buvo sudėtinga integruoti dirbtinį intelektą į esamus verslo procesus.
Dirbtinio intelekto diegimas užtruko ilgiau nei planuota.
Buvo susidurta su techniniais nesklandumais dirbtinio intelekto sprendimų diegimo metu.
Buvo sudėtinga užtikrinti reikiamą duomenų kokybę dirbtinio intelekto sprendimams.
Buvo sunku rasti patikimus partnerius ar paslaugų tiekėjus dirbtinio intelekto diegimui.
Dirbtinio intelekto sprendimų diegimui nebuvo skirta pakankamai finansinių išteklių.
Trūko vidinių procedūrų ar standartų, padedančių sėkmingai įgyvendinti dirbtinio intelekto projektus.

Vertinimo ir stebėsenos metodai

Visiškai nesutinkuNesutinkuNei sutinku, nei nesutinkuSutinkuVisiškai sutinku
Įmonėje naudojami aiškūs dirbtinio intelekto projektų sėkmės rodikliai.
Po dirbtinio intelekto sprendimų diegimo buvo atliktas rezultatų vertinimas.
Įmonės vadovybė nuolat analizuoja dirbtinio intelekto projektų naudą.
Įmonėje vykdoma nuolatinė dirbtinio intelekto sprendimų kokybės stebėsena.
Įmonėje nustatyti pagrindiniai veiklos rodikliai (KPI), skirti vertinti dirbtinio intelekto sprendimų efektyvumą.
Įmonėje renkama grįžtamoji informacija iš darbuotojų ar vartotojų apie dirbtinio intelekto sprendimų veikimą.
Įmonėje įdiegta procedūra, numatanti korekcinius veiksmus, jei dirbtinio intelekto sprendimai neveikia taip, kaip tikėtasi.
Įmonėje rengiamos periodinės ataskaitos vadovybei apie dirbtinio intelekto sprendimų veikimą ir rezultatus.

Kokio tipo DI sprendimus taikote?

Kurioje srityje dirbtinio intelekto diegimas įmonėje buvo sėkmingiausias?

Kokie pagrindiniai iššūkiai kilo įmonei diegiant dirbtinio intelekto sprendimus?

Kokie veiksniai, Jūsų nuomone, labiausiai prisidėjo prie sėkmingo dirbtinio intelekto sprendimų diegimo?

Kaip dirbtinio intelekto diegimas pakeitė kasdienius darbuotojų darbo procesus?

Kokių papildomų veiksmų, Jūsų manymu, reikėjo ar reikėtų sklandesniam dirbtinio intelekto diegimui?

Ką rekomenduotumėte kitoms įmonėms, kurios planuoja pradėti dirbtinio intelekto diegimą?