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

Poruszamy się po omacku: badania Jabra pokazują, że 82% liderów nie jest przygotowanych na integrację sztucznej inteligencji w miejscu pracy

16 stycznia 2025 12 min czytania
Zdjęcie Materiał Partnera HWEC -
Materiał Partnera Hwec
Jagoda Leszczyńska
Poruszamy się po omacku: badania Jabra pokazują, że 82% liderów nie jest przygotowanych na integrację sztucznej inteligencji w miejscu pracy

Praca hybrydowa stała się nową normalnością, dlatego przestrzenie biurowe muszą zostać tak przeprojektowane, by zmiana miejsca wykonywania obowiązków służbowych była prosta, efektywna i przyjemna. Odpowiednia aranżacja i dostosowane rozwiązania technologiczne zapewnią inkluzywne, owocne spotkania. W odpowiedzi na te wyzwania, z którymi musi się zmierzyć większość przedsiębiorców, powstała inicjatywa HWEC – Hybrid Workplace Experience Centre. Dziesięć firm: BeneJabraLenovoMicrosoftSharp / NECWaldmannColliersExclusive NetworksHays i Sonte, będących ekspertami w dziedzinie projektowania hybrydowych miejsc pracy, połączyło siły, by wspólnie rozmawiać o nowoczesnym środowisku biurowym, które pozwoli ściągnąć i zatrzymać największe talenty. W cyklu 12 artykułów przedstawimy istotne obszary budowania odpowiedniej dla organizacji przestrzeni do pracy. Dzisiaj przyjrzymy się badaniu przeprowadzanemu przez firmę Jabra.

Nowe badania przeprowadzone przez firmę Jabra, globalnego lidera w dziedzinie rozwiązań audio i wideo dla przedsiębiorstw, podkreślają paradoks dotyczący zastosowania sztucznej inteligencji (AI) w firmach. Podczas gdy wielu decydentów biznesowych deklaruje wysoki poziom zaufania do sztucznej inteligencji, bardzo niewielu pracowników biurowych wykorzystuje ją w swoich codziennych zadaniach. Ta rozbieżność sugeruje, że chociaż kadra kierownicza jest optymistycznie nastawiona do potencjału sztucznej inteligencji, może jej jeszcze brakować niezbędnej wizji lub umiejętności, aby skutecznie wdrożyć narzędzia AI wśród pracowników.

  • 85% decydentów deklaruje duże zainteresowanie rozwiązaniami opartymi na sztucznej inteligencji (AI), a 84% pokłada duże zaufanie w technologiach AI.

  • 63% decydentów i 54% pracowników umysłowych uważa, że sztuczna inteligencja może usprawnić ich pracę (w Polsce uważa tak 59% pracowników umysłowych).

  • Jednak tylko 26% pracowników umysłowych korzysta ze sztucznej inteligencji w pracy (w Polsce 20%), a równie niski odsetek (26%) używa jej w życiu osobistym (w Polsce 25%).

  • 82% decydentów twierdzi, że nie jest pewnych, w jaki sposób sztuczna inteligencja może poprawić efektywność.

Badanie przeprowadzone wśród 1800 decydentów ds. sztucznej inteligencji w 6 krajach oraz 4200 pracowników w 14 krajach (w tym w Polsce) podkreśla, że choć istnieje powszechny entuzjazm dla sztucznej inteligencji i jej potencjału, rośnie potrzeba stworzenia klarownej strategii, która pozwoli wypełnić lukę między wspomnianym optymizmem a rzeczywistym wdrożeniem. Taka strategia jest niezbędna do zagwarantowania, że korzyści płynące ze sztucznej inteligencji zostaną w pełni wykorzystane na każdym poziomie organizacji.

Generatywna sztuczna inteligencja (GenAI) stała się już integralną częścią życia zawodowego wielu ludzi. CoPilot, ChatGPT i Midjourney to tylko niektóre z najbardziej znanych aplikacji. Jednak nowe badanie Jabra AI at Work wykazało, że chociaż polscy pracownicy wiedzy znają te narzędzia, to tylko jedna piąta faktycznie z nich korzysta. Jest to znacznie poniżej średniej w porównaniu do środowiska międzynarodowego. Ponadto korzyści biznesowe wynikające ze sztucznej inteligencji obecnie są widoczne tylko dla nielicznych. Niemniej zdecydowana większość respondentów uważa, że w przyszłości będzie korzystać ze sztucznej inteligencji.

Technologie AI powodują ogromne zmiany w miejscu pracy, radykalnie wpływając na sposób, w jaki się komunikujemy, współpracujemy, łączymy z innymi, a także zdobywamy wiedzę. Prawie wszyscy pracownicy biurowi mają ten sam problem – codziennie zmagają się z ogromnym zalewem danych i informacji, a według Microsoft spędzają około 60% czasu na pisaniu i czytaniu e‑maili oraz na czatach i spotkaniach. Cyfryzacja zwiększyła tempo i ilość pracy, przez co wielu pracowników czuje się przeciążonych. Właśnie w tym obszarze GenAI może już teraz przynieść decydujące pozytywne zmiany. Jest ona bowiem w stanie przejąć zadania administracyjne, wesprzeć zadania kreatywne, a tym samym zmniejszyć obciążenie poznawcze. Rezultat: jesteśmy mniej „zajęci”, ale bardziej produktywni.

Wysokie zaufanie, niski poziom działań

Pomimo dużego entuzjazmu dla sztucznej inteligencji istnieje wyraźny rozdźwięk między zaufaniem do tej technologii a jej faktycznym wykorzystaniem w miejscu pracy. Badania Jabra pokazują, że podczas gdy 85% decydentów wyraża duże zainteresowanie sztuczną inteligencją, a 84% pokłada duże zaufanie w jej możliwościach, zdecydowana większość (82%) przyznaje, że musi lepiej zrozumieć, w jaki sposób sztuczna inteligencja może poprawić wydajność w miejscu pracy. Ten brak zrozumienia spowodował pewne opóźnienia w pełnej integracji sztucznej inteligencji z codzienną pracą, przez co wielu menedżerów pozostaje w fazie „poczekamy, zobaczymy” – angażując się w wiele dyskusji, ale podejmując niewiele konkretnych działań. Ponieważ sztuczna inteligencja nadal ewoluuje, osoby odpowiedzialne za kierowanie swoimi firmami mogą potrzebować głębszego zrozumienia praktycznych, namacalnych korzyści, jakie AI może przynieść.

Wykorzystanie sztucznej inteligencji odbiega od oczekiwań

Wbrew powszechnemu przekonaniu, że sztuczna inteligencja jest już standardem w miejscu pracy, dane Jabra pokazują, że jej wykorzystanie wśród pracowników pozostaje na zaskakująco niskim poziomie. W rzeczywistości tylko 26% użytkowników (w Polsce 20%) deklaruje korzystanie ze sztucznej inteligencji w pracy, a równie niski odsetek (26%) (w Polsce 25%) używa jej w życiu osobistym. Podkreśla to pilną potrzebę opracowania i przedstawienia przez firmy jasnej wizji wdrożenia sztucznej inteligencji w ich organizacjach, z uwzględnieniem zdefiniowania jej potencjalnych korzyści. Co ważniejsze, pracownicy muszą otrzymać dobrze zdefiniowaną mapę drogową, pomagającą im zrozumieć, w jaki sposób sztuczna inteligencja zostanie wbudowana w ich codzienne zadania i w szerszą strategię firmy. Bez tej jasności rozdźwięk między entuzjazmem kadry kierowniczej a akceptacją pracowników będzie się utrzymywał, utrudniając pełne wykorzystanie potencjału sztucznej inteligencji w zwiększaniu produktywności i innowacyjności.

Brak szkoleń w zakresie sztucznej inteligencji prowadzi do jej fragmentarycznego wykorzystania

Chociaż 63% osób podejmujących decyzje i 54% użytkowników uważa, że sztuczna inteligencja może usprawnić ich pracę, a ponad połowa (60% decydentów i 54% użytkowników) jest przekonana o swojej zdolności do efektywnej pracy z wykorzystaniem sztucznej inteligencji, to nadal istnieje znaczna luka w jej faktycznym wykorzystaniu. W Polsce odpowiednio 59% użytkowników uważa, że AI może poprawić ich pracę i 47% czuje się pewnie we współpracy z AI. Aby w pełni wykorzystać potencjał sztucznej inteligencji w miejscu pracy, organizacje muszą przyjąć proaktywne podejście do edukacji i szkoleń, zwłaszcza że generatywne aplikacje AI, takie jak ChatGPT i platformy AI, takie jak Microsoft CoPilot, stają się coraz bardziej powszechne. Poprzez priorytetowe traktowanie programów zorganizowanego kształcenia i rozwoju zarówno dla menedżerów, jak i pracowników, firmy mogą wypełnić lukę w kompetencjach i sprzyjać dogłębnemu zrozumieniu tych narzędzi.

Wytyczne te są niezbędne, aby zapewnić, że wdrożenie sztucznej inteligencji będzie nie tylko spójne, ale także zmaksymalizuje wydajność i innowacyjność zespołów. Bez jasnej strategii integracja sztucznej inteligencji może stać się chaotyczna, prowadząc do jej niedostatecznego wykorzystania i utraty możliwości pełnego jej potencjału.

– Widzimy wiele firm chcących dołączyć do grona użytkowników sztucznej inteligencji, ale niektóre z nich wciąż poruszają się po omacku, biorąc pod uwagę jej efektywne wdrożenie i znaczące zastosowanie. Ponieważ narzędzia szybko ewoluują w kierunku wprowadzania danych za pomocą głosu, a nie tylko tekstu, ważne jest, aby organizacje zdawały sobie sprawę z tego, jak ta ewolucja zmieni nasze interakcje ze sztuczną inteligencją i zwiększy naszą produktywność – tłumaczy Paul Sephton, Head of Brand Communications w Jabra.

– Aby uniknąć tego, co nazywamy »AI‑washing«, czyli szybkiego podążania za modą na sztuczną inteligencję, firmy muszą precyzyjnie ocenić korzyści w zakresie produktywności, jakie może zaoferować sztuczna inteligencja i aktywnie zaangażować swoich pracowników w tę transformację. W Jabra wierzymy w wykorzystanie mocy sztucznej inteligencji nie tylko w celu zwiększenia produktywności, ale także w celu wspierania bardziej połączonej i wydajnej kadry pracowniczej, promującej innowacje i współpracę na każdym poziomie – dodaje Paul Sephton.

Praca zespołowa

Choć sztuczna inteligencja może potencjalnie odciążyć pracowników w obowiązkach administracyjnych, raport Jabra ujawnia, że są oni niechętni do delegowania niektórych zadań AI, szczególnie tych wymagających ludzkiej perspektywy. Tylko 10% pracowników czuje się komfortowo, polegając na sztucznej inteligencji w zadaniach takich jak kreatywność i innowacje. Ta niechęć dotyczy nie tylko zaufania, ale także satysfakcji płynącej z osobistego zaangażowania w te bardziej istotne zadania.

To niezdecydowanie podkreśla powszechne przekonanie, że ludzka umiejętność oceny sytuacji, kreatywność i zdolność nawiązywania kontaktów są niezastąpione w niektórych obszarach pracy. Stwarza to jednak okazję dla firm do zainwestowania w narzędzia i szkolenia, które budują zaufanie do sztucznej inteligencji, pozwalając pracownikom na automatyzację powtarzalnych zadań, jednocześnie rezerwując dla nich bardziej satysfakcjonującą pracę twórczą. W ten sposób sztuczna inteligencja i człowiek mogą współpracować, osiągając równowagę, która poprawia zarówno samopoczucie, jak i produktywność.

Różnice pokoleniowe. Wykorzystanie siły rzeczników AI

Badanie Jabra podkreśla wyraźny rozdźwięk pokoleniowy w kwestii wykorzystania sztucznej inteligencji, z milenialsami i pokoleniem Z na czele. Podczas gdy 42% milenialsów i 37% pokolenia Z ma pozytywny stosunek do sztucznej inteligencji, tylko 15% pokolenia wyżu demograficznego podziela tę perspektywę. Również młodsi pracownicy częściej korzystają ze sztucznej inteligencji w miejscu pracy, co stawia ich w roli kluczowych podmiotów stymulujących integrację AI w wielu sektorach.

Co więcej, badania dotyczące pokolenia Z przeprowadzone na początku tego roku podkreślają, że rozwój i zdobywanie wiedzy są dla młodszych pokoleń kluczowymi kryteriami przy wyborze miejsca pracy. Dając młodszym „superużytkownikom” możliwość zdobycia pozycji propagatorów AI, nie tylko wspieramy kulturę współpracy i innowacji, ale także stwarzamy cenną okazję do przyciągnięcia młodszych talentów. Proponując stanowiska, które zaspokajają ich pragnienie rozwoju i kształcenia, firmy mogą przyciągnąć kolejne pokolenie pracowników, jednocześnie przyczyniając się do adopcji sztucznej inteligencji.

–  Sztuczna inteligencja ma ogromny potencjał. Bez wątpienia może poprawić zarówno produktywność, jak i samopoczucie pracowników, ale jej wdrożenie musi być przemyślane. Menedżerowie powinni skupić się na wykorzystaniu sztucznej inteligencji w obszarach, które poprawiają efektywność zadań administracyjnych, dbając o to, by usprawniało to proces pracy, a nie dodatkowo obciążało pracowników. Podczas gdy technologia może zwiększyć wydajność, menedżerowie nie mogą zapominać o czynniku ludzkim, który nadal jest niezbędny w dzisiejszym biznesie. Stworzenie zrównoważonej kultury, w której sztuczna inteligencja wspiera pracowników, nie powodując przy tym obarczenia ich dodatkowymi zadaniami prowadzącymi do nadmiernej presji, ma kluczowe znaczenie. A jak najlepsze wykorzystanie pozytywnego nastawienia młodego pokolenia do technologii generatywnej będzie korzystne dla wszystkich użytkowników w dłuższej perspektywie – mówi Jagoda Leszczyńska, Enterprise Marketing Manager CEE w Jabra.

Więcej informacji na temat tego, jak dostosować się do przyszłości pracy opartej na sztucznej inteligencji można znaleźć na stronie: www.jabra.com/thought‑leadership/ai‑at‑work

Informacja o badaniu:

W raporcie Jabra AI at Work wykorzystano dwa badania ilościowe przeprowadzone w sierpniu 2024 roku. W pierwszym z nich przebadano 1800 decydentów ds. sztucznej inteligencji z sześciu krajów (300 osób z każdego kraju) – USA, Wielkiej Brytanii, Francji, Niemiec, Japonii i Indii. W drugim badaniu wzięło udział 4200 pracowników umysłowych z 14 krajów ( po 300 z każdego kraju) – USA, Wielkiej Brytanii, Francji, Niemiec, Polski, Zjednoczonych Emiratów Arabskich, Włoch, Holandii, Hiszpanii, Japonii, Indii, Singapuru, Australii i Hongkongu.

O autorach

Może Cię zainteresować

Marki luksusowe pod presją geopolityki

W połowie kwietnia rynki kapitałowe zelektryzowała informacja o tym, że francuski gigant LVMH stracił tytuł najcenniejszej firmy luksusowej na świecie na rzecz mniejszego, ale bardziej ekskluzywnego Hermèsa. Czy detronizacja jednej francuskiej marki przez drugą (producenta torebek Louis Vuitton przez producenta torebek Birkin) to rzeczywiście zdarzenie, którym powinny się ekscytować europejskie rynki? I co ta zmiana oznacza dla polskich producentów marek premium?

 

Dobre relacje w firmie zaczynają się od dobrze dobranych słów

Gdy codzienna komunikacja sprowadza się do skrótów myślowych, domysłów i niejasnych sygnałów, łatwo o spadek zaangażowania, narastające napięcia i chaos informacyjny. Coraz więcej organizacji dostrzega, że to właśnie język – sposób, w jaki mówimy do siebie w pracy – buduje (lub rujnuje) atmosferę oraz relacje w zespołach. O tym, jak świadomie kształtować kulturę organizacyjną poprzez komunikację, opowiada Joanna Tracewicz, Senior Content Strategy Manager w rocketjobs.pl i justjoin.it, a także współautorka poradnika Nie mów do mnie ASAP! O spoko języku w pracy.  Rozmawia Paulina Chmiel-Antoniuk.

AI w medycynie predykcyjnej – jak wearables zmieniają opiekę Jak AI i urządzenia noszone rewolucjonizują medycynę

W ostatnich latach inteligentne urządzenia noszone (wearables) przeszły drogę od prostych krokomierzy do zaawansowanych narzędzi monitorujących stan zdrowia. Dzięki sztucznej inteligencji stają się one nie tylko rejestratorami danych, lecz także systemami predykcyjnymi, które mogą wspierać diagnostykę i profilaktykę chorób. W świecie biznesu i zarządzania zdrowiem pracowników technologia ta może odegrać kluczową rolę.
Według raportu Think Tank SGH wartość globalnego rynku AI w ochronie zdrowia wzrośnie z 32,3 miliarda dolarów w 2024 roku do 208,2 miliarda dolarów w 2030 roku, co oznacza średnioroczny wzrost na poziomie 36,4%. Ta dynamiczna ekspansja wskazuje na rosnące znaczenie technologii AI i wearables jako ważnych elementów nowoczesnej opieki medycznej.

Strategiczna samotność – klucz do autentycznego przywództwa

W dynamicznym współczesnym świecie biznesu, w którym dominują informacje dostarczane w trybie natychmiastowym, umiejętność samodzielnego, logicznego i krytycznego myślenia stała się jedną z najcenniejszych kompetencji liderów. Koncepcja ta, przedstawiona przez Williama Deresiewicza, byłego profesora Uniwersytetu Yale, zakłada, że prawdziwe przywództwo nie rodzi się wśród zgiełku opinii i impulsów zewnętrznych, lecz w przestrzeni samotności i skupienia.

Skup się na fanach marki. Oferta skierowana do wszystkich nie działa!
Multimedia
Skup się na fanach marki. Oferta do wszystkich nie działa!

W spolaryzowanej kulturze pogoń za rynkiem masowym i kierowanie oferty do wszystkich są z góry skazane na porażkę. Najlepszym sposobem na osiągnięcie sukcesu marki jest sprzymierzenie się z subkulturą, która ją pokocha.

Cła, przeceny 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
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.

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!