Wyobraźcie sobie świat bez elektryczności: bez światła, komputerów i nowoczesnych wygód. W 1882 roku Thomas Edison otworzył pierwszą publiczną elektrownię na Pearl Street w Nowym Jorku, co zapoczątkowało rewolucję przemysłową, zmieniając sposób, w jaki żyjemy i prowadzimy biznes. Dziś, podobną transformacyjną siłą, staje się sztuczna inteligencja (AI).
Od czasu pierwszych koncepcji AI przedstawionych na konferencji w Dartmouth w 1956 roku, technologia ta znacząco przyspieszyła, zwłaszcza dzięki niesamowicie szybkiemu rozwojowi Generative AI (GenAI). Poniżej znajduje się przykład ewolucji modeli typu GPT, który pokazuje, w jakim tempie to rozwiązanie się rozwija:
Dziś tak prędko rozwijająca się AI napędza też innowacje i efektywność w różnych sektorach biznesu, podobnie jak niegdyś elektryczność.
AI w biznesie: praktyczne zastosowania i perspektywy
Dzięki nowoczesnym modelom, architekturze chmurowej i przetwarzaniu danych AI nie jest już futurystycznym konceptem, ale realnym narzędziem transformacji biznesowej. Przyjrzyjmy się zatem kilku praktycznym zastosowaniom sztucznej inteligencji, które już dziś zmieniają oblicze biznesu.
Według raportu State of the CIO 2023, 26% liderów IT twierdzi, że uczenie maszynowe (ML) i AI będą napędzać największe inwestycje IT. Chociaż działania oparte na algorytmach ML mogą dawać organizacjom przewagę konkurencyjną, błędy mogą być kosztowne pod względem reputacji, przychodów, a nawet życia.
1. Asystenci AI i chatboty: inteligentni asystenci stali się istotnym elementem obsługi klienta. Dzięki rozwojowi GenAI te narzędzia są teraz bardziej inteligentne i łatwiejsze do wdrożenia. W centrach obsługi klienta, AI nie zastąpi ludzi, ale zwiększy ich produktywność, automatyzując wiele zadań i skracając czas oczekiwania na linii. (Przykładowe modele: GPT-4, Gemini).
2. Marketing AI: od dawna dostarcza wgląd w zachowania konsumentów (Customer 360) i umożliwia tworzenie spersonalizowanych strategii marketingowych. GenAI dodatkowo wspiera zespoły kreatywne, pozwalając na tworzenie materiałów marketingowych dostosowanych do lokalizacji, sezonu, promocji czy kultury za pomocą kilku promptów. (Przykładowe modele: DALL-E, Midjourney).
3. Zarządzanie łańcuchem dostaw: AI analizuje dane historyczne, bieżące i zewnętrzne, przewidując przyszłe zapotrzebowanie na produkty. Pomaga firmom optymalizować produkcję i zarządzanie zapasami, a także optymalizować trasy dostaw, uwzględniając warunki drogowe, koszty paliwa i natężenie ruchu. Redukuje to koszty transportu i czas dostawy. (Przykładowe modele: LSTM, Prophet).
4. Bankowość AI: rewolucjonizuje sektor bankowy poprzez automatyzację procesów, analizę ryzyka, zarządzanie zgodnością i wykrywanie oszustw. Banki mogą lepiej zarządzać ryzykiem, oferować efektywne doradztwo finansowe i optymalizować operacje. (Przykładowe modele: XGBoost, SVC).
Wyzwania i Korzyści Wdrożenia AI
Jednocześnie nie możemy zapominać, że świat sztucznej inteligencji, który coraz lepiej poznajemy i wdrażamy za pomocą nowoczesnych rozwiązań, nie jest pozbawiony wyzwań:
1. Prywatność i bezpieczeństwo danych są kluczowe w erze big data. Obsługa dużych ilości danych wymaga zaawansowanych zabezpieczeń, takich jak szyfrowanie i tokenizacja (proces zastępowania wrażliwych informacji losowymi, unikalnymi identyfikatorami, które nie mają wartości poza danym systemem), aby chronić wrażliwe informacje i spełniać wymogi regulacyjne.
Przykład: naruszenie danych w firmie Equifax w 2017 roku, gdzie ujawniono dane osobowe 147 milionów klientów, pokazuje, jak ważne są solidne zabezpieczenia danych.
2. Integracja sztucznej inteligencji (AI) z istniejącymi systemami wymaga strategicznego planowania i dokładnej realizacji. Dobrym pomysłem jest zastosowanie data lake, a jeszcze lepszym podejściem jest użycie data mesh do integracji danych przed ich udostępnieniem AI.
Przykład: wdrożenie AI w starym systemie ERP (enterprise resource planning) bez użycia pośrednich technologii, takich jak middleware lub data lake, może prowadzić do problemów z kompatybilnością, co skutkuje opóźnieniami i dodatkowymi kosztami.
3. Zapotrzebowanie na ekspertów AI przewyższa podaż. Firmy muszą inwestować w szkolenia i rozwój swoich pracowników.
Przykład: brak wykwalifikowanych specjalistów AI może opóźniać projekty, jak miało to miejsce w przypadku wielu małych firm technologicznych, które nie były w stanie konkurować o talenty z dużymi korporacjami jak Google czy Facebook.
4. Początkowa inwestycja w AI może być znacząca, ale długoterminowe korzyści mogą przewyższać koszty. Analiza kosztów i korzyści jest niezwykle ważna. Natomiast nieprzemyślane wdrożenie AI może także generować niepotrzebne koszty.
Przykład: w lutym 2024 roku Air Canada została zobowiązana do zapłaty odszkodowania pasażerowi po tym, jak jego wirtualny asystent podał mu błędne informacje.
Dodatkowym wyzwaniem, przed którym stoi biznes, jest pokonanie błędnych przekonań i stereotypów, jakie względem AI mają pracownicy. Tempo rozwoju tej technologii okazało się wyższe niż zdolności edukacyjne, w wyniku czego narosło wiele mitów związanych z jej funkcjonowaniem i zastosowaniem w praktyce.
Duża część pracowników może obawiać się utraty pracy na rzecz nowoczesnych technologii. Ten strach to nic nowego – pojawia się przy każdym dużym skoku technologicznym – warto wspomnieć tutaj, chociażby ruch luddystów, którzy w XIX wieku protestowali przeciw wprowadzeniu maszyn w przemyśle tekstylnym. Uważali, że mechanizacja doprowadzi do utraty miejsc pracy i pogorszenia warunków życia robotników.
Podobnie jest z obawami przed AI, jednak warto pamiętać o ograniczeniach tej technologii. Tak jak mechaniczne wrzeciono czy elektryczność, AI wspiera nas w byciu bardziej produktywnymi, zamiast pozbawiać pracy i wysyłać na przedwczesną emeryturę. Dlatego tak ważne jest, aby inwestować w edukację i wspierać pracowników w nauce nowoczesnych technologii i ich wykorzystania.
Podsumowując, warto wspomnieć o korzyściach, które płyną z AI:
1. Decyzyjność: dzięki analitycznym możliwościom AI, firmy otrzymują dostęp do cennych wniosków, które polepszają procesy decyzyjne. Analizy predykcyjne pomagają przewidywać trendy rynkowe i potrzeby klientów, a przedsiębiorcy mogą budować swoją przewagę konkurencyjną.
2. Wzrost efektywności: tak jak wspomniałem już parę razy, AI automatyzuje rutynowe zadania, uwalniając ludzkie talenty, dzięki czemu mogą oni skoncentrować się na bardziej kreatywnych i strategicznych działaniach. To prowadzi do znaczącego wzrostu produktywności.
3. Przewaga konkurencyjna: wczesne wdrażanie AI jest jak pionierskie odkrywanie nowych terytoriów. Firmy zyskują przewagę konkurencyjną, wykorzystując zaawansowaną technologię do innowacji i wyprzedzania rywali.
W miarę jak AI się rozwija, jej wpływ na biznes będzie tylko rosnąć – na naszych oczach rozwija się technologia, która ma globalny potencjał transformacyjny i może trwale odmienić otaczającą nas rzeczywistość. Spójrzmy tylko na przykład elektryczności: zaczynaliśmy od oświetlenia Nowego Jorku, a obecnie mamy… ładowane z gniazdka samochody, panele fotowoltaiczne na dachu, magazyny energii, a to wszystko zasilane energią odnawialną czy jądrową.
Tak samo w przypadku AI, dziś mamy inteligentnych asystentów, modele tworzące obrazy czy idealnych szachistów, a co przyniesie przyszłość? Możliwe, że zmierzamy wprost w kierunku superinteligencji, a możliwe, że jeszcze gdzieś indziej – zobaczymy co przyszłość i technologia przyniosą.
