Reklama
Dołącz do liderów przyszłości i zdobądź przewagę! Sprawdź najnowszą ofertę subskrypcji
Analityka i Business Intelligence

Waren Buffett, Eric Schmidt, Elon Musk i inni sceptycy sztucznej inteligencji

10 maja 2024 12 min czytania
Zdjęcie Joanna Koprowska - Redaktorka „ICAN Management Review” oraz „MIT Sloan Management Review Polska”
Joanna Koprowska
Waren Buffett, Eric Schmidt, Elon Musk i inni sceptycy sztucznej inteligencji

Znani inwestorzy i przedsiębiorcy nie kryją swoich obaw związanych z rozwojem AI. Warren Buffett porównuje ją do broni jądrowej, a Elon Musk sądzi, że sztuczna inteligencja wyprzedzi tę ludzką już w przyszłym roku. Ale czy powinniśmy im wierzyć?

Podczas  corocznego spotkania akcjonariuszy Berkshire Hathaway w Omaha w stanie Nebraska Warren Buffett wygłosił przemówienie, w którym odniósł się do tematu sztucznej inteligencji, porównując wzrost znaczenia tej technologii do rozwoju broni jądrowej w czasie II wojny światowej. Nawiązał do swoich uwag z zeszłorocznego spotkania, kiedy powiedział, że opracowując broń nuklearną, wypuściliśmy dżina z butelki. Kolejnym dżinem, jego zdaniem, jest sztuczna inteligencja, której moc przeraża go do szpiku kości. Amerykański inwestor giełdowy, przedsiębiorca i filantrop, a także dyrektor generalny Berkshire Hathaway przyznał również, że nie zna żadnego sposobu, by dżin wrócił do butelki.

„Sztuczna inteligencja jest dość podobna [do broni nuklearnej – przy. red.], już ją wypuszczono z butelki, do tego stała się niezmiernie ważna, i ktoś zajmuje się jej rozwojem, więc albo będziemy żałować, że kiedykolwiek zobaczyliśmy tego dżina, albo zdziała on cuda” – mówił Buffet.

Przedsiębiorca szczególną uwagę publiczności zebranej w Omaha zwrócił na technikę deepfake. Podzielił się swoimi spostrzeżeniami po zetknięciu się ze spreparowanym materiałem, w którym utrwalono jego wizerunek, mimo że nigdy na to nie pozwolił: „Zostałem przedstawiony w przekazie, który w żaden sposób nie pochodził ode mnie. Oszustwa zawsze były częścią amerykańskiej sceny, ale… teraz skala zjawiska wzrośnie. To będzie branża wszech czasów”.

Kilka dni później media obiegło zdjęcie Katy Perry w spektakularnej kreacji, w której pojawiła się na Met Gali. Nawet matka gratulowała córce doboru sukni, zdziwiona, że Katy wzięła udział w wydarzeniu, mimo że wcześniej tego nie planowała. Okazało się, że wcale jej tam nie było, a viralowe zdjęcie wygenerowano za pomocą sztucznej inteligencji. Buffet wywołał wilka z lasu, zwracając uwagę na syntetyczną rzeczywistość, w której generowanie ataków militarnych, negocjacji czy rozmów politycznych, do których nigdy nie doszło, staje się coraz łatwiejsze i może zwieść nawet najbardziej czujnych odbiorców.

Buffett już wcześniej zwracał uwagę na ryzyko związane ze sztuczną inteligencją, ale teraz trafił na bardziej podatny grunt. Jego głos wybrzmiewa, gdy na własne oczy możemy zobaczyć, jak sztuczna inteligencja tworzy ogromne ilości treści (szacuje się, że do 2025 roku 90% treści marketingowych powstanie przy użyciu AI), a jej rozwój podsyca oczekiwania świata biznesu i zwiększa liczbę spekulacji dotyczących tego, jak technologia wywróci do góry nogami codzienne życie.

Chociaż Berkshire nie inwestuje bezpośrednio w akcje związane ze sztuczną inteligencją, warto wspomnieć, że w jego portfelu inwestycyjnym duży udział ma gigant technologiczny Apple. „Wall Street Journal” donosił ostatnio, że firma pracuje nad własnym tajnym projektem chipa AI do centrów danych, szukając swojej niszy w wyścigu AI.

Uwagi Buffetta na temat sztucznej inteligencji są zgodne z długoletnimi poglądami Berkshire na temat inwestowania. Wyrocznia z Omaha od wielu lat wykazuje się bowiem głębokim sceptycyzmem wobec nowych, głośnych wydarzeń w gospodarce. Szerokim echem w świecie odbiła się niechęć funduszu do inwestowania w bitcoiny.

Buffet nie jest sam. Hinton i Schmidt z Google’a też przestrzegają przed

Buffet jest znany ze swojej fobii technologicznej. W przeszłości ostrzegał, że sztuczna inteligencja będzie „ogromnie destrukcyjna”, ale jednocześnie przyznawał, że może się okazać pomocna w odblokowaniu efektywności ekonomicznej. Inwestor nie jest osamotniony w postrzeganiu sztucznej inteligencji jako ryzyka egzystencjalnego lub przewidywaniu, że AI w końcu przewyższy ludzką inteligencję.

Jego wieloletni zastępca Charlie Munger, który zmarł w listopadzie 2023 roku w wieku 99 lat, na zeszłorocznym spotkaniu Berkshire przyznał, że jest „nieco sceptyczny wobec szumu, który otacza sztuczną inteligencję”. Sądził przy tym, że staromodna inteligencja działa całkiem nieźle…

Obawami dotyczącymi wpływu rozwoju sztucznej inteligencji na biznes i społeczeństwo dzielili się dotychczas m.in. Geoffrey Hinton, Eric Schmidt czy Elon Musk.

Pionier sieci neuronowych, nazywany ojcem sztucznej inteligencji, szanowany badacz, emerytowany profesor Uniwersytetu w Toronto, były wiceprezes Google Geoffrey Hinton na początku maja 2023 roku ogłosił, że opuszcza firmę – częściowo ze względu na swój wiek, ale także dlatego, że zmienił zdanie na temat relacji między ludźmi a sztuczną inteligencją. W szeroko dyskutowanym wywiadzie dla „The New York Times” powiedział, że generatywna inteligencja może szerzyć dezinformację i zagrozić ludzkości. Niedługo potem podczas konferencji EmTech Digital ostrzegał: „Biję na alarm, mówiąc, że musimy się tym martwić”. Nie miał jednak wielu przekonujących argumentów, oprócz tego, że AI może przechytrzyć ludzi.

Były dyrektor generalny Google Eric Schmidt stwierdził, że jego zdaniem możliwości sztucznej inteligencji mogą zagrozić ludzkości w ciągu od 5 do 10 lat, a firmy nie robią wystarczająco dużo, aby zapobiec szkodom. W wywiadzie udzielonym na szczycie AI+ Summit Schmidt – tak jak Buffet – porównał rozwój sztucznej inteligencji do wynalezienia broni jądrowej pod koniec II wojny światowej. Powiedział, że po wydarzeniach w Nagasaki i Hiroszimie globalnym decydentom zajęło 18 lat, aby wypracować układ o zakazie prób broni nuklearnej w atmosferze, w przestrzeni kosmicznej i pod wodą (1963). Jego zdaniem w wypadku AI „nie mamy aż tyle czasu”.

Elon Musk na ratunek ludzkości

Z kolei w kwietniu 2024 r. Elon Musk podzielił się na platformie X (dawniej Twitter) swoimi predykcjami, że spodziewa się, iż duże modele językowe przewyższą ludzką inteligencję do końca 2025 roku. „Domyślam się, że prawdopodobnie pod koniec przyszłego roku będziemy mieli sztuczną inteligencję mądrzejszą niż jakikolwiek człowiek” – powiedział Nicolaiowi Tangenowi, dyrektorowi generalnemu Norges Bank Investment Management, w wywiadzie transmitowanym na żywo przez X. Po chwili dodał, że w ciągu pięciu lat sztuczna inteligencja prawdopodobnie przewyższy możliwości wszystkich ludzi.

Optymistyczne nastawienie Muska do sztucznej inteligencji pojawiło się zaledwie rok po tym, jak podpisał list otwarty wzywający laboratoria AI do sześciomiesięcznego wstrzymania prac związanych z rozwojem zaawansowanych systemów sztucznej inteligencji oraz po długiej historii publicznie wygłaszanych obaw dotyczących zagrożeń, jakie AI niesie dla ludzkości.

W książce biograficznej poświęconej miliarderowi Walter Issascon szczegółowo opisuje pierwsze kroki Muska w świecie AI. W 2012 roku na konferencji organizowanej przez byłego wspólnika i współzałożyciela PayPal Petera Thiela Musk poznał Demisa Hassabisa, który stworzył DeepMind. Wtedy twórca SpaceX zainwestował w rozwój tej sieci neuronowej 5 milionów dolarów, głownie dlatego, że spodobała mu się świadomość zagrożeń AI, jaką wykazywał się Hassabis. Niedługo potem jednak start‑upem DeepMind zaczął interesować się Google, który w styczniu 2014 roku sfinalizował zakup, co Musk chciał aktywnie powstrzymać. Wtedy bardzo często dzielił się spostrzeżeniami o tym, jak nieodpowiedzialne jest rozwijanie AI bez jakiegokolwiek zewnętrznego nadzoru czy standardów bezpieczeństwa, bo może to spowodować, że AI zastąpi ludzi, degenerując nasz gatunek i doprowadzając nawet do tego, że zagrozi nam wymarcie.

Choć wysiłki Muska, aby powstrzymać przejęcie DeepMind przez Google, spaliły na panewce, ówczesny szef giganta technologicznego Larry Page zgodził się na powołanie ciała doradczego, tzw. rady bezpieczeństwa AI, do której powołano również Muska, ale odbyło się tylko jedno kurtuazyjne spotkanie. Swoją drogą wziął w nim udział wspomniany wyżej Eric Schmidt. Była to jednak farsa, którą Musk skwitował stwierdzeniem, że Google nie zamierza zważać na bezpieczeństwo AI czy w jakikolwiek sposób się ograniczać w imię interesów ludzkości.

Musk zaczął publicznie wypowiadać się o konsekwencjach związanych z niekontrolowanym rozwojem AI, głosząc w 2014 roku na sympozjum MIT, że to jedno z naszych największych egzystencjalnych zagrożeń. Gdy Amazon, a potem Google ogłosiły swoich asystentów domowych (Alexa i Echo), sprzeciwiał się również temu trendowi. Ostrzegał, co się może stać, jeśli te chatboty zrobią się mądrzejsze do ludzi, i kwitował, że nie podoba mu się wizja, w której miałby zostać domowym… kotem.

W związku ze swoimi obawami Musk zainicjował nawet spotkania w gronie wpływowych ludzi na temat bezpieczeństwa sztucznej inteligencji, podczas których dyskutowano różne scenariusze. Próbował zainteresować tym tematem prezydenta Obamę. Ostatecznie powołał wraz z Samem Altmanem OpenAI, czyli laboratorium AI non‑profit zajmujące się promowaniem i tworzeniem sztucznej inteligencji przyjaznej ludziom. Pierwotna wizja była klarowna – stworzenie linuxowej wersji AI, która nie będzie kontrolowana ani przez jednego człowieka, ani przez jedną firmę. Musk opuścił OpenAI w 2018 roku i od tego czasu jest jego krytykiem. Ponadto w marcu pozwał OpenAI i Altmana za naruszenie umowy, twierdząc, że narazili na szwank deklarowaną misję start‑upu, polegającą na budowaniu sztucznej inteligencji dla dobra ludzkości.

Wszystkie te obawy nie powstrzymały Muska od prac nad własnym modelem językowym. Twórca SpaceX i Tesli ostatnio starał się przekonać inwestorów, aby wpompowali miliardy w Groka, jego nowy projekt dla X (Twitter), opracowywany przez X AI, wyróżniający się integracją z X/Twitterem, co daje mu dostęp do dużej ilości danych aktualizowanych w czasie rzeczywistym. Nic więc dziwnego, że ostatnimi czasy Musk zmienił ton i zamiast o zagrożeniach mówi o możliwościach, jakie AI oferuje. Taka narracja z pewnością ułatwia pozyskanie inwestorów.

Coś na uspokojenie? To tylko bańka technologiczne

W szumie informacyjnym dotyczącym sztucznej inteligencji coraz trudnej oddzielić rzetelne informacje od subiektywnych przemyśleń i szczere opinie od opinii podszytych ukrytymi interesami. Łatwo dać się zwieść barwnym wizjom i ulec charyzmie światowych liderów; dać się przekonać do nieuchronności zmian i działań, które należy podjąć tu i teraz.

Profesor Virginia Tech Lee Vinsel twierdzi, że aktualnie nic nie wskazuje na to, aby twoja firma utraciła swoją strategiczną pozycję, a nawet popadła w kłopoty, jeśli zrobisz sobie przerwę po to, aby wypracować przemyślany tok postępowania, zamiast rzucać się na oślep w te rejony, w których króluje AI. A tym, którzy obawiają się przegapić wielką szansę, ale jednocześnie nie chcą marnować czasu i pieniędzy na wdrażanie przereklamowanych technologii, przypomina o bańkach technologicznych. Jak napisali wykładowcy uczelni biznesowych Brent Goldfarb i David Kirsch w książce Bubbles and Crashes: The Boom and Bust of Technological Innovation z 2019 roku, bańki technologiczne to zjawiska bazujące na narracjach – opowieściach o tym, jak nowa technologia będzie się rozwijała i wpływała na społeczeństwa i gospodarki. Niestety wczesne narracje, które pojawiają się wokół nowych technologii, niemal zawsze okazują się nieprawdziwe, a przecenianie obietnic i możliwości zarówno nowych systemów, jak i zagrożeń to samo sedno baniek technologicznych.

Wiele osób wywołuje szum informacyjny wokół technologii, bo im na nim zależy. Wracając do przykładu Muska, warto wspomnieć, że jego predykcje często okazywały się nietrafione, a gdy dotyczyły produktów, które sam rozwijał, zazwyczaj były „nietrafione na jego korzyść”. To znaczy: ogłaszał, że dana technologia zaistnieje wcześniej i na większą skalę, niż faktycznie się to działo. Wedle jego przewidywań autonomiczne samochody Tesli już dziś powinny być dostępne na każdym kroku, tymczasem ta technologia nadal jest udoskonalana, bo ma niedociągnięcia. Ponadto początkowo Musk sądził, że SpaceX poleci na Marsa do 2024 r. (obecnie wstępna data to 2029 r.). A Cybertruck Tesli pojawił się na rynku ponad dwa lata później, niż miliarder przepowiadał.

Morał z tego taki, że warto czerpać wiedzę z różnych źródeł i nie dawać się zwieść żadnej narracji, ani tej, która próbuje nas nastraszyć, ani tej, która nakazuje nam nadmiernie się radować.

O autorach
Tematy

Może Cię zainteresować

Cła, panika i okazje: Jak zarobić, gdy inni panikują lub tweetują

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.

• Jak generować wartość z AI dzięki małym transformacjom w biznesie - Webster
Premium
Jak generować wartość z AI dzięki małym transformacjom w biznesie

Liderzy skutecznie wykorzystują duże modele językowe, stopniowo minimalizując ryzyko i tworząc solidne fundamenty pod przyszłe transformacje technologiczne, dzięki czemu generują realną wartość dla swoich organizacji.

Niespełna dwa lata temu generatywna sztuczna inteligencja (GenAI) trafiła na czołówki stron gazet, zachwycając swoimi niezwykłymi możliwościami: mogła prowadzić rozmowy, analizować ogromne ilości tekstu, dźwięku i obrazów, a nawet tworzyć nowe dokumenty i dzieła sztuki. To najszybsze w historii wdrożenie technologii przyciągnęło ponad 100 mln użytkowników w ciągu pierwszych dwóch miesięcy, a firmy z różnych branż rozpoczęły eksperymenty z GenAI. Jednak pomimo dwóch lat intensywnego zainteresowania ze strony kierownictwa i licznych prób wdrożeniowych nie widać wielkoskalowych transformacji biznesowych, które początkowo przewidywano. Co się stało? Czy technologia nie spełniła oczekiwań? Czy eksperci się pomylili, wzywając do gigantycznych zmian? Czy firmy były zbyt ostrożne? Odpowiedź na te pytania brzmi: i tak, i nie. Generatywna sztuczna inteligencja już teraz jest wykorzystywana w wielu firmach, ale nie – jako lokomotywa radykalnej transformacji procesów biznesowych. Liderzy biznesu znajdują sposoby, by czerpać realną wartość z dużych modeli językowych (LLM), nie modyfikując całkowicie istniejących procesów. Dążą do małych zmian (small t) stanowiących fundament pod większe przekształcenia, które dopiero nadejdą. W tym artykule pokażemy, jak robią to dzisiaj i co możesz zrobić, aby tworzyć wartość za pomocą generatywnej sztucznej inteligencji.

Premium
Polski przemysł na rozdrożu

Stoimy przed fundamentalnym wyborem: albo dynamicznie przyspieszymy wdrażanie automatyzacji i robotyzacji, co sprawi, że staniemy się aktywnym uczestnikiem czwartej rewolucji przemysłowej, albo pogodzimy się z perspektywą erozji marż pod wpływem rosnących kosztów operacyjnych i pogłębiającego się strukturalnego niedoboru wykwalifikowanej siły roboczej.

Jak alarmują prognozy Polskiego Instytutu Ekonomicznego, do 2030 r. w samej Europie może zabraknąć nawet 2,1 mln wykwalifikowanych pracowników, co czyni automatyzację nie jedną z możliwości, lecz strategiczną koniecznością. Mimo że globalnie liczba robotów przemysłowych przekroczyła już 4,2 mln jednostek, a w Europie w 2023 r. wdrożono rekordowe 92,4 tys. nowych robotów, Polska wciąż pozostaje w tyle. Nasz wskaźnik gęstości robotyzacji, wynoszący zaledwie 78 robotów na 10 tys. pracowników przemysłowych, znacząco odbiega od europejskiego lidera – Niemiec (397 robotów na 10 tys. pracowników), czy globalnego pioniera – Korei Południowej (tysiąc robotów na 10 tys. pracowników). W Scanway – firmie, która z sukcesem łączy technologie rozwijane dla sektora kosmicznego z potrzebami przemysłu – jesteśmy przekonani, że przyszłość konkurencyjności leży w inteligentnym wykorzystaniu danych, zaawansowanej automatyzacji opartej na AI oraz strategicznej gotowości do wprowadzania zmian technologicznych. Czy jednak zaawansowana wizja maszynowa napędzana przez sztuczną inteligencję może się stać katalizatorem, który pozwoli sprostać wyzwaniom i odblokować uśpiony potencjał innowacyjny polskiej gospodarki?

Premium
Zamień konflikt we współpracę

Destrukcyjny konflikt w zespole zarządzającym może zahamować rozwój organizacji. Skuteczne zarządzanie takimi napięciami wymaga od liderów świadomego odejścia od rywalizacji o władzę na rzecz współpracy oraz strategicznego, systemowego myślenia.

Konflikt w zespole zarządzającym, szczególnie wtedy gdy przeradza się w trwały, emocjonalny antagonizm, staje się realnym zagrożeniem dla efektywności całej organizacji. Studium przypadku firmy X-Style.

Jak zapewnić stabilność i elastyczność na rynku zielonej energii?

Dynamiczne zmiany na rynku energii oraz rosnące znaczenie OZE i celów ESG stawiają przed firmami nowe wyzwania. W tym kontekście Reo.pl (Grupa Enerconet) kładzie nacisk na elastyczność, dogłębną analizę potrzeb klienta i transparentność danych. O strategiach budowania długoterminowych relacji i zapewniania przewidywalności w sektorze odnawialnym opowiada Grzegorz Tomasik, prezes Reo.pl. 

Reo.pl działa na polskim rynku od 2022 roku. Jakie wyzwania napotkali państwo przy wprowadzaniu elastyczności i dostosowywaniu się do dynamicznych zmian w sektorze OZE?

Chociaż marka Reo.pl powstała na początku 2022 r., nasza grupa – Enerconet – działa na rynku energetycznym już od 2007 r. Ta wieloletnia obecność w sektorze OZE i doświadczenie w obrocie energią dają nam status dojrzałego podmiotu, wspartego silnym zespołem i dogłębną znajomością branży.

Od 2007 r. sektor OZE przeszedł znaczącą transformację, obejmującą regulacje, mechanizmy rynkowe i podejście firm do zakupu zielonej energii. Kluczową zmianą był rozwój bezpośrednich kontraktów (P2P) między wytwórcami OZE a odbiorcami końcowymi. Spółki tworzące dziś Enerconet aktywnie uczestniczyły w tej ewolucji od samego początku, analizując rynek i wypracowując skuteczne rozwiązania, co ostatecznie doprowadziło do uruchomienia platformy Reo.pl.

Premium
Gdy projekt wymyka się spod kontroli

Polskie firmy technologiczne coraz częściej realizują złożone zlecenia dla międzynarodowych gigantów. Jednak nawet najlepiej przygotowany zespół może przy takim projekcie natknąć się na nieoczekiwane przeszkody. Przykład firmy Esysco wdrażającej szyfrowanie poczty e-mail dla jednego z największych niemieckich banków pokazuje, jak szybko może runąć precyzyjnie zaplanowany harmonogram oraz jak radzić sobie z nieprzewidywalnymi wyzwaniami.

Polskie firmy technologiczne coraz częściej zdobywają międzynarodowe kontrakty i realizują projekty, które jeszcze niedawno były zarezerwowane wyłącznie dla międzynarodowych rywali. Dzięki temu zdobywają zagraniczne rynki, osiągając imponujące wyniki eksportu usług IT, który w 2023 r. przekroczył 16 mld dolarów. W ostatniej dekadzie przychody branży wzrosły niemal czterokrotnie, a wartość eksportu – aż 7,5 razy, dzięki czemu polski sektor IT stał się motorem rodzimego eksportu. Kluczowymi kierunkami ekspansji są Stany Zjednoczone, Niemcy i Wielka Brytania, a wśród najsilniejszych obszarów znajdują się fintech, cyberbezpieczeństwo, sztuczna inteligencja, gry oraz rozwój oprogramowania.

Polska wyróżnia się w regionie Europy Środkowo-Wschodniej jako największy eksporter usług IT, przewyższając Czechy czy Węgry, a pod względem jakości specjalistów IT zajmuje trzecie miejsce na świecie. Jednak do pełnego wykorzystania tego potencjału konieczne jest pokonanie barier takich jak ograniczony dostęp do kapitału na ekspansję, rosnące koszty pracy oraz niedostateczne doświadczenie w międzynarodowej sprzedaży i marketingu. To jednak nie wszystko. Przy współpracy z międzynarodowymi gigantami trzeba również pamiętać o nieznanej polskim wdrożeniowcom skali, złożoności i nieprzewidywalności towarzyszącym tak wielkim projektom. Dobrym przykładem może być nasze wdrożenie dla jednego z największych niemieckich banków, z którym podpisaliśmy kontrakt na wprowadzenie systemu zabezpieczeń e-maili dla ponad 300 tys. użytkowników rozsianych po całym świecie. Technologicznie byliśmy gotowi, ale rzeczywistość szybko zweryfikowała nasze plany.

Premium
Praktyczny poradnik kreowania wartości z dużych modeli językowych

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.

Premium
Dlaczego odważne pomysły giną w szufladach menedżerów i co z tym zrobić?

Najbardziej innowacyjne, nietypowe idee często nie zostają zrealizowane – nie dlatego, że są złe, ale dlatego, że wywołują niepewność. Co może pomóc menedżerom w podejmowaniu ryzykownych, lecz potencjalnie przełomowych decyzji? Kluczowe okazuje się świadome budowanie sieci doradczej.

Menedżerowie, którzy są świadomi znaczenia innowacji w rozwoju organizacji, często zachęcają członków swoich zespołów do dzielenia się świeżymi i kreatywnymi pomysłami. Jednak wielu pracowników skarży się, że ich najlepsze propozycje są przez zwierzchników często pomijane, odrzucane lub niewłaściwie rozumiane.

Paradoksalnie to właśnie menedżerowie mogą stanowić jedną z największych barier dla innowacji. Mocno zakorzenieni we własnych obszarach specjalizacji, często nie dostrzegają wartości nowatorskich idei – szczególnie wtedy, gdy pomysły te wyznaczają nowe ścieżki w ich dziedzinie.

AI dla wszystkich - Mechło
Premium
AI dla wszystkich: jak ją wdrożyć w firmie?

Sztuczna inteligencja nie jest już zarezerwowana wyłącznie dla dużych korporacji i technologicznych gigantów. Dziś każdy może korzystać z narzędzi opartych na AI, a bariera kosztów znacząco się obniżyła. To jednak nie znaczy, że korzystanie z tych technologii jest proste i zrozumiałe dla wszystkich.

Powszechna dostępność sztucznej inteligencji (AI) nie rozwiązuje kluczowego problemu: braku wiedzy o tym, jak skutecznie i odpowiedzialnie z niej korzystać. Dlatego edukacja staje się nie tylko wsparciem, ale wręcz warunkiem realnego wykorzystania potencjału tej technologii. Umiejętność pracy z AI powinna być dziś traktowana jak podstawowa kompetencja, niezbędna zarówno w życiu zawodowym, jak i codziennym. Tym bardziej, że generatywna sztuczna inteligencja (GenAI) coraz śmielej wkracza na polski rynek, oferując firmom wiele korzyści: począwszy od automatyzacji drobnych zadań aż po strategiczne przedsięwzięcia.

Premium
Jak zarządzać długiem technologicznym w erze AI

Sztuczna inteligencja rewolucjonizuje świat biznesu, ale jednocześnie przyczynia się do narastania długu technologicznego w firmach. Oto cztery kluczowe wskazówki dla liderów, które pomogą świadomie zarządzać kompromisami i stworzyć przestrzeń na innowacje.

Dług technologiczny działa jak kotwica, która spowalnia wysiłki liderów biznesu zmierzające do sprawnego zarządzania organizacją. Dodatkowa praca i nagromadzone koszty wynikające z doraźnych rozwiązań, nieaktualnych aplikacji i starzejącej się infrastruktury ograniczają zdolność firm do innowacji, konkurowania i długoterminowego rozwoju.

Pewien poziom długu technologicznego jest nieunikniony. Aby zachować elastyczność, przedsiębiorstwa często wdrażają nowe technologie w ekspresowym tempie, świadome, że w przyszłości będą musiały ponieść koszty modernizacji tych systemów. Ten kompromis staje się jednak coraz trudniejszy w miarę postępującej implementacji sztucznej inteligencji. Przy rocznych kosztach przekraczających 2,41 bln dolarów w samych tylko w Stanach Zjednoczonych, dług technologiczny nie jest już wyłącznie problemem IT – to realne obciążenie biznesowe, które wymaga uwagi na najwyższym szczeblu zarządzania.

Materiał dostępny tylko dla subskrybentów

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

Subskrybuj

Newsletter

Otrzymuj najważniejsze artykuły biznesowe — zapisz się do newslettera!