Czy zawsze warto dodawać sztuczną inteligencję do procesu rozwoju produktu? | Sztuczna inteligencja w biznesie #55

Sztuczna inteligencja często robi olśniewające pierwsze wrażenie! Wtedy zaczynamy myśleć o fascynujących możliwościach usprawnienia procesu projektowania i tworzenia nowych produktów. Dzięki algorytmom uczenia maszynowego systemy AI mogą analizować ogromne ilości danych, generować koncepcje i prototypy oraz optymalizować parametry projektu z nieosiągalną wcześniej precyzją. W dobie cyfrowej transformacji sztuczna inteligencja wydaje się być niezbędnym narzędziem dla nowoczesnych firm chcących zdobyć przewagę konkurencyjną. Jednak jak zawsze w przypadku nowych technologii, wraz z korzyściami niesie ze sobą kilka wyzwań. Poniżej przyjrzymy się bliżej zarówno pozytywnym aspektom, jak i potencjalnym pułapkom integracji sztucznej inteligencji w procesie

Rola sztucznej inteligencji w procesie rozwoju produktu

Sztuczna inteligencja może wspierać wiele aspektów procesu projektowania i wdrażania nowych produktów. Często jest to dobry pomysł, a do kluczowych korzyści należą:

• Badania rynku – przyspieszenie badań lub przeprowadzenie ich na większą skalę możliwe jest poprzez automatyzację powtarzalnych zadań, takich jak np. analiza ankiety czy transkrypcja wywiadu. Pozwala to zespołowi skoncentrować się na bardziej kreatywnych i wymagających aspektach rozwoju produktu,
• Nowa inspiracja – łatwiejszy dostęp do szerszego spektrum pomysłów to jedna z głównych zalet generatywnej sztucznej inteligencji. Algorytmy AI mogą przeszukiwać ogromne bazy danych w poszukiwaniu nieznanych wzorców i koncepcji wykraczających poza wcześniejsze myślenie projektantów,
• Dogłębna analiza danych – lepsze zrozumienie potrzeb klientów docelowych poprzez przetwarzanie danych na temat ich zachowań, preferencji i motywacji zakupowych.

Kiedy jednak warto zastanowić się drugi raz przed skorzystaniem ze współpracy opartej na sztucznej inteligencji?

W zbliżeniu: ukryte wyzwania związane z wdrażaniem sztucznej inteligencji

Choć sztuczna inteligencja w procesie rozwoju produktu niesie ze sobą wiele nowych możliwości, jej wdrożenie nie jest pozbawione wyzwań. Najważniejsze z nich to:

• konieczność dokładnego przeszkolenia zespołów produktowych i dostosowania istniejących procesów pracy do integracji z systemami AI. Może to być trudne w dużych, hierarchicznych organizacjach, w których pracują specjaliści przywiązani do tradycyjnych sposobów pracy,
• obawy o bezpieczeństwo danych klientów , które szkolą algorytmy AI. Aby skorzystać z dodatkowych funkcji zabezpieczeń, firmy często potrzebują umów licencyjnych dla przedsiębiorstw, które mogą przekroczyć budżet małych organizacji. Dlatego mniejsze firmy czasami decydują się na włączenie na małą skalę modeli o otwartym dostępie, takich jak Lama 2, Vicuna czy Alpaca. Co prawda wymagają w firmie mocniejszego sprzętu, ale zapewniają bezpieczeństwo danych. Dzieje się tak, ponieważ modele uczenia maszynowego opierają się na wrażliwych danych osobowych. Jeżeli zabezpieczenia nie zostaną odpowiednio skonfigurowane, ich wyciek może mieć katastrofalne skutki dla wizerunku firmy,
• zwiększona złożoność i rozproszenie odpowiedzialności za kluczowe decyzje biznesowe dotyczące systemów AI. Kto ponosi odpowiedzialność finansową i reputacyjną za jakiekolwiek błędy tych systemów? Jak zapewnić nadzór nad „czarnymi skrzynkami” AI?

Pułapka czarnej skrzynki. Brak przejrzystości w decyzjach AI

Jedną z podstawowych wad zaawansowanych technik uczenia maszynowego, takich jak sieci neuronowe, jest brak przejrzystości podejmowanych decyzji. Systemy te działają jak „czarne skrzynki”, przekształcając dane wejściowe w pożądane wyniki, nie będąc w stanie zrozumieć leżącej u ich podstaw logiki.

To poważnie utrudnia zapewnienie zaufania użytkowników do rekomendacji generowanych przez sztuczną inteligencję. Jeśli nie rozumiemy, dlaczego system zasugerował konkretny wariant produktu lub koncepcję, trudno ocenić zasadność tej sugestii. Może to prowadzić do braku zaufania do technologii jako całości.

Firmy wykorzystujące sztuczną inteligencję w rozwoju produktów muszą zdawać sobie sprawę z problemu „czarnej skrzynki” i podejmować kroki w celu zwiększenia przejrzystości swoich rozwiązań. Przykładowe rozwiązania obejmują:

• wizualizacje przepływu danych w sieciach neuronowych, lub
• tekstowe wyjaśnienia podjętych decyzji generowane przez dodatkowe algorytmy.

Sztuczna inteligencja i etyka. Jak uniknąć dyskryminacji i uprzedzeń?

Kolejną ważną kwestią są potencjalne problemy etyczne związane ze sztuczną inteligencją. Systemy uczenia maszynowego często opierają się na danych podlegających różnego rodzaju błędom i brakowi reprezentatywności. Może to prowadzić do dyskryminujących lub nieuczciwych decyzji biznesowych.

Na przykład algorytm rekrutacyjny Amazona faworyzował kandydatów płci męskiej na podstawie historycznych wzorców zatrudniania w firmie. Podobne sytuacje mogą wystąpić podczas tworzenia aplikacji z wykorzystaniem uczenia maszynowego, aby:

• Ustalanie priorytetów obsługi klienta,
• Kierowanie reklam,
• Zaproponowanie specjalistów z najbliższej okolicy, lub
• Sugestie produktów personalizacyjnych.

Aby uniknąć takich problemów, firmy muszą dokładnie analizować zbiory danych, z których korzystają w celu odpowiedniej reprezentacji różnych grup demograficznych, a także regularnie monitorować systemy sztucznej inteligencji pod kątem oznak dyskryminacji lub nieuczciwości.

Granice algorytmów. Sztuczna inteligencja w procesie

Sztuczna inteligencja może wspierać proces twórczy, wyszukiwać pomysły i optymalizować rozwiązania. Wciąż jednak niewiele firm decyduje się na pełne zaufanie sztucznej inteligencji. Wykorzystanie sztucznej inteligencji w procesie tworzenia treści daje niesamowite możliwości, jednak ostateczne decyzje dotyczące publikacji czy sprawdzenia informacji zawartych w wygenerowanych materiałach muszą zostać podjęte przy udziale człowieka.

Dlatego projektanci i menedżerowie produktu muszą mieć świadomość ograniczeń technologii AI i traktować ją jako wsparcie, a nie automatyczne źródło gotowych rozwiązań. Kluczowe decyzje projektowe i biznesowe w dalszym ciągu wymagają kreatywności, intuicji i głębokiego zrozumienia klientów, czego same algorytmy nie są w stanie zapewnić

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

Zapewnij kontrolę i zgodność z prawem

Aby zminimalizować ryzyko związane ze sztuczną inteligencją, firmy muszą wdrożyć odpowiednie mechanizmy nadzoru i kontroli dla tych systemów. Obejmuje to między innymi:

• Weryfikacja poprawności i źródeł informacji generowanych przez modele AI przed ich praktycznym zastosowaniem,
• Audyty algorytmów uczenia maszynowego pod kątem stronniczości, niepewności przewidywań i przejrzystości decyzji,
• Powołanie komisji specjalistycznej lub etycznej, która będzie nadzorować projektowanie, testowanie i wdrażanie systemów AI w firmie,
• Opracowanie jasnych wytycznych dotyczących dopuszczalnych zastosowań AI oraz granic ingerencji tych systemów w procesy biznesowe i decyzje projektowe,
• Szkolenie projektantów , aby byli świadomi ograniczeń i pułapek, aby uniknąć zbyt bezkrytycznego polegania na jego wskazaniach.

Streszczenie

Podsumowując, sztuczna inteligencja niewątpliwie otwiera ekscytujące perspektywy optymalizacji i przyspieszania projektowania i wdrażania nowych produktów. Jednak jego integracja ze starszymi systemami i praktykami nie jest pozbawiona wyzwań, z których niektóre mają fundamentalne znaczenie, takie jak niepewność i brak przejrzystości prognostycznej.

Aby w pełni wykorzystać potencjał sztucznej inteligencji, firmy muszą traktować ją z odpowiednią dozą ostrożności i krytyki, rozumiejąc ograniczenia tej technologii. Istotne jest także opracowanie ram etycznych i procedur kontrolnych, które minimalizują ryzyko związane z wdrażaniem zaawansowanych algorytmów do rzeczywistych procesów biznesowych. Tylko wtedy sztuczna inteligencja może stać się cennym i bezpiecznym uzupełnieniem ludzkiej kreatywności i intuicji.

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 podniesienie 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?
51. Automatyzacja procesów wspomagana sztuczną inteligencją. Gdzie zacząć?
52. Jak dopasować rozwiązanie AI do problemu biznesowego?
53. AI jako ekspert w Twoim zespole
54. Zespół AI a podział ról
55. Jak wybrać kierunek kariery w AI?
56. Czy zawsze warto dodawać sztuczną inteligencję do procesu rozwoju produktu?