Sztuczna inteligencja
Jak połączyć ludzką ekspertyzę z rozwiązaniami prognozowania proponowanymi przez AI?
Nowe podejście do prognozowania zapotrzebowania pomoże menedżerom w organizowaniu pracy ludzi wykorzystujących narzędzia AI. Umożliwi ono dokładniejsze przewidywanie popytu na produkty w zmiennym i niestabilnym otoczeniu rynkowym.
Trzy lekcje płynące z rozmów z ChatemGPT na temat strategii
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.
Dzięki sztucznej inteligencji wskaźniki efektywności są skuteczniejsze
Organizacje, które wykorzystują sztuczną inteligencję do poprawy istniejących kluczowych wskaźników efektywności (KPI) lub tworzenia nowych, osiągają większe korzyści biznesowe niż te, które czynią to bez użycia AI.
Działaj dzisiaj, ale myśl o tym, co będzie za kilka lat
Sztuczna inteligencja to technologia stosowana od wielu lat, jednak przełom w jej popularności nastąpił dopiero w listopadzie 2022 roku, gdy OpenAI udostępniła w sieci swój rewolucyjny model ChatGPT. Te firmy, które dostrzegły w tym szansę i uczą się wykorzystywać generatywną sztuczną inteligencję w swoim biznesie, mogą osiągnąć przewagę konkurencyjną i istotnie poprawić swoje wyniki.
Nie daj się zwieść szumowi wokół generatywnej AI
Bańki technologiczne są złym środowiskiem informacyjnym.
Wpływ GenAI na Hollywood i branżę rozrywkową
Jednym z aspektów generatywnej sztucznej inteligencji, którym poświęca się dużo uwagi, jest jej potencjalne oddziaływanie na Hollywood i przemysł rozrywkowy. Obawy dotyczące tej kwestii są oczywiste, ponieważ GenAI potrafi kreować dane wyjściowe, z których korzysta ten sektor – teksty w formie opowiadań, scenariuszy, tekstów reklamowych i recenzji; kampanie marketingowe oraz ruchome i statyczne obrazy. Niektóre segmenty tego sektora odczuwają obecnie presję ekonomiczną, co zwiększa zapotrzebowanie na produktywność i tańsze „produkty”. A duża część współczesnych wytworów przemysłu rozrywkowego powstała na podstawie już istniejących treści. Stwarza to duże szanse dla generatywnych technologii, które są trenowane na już istniejących treściach.
Strategiczna rola AI
Od momentu pojawienia się na rynku Chatu GPT dyskusja wokół sztucznej inteligencji skupia się głównie na tym, kogo, gdzie i kiedy zastąpią algorytmy w miejscu pracy. Owszem, jest to bardzo ważne, ale zupełnie odwraca uwagę od tego, jak naprawdę AI może pomóc firmom w budowaniu wzrostu.
5 najważniejszych trendów w sferze AI i danych w 2024 roku
Zdaniem menedżerów odpowiedzialnych za dane na radarze każdego lidera powinno znaleźć się piec newralgicznych kwestii.
Jak ChatGPT może (i nie może) pomóc menedżerom lepiej projektować stanowiska
Liderzy nie zawsze potrafią projektować zdrowe, produktywne stanowiska pracy w organizacji. ChatGPT może przyjść im z pomocą, pod warunkiem że będzie stosowany mądrze i rozważnie.
Jak firma Northwestern Mutual wykorzystuje w praktyce AI
W czasie, w którym wiele firm z zakresu usług finansowych cechuje nieco chwiejna pozycja, stabilność powinna być szeroko dyskutowaną kwestią.
Etyka a AI w praktyce Unilevera: od polityki do wdrożenia
Obecnie wiele dużych firm – globalnie ok. 70% – doszło do przekonania, że sztuczna inteligencja jest ważna, więc szuka zastosowań dla technologii w różnych obszarach swojej działalności. W większości przedsiębiorstwa te mają również świadomość, że zastosowanie AI ma wymiar etyczny i że muszą dopilnować, aby systemy, które tworzą lub wdrażają, były przejrzyste, bezstronne i sprawiedliwe.
Jak uczenie maszynowe może pomóc w trenowaniu modeli AI
Nowe obiecujące podejście do trenowania modeli sztucznej inteligencji pozwala organizacjom o niewielkich zbiorach danych współpracować przy zachowaniu bezpieczeństwa informacji zastrzeżonych.
W jaki sposób e-commerce skorzysta na generatywnej sztucznej inteligencji
Recesja, rosnące koszty, zakłócenia w łańcuchach dostaw – ostatni rok był wyjątkowo ciężki dla e-commerce. Na szczęście przyniósł również narzędzia, które umożliwiają stawienie czoła trudnościom. Z perspektywy firmy IT zauważamy, że generatywna sztuczna inteligencja otwiera nowy rozdział w rozwoju e-commerce i oferuje możliwości, które dotąd były poza naszym zasięgiem.
Raport: Nowe technologie napędzają ekspansję zagraniczną
Nowa technologiczna rzeczywistość zmienia model obecności na rynku międzynarodowym i kierunki globalnej ekspansji. Rozwój sztucznej inteligencji umożliwia polskim firmom skuteczniejsze i szybsze wejście na zagraniczny rynek, zacierając granicę tradycyjnej gospodarki.
Najważniejsze pytania dotyczące narzędzi opartych na AI
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.
Komentarz eksperta: Trening algorytmów
Menedżerowie odpowiedzialni za wdrażanie systemów AI w organizacji powinni dokonać ewaluacji ryzyka i kosztów związanych z błędnym działaniem wdrażanego systemu. Jeżeli koszty (nie tylko finansowe) związane z błędną klasyfikacją danego przypadku przez model są wysokie, to oznaczanie danych treningowych powinno zostać powierzone ekspertom.
Zarządzaj stronniczością AI, zamiast ją eliminować
Chcąc skorygować uprzedzenia, które są nieodzownym elementem sztucznej inteligencji (AI), liderzy mogą zastosować trzyetapową metodę.
Klienci nie chcą produktów, których nie będą mogli kontrolować
Z badań wynika, że wyposażanie inteligentnych produktów w funkcjonalne zalety nie może odbywać się kosztem autonomii i prywatności ich użytkowników.
Dzięki AI przesuwamy granice naszych możliwości
Sam Ransbotham oraz Shervin Khodabandeh, gospodarze podcastu Me, Myself, and AI, rozmawiają z wiceprezesem Microsoftu Erikiem Boydem o tworzeniu i wdrażaniu rozwiązań wykorzystujących sztuczną inteligencję, o potencjale tkwiącym w tej technologii oraz związanymi z nią zagrożeniami. Przedstawiamy zredagowany zapis tej rozmowy.
Jak budować dobre rozwiązania AI, gdy brakuje danych
Powstają nowe, wydajne techniki wykorzystujące sztuczną inteligencję (AI), dzięki którym nie potrzeba już ogromnych zbiorów danych oznaczonych etykietami do uczenia systemów opartych na sieciach neuronowych.