Pouzdanost generativnih AI alata poput ChatGPT4, Google Gemini, Microsoft Copilot i Anthropic's Claude sve su važnija tema, posebno jer ti alati postaju neizostavni dio različitih poslovnih funkcija sve većeg broja organizacija u svijetu Europi i Hrvatskoj. Nakon malo manje od 800 sati provedenih u istraživanju, testiranju i poslovnom korištenju ChatGPT-a i drugih spomenutih alata tijekom 2023. godine, mogu zaključiti kako je ChatGPT postao neizostavan pomoćnik koji proširuje ljudske sposobnosti i pomaže u obavljanju više poslova u istom vremenu, uz višu kvalitetu rezultata. Međutim, iako se nalazimo tek na početku ulaska generativne AI u poslovanje, izazovi povezani s pouzdanošću rezultata AI doživjet će puno poboljšanja tijekom 2024. godine i u godinama koje slijede. Svrha ovog bloga je ukazati ne samo na važnost učenja i upoznavanja alata generativne AI za svakog zaposlenika, menadžera i poduzetnika, već i skrenuti pažnju na trenutnu ograničenu pouzdanost rezultata generativne AI, te što očekivati u smislu poboljšanja u 2024. godini i sljedećih 3-5 godina.
Uvod
Generativna AI doživjela je probojnu godinu 2023., s primjetnim usvajanjem u različitim sektorima. Međutim, problemi poput netočnosti rezultata i eventualnih povreda intelektualnog vlasništva ostaju prisutni. Unatoč ovim izazovima, organizacije koje su visoko učinkovite u usvajanju AI tehnologija koriste ove alate intenzivnije, posebno u razvoju proizvoda i usluga te upravljanju rizicima i lancima opskrbe. Ove visoko učinkovite organizacije manje se fokusiraju na smanjenje troškova, a više na stvaranje novih poslovnih podhvata ili poboljšanje postojećih ponuda uz pomoć alata AI.
Trenutno stanje i izazovi
Integracija generativne AI u organizacije postaje sve ubrzanija, no istovremeno je ispunjena brojnim izazovima. Tvrtke koje postižu visoke performanse često se suočavaju s problemima optimizacije modela i alata. To uključuje potrebu za stalnim praćenjem učinkovitosti AI sustava i njegovim kontinuiranim treniranjem kako bi se osigurala njegova relevantnost i preciznost. Na primjer, u industriji financijskih usluga, AI se koristi za analizu velikih količina podataka kako bi se predvidjeli tržišni trendovi. Međutim, ovi modeli zahtijevaju redovito ažuriranje kako bi se prilagodili stalno mijenjajućim tržišnim uvjetima, što može biti složen i zahtjevan zadatak.
S druge strane, mnoge druge organizacije suočavaju se s osnovnim i strateškim izazovima pri usvajanju AI tehnologija. To uključuje nedostatak jasnog razumijevanja kako AI može biti koristan u njihovom specifičnom poslovanju, nedostatak kvalificiranih stručnjaka za AI, i izazove povezane s etikom i sigurnošću podataka. Primjerice, mala tvrtka koje želi implementirati AI za unaprjeđenje korisničke službe može se suočiti s izazovom nedovoljne količine podataka, pouzdanošću rezultata ili nedostatkom stručnosti za efikasno treniranje AI modela. Ilya Sutskever, jedan od najpoznatijih stručnjaka za AI i suosnivač OpenAI, upozorava na nepouzdanost informacija od alata generativne AI iako je uvjeren kako će razina pouzdanosti u sljedećim godinama znatno porasti i time otvoriti eksponencijalnu upotrebu generativna AI u svi aspektima gospodarstva i društva.
U akademskom svijetu, institucije poput MIT-a igraju ključnu ulogu u istraživanju potencijala generativne AI. Ove institucije ne samo da istražuju nove primjene AI-a, već i naglašavaju važnost suradnje između akademskih krugova, donositelja politika i industrije. Na primjer, MIT-ova inicijativa za generativnu AI obuhvaća projekte koji se bave razvojem AI-a za medicinsku dijagnostiku, što može značajno unaprijediti brigu o pacijentima i smanjiti troškove u zdravstvu.
Uzimajući u obzir ove izazove, važno je da organizacije koje žele implementirati AI u svoje poslovanje razviju sveobuhvatnu strategiju koja uključuje tehničke, etičke i strateške aspekte. To podrazumijeva ne samo razvoj i implementaciju AI modela, već i uspostavu pravila i procedura za njihovo korištenje, kao i stalno obrazovanje i usavršavanje zaposlenika kako bi mogli efikasno raditi s AI tehnologijama. Bey obzira na izazove, generativna AI tehnologija nudi ogroman potencijal za unaprjeđenje poslovanja u različitim industrijama, pri čemu uspjeh svake organizacije ovisi o tome kako se nosi s tehničkim, etičkim i strateškim izazovima koji se javljaju tijekom usvajanja i primjene generativne AI.
Pogled prema 2024. godini i dalje
U razdoblju iznimno brzog tehnološkog razvoja i potrebe za učinkovitom prilagodbom poslovanja, očekujemo kako će pouzdanost generativne AI biti kontinuirano povećavana i to kroz sljedeće ključne čimbenike:
Povećana sofisticiranost modela: Kako se generativni AI modeli razvijaju, oni postaju pouzdaniji u svojim rezultatima. Ovo poboljšanje proizlazit će iz boljih podataka za trening, naprednijih algoritama i dubljeg razumijevanja kako ovi modeli funkcioniraju.
Suradnja i interdisciplinarna istraživanja: Inicijative poput onih na MIT-u, gdje se financira interdisciplinarno istraživanje kako bi se istražio transformativni potencijal AI, bit će ključne. Takvi napori mogu dovesti do inovativnih primjena i najboljih praksi koje poboljšavaju pouzdanost generativnih AI alata.
Primjena specifična za industriju: Povećano usvajanje generativne AI u različitim industrijama vodit će do prilagođenijih rješenjima koja poboljšavaju pouzdanost u specifičnim kontekstima. Na primjer, u područjima poput zdravstva, financija i proizvodnje, AI alati će vjerojatno postati sposobniji zadovoljiti jedinstvene zahtjeve
Zaključak i sljedeći koraci
Kako se krećemo prema 2024. godini i dalje, očekuje se da će generativni AI alati postati pouzdaniji, potaknuti napretkom u tehnologiji i suradnji između različitih sektora. Međutim, važno za organizacije je pristupiti ovim alatima s uravnoteženim stajalištem, prepoznajući i njihov potencijal i ograničenja.
Organizacije bi se trebale usredotočiti na razvoj i poslovnom korištenju ChatGPT-a i drugih spomenutih alata tijekom 2023. godine, mogu zaključiti kako je ChatGPT postao neizostavan pomoćnik koji proširuje ljudske sposobnosti i pomaže u obavljanju više poslova u istom vremenu, uz višu kvalitetu rezultata. Međutim, iako se nalazimo tek na početku ulaska generativne AI u poslovanje, izazovi povezani s pouzdanošću rezultata AI doživjet će puno poboljšanja tijekom 2024. godine i u godinama koje slijede. Svrha ovog bloga je naglasio ne samo važnost učenja i upoznavanja alata generativne AI za svakog zaposlenika, menadžera i poduzetnika, već i skrenuti pažnju na trenutno ograničenu pouzdanost rezultata generativne AI te što očekivati u smislu poboljšanja u 2024. godini i sljedećih 3-5 godina.
Comentários