Dołącz do grona liderów, którzy chcą więcej
Premium
AI SZTUCZNA INTELIGENCJA
Magazyn (Nr 30, czerwiec - lipiec 2025)

Kiedy stosować generatywną, a kiedy predykcyjną sztuczną inteligencję

8 lipca 2025 12 min czytania
Rama Ramakrishnan

Streszczenie: Artykuł wyjaśnia, jak liderzy mogą świadomie wybierać między różnymi rodzajami sztucznej inteligencji – uczeniem maszynowym, głębokim i generatywnym – w zależności od specyfiki problemu i rodzaju dostępnych danych. Uczenie maszynowe najlepiej sprawdza się przy analizie danych tabelarycznych i prostszych zadaniach predykcyjnych. Uczenie głębokie znajduje zastosowanie w pracy z danymi nieustrukturyzowanymi, takimi jak tekst czy obrazy, i jest skuteczne przy bardziej złożonych wyzwaniach. Generatywna AI, w tym duże modele językowe (LLM), wyróżnia się zdolnością tworzenia nowych treści i sprawdza się w zadaniach kreatywnych oraz klasyfikacyjnych, zwłaszcza gdy dane wejściowe i wyjściowe mają postać języka naturalnego. Autorzy podkreślają, że dzięki rozwojowi GenAI możliwe staje się rozwiązywanie wielu problemów bez potrzeby budowania skomplikowanych modeli od podstaw, co znacząco upraszcza proces wdrażania AI w biznesie.

Pokaż więcej

Liderzy często stają przed dylematem, czy w danym przypadku lepiej sprawdzą się narzędzia generatywnej sztucznej inteligencji, czy też jej predykcyjne odpowiedniki, takie jak uczenie maszynowe i uczenie głębokie. GenAI nie jest bowiem rozwiązaniem uniwersalnym. Poniższe wskazówki ułatwią wybór odpowiednich narzędzi. Krajobraz analityki znacznie ewoluował w ciągu ostatniej dekady. Wiele organizacji przeszło od podstawowego modelowania statystycznego do uczenia maszynowego, a niektóre wzbogaciły swoje zasoby również o uczenie głębokie. W tym kontekście pojawienie się generatywnej AI (GenAI) – zdolnej do tworzenia tekstów naśladujących ludzki język, generowania obrazów i pisania kodu – otwiera nowe możliwości, ale także rodzi wiele wątpliwości.

 

Zostało 95% 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!