Dołącz do grona liderów, którzy chcą więcej
Premium
AI SZTUCZNA INTELIGENCJA
Magazyn (Nr 22, luty - marzec 2024)

Generatywna AI w Mastercardzie: najważniejszy jest nadzór

1 lutego 2024 9 min czytania
Zdjęcie Randy Bean - doradca dla firm z listy Fortune 1000 w zakresie przywództwa w obszarze danych i AI. Autor książki Fail Fast, Learn Faster: Lessons in Data-Driven Leadership in an Age of Disruption, Big Data, and AI (Wiley, 2021).
Randy Bean
Zdjęcie Thomas H. Davenport - Profesor informatyki i zarządzania w Babson College w Wellesley, w stanie Massachusetts, członek MIT Initiative on the Digital Economy (Inicjatywy MIT na rzecz Gospodarki Cyfrowej) oraz NewVantage Partners. Starszy doradca w Deloitte Analytics.
Thomas H. Davenport
Generatywna AI w Mastercardzie: najważniejszy jest nadzór

Streszczenie: W Mastercardzie generatywna sztuczna inteligencja (AI) jest traktowana jako technologia o dużym potencjale, ale wymagająca odpowiedniego nadzoru. Joann Stonier, była dyrektorka ds. danych w firmie, porównała ją do filmu „Wszystko wszędzie naraz” – ekscytującej, ale i skomplikowanej. Mastercard, mimo ponad dekady doświadczeń w AI, wciąż opracowuje strategię dla generatywnej AI, co podkreśla znaczenie etycznego podejścia i nadzoru w jej wdrażaniu.

Pokaż więcej

Jeśli oglądaliście film będący połączeniem kina akcji i kina przygodowego Wszystko wszędzie naraz, być może odebraliście go w ten sam sposób jak my. Imponujący i ekscytujący? Bez wątpienia – to jeden z powodów, dla których zdobył siedem Oscarów. Zapowiedź przyszłości? Być może – film zawiera bowiem jedną z wizji tego, jak mógłby wyglądać tzw. multiverse. Nieco dziwaczny i niejasny? Tak – przynajmniej dla nas.

Joann Stonier, która do niedawna pełniła funkcję dyrektorki do spraw danych (chief data officer – CDO) w Mastercardzie, podczas ostatniej dyskusji panelowej dokonała trafnego porównania pomiędzy filmem Wszystko wszędzie naraz a generatywną sztuczną inteligencją. Powiedziała, że „wszystko wszędzie” to dobry sposób na opisanie tej technologii – ekscytującej, zagmatwanej i jednocześnie ważnej. Stonier odgrywała rolę jednego z nielicznych menedżerów na stanowisku CDO, którzy od wielu lat skupiają się mocno na problematyce etyki wykorzystywania danych. Przeprowadziliśmy z nią wywiad podczas jej ostatnich dni na tym stanowisku; Stonier jest obecnie pracownicą naukową (Mastercard fellow), ale nadal będzie się zajmowała kwestiami związanymi z etyką wykorzystywania danych i sztucznej inteligencji (AI).

Po wywiadzie poczuliśmy pewną ulgę, przekonaliśmy się bowiem, że Stonier i Mastercard nadal szukają swojej drogi w kontekście AI. Dotyczy to wielu firm. Ponad połowa respondentów niedawnej ankiety serwisu VentureBeat stwierdziła, że ich firmy eksperymentują z AI, ale tylko 18% tych przedsiębiorstw rozpoczęło jej wdrażanie. Taki sam był odsetek respondentów, którzy oznajmili, że w nadchodzącym roku zamierzają przeznaczyć na tę technologię więcej pieniędzy.

Oczywiście, firma Mastercard jest specem od danych, analityki i AI. Rok temu pisaliśmy o jej dążeniach do tego, aby stać się „potęgą w zakresie AI”, a Stonier opisała, jak jej firma wykorzystuje dane, będąc gościem podkastu Me, Myself and AI, prowadzonego przez „MIT Sloan Management Review”. Mastercard działa w sferze AI od ponad dekady, przede wszystkim w obszarze cyberbezpieczeństwa. Fakt, że lider rynku i zarazem firma z tak bogatym doświadczeniem w sferze sztucznej inteligencji nadal stara się wypracować szczegóły strategii w zakresie generatywnej AI, powinien być pocieszeniem dla wielu organizacji i menedżerów.

Zostało 78% materiału do przeczytania

Materiał dostępny tylko dla subskrybentów

Dołącz do subskrybentów MIT Sloan Management Review Polska Premium!

Kup subskrypcję
O autorach
Tematy

Może Cię zainteresować

Cyfrowe rozczarowanie. Dlaczego w wielu firmach automatyzacja nie przynosi efektów? 

Wdrażasz nowe narzędzia, ale nie widzisz efektów? Problem rzadko leży w technologii. Automatyzacja niespójnych i nieuporządkowanych procesów sprawia jedynie, że błędy pojawiają się szybciej. Przeczytaj, dlaczego technologia nie naprawi firmy za Ciebie i jak mądrze przygotować się do wdrożenia rozwiązań AI, by przyniosły realne korzyści.

Ciemna strona AI: Treści dla dorosłych i ryzyko dla firm

Nowe badanie naukowe ujawnia, że szeroka dostępność treści dla dorosłych generowanych przez sztuczną inteligencję mogła doprowadzić do gwałtownego wzrostu przestępczości na tle seksualnym. Analiza szczegółowych danych o przestępczości, opublikowanych przez japońską Narodową Agencję Policji, wykazała, że w okresach szczytowego zaangażowania w materiały oznaczone jako wygenerowane przez AI i przeznaczone wyłącznie dla dorosłych, odnotowano statystycznie istotny wzrost liczby gwałtów. Może to wskazywać na nadciągające ryzyko wizerunkowe i prawne dla firm dostarczających narzędzia oraz platformy dla tego typu treści.

Premium
Gdy firma rośnie, a zysk znika

laczego szybko rozwijająca się firma nagle traci marże, chociaż przychody notują historyczne rekordy? Przekonaj się, na czym polega problem „ziemi niczyjej” w ewolucji biznesu i sprawdź, dlaczego wdrożenie sztucznej inteligencji w nieuporządkowanej architektonicznie organizacji jest prostym przepisem na skalowanie chaosu.

Premium
Skalowanie AI dzięki adaptacyjnemu ładowi zarządczemu

Zastosowanie sztucznej inteligencji na szeroką skalę diametralnie zwiększa ryzyka biznesowe i wizerunkowe. Poznaj koncepcję adaptacyjnego ładu zarządczego – innowacyjnego podejścia, które wbudowuje mechanizmy kontroli bezpośrednio w procesy i struktury operacyjne firmy, chroniąc przed niewidocznymi, kaskadowymi błędami modeli uczących się.

Premium
Twórz wartość z generatywnej AI w skali całej organizacji

Jak skutecznie wdrażać generatywną sztuczną inteligencję w całej organizacji, unikając organizacyjnych silosów? Zobacz, dlaczego tradycyjne struktury decyzyjne zawodzą przy GenAI i dowiedz się, w jaki sposób innowacyjny twór zwany „kręgosłupem AI” pozwala łączyć kompetencje biznesowe oraz technologiczne, przynosząc firmom wymierny zwrot z inwestycji.

Premium
Strategia w cieniu AI. Gdy sprawy pilne wypierają ważne

AI zmienia sposób, w jaki firmy tworzą kampanie, analizują dane i docierają do klientów. Jednak największym ryzykiem nie jest brak wdrożenia nowych technologii, lecz wykorzystanie ich w sposób, który zwiększa produktywność kosztem przewagi konkurencyjnej. Liderzy muszą odpowiedzieć na pytanie: jak skalować działania marketingowe, nie tracąc tego, co czyni markę wyjątkową?

Premium
Jak liderzy uwalniają innowacyjność na pierwszej linii

Najlepsze innowacje ratujące jakość i efektywność często rodzą się na operacyjnej pierwszej linii. Sprawdź, dlaczego to średni szczebel zarządzania jest kluczem do ich uwolnienia.

Premium
Jak GenAI może – a jak nie może – pomóc w zarządzaniu wiedzą o klientach

Generatywna sztuczna inteligencja rewelacyjnie analizuje informacje o konsumentach, ale nie naprawi kultury Twojej firmy. Gdzie kończą się możliwości technologii?

Premium
Co prezesi muszą wiedzieć o suwerennej AI

Globalna skala AI zderza się z lokalnymi regulacjami prawnymi. Dlaczego strategia „suwerennej sztucznej inteligencji” to pilne zadanie dla prezesów, a nie tylko dla działu IT?

Premium
Dlaczego przejrzysta strategia ma znaczenie w erze cyfrowej

Technologie cyfrowe i AI znoszą bariery geograficzne, ale bez odpowiedniej strategii mogą pogłębiać nierówności w biznesie. Zobacz, jak uniknąć pułapki skalowania w globalnym świecie.

Materiał dostępny tylko dla subskrybentów

Jeszcze nie masz subskrypcji? Dołącz do grona subskrybentów i korzystaj bez ograniczeń!

Subskrybuj

Otrzymuj najważniejsze artykuły biznesowe — zapisz się do newslettera!