Sztuczna inteligencja jako element biznesu
Jedni upatrują w sztucznej inteligencji kolejną rewolucję przemysłową, inni z kolei widzą w tej technologii zagrożenie dla ludzkości: pod względem ekonomicznym (głównie w zakresie utraty miejsc pracy na rzecz AI) oraz etycznym (np. kto ponosi odpowiedzialność za błędy AI?). Trudno powiedzieć, która z tych grup ma rację. Prawie pewne jest, że AI z nami zostanie.
W świecie biznesu, AI znajduje zastosowanie od automatyzacji prostych zadań biurowych po zaawansowaną analizę danych. Firmy, takie jak Amazon, wykorzystują te rozwiązania w zarządzaniu łańcuchem dostaw, podczas gdy banki stosują je do wykrywania oszustw.
Sztuczna inteligencja ma ogromny potencjał w personalizacji doświadczeń klientów. Systemy rekomendacji, jak te stosowane przez Netflix czy Spotify, są doskonałymi przykładami skutecznego zastosowania tego rodzaju technologii do dostosowywania treści do indywidualnych preferencji użytkowników.
AI może również być źródłem wsparcia dla pracowników. Asystenci głosowi czy zaawansowane systemy analizy danych pozwalają pracownikom skupić się na bardziej strategicznych aspektach ich pracy. Ważne jest, aby wprowadzanie AI do miejsca pracy było poprzedzone odpowiednimi szkoleniami i komunikacją, zapewniając pracownikom poczucie umocnienia.
Zupełnie abstrahując od przydatności, takie firmy jak Microsoft, Google, Meta czy X zainwestowały w AI setki miliardów dolarów (sam Google włożył w rozwój AI 200 miliardów dolarów przez ostatnie 10 lat, a Microsoft postawił wszystko na AI), więc na pewno znajdą dla niego zastosowanie. Microsoft niebawem udostępni usługę CoPilot (oparty na AI asystent) za 35 dolarów miesięcznie. Open AI (w którym Microsoft ma 49% udziałów) zapowiedział sklep z GPT (czyli aplikacjami) oraz narzędzia dla deweloperów do ich tworzenia.
W kontekście AI, często mówi się o jego potencjale, ale wiele z tego kończy się na postulatach bez realnej realizacji. W tym świetle jest to często rozwiązanie, które dopiero szuka problemu do rozwiązania.
AI jako element naszej codzienności
Generatywne AI („Gen AI”) przeszło już z domeny osób technicznych na poziom liderów firm — jedna czwarta kadry kierowniczej wyższego szczebla korzysta z narzędzi Gen AI w pracy, a ponad jedna czwarta twierdzi, że Gen AI jest już w porządkach obrad ich zarządów.
Co jednak ważniejsze, sztuczna inteligencja weszła pod strzechy i jest już w świadomości przeciętnego Kowalskiego. Mali przedsiębiorcy korzystają z CHAT GPT do generowania tekstów reklamowych czy ofertowych, niektórzy używają Leonardo.ai do tworzenia grafik na swoje strony. Oczywiście to, że jakiś trener fitness z Opoczna korzysta z Leonardo.ai, zamiast zapłacić niewielkiej agencji za kreację albo kupić zdjęcia na Shutterstock nie jest rewolucją przemysłową, ale jest sygnałem, że np. Shutterstock, który również posiada generator AI, powinien zrewidować swój plan cenowy, a może nawet cały swój model biznesowy.
Nie ulega wątpliwości, że istnienie Gen AI doprowadzi do zmian w wielu branżach, pytanie: jak duże to będą zmiany, i których branż dotkną? Wielu fachowców wskazuje na sektory, które w dużym stopniu opierają się na pracy opartej na wiedzy, takich jak technologia, usługi finansowe, farmaceutyka, produkty medyczne i edukacja.
Za dowód w kontekście edukacji mogą posłużyć wyniki ankiety Study.com, cytowanej m.in. przez Forbesa, wg której aż 89% ankietowanych studentów używało Chat GPT do rozwiązywania prac domowych. AI zmienia również oblicze medycyny i nauki, np., system Revio do sekwencjonowania DNA — oparty na procesorach NVIDIA oraz algorytmach machine learning od Google — pozwala na sekwencjonowanie DNA w wysokiej rozdzielczości oraz niższej cenie niż to było dotychczas możliwe.
Błędy i wyzwania dla sztucznej inteligencji
Niestety na każdy system ChatGPT czy Revio przypada jeden albo kilka projektów, po których pozostał jedynie szum. Czasem nawet niesmak. Jednak, te niepowodzenia są również ważne jako materiał do analizy i zrozumienia rynku oraz stanowią cenne źródło wiedzy, z której możemy czerpać kluczowe biznesowe wnioski. Oto kilka przykładów:
- IBM Watson for Oncology firmy BM: projekt ten powstał we współpracy z MD Anderson Cancer Center na University of Texas w celu stworzenia systemu Oncology Expert Advisor. Projekt zakończono (kosztował 62 miliony dolarów) z powodu niebezpiecznych zaleceń, które wydawał. System nie był w stanie dostosować się do złożonego procesu decyzyjnego lekarzy.
- Robot AI do egzaminu wstępnego na Uniwersytecie Tokijskim: robot opracowany w celu zdania egzaminu wstępnego na Uniwersytet Tokijski nie rozumiał pytań wymagających szerokiej wiedzy kontekstowej i nie odpowiadał na nie.
- Wykrywanie mowy nienawiści na Facebooku: Facebook miał trudności ze stworzeniem systemu sztucznej inteligencji, który byłby w stanie skutecznie przewidywać i zapobiegać umieszczaniu na swojej platformie mowy nienawiści i nielegalnych treści.
- Oprogramowanie Amazon do rozpoznawania twarzy Rekognition firmy Amazon błędnie zidentyfikowało 40% członków Kongresu USA, zwłaszcza osoby kolorowe, wykazując uprzedzenia i nieścisłości w systemie.
Oczywiście żaden system nie jest idealny, a błędy na wczesnym etapie rozwoju AI są nieuniknione. Ale przed AI stoją jeszcze inne wyzwania
- etyczne: w zakresie miejsc pracy, które AI może potencjalnie zastąpić oraz w obszarze przejrzystości, tzn. aby człowiek zawsze wiedział, czy rozmawia z człowiekiem czy z maszyną.
- prawne: Chat GPT otrzymało już pierwsze pozwy od grupy światowej sławy pisarzy związane z naruszeniem praw autorskich. Na ten moment Open AI oferuje swoim klientom pokrycie kosztów związanych z pozwami / odszkodowaniami z tytułu naruszeń praw autorskich, ale jest to rozwiązanie długoterminowe. Kwestie te będą musiały zostać uregulowane prawnie.
- polityczne: AI będzie budzić emocje na poziomie etyki, zwłaszcza w sferze bezpieczeństwa miejsc pracy, a także w sferze prawnej — poza prawami autorskimi, jest jeszcze szerszy kontekst odpowiedzialności za czyny i słowa. Czy za stworzenie obraźliwych treści (jak te autorstwa chatbotu Tay) odpowiada AI czy firma, która stworzyła jego algorytm? Czy za przestępstwa (np. finansowe) będzie odpowiadał AI, użytkownik czy autor algorytmu? Temat AI będzie budził emocje, a więc jest niemal pewne, że zainteresują się nim politycy, powstaną regulacje prawne, obostrzenia itd. Zapewne wyjdzie to technologii AI na dobre, ale w czarnym scenariuszu może ją zdusić w zarodku.
- finansowe: rozwój AI jest bardzo kosztowny. Zarówno na poziomie sprzętu (mikroprocesorów) jak i fachowej kadry. Pytanie jak długo zajmie zwrot z inwestycji i czy wszystkim starczy na to środków i czasu. Obyśmy nie obudzili się w świecie oligopolu AI.
Sztuczna inteligencja nie zastąpi ludzi. Ale ludzie wsparci sztuczną inteligencją zastąpią ludzi bez wsparcia AI.
AI: wyzwanie dla biznesu?
Generatywna sztuczna inteligencja zmienia i zapewne jeszcze bardziej zmieni nasze życie. Nie można jeszcze przewidzieć w jakim zakresie. AI, choć obecnie dominująca, nie będzie ostatnią fazą tej rewolucji technologicznej. Technologia kwantowa już migocze na horyzoncie, a za nią inne, które obecnie trudno sobie nawet wyobrazić. Dla biznesu wyzwaniem jest stworzenie kultury przygotowanej na adaptację i innowacje, co wymaga nie tylko śledzenia trendów, ale również rozwijania wewnętrznych kompetencji.
Rozumiemy te wyzwania i jesteśmy tutaj, aby wspierać firmy w procesie adaptacji. Naszym zadaniem jest pomoc w rozróżnieniu, jakie technologie są kluczowe, a które mogą być mniej istotne, oraz w szybkim i efektywnym dostosowywaniu się do nowych realiów. AI na pewno wpływa na to, jak działamy i komunikujemy się, a także jak tworzymy wartość.
Dla firm, które pragną być na czele innowacji, współpraca z doświadczonymi partnerami jest kluczowa. Wdrażanie i wykorzystywanie potencjału nowych technologii staje się niezbędne, aby skutecznie odpowiadać na ciągle zmieniające się potrzeby rynku i klientów. Nasza rola polega na zapewnieniu, że firmy są odpowiednio przygotowane do ciągłej ewolucji technologicznej, będąc ich przewodnikiem i wsparciem na każdym kroku tej podróży.
AUTOR: Miłosz Michałowski-Żuk, Senior Product Designer, Edisonda
