Sztuczna inteligencja – od dawna z nami, ale teraz w centrum uwagi
Sztuczna inteligencja nie jest nowym wynalazkiem. Badania nad AI rozpoczęły się już w latach 40. XX wieku, a pionierzy tacy jak John McCarthy pokazali światu, jak ogromny potencjał kryje się w tej technologii. To, co jest stosunkowo świeże, to ogromna fala zainteresowania wokół AI, która wydaje się rosnąć w zawrotnym tempie. Przełomem okazało się wprowadzenie ChatGPT w 2022 roku przy ogromnym aplauzie, a teraz świat podbija DeepSeek i Qwen 2.5.
Ta ekscytacja jest zrozumiała. Dzięki zwiększonej mocy obliczeniowej, dostępie do większych zbiorów danych oraz ulepszonym algorytmom i metodom treningowym, modele AI i uczenia maszynowego podwajają swoją skuteczność co kilka miesięcy. Każdego dnia obserwujemy znaczące postępy w obszarach takich jak rozumowanie czy generowanie treści. Żyjemy w niesamowitych czasach!
Jednak nadmierny szum wokół AI może przynieść odwrotny skutek, sugerując, że więcej jest w nim hałasu niż realnej wartości. Przyzwyczailiśmy się już do zalewu informacji towarzyszących przełomowym technologiom, przez co czasem mimowolnie je ignorujemy. W ten sposób tracimy z oczu niezwykłą szansę, która stoi przed nami.
Obawy przed inwestycją w AI – czy słuszne?
Niektórzy liderzy biznesu, zniechęceni nadmiernym szumem wokół generatywnej AI, mogą uważać tę technologię za niedojrzałą i niegodną inwestycji. Być może wolą poczekać, aż osiągnie masową adopcję, zanim sami się zaangażują. Inni decydują się na ostrożne podejście, wykorzystując generatywną AI tylko w najmniej newralgicznych obszarach swojej działalności.
To błąd. Lepiej eksperymentować i szybko uczyć się na błędach, niż w ogóle nie zaczynać. Bycie liderem oznacza wykorzystywanie szans na transformację i zmianę myślenia. AI rozwija się błyskawicznie. Jeśli nie wskoczysz na tę falę, tłumacząc się ostrożnością, stracisz swoją szansę.
Ta technologia będzie fundamentem przyszłego biznesu. Ci, którzy zaangażują się już teraz, będą kształtować tę przyszłość. Nie ograniczaj się do drobnych usprawnień – wykorzystaj AI, by dokonać skoku naprzód. Tak właśnie zrobią zwycięzcy.
Jakie jest ryzyko?
Wdrażanie generatywnej AI to kwestia zarządzania ryzykiem – coś, z czym menedżerowie powinni być dobrze obeznani. Traktuj tę technologię jak każdą inną inwestycję. Znajdź sposoby, by iść naprzód, nie narażając się na nadmierne ryzyko. Po prostu zrób cokolwiek. Szybko się przekonasz, czy to działa – albo AI usprawni proces, albo nie. Wynik będzie jasny.
Najgorsze, co możesz zrobić, to popaść w paraliż analityczny. Nie zastanawiaj się zbyt długo nad idealnym celem. Jak powiedział Voltaire, nie pozwól, by idealne stało się wrogiem dobrego. Na początku określ akceptowalny zakres wyników, trzymaj się go, udoskonalaj rozwiązania i idź do przodu. Czekanie na idealną okazję, idealny przypadek użycia czy idealny moment na eksperymentowanie przyniesie więcej szkody niż pożytku. Im dłużej zwlekasz, tym większe koszty możliwości poniesiesz.
Jakie jest ryzyko? Wypróbuj kilka pomysłów i zobacz, co się stanie. Nawet jeśli poniesiesz porażkę, twoja organizacja wyciągnie z tego cenne wnioski.
Porażka buduje charakter i odporność
Zakładając, że twoja organizacja rzeczywiście poniesie porażkę w eksperymentach z generatywną AI – co z tego? Organizacyjne uczenie się ma ogromną wartość – próbowanie, zmiana kierunku, obserwowanie, jak zespoły radzą sobie z wyzwaniami. Życie to ciągłe pokonywanie przeszkód. Jeśli nie sprawdzisz, na co stać twoje zespoły i narzędzia, jak inaczej określisz granice możliwości swojej firmy?
Jeśli masz odpowiednich ludzi na odpowiednich stanowiskach – i im ufasz – nie masz nic do stracenia. Wyznaczanie ambitnych celów i prawdziwych wyzwań pomoże twoim pracownikom rozwijać się zawodowo i czerpać większą satysfakcję z pracy.
Jeśli pierwszy eksperyment z generatywną AI zakończy się niepowodzeniem, będziesz znacznie lepiej przygotowany do kolejnej próby.
Znajdź obszary do eksperymentów
Aby zacząć, zidentyfikuj w swojej firmie obszary, które generują najwięcej problemów: wąskie gardła, błędy, niewykorzystane szanse. Każda czynność wymagająca analizy dużych zbiorów danych lub pochłaniająca nadmiernie dużo czasu może być świetnym kandydatem do testów z AI.
W mojej branży, zarządzaniu łańcuchem dostaw, takich możliwości jest mnóstwo. Na przykład zarządzanie magazynem to idealny poligon dla generatywnej AI. Wiąże się z koordynacją wielu zmiennych, często w czasie rzeczywistym. Odpowiedni ludzie muszą być we właściwym miejscu i czasie, by przetwarzać, przechowywać i wydawać towary – czasem o specjalnych wymaganiach, jak w przypadku żywności chłodzonej.
Kontrola tych zmiennych to ogromne wyzwanie. Tradycyjnie menedżerowie magazynów nie mają czasu na analizę wszystkich raportów dotyczących pracy i towarów. To zajmuje mnóstwo czasu, a oni często mają pilniejsze sprawy na głowie, w tym reagowanie na nieprzewidziane zakłócenia.
Tymczasem generatywna AI może przeanalizować wszystkie raporty i zaproponować optymalny plan działania, wskazując źródła problemów i potencjalne rozwiązania. Oszczędność czasu jest nie do przecenienia.
To tylko jeden przykład obszaru, który można zoptymalizować dzięki AI. Każdy czasochłonny proces, szczególnie wymagający przetwarzania danych przed podjęciem decyzji, nadaje się do usprawnienia.
Wybierz przypadki użycia i działaj.
Po prostu zanurz się w AI
Generatywna AI nie zniknie – wręcz przeciwnie, rozwija się w tempie innowacji. Każdego dnia pojawiają się nowe zastosowania, a technologia staje się coraz potężniejsza. Korzyści są oczywiste: transformacja organizacji, ludzie pracujący z maksymalną efektywnością, szybsze i lepsze decyzje biznesowe – można wymieniać bez końca.
Im dłużej czekasz na „idealne warunki”, tym większą stratę ponosisz.
Jeśli masz kompetentny zespół, solidną strategię i realne możliwości poprawy, nie masz nic do stracenia.
Na co jeszcze czekasz?