Generatywne modele AI, takie jak ChatGPT, stają się coraz bardziej popularne w różnych obszarach biznesowych. Według niedawnego artykułu McKinsey, generatywna sztuczna inteligencja może przynieść oszczędność czasu w tworzeniu aplikacji, udostępnić nowe możliwości dla użytkowników nietechnicznych, a przede wszystkim wprowadzić kreatywność w obszarach wcześniej zarezerwowanych dla ludzkiego umysłu.

W artykule zatytułowanym „Generative AI is here: Jak narzędzia takie jak ChatGPT mogą zmienić Twój biznes”, McKinsey przedstawia szereg przykładów użycia generatywnych modeli AI w różnych sektorach, takich jak marketing i sprzedaż, operacje, IT, zarządzanie ryzykiem, obszar prawny oraz HR. Wśród nich warto wymienić automatyzację tworzenia tekstów marketingowych, optymalizację obsługi klienta, generowanie kodu, analizę dokumentów prawnych czy wsparcie procesów rekrutacyjnych.

Aby skorzystać z możliwości oferowanych przez generatywną sztuczną inteligencję, McKinsey zaleca liderom biznesowym określenie sektorów, na które technologia będzie miała największy wpływ. Następnie powinni zebrać wielofunkcyjny zespół, który przeanalizuje, w jaki sposób generatywna AI może wpłynąć na ich branżę oraz łańcuch wartości firmy. Warto również zastanowić się nad stworzeniem efektywnego ekosystemu, składającego się z partnerów, społeczności i platform.

Jednocześnie McKinsey zwraca uwagę na konieczność wprowadzenia odpowiednich zabezpieczeń, aby chronić się przed ewentualnymi negatywnymi skutkami eksperymentów z generatywną sztuczną inteligencją. Warto promować innowacje, ale z zachowaniem ostrożności i odpowiedzialności.

W miarę jak generatywne modele AI będą się rozwijać, można się spodziewać, że ich zastosowanie w biznesie będzie się dalej poszerzać. Niemniej jednak, warto pamiętać, że generatywna sztuczna inteligencja to technologia wciąż w fazie rozwoju. Jej pełny potencjał odkrywany będzie w miarę dalszego postępu w tej dziedzinie. Przyszłość tej technologii wydaje się obiecująca, ale związane z nią wyzwania również należy wziąć pod uwagę.

  1. Etyka i odpowiedzialność AI: Jak zwiększać popularność generatywnych modeli AI, ważne jest, aby zachować ostrożność i dbać o etyczne i odpowiedzialne korzystanie z technologii. Firmy będą musiały znaleźć sposób na równoważenie korzyści z generatywnej AI z ochroną prywatności użytkowników, zapobieganiem dyskryminacji oraz ograniczeniem ewentualnych negatywnych skutków społecznych.
  2. Bezpieczeństwo danych: Wraz z rosnącym wykorzystaniem generatywnych modeli AI, coraz ważniejsze będzie zarządzanie i ochrona danych. Firmy będą musiały opracować strategie zabezpieczające wrażliwe informacje oraz zapewnić, że dane są przechowywane i przetwarzane zgodnie z obowiązującymi przepisami.
  3. Regulacje prawne: W miarę jak generatywna sztuczna inteligencja zyskuje na popularności, rządy i organizacje międzynarodowe mogą zacząć wprowadzać nowe regulacje dotyczące jej stosowania. Przedsiębiorstwa powinny śledzić rozwój przepisów w tej dziedzinie, aby dostosować swoje działania do ewentualnych nowych wymogów.
  4. Edukacja i szkolenia: Wprowadzenie generatywnych modeli AI do przedsiębiorstw może wymagać szkolenia pracowników, którzy będą musieli nauczyć się korzystać z tych nowych narzędzi. Firmy powinny inwestować w edukację i rozwój pracowników, aby być przygotowanym na wykorzystanie generatywnej AI w codziennej pracy.
  5. Współpraca między sektorami: Aby w pełni wykorzystać potencjał generatywnych modeli AI, firmy powinny dążyć do współpracy między sektorami. Współpraca pomiędzy różnymi branżami, naukowcami i rządami może przyczynić się do szybszego rozwoju technologii oraz jej skutecznego wdrożenia w praktyce biznesowej.
  6. Zintegrowane podejście: Aby generatywne modele AI mogły osiągnąć swój pełny potencjał, firmy muszą dążyć do zintegrowanego podejścia, łącząc generatywną sztuczną inteligencję z innymi technologiami, takimi jak uczenie maszynowe, analiza danych czy systemy automatyki. Wdrożenie holistycznego podejścia pozwoli na lepsze zrozumienie i wykorzystanie możliwości generatywnych modeli AI.
  7. Odporność na błędy i nieprzewidziane sytuacje: Generatywne modele AI wciąż mogą popełniać błędy lub generować niezamierzone wyniki. Dlatego przedsiębiorstwa muszą opracować strategie radzenia sobie z takimi sytuacjami, w tym monitorowanie wykorzystania modeli AI, weryfikowanie ich efektywności oraz wprowadzenie procedur naprawczych w przypadku wystąpienia problemów.
  8. Adaptacja do zmieniających się warunków rynkowych: W miarę jak generatywne modele AI stają się coraz bardziej zaawansowane, przedsiębiorstwa muszą być w stanie dostosować się do zmieniających się warunków rynkowych oraz do rosnących oczekiwań klientów. To może wymagać inwestycji w bieżący rozwój technologii oraz elastyczność w podejściu do innowacji.
  9. Mierzenie wpływu i wartości: Firmy powinny opracować metody pomiaru wpływu generatywnych modeli AI na ich działalność. To może obejmować analizę osiągnięć, takich jak oszczędność czasu, zwiększenie wydajności czy poprawa jakości usług. Mierzenie wartości generatywnej AI pomoże przedsiębiorstwom lepiej zrozumieć jej korzyści i kierować inwestycjami w odpowiedni sposób.
  10. Wspieranie badań i rozwoju: W miarę jak generatywna sztuczna inteligencja będzie się rozwijać, przedsiębiorstwa powinny dążyć do wspierania badań i rozwoju w tej dziedzinie. Współpraca z instytucjami naukowymi i uczelniami wyższymi może przyczynić się do przyspieszenia postępu w generatywnych modelach AI oraz do opracowywania nowych zastosowań dla tej technologii.
  11. Włączanie społeczności: Wprowadzenie generatywnych modeli AI może wywołać obawy dotyczące wpływu tej technologii na społeczeństwo. Dlatego ważne jest, aby firmy aktywnie angażować społeczności lokalne i pracowników w dyskusje na temat korzyści i potencjalnych ryzyk związanych z generatywną sztuczną inteligencją. Promowanie dialogu i transparentności może pomóc zbudować zaufanie do tej technologii i zwiększyć jej akceptację.
  12. Wykorzystanie AI dla zrównoważonego rozwoju: Generatywne modele AI mogą przyczynić się do osiągnięcia celów zrównoważonego rozwoju, takich jak zmniejszenie emisji dwutlenku węgla, optymalizacja zużycia energii czy zmniejszenie ilości odpadów. Przedsiębiorstwa powinny dążyć do wykorzystania generatywnej AI w celu realizacji swoich strategii związanych z zrównoważonym rozwojem, wspierając tym samym globalne cele ekologiczne i społeczne.
  13. Personalizacja usług: W miarę jak generatywne modele AI stają się coraz bardziej zaawansowane, możliwości personalizacji usług dla klientów będą się zwiększać. Firmy powinny wykorzystać generatywną sztuczną inteligencję do dostarczania bardziej spersonalizowanych produktów i usług, co może prowadzić do zwiększenia lojalności klientów i wzrostu przychodów.
  14. Tworzenie nowych modeli biznesowych: Generatywne modele AI mogą umożliwić przedsiębiorstwom tworzenie nowych modeli biznesowych opartych na innowacyjnych zastosowaniach tej technologii. Firmy powinny być otwarte na eksplorację nowych pomysłów i dążyć do twórczego wykorzystania generatywnej AI, aby zdobyć przewagę konkurencyjną na rynku.
  15. Przeciwdziałanie dezinformacji: Jednym z wyzwań związanych z generatywnymi modelami AI jest ich potencjał do generowania fałszywych informacji lub manipulacji treścią. Przedsiębiorstwa muszą podjąć odpowiednie działania, aby monitorować i kontrolować sposób, w jaki generatywna sztuczna inteligencja jest wykorzystywana, oraz opracować strategie zapobiegające dezinformacji.
  16. Wsparcie dla małych i średnich przedsiębiorstw: Małe i średnie przedsiębiorstwa (MŚP) mogą napotkać trudności w dostępie do generatywnych modeli AI ze względu na ograniczone zasoby i budżety. Wprowadzenie programów wsparcia, które pomogą MŚP w dostępie do technologii generatywnej AI, może przyczynić się do przyspieszenia innowacji i wzrostu w sektorze MŚP.
  17. Współpraca międzynarodowa: W miarę jak generatywna sztuczna inteligencja zyskuje na popularności, istotne jest, aby rządy, przedsiębiorstwa i organizacje międzynarodowe współpracowały w celu promowania odpowiedzialnego i etycznego korzystania z tej technologii. Współpraca międzynarodowa może przyczynić się do opracowania wspólnych standardów, wymiany wiedzy oraz do identyfikacji i zwalczania zagrożeń związanych z generatywną AI.
  18. Interakcja z innymi technologiami: Generatywne modele AI nie działają w izolacji, ale ściśle współpracują z innymi technologiami, takimi jak IoT (Internet of Things), chmura obliczeniowa czy blockchain. Przedsiębiorstwa muszą zrozumieć, jak te technologie współdziałają, aby maksymalnie wykorzystać potencjał generatywnej AI i osiągnąć synergię między różnymi rozwiązaniami technologicznymi.
  19. Tworzenie miejsc pracy: Wprowadzenie generatywnych modeli AI może prowadzić do obaw dotyczących utraty miejsc pracy związanych z automatyzacją. Firmy muszą aktywnie wspierać rozwój nowych umiejętności wśród swoich pracowników, aby pomóc im dostosować się do zmieniających się wymagań rynku pracy i wykorzystać generatywną sztuczną inteligencję w sposób komplementarny z istniejącymi rolami zawodowymi.
  20. Ochrona praw autorskich i własności intelektualnej: Generatywne modele AI mogą tworzyć treści, które mogą naruszać prawa autorskie lub własność intelektualną. Przedsiębiorstwa powinny być świadome tego ryzyka i opracować strategie radzenia sobie z tymi wyzwaniami, takie jak stosowanie filtrowania treści, opracowywanie umów licencyjnych czy negocjowanie z właścicielami praw.

Generatywne modele AI, takie jak ChatGPT, mają ogromny potencjał wpływu na różne obszary działalności, oferując nowe możliwości i przyspieszając innowacje. Wyzwania związane z wprowadzeniem tej technologii obejmują kwestie etyczne, odpowiedzialności, bezpieczeństwa danych, regulacje prawne, edukację, współpracę między sektorami oraz adaptację do zmieniających się warunków rynkowych. Aby w pełni wykorzystać możliwości generatywnej AI, firmy muszą być świadome tych wyzwań i podejmować odpowiednie działania, takie jak wspieranie badań i rozwoju, mierzenie wpływu i wartości, promowanie zrównoważonego rozwoju, personalizacja usług, tworzenie nowych modeli biznesowych oraz współpraca międzynarodowa. Odpowiednie podejście do tych wyzwań pozwoli przedsiębiorstwom osiągnąć przewagę konkurencyjną na rynku, jednocześnie minimalizując ewentualne negatywne skutki związane z generatywną sztuczną inteligencją.