Wybrane dla Ciebie
Tylko dla subskrybentów
Najnowsze
Najpopularniejsze tematy

Trump tweetuje, Wall Street reaguje nerwowo, a inwestorzy znów sprawdzają, czy gdzieś nie pozostawili Planu B. Gdy rynek wpada w histerię, pojawia się pokusa: a może jednak warto „kupić w tym dołku”? W tym tekście sprawdzamy, czy inwestowanie w kontrze do tłumu to genialna strategia na czasy ceł Trumpa, banów na Chiny i politycznych rollercoasterów — czy raczej przepis na ból głowy i portfela. Nie wystarczy chłodna kalkulacja, przyda się też stalowy żołądek.

Gdy w 2022 r. pojawiły się powszechnie dostępne duże modele językowe (LLM), ich potężna zdolność do generowania tekstu na żądanie zapowiadała rewolucję w produktywności. Jednak mimo że te zaawansowane systemy AI potrafią tworzyć płynny tekst w języku naturalnym i komputerowym, to są one dalekie od doskonałości. Mogą halucynować, wykazywać się logiczną niespójnością oraz produkować treści nieadekwatne lub szkodliwe.
Chociaż technologia ta stała się powszechnie dostępna, wielu menedżerów nadal ma trudności z rozpoznawaniem przypadków użycia LLM-ów, w których poprawa produktywności przewyższa koszty i ryzyka związane z tymi narzędziami. Potrzebne jest bardziej systematyczne podejście do wykorzystywania modeli językowych, tak aby uefektywnić procesy biznesowe, a jednocześnie kontrolować słabe strony LLM-ów. Proponuję trzy kroki ułatwiające osiągnięcie tego celu. Po pierwsze, należy rozłożyć proces na mniejsze zadania. Po drugie, trzeba ocenić, czy każde zadanie spełnia tzw. równanie kosztów GenAI, które szczegółowo wyjaśnię w tym artykule. Jeśli ten warunek zostanie spełniony, należy uruchomić projekt pilotażowy, iteracyjnie oceniać jego wyniki oraz na bieżąco wprowadzać zmiany w celu poprawy rezultatów.
Kluczowe w tym podejściu jest pełne zrozumienie, w jaki sposób mocne i słabe strony modeli językowych odpowiadają specyfice danego zadania; jakie techniki umożliwiają ich skuteczną adaptację w celu zwiększenia wydajności; oraz jak te czynniki wpływają na bilans kosztów i korzyści – a także na ocenę ryzyka i potencjalnych zysków – związanych z wykorzystaniem modeli językowych do podnoszenia efektywności realizowanych działań.

Od ponad dwóch lat jesteśmy świadkami huraganowej ekspansji generatywnej sztucznej inteligencji (GenAI), która nie jest już tylko technologiczną ciekawostką, stała się bowiem realnym narzędziem transformacji biznesu. I choć coraz więcej firm przekształca eksperymenty z dużymi modelami językowymi (LLM) w konkretne wdrożenia, to wciąż niewiele organizacji (oczywiście poza dostawcami tych algorytmów) może pochwalić się istotną wartością uzyskaną dzięki tej technologii.

Czy repolonizacja gospodarki, ogłoszona przez premiera Donalda Tuska, to decyzja polityczna i powrót do przeszłości, czy raczej celowy zwrot ku przyszłości? W obliczu nerwowych reakcji rynku warto spojrzeć na doświadczenia azjatyckich tygrysów, które połączyły siłę państwa z efektywnością rynku – i osiągnęły gospodarczy sukces. Czy Polska może pójść tą samą drogą?


Działanie pod presją, podejmowanie decyzji bez pełnych danych, komunikacja w sytuacjach granicznych… To nie praca prezesa spółki giełdowej, lecz codzienność pracowników Szpitalnych Oddziałów Ratunkowych. Ich doświadczenia mogą być bezcenną inspiracją dla liderów i przedsiębiorców, którym zarządzanie w kryzysie nie powinno być obce. Oto czego mogą się nauczyć od menedżerowie od lekarzy SOR.

Generatywne rozmowy, uwzględniające różne perspektywy w celu wypracowania nowych rozwiązań, są potężnym narzędziem, pomocnym w pokonywaniu wyzwań, przed którymi stają dziś organizacje. Eksperci z Wharton i SEB wyjaśniają neuronaukowe podstawy jego skuteczności.