Gdy zdolność generatywnej sztucznej inteligencji do tworzenia strategii zostaje poddana próbie, okazuje się, na czym polegają jej mocne strony – i w jakich obszarach ludzie wciąż mają przewagę.

Geoffrey Hinton, pionier głębokiego uczenia, odchodząc niedawno z Google’a, dał jasno do zrozumienia, że obawia się zagrożeń związanych ze sztuczną inteligencją. Nie tylko on. Po uruchomieniu ChatuGPT- 4 tysiące ekspertów od sztucznej inteligencji podpisało list wzywający do wstrzymania rozwoju potężnych systemów sztucznej inteligencji.

Z drugiej strony podekscytowanie możliwościami wynikającymi z dużych modeli językowych (large language models, LLM) i szybkości ich wdrażania są bezprecedensowe. Microsoft szybko zintegrował nową technologię ze swoją wyszukiwarką Bing, a założyciel firmy, Bill Gates, stwierdził, że ChatGPT „zmieni nasz świat”, niekoniecznie narażając miejsca pracy.

Podczas gdy spekulacje na temat przyszłości sztucznej inteligencji są nieuniknione, bardziej praktyczną kwestią jest to, jak możemy z niej korzystać już teraz. Rozmowy na ten temat odbywają się w salach lekcyjnych, newsroomach i miejscach pracy na całym świecie.

Jako stratedzy biznesowi chcieliśmy przekonać się, co generatywna sztuczna inteligencja może wnieść do naszej pracy – jaką wartość dodać. Zbadaliśmy tę kwestię, przeprowadzając serię eksperymentów dotyczących różnych aspektów procesu tworzenia strategii. W każdym z nich zadawaliśmy ChatowiGPT pytanie dotyczące strategii, po czym następowała długa wymiana zdań, by dopracować początkowe odpowiedzi. Celem było zrozumienie, w jaki sposób narzędzie może wspierać kreowanie idei, eksperymentowanie, ewaluację i budowanie historii – i na jakim polu zawodzi.

Gdy zdolność generatywnej sztucznej inteligencji do tworzenia strategii zostaje poddana próbie, okazuje się, na czym polegają jej mocne strony i w jakich obszarach ludzie wciąż mają przewagę.

Geoffrey Hinton, pionier głębokiego uczenia, odchodząc niedawno z Google’a, dał jasno do zrozumienia, że obawia się zagrożeń związanych ze sztuczną inteligencją. Nie tylko on. Po uruchomieniu ChatGPT‑4 tysiące ekspertów od sztucznej inteligencji podpisało list wzywający do wstrzymania rozwoju potężnych systemów sztucznej inteligencji.

Z drugiej strony podekscytowanie możliwościami wynikającymi z dużych modeli językowych (large language models, LLM) i szybkości ich wdrażania są bezprecedensowe. Microsoft szybko zintegrował nową technologię ze swoją wyszukiwarką Bing, a założyciel firmy, Bill Gates, stwierdził, że ChatGPT „zmieni nasz świat”, niekoniecznie narażając miejsca pracy.

Podczas gdy spekulacje na temat przyszłości sztucznej inteligencji są nieuniknione, bardziej praktyczną kwestią jest to, jak możemy z niej korzystać już teraz. Rozmowy na ten temat odbywają się w salach lekcyjnych i wykładowych, newsroomach i miejscach pracy na całym świecie.

Jako stratedzy biznesowi chcieliśmy przekonać się, co generatywna sztuczna inteligencja może wnieść do naszej pracy – jaką wartość dodać. Zbadaliśmy tę kwestię, przeprowadzając serię eksperymentów…

Ustanowienie odpowiednich reguł funkcjonowania platformy przyniesie wartość wszystkim interesariuszom i ułatwi zarządzanie ryzykiem.

Gwałtowny rozwój kilku potężnych ekosystemów cyfrowych przysłania brutalną prawdę na temat ich funkcjonowania: w dłuższej perspektywie czasu przetrwa tylko niecałe 15% z nich. Po przeanalizowaniu aż 110 upadłych ekosystemów biznesowych wielu różnych branż odkryliśmy, że ponad 30% tych organizacji poniosło porażkę z powodu modelu administrowania – czyli jawnych i/lub niejawnych struktur, reguł i praktyk, które kształtują i ukierunkowują zachowania i wzajemne relacje uczestników ekosystemu.

Ekosystemy biznesowe są podatne na różnego rodzaju zaburzenia w sferze administrowania. Jednym z powodów, dla których system operacyjny BlackBerry przegrał rywalizację z systemem iOS Apple’a i Androidem firmy Google, był fakt, że firma Research In Motion nie potrafiła odpowiednio wcześnie zapewnić twórcom oprogramowania szerokiego dostępu do swojego ekosystemu aplikacji. Choć w przypadku branży gier komputerowych, która w latach osiemdziesiątych ubiegłego wieku przeżyła tak zwany szok Atari, było zupełnie inaczej, po części dlatego, że firma umożliwiła zbyt szeroki dostęp do swojego ekosystemu, powodując zalew gier podrzędnej jakości.

Do innych czynników wskazujących na błędy w sferze administrowania, które mogą doprowadzić ekosystem do upadku, należą: niewłaściwe zachowania uczestników platformy, konflikty pomiędzy partnerami ekosystemu i antagonistyczne reakcje ze strony konsumentów lub regulatorów.