Dołącz do grona liderów, którzy chcą więcej
Premium
AI SZTUCZNA INTELIGENCJA
Magazyn (Nr 18, czerwiec - lipiec 2023)

Najważniejsze pytania dotyczące narzędzi opartych na AI

1 czerwca 2023 16 min czytania
Sarah Lebovitz
Hila Lifshitz -Assaf
Natalia Levina
Najważniejsze pytania dotyczące narzędzi opartych na AI

Streszczenie: Wybór odpowiednich narzędzi opartych na sztucznej inteligencji (AI) wymaga od menedżerów nie tylko analizy wyników raportów, ale także zrozumienia, na jakich danych wzorcowych (ground truth) trenowano i testowano dany model AI. Bez tej wiedzy łatwo dać się zwieść atrakcyjnym, ale niepełnym informacjom zawartym w materiałach sprzedażowych. Wielu liderów firm, nie będących ekspertami w dziedzinie AI, może zostać przekonanych do wdrożenia narzędzi, które ostatecznie nie spełniają oczekiwań, a nawet mogą być ryzykowne dla organizacji. Przykładem może być analiza pięciu narzędzi AI przeprowadzona w sektorze opieki zdrowotnej, gdzie mimo obietnic wysokiej skuteczności, kilka z nich wypadło słabo w pilotażach. Wnioski z tych doświadczeń wskazują, że kluczowe jest zrozumienie danych wzorcowych, na podstawie których model AI podejmuje decyzje, aby skutecznie ocenić jego jakość i potencjalne ryzyko związane z jego wdrożeniem. MIT Sloan Management Review Polska

Pokaż więcej

Decyzja, czy dane rozwiązanie z zastosowaniem sztucznej inteligencji jest warte wdrożenia, wymaga od menedżerów nie tylko zapoznania się z wynikami raportów, ale bezpośredniej obserwacji, na podstawie jakich danych wzorcowych trenowano oraz testowano konkretny model AI.

W dynamicznie rozwijającym się i mocno konkurencyjnym obszarze sztucznej inteligencji (artificial intelligence, AI) zapewnienia programistów, jakoby narzędzia AI były w stanie dokonywać prognoz istotnych zjawisk, i to z dużą dozą dokładności, są głównym argumentem mającym przekonać potencjalnych klientów o wartości tych rozwiązań. A ponieważ liderom firm, jako osobom niebędącym ekspertami w tej dziedzinie, może być bardzo trudno ocenić narzędzia, mogą oni dać się omamić fantastycznym wskaźnikom skuteczności, podanym w materiałach sprzedażowych. Jednak często kończy się to wdrożeniami, które nie spełniają oczekiwań, a co gorsza, mogą być ryzykowne dla firmy.

Przez 11 miesięcy obserwowaliśmy działania menedżerów z wiodącej organizacji z sektora opieki zdrowotnej przy wewnętrznych projektach pilotażowych dla pięciu narzędzi AI. W przypadku każdego rozwiązania obiecywano fantastyczne wyniki, jednak kilka z nich wypadło naprawdę słabo w pilotażu. Analizując proces oceny tych narzędzi, doszliśmy do wniosku, że aby skutecznie określić jakość danego modelu wykorzystującego sztuczną inteligencję, trzeba poznać i zrozumieć jego dane wzorcowe (ground truth). W tym artykule wyjaśniamy, czym one są oraz w jaki sposób znajomość tych danych może pomóc menedżerom trafniej ocenić, na ile konkretne rozwiązanie AI poprawi lub pogorszy jakość podejmowanych w organizacji decyzji…

Zostało 91% 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

AI weszła do biznesu. Teraz zaczyna się trudniejsza część transformacji

57% polskich przedsiębiorstw wykorzystuje już sztuczną inteligencję produkcyjnie. Jednocześnie 43% firm wskazuje integrację AI z istniejącymi systemami jako największą barierę jej skalowania.

Księgowość jako źródło przewagi konkurencyjnej. Dlaczego firmy nie wykorzystują wiedzy, którą już posiadają?

Firmy nie przegrywają przez brak danych — przegrywają, bo ignorują wiedzę, którą już mają. W fakturach, kosztach i korektach od lat zapisuje się prawdziwa historia firmy. Czy księgowość może stać się Twoją przewagą konkurencyjną?

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?

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!