Mākslīgais intelekts (MI) kļuva par sava veida lakmusa papīru uzņēmuma modernitātei, ja stratēģijas prezentācijā nav slaida ar burtiem “AI”, rodas aizdomas, ka uzņēmums atpaliek no laikmeta.
McKinsey 2025. gada pētījums rāda, ka jau 88% uzņēmumu izmanto MI vismaz vienā biznesa funkcijā, tomēr lielākā daļa vēl atrodas eksperimentēšanas stadijā, un tikai aptuveni trešdaļa uzņēmumu MI spēj ieviest pilnā mērogā. (1) Tomēr tajā pašā laikā MIT un citu akadēmisko institūciju analīze liecina, ka būtisku produktivitātes pieaugumu izjūt mazāk nekā puse no tiem, kuri ir ieguldījuši šajās tehnoloģijās, un ievērojama daļa vadītāju atzīst, ka ieguvumi ir grūti izmērāmi vai neatbilst sākotnējiem solījumiem. (2)
Stāsts nav par to, ka mākslīgais intelekts “nestrādā”. MI strādā un tas var palīdzēt. Mākslīgais intelekts ir ārkārtīgi jaudīgs instruments, bet tieši tāpēc ar to jābūt uzmanīgiem. Kā IT partneris mēs ZenIS bieži sastopamies ar situācijām, kur mūsu uzdevums nav pārdot vēl vienu risinājumu, bet gan pateikt “Jums to nevajag.”
Šis raksts nav par to, kāpēc MI nevajag. Mēs paši to ieviešam uzņēmumos, bet mēs to darām tikai tur, kur tas rada mērāmu ekonomisku un stratēģisku vērtību. Un tieši tāpēc ir svarīgi saprast, kur to nevajag izmantot.
Stratēģiska atturība dažkārt ir spēcīgāka par tehnoloģisku entuziasmu.
Tehnoloģija kā paātrinātājs, nevis glābējs.
Ja paskatāmies vēsturē, redzam atkārtojošos modeli: tehnoloģiskās revolūcijas sākotnēji rada eiforiju, pēc tam pārspīlētas cerības, un tikai trešajā posmā iestājas pragmatiska integrācija. Industriālās revolūcijas laikā mehānizācija nesamazināja darba apjomu, bet palielināja ražošanas tempu un vadības spiedienu. Elektrifikācija sākumā vienkārši nomainīja tvaika dzinējus, nemainot pašu procesu loģiku, un tikai vēlāk, pārplānojot rūpnīcu arhitektūru, radās patiesais produktivitātes lēciens.
MI atrodas līdzīgā fāzē. Tas spēj paātrināt, optimizēt, analizēt, taču tas nespēj pats par sevi definēt virzienu. Ja virziens nav skaidrs, paātrinājums kļūst bīstams.
Ir labi zināmais Gall’s likums: Jebkura sarežģīta, strādājoša sistēma attīstās no vienkāršas, strādājošas sistēmas.
Neviens nav uzbūvējis perfekti funkcionējošu sarežģītu sistēmu no nulles. Vispirms tiek izveidota vienkārša, funkcionāla struktūra. Tad tā tiek attīstīta. Bet uzņēmumi šobrīd mēģina izdarīt pretējo - uzlikt MI virsū haotiskai datu videi, neefektīviem procesiem un neskaidrai atbildību struktūrai. Rezultāts? Nav pievienotās vērtības un zaudējumi.
Svarīgi atcerēties: Ja process ir slikts, MI to padarīs ātrāku, bet tas joprojām būs slikts process.
Stratēģiska atturība kā konkurences priekšrocība
Viens no biežākajiem maldiem, ko redzam uzņēmumu valdēs, ir pieņēmums, ka jebkurš automatizējams process ir jāautomatizē, jo tas “atbrīvos resursus”. Taču jautājums, ko vadītāji bieži neuzdod sev, ir šāds: vai šis process patiešām ierobežo mūsu izaugsmi vai būtiski ietekmē izmaksu struktūru?
Praktisks ieteikums, ko mēs piedāvājam klientiem: atveriet savu P&L un identificējiet trīs lielākās izmaksu pozīcijas. Ja process, kuru vēlaties automatizēt ar MI, neatrodas šajā zonā un neplāno eksponenciāli augt, tad, visticamāk, jūs optimizējat perifēriju, nevis kodolu.
Automatizēt sekundāru procesu nozīmē tērēt stratēģisko kapitālu tur, kur tas neradīs konkurences priekšrocību. Tehnoloģija nedrīkst kļūt par estētisku papildinājumu, kas labi izskatās prezentācijā, bet neatstāj reālu ietekmi uz uzņēmuma vērtību.
Digitālās transformācijas neveiksmes iemesls, par kuru reti runā
Daļa digitālās transformācijas projektu nesasniedz sākotnēji definētos mērķus, un bieži galvenais iemesls nav tehnoloģija, bet gan kultūra un pārmaiņu vadība. Jebkurā digitālajā transformācijā tehnoloģija ir redzamākā pārmaiņu daļa, taču organizācijas kultūra (vērtības, uzvedība un nerakstītie noteikumi) nosaka, kā cilvēki uz šīm pārmaiņām reaģē, cik ātri pielāgojas un cik atvērti ir jauniem darba veidiem.
Jebkurā transformācijā tehnoloģija ir redzamākā pārmaiņu daļa, taču tieši kultūra - vērtības, uzvedība un nerakstītie noteikumi - nosaka, kā darbinieki uz šīm pārmaiņām reaģē. Ja organizācijā trūkst atbalsta, skaidras komunikācijas un regulāru apmācību, pārmaiņas bieži sastopas ar pretestību, nedrošību un pasīvu iesaisti.
Mākslīgā intelekta ieviešana šo efektu tikai pastiprina. Tas maina ne tikai rīkus, bet arī darba veidu un lēmumu pieņemšanas principus. Ja darbinieki netiek iesaistīti un sagatavoti, MI tiek uztverts nevis kā atbalsts, bet kā risks gan kompetencei, gan lomai organizācijā.
Organizācijās, kur stabilitāte tiek vērtēta augstāk par attīstību, pārmaiņas notiek lēni neatkarīgi no izmantotajām tehnoloģijām. Savukārt kultūra, kas veicina mācīšanos, sadarbību un pārdomātu risku uzņemšanos, būtiski samazina pretestību un ļauj transformācijai notikt daudz straujāk.
Tehnoloģijas bieži atklāj nepilnības, un ne katra organizācija ir gatava tās ieraudzīt.
Darba slodzes paradokss
Harvard Business Review publicētie pētījumi liecina, ka, lai gan MI būtiski samazina laiku rutīnas uzdevumu veikšanai, tas vienlaikus paaugstina organizācijas kopējo tempu un gaidas attiecībā uz darbinieku produktivitāti. (3)
Ja agrāk atskaite tika sagatavota divu dienu laikā, tad tagad tā top dažu stundu laikā, un loģiski, ka tiek sagaidītas vairākas atskaites. Ja KPI sistēma netiek pārskatīta, MI kļūst par darba intensifikācijas instrumentu, nevis efektivitātes rīku.
Vadītājiem būtu jāuzdod sev jautājums: vai mēs ar ietaupīto laiku radām jaunu vērtību, vai vienkārši palielinām apjomu un zaudējam kvalitāti?
Praksē redzam, ka uzņēmumi, kas paralēli MI ieviešanai nepārskata KPI un procesus, bieži nonāk situācijā, kur efektivitātes ieguvumi tiek “apēsti” ar pieaugošu darba apjomu. Savukārt organizācijas, kas apzināti definē, kur ietaupītais laiks rada augstāku pievienoto vērtību (piemēram, klientu pieredzē, inovācijās vai stratēģiskos uzdevumos), spēj panākt lielāku atdevi no MI risinājumiem.
Dārga tehnoloģija, mazs ieguvums: kur slēpjas problēma
Ir gadījumi, kad MI tiek ieviests, lai demonstrētu progresivitāti medijiem, tirgum vai investoriem. Taču reputācija, kas balstīta uz tehnoloģisku dekorāciju bez ekonomiska pamatojuma, ir trausla. Ja inovācija nav sasaistīta ar skaidru biznesa mērķi, tā kļūst par izmaksu pozīciju, nevis vērtības radītāju.
Piemēram, uzņēmums iegādājās “super MI rīku”, kas ir sarežģīts un dārgs. Taču realitātē šo rīku izmanto elementāru uzdevumu veikšanai: teksta pārfrāzēšanai, vienkāršai atskaišu ģenerēšanai vai iekšējai komunikācijai. Tā ir situācija, kurā uzņēmuma īpašumā ir raķete, ar kuru var aizlidot līdz Marsam, bet to izmanto, lai uzsildītu ūdeni kafijai.
Tehnoloģija ir jaudīga, bet tās izmantojums neatbilst tās iespējām.
Un šeit nav runa par to, ka šos uzdevumus nevajag optimizēt. Runa ir par samērīgumu. Ja investīcija neatbilst izmantošanai un stratēģiskajai nozīmei, tā kļūst par dārgu rotaļlietu.
ZenIS kā IT partneris šādās situācijās bieži uzņemas neērtu lomu - uzdot jautājumus, kas bremzē impulsīvu lēmumu pieņemšanu. Jo partnerība nozīmē uzticēties viens otram pietiekami, lai pieņemtu arī nepopulāru atbildi. Tikai partneris var atļauties pateikt “nē”, jo viņš nepārdod pārdošanas pēc, viņš veido ilgtermiņa rezultātu kopā ar klientu.
Balstoties uz mūsu pieredzi, MI rada maksimālu efektu tad, kad tas tiek ieviests jomās ar augstu atkārtojamību, lielu datu apjomu un tiešu ietekmi uz ieņēmumiem vai izmaksām. Piemēram, pārdošanas procesu analīzē, kur katrs uzlabots konversijas procents var radīt miljonu eiro pieaugumu gada griezumā, vai risku modelēšanā, kur datu apjoms pārsniedz cilvēka kognitīvās spējas. Šajā gadījumā MI nav modes lieta, bet gan instruments konkurētspējas nodrošināšanai.
Ir jāatceras, ka digitālajā laikmetā inovācija nav drosme ieviest visu jauno, tā ir drosme izvēlēties stratēģiski.
Mākslīgais intelekts ir jaudīgs paātrinātājs, taču tas pastiprina esošo virzienu. Ja virziens ir skaidrs, tas ļauj augt straujāk, bet, ja virziens ir neskaidrs, tas ļauj kļūdīties ātrāk.
Tāpēc jautājums nav, vai izmantot MI.
Jautājums ir - kur, kādā apjomā un ar kādu stratēģisku nolūku. Un dažreiz visgudrākais lēmums, ko uzņēmuma vadība var pieņemt, ir nevis investēt nākamajā tehnoloģijā, bet gan uzdot sev jautājumu:
Vai šis risinājums patiešām padara mūs stiprākus ilgtermiņā?
Ja atbilde ir “jā”, mēs ZenIS būsim blakus, lai to ieviestu atbildīgi un jēgpilni.
Ja atbilde ir “nē”, mēs būsim tie, kas palīdzēs atrast citu, gudrāku ceļu vai sagatavot pamatus, lai nākotnē varētu virzīties pa pareizo un efektīvo ceļu.
1 McKinsey. The state of AI in 2025: Agents, innovation, and transformation https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai?
2 MIT NANDA Project Report. The GenAI Divide: State of AI in Business 2025. https://mlq.ai/media/quarterly_decks/v0.1_State_of_AI_in_Business_2025_Report.pdf
3 Harvard Business Review. AI Doesn’t Reduce Work - It Intensifies It 2026 https://hbr.org/2026/02/ai-doesnt-reduce-work-it-intensifies-it?
Raksta eksperts Alex Schtelbe (ZenIS līdzīpašnieks)
Ar vairāk nekā 10 gadu pieredzi inovatīvu tehnoloģiju ieviešanā gan publiskajā, gan privātajā sektorā Alex ir strādājis ar vadošajiem uzņēmumiem Baltijā un ārpus tās. Viņš palīdz organizācijām modernizēt biznesa procesus, ieviest pielāgotus e-komercijas risinājumus un automatizēt ikdienas darbības, lai veicinātu izaugsmi un uzlabotu efektivitāti.
