Produkty i projekty AI – czym różnią się od innych? | Sztuczna inteligencja w biznesie #49

Wprowadzenie do zarządzania produktami AI

Produkty AI wymagają ciągłego rozwoju i dostosowywania, co różni się od tradycyjnych rozwiązań technologicznych.

• AI, sztuczna inteligencja – ogólna nazwa zdolności maszyn do wykonywania zadań naśladujących działanie ludzkiego rozumu i kreatywności, takich jak rozpoznawanie obrazów, rozumienie języka pisanego i mówionego czy podejmowanie decyzji na podstawie dostępnych danych,
• ML, uczenie maszynowe – subdyscyplina AI obejmująca procesy, w których maszyny uczą się na podstawie danych i zdobywają doświadczenie, jak lepiej wykonywać zadania. Wyjątkowość produktów opartych na uczeniu maszynowym (ML) polega na tym, że nie są one wstępnie zaprogramowane, ale wyposażone w możliwości uczenia się i adaptacji. W branżach takich jak opieka zdrowotna sztuczna inteligencja pozwala na bardziej precyzyjną diagnostykę, natomiast w finansach umożliwia bardziej wyrafinowaną analizę ryzyka,
• GenAI, generatywna sztuczna inteligencja – nowa dziedzina ML obejmująca systemy, które mogą tworzyć nowe treści, takie jak tekst, obrazy, wideo, modele 3D czy muzykę, w oparciu o inwencję użytkownika lub cel określony przez użytkownika oraz dane wejściowe, takie jak słowa kluczowe, zapytania lub podpowiedzi, szkice lub zdjęcia.

Planowanie produktu AI – od pomysłu do wdrożenia

Planowanie produktu AI wymaga zadania sobie na początku kluczowego pytania: czy ten produkt skorzysta na dodaniu możliwości AI?

Wdrożenie produktu AI jest ryzykowne i kosztowne, dlatego warto zacząć od zdefiniowania problemu, który ma rozwiązać wdrożenie AI, a następnie spróbować go optymalnie rozwiązać. Być może wykorzystując burzę mózgów z ChatGPT lub Google Bard, które zaskakująco potrafią doradzić optymalną ścieżkę rozwoju produktu – niekoniecznie opartego na AI.

Jeśli jednak zdecydujemy się na dodanie sztucznej inteligencji do oferty firmy, musimy wziąć pod uwagę specyfikę cyklu życia projektu AI. Przecież z danych Gartnera wynika, że ​​tylko 54% projektów AI przechodzi z fazy pilotażowej do produkcji.

Często wynika to z bardzo obiecujących prototypów, które można stworzyć za pomocą dostępnych obecnie narzędzi sztucznej inteligencji. Z drugiej strony bardzo trudno jest osiągnąć wymaganą przez interesariuszy „jakość produkcji” oraz powtarzalność i trafność wyników.

Cykl życia produktu AI różni się jednak od innych nie tylko tym, że nieco rzadziej wychodzi poza fazę koncepcyjną. Tam, gdzie cykl życia tradycyjnych produktów zmierza w kierunku stopniowego spadku zainteresowania po osiągnięciu szczytu sprzedaży, produkty AI doświadczają tak zwanego „efektu koła zamachowego”. Jest to zjawisko polegające na ulepszaniu produktu opartego na uczeniu maszynowym w miarę jego użytkowania i zbierania nowych danych od użytkowników. Im lepszy produkt, tym więcej użytkowników go wybiera, co z kolei generuje więcej danych w celu ulepszenia algorytmu. Efekt ten tworzy pętlę sprzężenia zwrotnego, która umożliwia ciągłe doskonalenie i skalowanie rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji.

Źródło: DALL-E 3, podpowiedź: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Dzięki temu są to produkty o odnawialnym cyklu życia. Innymi słowy, efekt koła zamachowego w sztucznej inteligencji oznacza, że ​​ciągłe ulepszenia prowadzą do stopniowej poprawy wydajności produktu. Na przykład:

• Uczenie iteracyjne modeli AI – np. model do prognozowania sprzedaży może wymagać wielokrotnego uczenia, aby osiągnąć optymalną dokładność, jednak z biegiem czasu staje się coraz doskonalszy,
• Zarządzanie backlogiem danych – w przypadku aplikacji do personalizacji treści gromadzenie i analizowanie danych użytkowników może być priorytetem, co stopniowo będzie prowadzić do coraz bardziej trafnych wyników.

Podsumowując, zarządzanie projektami AI wymaga elastyczności i gotowości do ciągłego doskonalenia. Dlatego kierownicy projektów AI muszą być przygotowani na sprostanie zmieniającym się wymaganiom i ciągłe dostosowywanie strategii.

Zrozumienie danych i ich roli w rozwoju produktów AI

Rola danych w rozwoju produktów AI jest kluczowa. McKinsey szacuje, że generatywne modele sztucznej inteligencji mogą generować korzyści ekonomiczne rzędu nawet 4,4 biliona dolarów rocznie. Sięgnięcie po kawałek tego tortu wymaga jednak zarządzania danymi wysokiej jakości.

Na przykład, aby system rekomendacji produktów w handlu elektronicznym działał dobrze, kluczowa jest jakość danych o zachowaniach klientów. Przyda Ci się nie tylko odpowiednia ilość danych, ale także ich odpowiednia segmentacja i aktualizacja, a co najważniejsze, umiejętne wyciąganie wniosków z zebranych informacji.

Tworząc produkt AI oparty na danych, równie ważne jest zachowanie bezstronności danych. Na przykład w algorytmach sztucznej inteligencji stosowanych w rekrutacji lub ubezpieczeniach dane nie mogą zawierać ukrytych uprzedzeń – ze względu na płeć lub lokalizację – które mogłyby prowadzić do dyskryminacji.

Warto zaznaczyć, że właściwe zarządzanie danymi wymaga nie tylko wiedzy technicznej, ale także świadomości jej wpływu na działanie produktów AI.

Najczęstsze problemy przy zarządzaniu produktami opartymi na AI

Zarządzanie produktami AI wiąże się z wyzwaniami, które wymagają określonych umiejętności i świadomości etycznej. Wśród najważniejszych problemów warto wymienić:

• Rozwój umiejętności AI – np. menadżer produktu w branży AI musi rozumieć podstawy uczenia maszynowego, aby efektywnie współpracować z zespołem technicznym,
• bieżąca orientacja na wymagania prawne – dopiero pojawiają się regulacje dotyczące produktów AI, dlatego trzeba być zorientowanym na bieżące dostosowywanie polityki i regulaminów swojej firmy w zakresie korzystania z produktu AI,
• integrowanie sztucznej inteligencji z istniejącymi systemami – zintegrowanie zaawansowanej sztucznej inteligencji z istniejącymi systemami informatycznymi może wiązać się z wyzwaniami technologicznymi i organizacyjnymi,
• skalowanie rozwiązań AI – w przypadku start-upów technologicznych rozwinięcie prototypu AI w pełnowymiarowy produkt wymaga zasobów, czasu i wiedzy specjalistycznej, co również może stanowić problem ze względu na stosunkowo niską podaż i duże zapotrzebowanie na specjalistów,
• utrzymanie zaangażowania użytkowników – w przypadku aplikacji wykorzystującej sztuczną inteligencję do personalizacji treści ciągłe dostosowywanie się do zmieniających się preferencji użytkowników jest kluczem do utrzymania ich zaangażowania,
• rozwiązywanie dylematów etycznych – np. w aplikacji AI służącej do monitorowania stanu zdrowia, prywatność i bezpieczeństwo danych użytkowników jest priorytetem.

Produkty AI – podsumowanie

Podsumowując, zarządzanie projektami i produktami AI wymaga zrozumienia wyjątkowych wyzwań i możliwości, jakie niesie ze sobą ta technologia. Niezbędne jest zrozumienie roli danych, umiejętność zarządzania zespołami i projektami, a także świadomość etycznych aspektów sztucznej inteligencji. Produkty AI otwierają nowe horyzonty dla biznesu, wymagają jednak odpowiedniego podejścia i umiejętności.

W przypadku start-upów ważne jest skupienie się na jasnym zdefiniowaniu problemu, jaki produkt AI ma rozwiązać oraz zbudowaniu zespołu posiadającego odpowiednią wiedzę i doświadczenie w zakresie AI. Warto także skupić się na budowaniu etycznych i przejrzystych systemów AI, zgodnych z oczekiwaniami i przepisami użytkowników.

Jeśli podobają Ci się nasze treści, dołącz do naszej społeczności pracowitych pszczół na Facebooku, Twitterze, LinkedIn, Instagramie, YouTube, Pinterest i TikTok.

Autor: Robert Whitney

Ekspert JavaScriptu i instruktor, który szkoli działy IT. Jego głównym celem jest podnoszenie produktywności zespołu poprzez uczenie innych, jak efektywnie współpracować podczas kodowania.

Zobacz wszystkie posty

Sztuczna inteligencja w biznesie:

1. Zagrożenia i szanse AI w biznesie (część 1)
2. Zagrożenia i szanse AI w biznesie (część 2)
3. Zastosowania AI w biznesie – przegląd
4. Chatboty tekstowe wspomagane sztuczną inteligencją
5. Biznesowe NLP dziś i jutro
6. Rola AI w podejmowaniu decyzji biznesowych
7. Planowanie postów w mediach społecznościowych. Jak sztuczna inteligencja może pomóc?
8. Zautomatyzowane posty w mediach społecznościowych
9. Nowe usługi i produkty współpracujące z AI
10. Jakie są słabe strony mojego pomysłu na biznes? Sesja burzy mózgów z ChatGPT
11. Korzystanie z ChatGPT w biznesie
12. Aktorzy syntetyczni. 3 najlepsze generatory wideo AI
13. 3 przydatne narzędzia do projektowania graficznego AI. Generatywna sztuczna inteligencja w biznesie
14. 3 niesamowitych autorów AI, których musisz dziś wypróbować
15. Odkrywanie mocy sztucznej inteligencji w tworzeniu muzyki
16. Poruszanie się po nowych możliwościach biznesowych dzięki ChatGPT-4
17. Narzędzia AI dla menedżera
18. 6 niesamowitych wtyczek ChatGTP, które ułatwią Ci życie
19. 3 grafików AI. Generatywna sztuczna inteligencja dla biznesu
20. Jaka przyszłość czeka sztuczną inteligencję według McKinsey Global Institute?
21. Sztuczna inteligencja w biznesie - Wprowadzenie
22. Czym jest NLP, czyli przetwarzanie języka naturalnego w biznesie
23. Automatyczne przetwarzanie dokumentów
24. Tłumacz Google kontra DeepL. 5 zastosowań tłumaczenia maszynowego w biznesie
25. Działanie i zastosowania biznesowe robotów głosowych
26. Technologia wirtualnego asystenta, czyli jak rozmawiać z AI?
27. Czym jest inteligencja biznesowa?
28. Czy sztuczna inteligencja zastąpi analityków biznesowych?
29. Jak sztuczna inteligencja może pomóc w BPM?
30. AI i media społecznościowe – co o nas mówią?
31. Sztuczna inteligencja w zarządzaniu treścią
32. Kreatywna sztuczna inteligencja dziś i jutro
33. Multimodalna sztuczna inteligencja i jej zastosowania w biznesie
34. Nowe interakcje. Jak sztuczna inteligencja zmienia sposób, w jaki obsługujemy urządzenia?
35. RPA i API w cyfrowej firmie
36. Przyszły rynek pracy i nadchodzące zawody
37. Sztuczna inteligencja w EdTech. 3 przykłady firm, które wykorzystały potencjał sztucznej inteligencji
38. Sztuczna inteligencja i środowisko. 3 rozwiązania AI, które pomogą Ci zbudować zrównoważony biznes
39. Detektory treści AI. Czy są tego warte?
40. ChatGPT kontra Bard kontra Bing. Który chatbot AI prowadzi w wyścigu?
41. Czy sztuczna inteligencja chatbota jest konkurencją dla wyszukiwarki Google?
42. Skuteczne podpowiedzi ChatGPT dla HR i rekrutacji
43. Szybka inżynieria. Co robi szybki inżynier?
44. Generator makiet AI. 4 najlepsze narzędzia
45. AI i co jeszcze? Najważniejsze trendy technologiczne dla biznesu w 2024 roku
46. Sztuczna inteligencja i etyka biznesu. Dlaczego warto inwestować w etyczne rozwiązania
47. Metasztuczna sztuczna inteligencja. Co warto wiedzieć o funkcjach Facebooka i Instagrama wspieranych przez sztuczną inteligencję?
48. Regulacja AI. Co musisz wiedzieć jako przedsiębiorca?
49. 5 nowych zastosowań AI w biznesie
50. Produkty i projekty AI – czym różnią się od innych?