Coraz więcej firm korzysta z sztucznej inteligencji (SI) i badają jej wpływ na ich model biznesowy. Jednak w 2024 roku sytuacja stanie się poważna dla dostawców SI i inwestorów, którzy wkładają duże sumy w technologię. Czy SI może nas naprawdę uczynić bardziej efektywnymi, kreatywnymi i produktywnymi? Kto są zwycięzcami i przegranymi? I jakie czynniki odgrywają tu rolę?

Aby odpowiedzieć na te pytania, rozważamy rozwój z trzech perspektyw. Wielu przedsiębiorstwom w nadchodzących miesiącach wchodzą do biur asystenci sztucznej inteligencji. Microsoft i Google wprowadzają swoich współoperatorów do biznesowych aplikacji na dużą skalę. Mają one wspierać nas w programach pocztowych, edytowaniu tekstów lub konferencjach online, na przykład poprzez pisanie szkiców tekstów, podsumowywanie treści lub transkrybowanie spotkań.

Według dostawców tzw. drugi piloci obiecują ogromny wzrost produktywności. Jednak zarówno Microsoft, jak i Google zażądali za to 28 euro miesięcznie, co dla średniej firmy z 1000 pracownikami oznacza roczne koszty prawie 340 000 euro. Do tego dochodzą jeszcze koszty konserwacji i szkoleń. Duże pytania dla przedsiębiorców i menedżerów to: Kto może to opłacić i kto może sobie pozwolić na niestosowanie tej inwestycji?

Obawa przed kosztami stałymi i zmartwienie o skuteczność asystentów AI budzą wątpliwości. Istnieje realna możliwość, że narzędzia nie zaoszczędzą nam pracy, jak oczekiwano, lecz raczej zasypią nas jeszcze większą ilością e-maili, wpisów na LinkedIn i protokołów.

Horrorystyczny scenariusz dla biznesowej SI w roku 2024 - "kolaps treści". Wspaniały kreskówka już krąży w mediach społecznościowych, która zabawnym sposobem przedstawia ten problem. Pokazuje on mężczyznę i kobietę siedzących przed ekranem. Mężczyzna dumnie mówi: "Wpisuję trzy słowa kluczowe, a SI tworzy z tego długi tekst!" Kobieta odpowiada uśmiechnięta: "Daję SI temu długiemu tekstu, a ona go skraca do trzech słów kluczowych!"

KI może być nie tylko niedokładna, ale również zawierać błędy. Słowem roku 2023 według Cambridge Dictionary jest "Halucynacja", i to nie bez powodu. Odnosi się to do generatywnych AI językowych, które często produkują fałszywe informacje i przedstawiają je jako fakty, szczególnie gdy brakuje wystarczających danych treningowych na dany temat.

Czy AI rzeczywiście sprawia, że staje się bardziej wydajne, silnie zależy od tego, czy możemy polegać na narzędziach. Zła wiadomość jest taka, że samo halucynowanie stanowi nierozwiązywalny problem dla wielu ekspertów. Dobra wiadomość jest taka, że istnieje przynajmniej trzy pomysły, jak sobie z tym poradzić.

Jednym z problemów jest to, że asystenci opartych na sztucznej inteligencji często wydają swoje oświadczenia z dużą pewnością siebie. Podając dodatkowe informacje o prawdopodobieństwie poprawności lub danych treningowych, użytkownicy będą mogli lepiej ocenić te informacje. Inną możliwością byłoby nie doskonalenie modeli KI przez deweloperów, ale poprzez połączenie ich z dodatkowymi źródłami danych.

Jednym z przykładów jest tzw. Retrieval-Augmented Generation (RAG) - metoda, która wykorzystuje konkretne dane firmowe do optymalizacji systemów sztucznej inteligencji opartych na języku. Odpowiedzi na zapytania użytkowników są udzielane na podstawie tych danych. Pomimo tego, że metoda ta jest nadal testowana, badacze sztucznej inteligencji widzą w niej obiecującą szansę na zwiększenie niezawodności narzędzi opartych na sztucznej inteligencji.

RAG-Verfahren: Kluczowe znaczenie ma umiejętność narzędzi AI do odpowiadania na pytania specyficzne dla przedsiębiorstwa i wykonywania zadań. W tym przypadku kluczową rolę odgrywa starannie przemyślany zarządzaniem danymi. Przykładem tego jest procedura RAG.

Wielkie korporacje zdają się mieć tu przewagę, ponieważ tylko przedsiębiorstwa z własnymi specjalistami ds. sztucznej inteligencji mogą zaimplementować własne rozwinięcia, takie jak te promowane przez Boscha. Na przykład, Microsoft Copilot jest dostępny tylko dla firm z co najmniej 300 pracownikami, a rabaty są dostępne dopiero dla dużych koncernów.

Istnieje zatem ryzyko, że rewolucja sztucznej inteligencji stanie się zagrożeniem dla małych i średnich przedsiębiorstw w Niemczech. Jednak technologia ta może również przynieść tym przedsiębiorstwom przewagę konkurencyjną. Szczególnie mniejsze przedsiębiorstwa są często lepiej przygotowane do dostosowania się i wdrożenia nowych technologii.

Obsługa tej grupy klientów może stać się atrakcyjnym modelem biznesowym dla europejskich start-upów z dziedziny sztucznej inteligencji, podobnie jak miało to miejsce w przypadku wzorców wywodzących się z innych branż, takich jak dostawca oprogramowania HR, Personio, z siedzibą w Monachium, lub dostawca oprogramowania ERP, Xentral, z siedzibą w Augsburgu.

W roku 2024 zobaczymy wielką studię terenową, w której niektóre firmy będą polegać na własnych innowacjach, a inne będą próbować połączyć technologie różnych dostawców. Chociaż ostatnio deweloper ChatGPT, OpenAI, osiągnął znaczną przewagę, dominacja rynkowa w dziedzinie generatywnej sztucznej inteligencji nie zostanie przejęta przez pojedyncze przedsiębiorstwo, jak to miało miejsce na przykład w branży wyszukiwarek internetowych przez Google.

Zamiast tego firmy mogą również polegać na amerykańskich firmach, takich jak Microsoft i OpenAI, lub na europejskich firmach, takich jak Aleph Alpha z Heidelbergu lub Mistral z Paryża.

Ostatnia z nich na licencji open-source, co umożliwia programistom dostosowanie oprogramowania do specyficznych potrzeb klientów. Możliwa jest również kombinacja różnych dostawców. SAP planuje nawet zautomatyzować i zoptymalizować ten proces.

Dla najbardziej udanej implementacji narzędzi AI istotne jest więc posiadanie różnych partnerów i nie po prostu przyjęcie technologii "plug & play". Skuteczne zastosowanie AI będzie znacznie bardziej czasochłonne, niż sugeruje to automatyzacja.

Jak mądrze pracownicy radzą sobie z nowymi narzędziami

Obawy, że sztuczna inteligencja (SI) doprowadzi do masowych utrat miejsc pracy, wzrosły w minionym roku. Według firm doradczych McKinsey, 60-70 procent aktualnych obowiązków pracowników można zautomatyzować przy pomocy SI.

Wielu przedsiębiorstw widzi przede wszystkim możliwość zwiększenia produktywności poprzez wykorzystanie sztucznej inteligencji. Chociaż eksperci ciągle podkreślają, że postęp technologiczny w przeszłości prowadził do wzrostu, a nie spadku liczby miejsc pracy. Jednak ta kwestia wymaga ostrożności.

Z jednej strony oznacza to, że nie jest to koniecznie równoznaczne z zachowaniem wszystkich miejsc pracy. Zamiast tego, nowe technologie często tworzą zupełnie nowe stanowiska pracy, które mogą być wykonywane przez pracowników o innych umiejętnościach niż te, które są eliminowane. Z drugiej strony nie wiadomo jak długo potrwa okres zmiany oraz jak będzie wyglądał ogólny bilans miejsc pracy w tym czasie.

Naukowczyni przyszłości Amy Webb z instytutu Future Today Institute wskazuje, że jest jeszcze za wcześnie, aby dokonywać wiarygodnych prognoz dotyczących rozwoju miejsc pracy w kontekście sztucznej inteligencji. Podkreśla, że znajdujemy się w fazie przejściowej, w której wiele osób straci pracę - czy to z powodu wdrożenia sztucznej inteligencji czy też w celu obniżenia kosztów dla firm.

Nawet jeśli nikt nie chce tego wyrażać, istnieje groźba utraty wielu miejsc pracy. Webb przewiduje również, że niektóre z nowych miejsc pracy mogą nie przetrwać długo, ponieważ przechodzimy ze złotej ery w inną i zajmie to trochę czasu, aby dostosować siłę roboczą.

Jednakże nie powinno się zapominać, że transformacja inteligencji sztucznej w Niemczech przypada na czas braku wykwalifikowanej siły roboczej. Oznacza to, że prawdopodobieństwo zostania zastąpionym przez AI jest stosunkowo niskie. Zamiast tego, większe zagrożenie stanowi zostanie wypieranym przez innego pracownika, który lepiej radzi sobie z AI.

Dla firm i pracowników oznacza to, że dalsze kształcenie i przekwalifikowanie będą jednym z największych wyzwań w nadchodzącym czasie. Firmy, które chcą być konkurencyjne w kontekście sztucznej inteligencji, muszą zatem inwestować w szkolenie swoich pracowników, ponieważ rynek już wykwalifikowanych specjalistów będzie zbyt mały.

Najlepsze perspektywy na znalezienie pracy mają ci, którzy dalej kształcą się w obszarze narzędzi sztucznej inteligencji (KI) oraz szybko uczą się, jak je optymalnie wykorzystywać. Zamiast opierać się transformacji KI, pracownicy powinni się z nią zaznajamiać i żądać od swoich pracodawców możliwości rozwoju.

Pod koniec sukces transformacji sztucznej inteligencji będzie zależeć nie tylko od technologii, ale przede wszystkim od nas samych. Wymagać to będzie dużo pracy, aby w pełni wykorzystać szanse, jakie daje sztuczna inteligencja i minimalizować potencjalne ryzyka. Istotnym, lecz nadal niedocenianym czynnikiem, jest korzyść dla pracowników.

Jest to łatwo wyobrażalne, że przyszli kandydaci będą prosić o narzędzia oparte na sztucznej inteligencji, oprócz klasycznych korzyści, takich jak firmowe telefony komórkowe i home office. Kto chciałby pracować w firmie, w której musi samodzielnie odpowiadać na swoje e-maile? Transformacja za pomocą sztucznej inteligencji jest nie tylko rewolucją technologiczną, ale także szansą dla firm na przedstawianie się jako atrakcyjni pracodawcy.