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

Przewodnicy cyfrowej transformacji

19 grudnia 2019 12 min czytania
Zdjęcie Tomasz Kulas - Redaktor "MIT Sloan Management Review Polska", redaktor prowadzący "ICAN Management Review"
Tomasz Kulas
Przewodnicy cyfrowej transformacji

Tomasz Kulas: Umówmy się na chwilę, że jestem przedsiębiorcą, który usłyszał o transformacji cyfrowej i jest wstępnie zainteresowany tym tematem. Od czego powinienem zacząć?

Piotr Darwaj: Przede wszystkim warto na początku ocenić własną motywację, co jest głównym celem firmy, w jakim kierunku chciałbym podążać, dokonując transformacji firmy. Następnym pytaniem, które należy sobie zadać jest: „Jak tego dokonać?”. W tym momencie dochodzi do oceny i wyboru technologii najlepiej adresującej określony cel czy też zidentyfikowany problem. Przykładowo, jeśli zależy nam na przetwarzaniu dużych ilości informacji i transakcji, rozważamy platformę typu Enterprise, tu IBM może zaoferować platformę POWER lub dla rozwiązań krytycznych biznesowo platformę Mainframe. Inną istotną kwestią jest, w jaki sposób będę mierzył swój sukces. Sama wiedza, do czego dążę, za pomocą jakich technologii, nie jest wystarczająca. Muszę wiedzieć, w jaki sposób sprawdzać, czy rzeczywiście jestem na dobrej drodze i kiedy osiągnąłem oczekiwany stan.

Brzmi to świetnie, ale czy menedżerowie firm są w stanie samodzielnie określić, które obszary przedsiębiorstwa wymagają zmian?

Radosław Frańczak: Tak, nasi współcześni klienci są często świadomi swoich potrzeb i dość zaawansowani na drodze transformacji. Wyróżniamy trzy główne obszary tej transformacji, w których należy szukać wartości zmian, a te są inne dla każdego przedsiębiorcy – ze względu na to, na jakim rynku działa, w jakim otoczeniu, jaką ma konkurencję.

Pierwszy z nich dotyczy kontaktów przedsiębiorstwa z jego klientami: z określonym produktem, usługą albo promocją. Może też dotyczyć działań związanych z przeprowadzaniem transakcji sprzedaży. To duży i ważny obszar potencjalnej transformacji cyfrowej, ale też nie dla każdego będzie on równie istotny. Jeśli firma funkcjonuje przy niedużej liczbie klientów, to poprawa w tym obszarze nie przyniesie wielkich korzyści.

Drugi obszar transformacji związany jest z optymalizacją wewnętrznych procesów firmy. Klasyczny przykład to przejście z wykonywania pewnych działań w tradycyjnej formie papierowej, analogowej, na postać cyfrową. Daje to efekt uporządkowania i poprawienia efektywności tych procesów. To także ważny obszar cyfrowych zmian – dla wielu przedsiębiorstw kluczowy, pozwalający zwiększyć marżowość oraz wygrać z konkurencją.

W ostatnim czasie najgłośniej jest jednak o trzecim obszarze. Dotyczy on pozyskiwania wiedzy z danych, którymi dysponujemy. Innymi słowy – wszystko, co jest związane z tematyką Big Data, analityką danych, ale także z internetem rzeczy. W ten sposób też budowana jest wartość transformacji, ponieważ dzięki niej gromadzimy wiedzę na temat tego, jakie działania rynkowe są dla naszej firmy szczególnie korzystne.

Jakie jest podejście firm do tych zmian?

R.F.: To zależy od klientów i sytuacji, w jakich znajdują się ich firmy. Część z nich będzie się zachowywać jak liderzy, którzy jako pierwsi wprowadzają pewne rozwiązania w konkretnych obszarach. Oczywiście jest to związane z premią za bycie takim liderem, ale wiąże się z ryzykiem niepowodzenia. Mamy też cały szereg klientów, którzy należą do innej grupy – bazują na doświadczeniu innych i na tym wszystkim, co my – jako firmy consultingowe – możemy im zaoferować. Posiadamy już doświadczenie i narzędzia, potrafimy wszystko sprawdzić, ustalić najlepsze sposoby działania, które przyniosą właściwe efekty.

Jest trzecia grupa klientów, która przygląda się nowoczesnym rozwiązaniom cyfrowym tylko dlatego, że zaczynają czuć się wykluczeni. Tu prosty przykład: ciężko sobie wyobrazić w dzisiejszych czasach prowadzenie hotelu bez współpracy z serwisem Booking.com. To samo dotyczy innych obszarów rynku – może się zdarzyć, że w którymś momencie dług technologiczny narasta już tak mocno, że firma zostaje wykluczona. I w takim przypadku transformacja cyfrowa to forma ucieczki przed sytuacją wykluczenia.

Każdy ze współczesnych przedsiębiorców znajduje się w innym miejscu czy czasie rozwoju, więc do niego konkretnie należy dobierać oraz dostosowywać odpowiednie narzędzia. Tak aby uzyskać maksymalny efekt przy minimalnym zaangażowaniu środków. To jest za każdym razem solidny kawał pracy, którą należy podjąć wraz klientem, by wspólnie wypracować efekty.

A jak wygląda w tym kontekście specyfika polskiego rynku?

R.F.: Nie jest tak, że polskie firmy działają mniej zwinnie, mniej elastycznie czy wolniej podejmują decyzje – wszystko odbywa się tak samo sprawnie jak w przypadku naszych klientów międzynarodowych. Mało tego, wiele rozwiązań na polskim rynku uruchamianych jest jako pierwsze lub jedne z pierwszych w całej Europie. Przecieramy szlaki razem z producentami, a cała sytuacja jest o tyle korzystna, że firmy międzynarodowe z odwagą ryzykują wdrożenie nowoczesnych projektów właśnie w Polsce, żeby spokojnie zaobserwować reakcję rynku. Z kolei polskie przedsiębiorstwa również są bardzo ambitne i śmiało mierzą się z najnowocześniejszymi rozwiązaniami technologicznymi.

P.D.: Z perspektywy IBM i mojego kilkunastoletniego doświadczenia mogę potwierdzić, że Polska jest traktowana – szczególnie przez firmy międzynarodowe – jako dobre pole do eksperymentowania i zdobywania doświadczeń w technologiach. W wielu obszarach, na przykład płatności kartą, płatności online, mobilności rozwiązań, jesteśmy liderami w Europie.

A jak postrzegane są wyzwania związane z cyfrową transformacją rynku z perspektywy dwóch różniących się od siebie firm? IBM – oczywiście w uproszeniu – może być traktowany bardziej jako podmiot dostarczający technologie i rozwiązania, natomiast SID pomaga firmom te rozwiązanie wdrożyć, jest ich przewodnikiem.

P.D.: Jesteśmy zainteresowani budowaniem ekosystemu naszych partnerów i zaszczepianiem nowych pomysłów. Służymy radą. Nowe strategiczne działania IBM, w tym przejęcie firmy Red Hat, czyli bardzo poważne wejście w obszar otwartego oprogramowania i otwartych rozwiązań, pokazują, że chcemy być właśnie dostarczycielem nowych technologii. Natomiast rozwiązania końcowe zostawiamy naszym partnerom.

R.F.: Technologia daje dzisiaj naprawdę wiele opcji, ale jest też otwarta – jej wykorzystanie do rozwiązania konkretnego problemu u konkretnego klienta wymaga wypracowania tego aspektu usługowego, doradczego. To nie są rozwiązania gotowe do wzięcia z półki i wykorzystania, a raczej systemy platformowe, które mają szereg możliwości. Trzeba je odpowiednio spersonalizować i wykreować maksymalną wartość tego, co one oferują. Tak właśnie postrzegamy swoją rolę partnera technologicznego takich firm jak IBM. Dzięki zebranemu doświadczeniu jesteśmy w stanie szybko doradzić klientowi, które rozwiązania niosą ze sobą wartość. Dobrym przykładem są realne oszczędności wynikające z czasu analiz, a wraz z nimi serwery Power9, czyli wyspecjalizowane urządzenia do budowania rozwiązań AI. To dziś szczególnie ważne, by operować na danych w czasie rzeczywistym i podejmować decyzje na właściwych, zawsze aktualnych danych.

Mówimy zatem o modelu firmy, która powinna być otwarta na informacje ze strony klientów i rynku. Czy rzeczywiście tak jest? Jak zmienia się współcześnie rola osób pełniących rolę CTO czy CIO, jak zmienia się ich wpływ na zarządzanie firmą?

R.F.: To jest zdecydowana zmiana.Jeszcze dziesięć lat temu zdarzało się, że IT traktowane było przez dział finansów jako koszt funkcjonowania firmy. Miało ewidentnie funkcję usługową – ważną, ale zdecydowanie wtórną. Dziś IT to oddzielny dział, bezpośrednio reprezentowany w zarządzie albo na tyle skutecznie pośrednio włączony w funkcjonowanie zarządu, że może sprawnie wpływać na kształtowanie strategii całego przedsiębiorstwa.

P.D.: Wyróżnienie pozycji CTO to sprawa kilku ostatnich lat, wcześniej nie znaliśmy takiego pojęcia. Był kierownik albo szef działu informatyki, natomiast pojawienie się roli w organizacji, której zadaniem nie jest tylko bieżący nadzór nad funkcjonowaniem firmy od strony technicznej, ale wręcz przeciwnie – zastanawianie się nad tym, co będzie w przyszłości, jakie technologie się pojawią oraz doradztwo na poziomie zarządu – to jest ważna zmiana, która zaszła ostatnio.

Jakie inne zmiany, trendy i technologie zdominują zatem kilka najbliższych lat?

R.F.: Dzisiaj wszyscy gromadzą dane – starają się zdobyć ich jak najwięcej i wydobyć z nich wiedzę, która jest przydatna do prowadzenia biznesu. To silny trend, który obejmuje nie tylko działalność transakcyjną, ale także otoczenie firmy – to, co się dzieje z naszymi klientami i to, jakie mają preferencje. Firmy starają się obecnie budować swoją pozycję rynkową właśnie na tej wiedzy, a ten trend pociąga za sobą kilka innych – większe skupienie się na kwestiach związanych z bezpieczeństwem cyfrowym, wydajnością, dostępnością, szybkością reakcji. Kolejnym trendem, który w dalszym ciągu jest silny, jest mobilność. Chcemy pracować tam, gdzie jesteśmy – zwłaszcza jeśli nasza praca odbywa się w obszarze cyfrowym.

Mobilność, o której pan wspomina, wymaga też automatycznie przeniesienia wielu procesów do chmury…

R.F.: Tak, przy czym chmura, oprócz zapewnienia odpowiedniego poziomu bezpieczeństwa, ma jeszcze jedną cenną cechę – skalowalność. W dzisiejszych czasach ciężko jest przewidzieć tempo rozwoju firmy, ponieważ często odbywa się to skokowo. Chmura pozwala tu na dużą elastyczność reagowania na tego typu sytuacje.

P.D.: Gdyby ktoś jeszcze dwa lata temu zapytał mnie o technologię, która będzie rewolucyjna, wymieniłbym blockchain. Dziś za najważniejszy trend uważam wejście informatyki do procesów przemysłowych, czyli internet rzeczy w postaci otwartych rozwiązań. Opomiarowanie, wykorzystanie zbieranych w ten sposób danych i rozwój automatyzacji. Te dane, zbierane za pośrednictwem różnych czujników, można wykorzystać na wiele sposobów – w procesie uczenia maszynowego albo sztucznej inteligencji. Ta sfera – jak obserwuję – budzi obecnie największe zainteresowanie klientów biznesowych. Tu przy okazji chcę przytoczyć rozwiązanie IBM Visual Inspector – aplikację na smartfona pozwalającą w efektywny sposób wspomóc weryfikację jakości produktu na podstawie jego wyglądu, wykorzystującą technologię Power AI Vision. Jest to szczególne rozwiązanie pozwalające na budowanie modeli sztucznej inteligencji przez analityków biznesowych, bez potrzeby kodowania w językach programowania.

Sztuczna inteligencja – niezależnie od tego, jak ją definiujemy – to w ostatnim czasie jedno z najmodniejszych sformułowań, także podczas rozmów biznesowych. Jak wyglądają perspektywy rozwoju AI z punktu widzenia takich firm jak IBM czy SID?

R.F.: Na pewno prognozy są bardzo interesujące. Sztuczna inteligencja już znajduje zastosowanie biznesowe, ale potrzeba na to jeszcze nieco czasu. Wymaga edukacji, skali i inwestycji, ale wszędzie tam, gdzie ta skala się znajdzie, AI na pewno się pojawi – co do tego nie ma wątpliwości.

P.D.: Ja jestem bardziej optymistyczny, ale zacząłbym od zdefiniowania, czym jest tak naprawdę sztuczna inteligencja. Określiłbym ją jako zastosowanie metod statystycznych do obróbki danych – a tych mamy w ostatnich latach coraz więcej. Zmieniło się więc to, że metody statystyczne – które znane są już od lat 70. i 80. ubiegłego wieku i pod względem samej metody działania nie uległy znacznej zmianie – mogą być naprawdę wykorzystane praktycznie. Pojawiła się moc obliczeniowa, która umożliwia zastosowanie jej w praktyce. Tu także warto wspomnieć o platformie IBM Power AI, która jest specjalnie zaprojektowana do tego typu obciążeń. Dzięki tej klasie rozwiązań problem nie musi być analizowany w czasie rzędu dni czy tygodni, jak to było do tej pory. Ale dane są analizowane w bardzo krótkim czasie, umożliwiając podejmowanie decyzji biznesowych praktycznie na bieżąco. Przykładem mogą być samochody autonomiczne – już teraz dzięki szybkiemu analizowaniu wielu danych płynących z różnego typu czujników wspierają kierowcę. To po prostu już działa.

R.F.: Sztuczna inteligencja już jest związana z ważnym zagadnieniem biznesowym, jakim jest prognozowanie. Tu także wykorzystywane są bardzo często zaawansowane metody statystyczne i ich skuteczna analityka. Klienci, którzy chcą naprawdę osiągnąć poprawę funkcjonowania kanałów sprzedażowych czy marketingowych, bez wykorzystywania zaawansowanego prognozowania nie są w stanie dobrze funkcjonować. To samo dotyczy procesów związanych z robotyzacją – to, że potrafimy przewidzieć, która maszyna i kiedy się zepsuje, również powoli staje się pewną oczywistością. Zapewnia to większą ciągłość pracy i niższe koszty remontowe.

Materiał partnerski

O autorach
Tematy

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!