Automatyzacja czy udoskonalenie? Dwa podejścia do AI w firmie | Sztuczna inteligencja w biznesie #124

W 2018 roku Unilever wyruszył już w świadomą podróż mającą na celu zrównoważenie możliwości automatyzacji i rozszerzania. W ten sposób osiągnęła imponujące wyniki – 16% wzrost różnorodności etnicznej i płciowej nowych pracowników, oszczędność 70 000 dni roboczych rocznie i skrócenie czasu rekrutacji o 90%. Ale czym jest automatyzacja i rozszerzanie? Przyjrzyjmy się bliżej, odkrywając dynamiczne interakcje, możliwości i pułapki oraz wpływ na biznes i poszczególnych pracowników. Czytaj dalej, aby dowiedzieć się więcej.

Czym jest automatyzacja i rozszerzanie w kontekście AI w firmie?

Automatyzacja i usprawnianie to przeciwstawne, choć współzależne siły. Tak naprawdę firmy stoją przed wyborem: czy tną koszty i automatyzują zadania, eliminując zaangażowanie człowieka w proces? A może, koncentrując się na jakości i personalizacji, zwiększyć możliwości pracowników i poprawić wyniki poprzez wzmocnienie sztucznej inteligencji, które wymaga ścisłej współpracy między człowiekiem a sztuczną inteligencją? Ich uzupełniające się umiejętności zostaną następnie połączone w celu wykonania określonego zadania.

Paradoks automatyzacji i rozszerzania to problem, z którym muszą się zmierzyć współczesne organizacje. Zrozumienie różnicy i synergii pomiędzy tymi dwoma koncepcjami jest kluczowe dla pomyślnego wdrożenia AI w biznesie.

Automatyzacja

Automatyzacja to proces zastępowania ludzkich, powtarzalnych czynności oprogramowaniem. Przed erą szybkiego rozwoju generatywnej sztucznej inteligencji automatyzację można było zastosować jedynie do rutynowych i dobrze ustrukturyzowanych zadań, takich jak:

• wypełnianie faktur,
• tworzenie raportów,
• podsumowywanie wydatków,
• prosta obsługa klienta polegająca na wyborze kolejnego etapu rozmowy poprzez naciśnięcie przycisku.

Organizacjom udało się zautomatyzować procesy w oparciu o wiedzę ekspercką zakodowaną w postaci algorytmów definiujących zależności pomiędzy warunkami („jeśli”) i konsekwencjami („wtedy”). Automatyzacja taka opierała się na jawnie zdefiniowanym modelu dziedzinowym, czyli reprezentacji wiedzy dziedzinowej optymalizującej wybraną funkcję użyteczności.

Jednak rozwój generatywnej sztucznej inteligencji przyniósł radykalne zmiany w dziedzinie automatyzacji. Nowe modele mogą nie tylko znacznie elastyczniej reagować na wprowadzane dane, ale także wykonywać polecenia wyrażone w języku naturalnym. Innymi słowy, zamiast wykonywać polecenia w oparciu o jawne reguły, mogą wykonywać zadania w oparciu o zrozumienie kontekstu.

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

Automatyka wykorzystująca sztuczną inteligencję niesie jednak ze sobą spore ryzyko.

Po pierwsze, zagrożenia związane z automatyzacją podejmowania decyzji – z czym borykają się m.in. twórcy pojazdów autonomicznych. Na przykład, gdy pojazd musi wykonać manewr w ułamku sekundy, ponieważ nie ma możliwości uniknięcia kolizji.

Drugie ryzyko wynika z polegania na algorytmach predykcyjnych. Nawet jeśli firma chciałaby wdrożyć zautomatyzowaną możliwość stosowania się do zaleceń sztucznej inteligencji opartych na danych, to człowiek musi wziąć odpowiedzialność za podejmowane decyzje.

Trzeci rodzaj ryzyka to wykorzystanie generatywnej sztucznej inteligencji, która przy niewystarczających danych zaczyna mieć halucynacje, czyli podawać prawdopodobne, ale fałszywe odpowiedzi. Może na przykład generować fałszywe wiadomości lub dawać klientom fałszywe odpowiedzi na pytania. Dlatego też określenie korzyści i zagrożeń związanych z automatyzacją wymaga dokładnej analizy i przygotowań.

Powiększenie

Ulepszanie to proces wykorzystania sztucznej inteligencji do zwiększania ludzkiej inteligencji i umiejętności, zamiast ich zastępowania lub niezależnego działania. Wraz z rosnącym znaczeniem rozszerzania w środowiskach wymagających złożonego podejmowania decyzji, organizacje coraz częściej przyjmują to podejście. W przypadku bardziej złożonych zadań, w których zasady i modele nie są w pełni znane, rozszerzanie umożliwia ścisłą współpracę naturalnej i sztucznej inteligencji.

Dzieje się tak, ponieważ wzmacnianie to iteracyjny, koewolucyjny proces, w którym ludzie uczą się od sztucznej inteligencji, a sztuczna inteligencja uczy się od ludzi. Należy przy tym tak zaplanować rolę sztucznej inteligencji, aby umożliwić nadzór człowieka na wszystkich etapach danego procesu. Wymaga zaangażowania ekspertów dziedzinowych, których wiedza często ma charakter milczący, wywodzący się z wieloletniego doświadczenia i intuicji, co utrudnia lub uniemożliwia bezpośrednie zastąpienie ich przez sztuczną inteligencję.

Augmentacja pozwala człowiekowi i sztucznej inteligencji na wzajemne wzmacnianie się, łącząc maszynową racjonalność z ludzką intuicją, zdrowym rozsądkiem i doświadczeniem zawodowym. Takie podejście umożliwia bardziej kompleksowe przetwarzanie informacji i lepsze podejmowanie decyzji.

Na przykład w firmie perfumeryjnej Symrise perfumiarze ściśle współpracowali z systemem sztucznej inteligencji, aby generować pomysły na nowe zapachy (https://www.thefreelibrary.com/Can+AI+pass+the+smell+test%3F+Deploying+ sztuczna+inteligencja+może+być…-a0578441404). Dzięki udoskonaleniu eksperci byli w stanie wykorzystać zdolność maszyny do przetwarzania ogromnych ilości danych, jednocześnie wykorzystując własną wiedzę do interpretacji i kontekstualizowania wyników. W rezultacie powstały innowacyjne zapachy, które pokochały klienci.

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

Płynne przejścia – od automatyzacji do udoskonalenia i z powrotem

Zależność pomiędzy automatyzacją i rozszerzaniem jest dynamiczna. Pozwala na płynne przejścia pomiędzy obydwoma podejściami. Ścisła współpraca między ludźmi i sztuczną inteligencją w ramach usprawniania pomaga zidentyfikować zasady i modele, które można następnie wykorzystać do zautomatyzowania danego zadania, co prowadzi do wzrostu innowacyjności i wydajności.

Organizacje powinny zatem świadomie przełączać się między oddzielnymi zadaniami automatyzacji i rozszerzania, podejmując długoterminowe zobowiązanie do obu.

Kolejnym krokiem, który wzmocni powiązanie pomiędzy automatyzacją a rozszerzaniem, jest stworzenie autonomicznych agentów, czyli sztucznej inteligencji, która może nie tylko automatyzować zadania, ale także planować procesy i wydawać polecenia innym systemom bez interwencji człowieka. Rozwój rozwiązań AI nowej generacji umożliwi także w najbliższej przyszłości tworzenie prototypów i innowacyjnych usług w oparciu o analizę potrzeb.

Streszczenie

Automatyzacja i rozszerzanie to dwa przeciwstawne, choć często współzależne zastosowania sztucznej inteligencji w zarządzaniu. Zrównoważone podejście, łączące mocne strony obu koncepcji, jest kluczem do osiągnięcia komplementarności, która przynosi korzyści zarówno biznesowi, jak i społeczeństwu.

Aby skutecznie zarządzać tym napięciem, organizacje powinny:

• pamiętaj o odpowiedzialności za tworzenie przejrzystych i bezpiecznych systemów wykorzystujących AI,
• pamiętać o odpowiedzialności za procesy zarządzania, traktując sztuczną inteligencję jako narzędzie, które ma pomagać, a nie zastępować menedżerów,
• zintegrować oba podejścia, celowo przechodząc między nimi i wykorzystując swoje mocne strony,
• wdrożyć rygorystyczne mechanizmy kontroli i przejrzystości w celu wykrywania i korygowania błędów i uprzedzeń w systemach AI.

Przede wszystkim powinni także inwestować w rozwój umiejętności i kompetencji pracowników, aby w ramach augmentacji mogli efektywnie współpracować ze sztuczną inteligencją.

Pomyślne połączenie tych dwóch sił sztucznej inteligencji nie tylko sprawi, że organizacje będą bardziej wydajne i innowacyjne, ale także pomogą w budowaniu bardziej sprawiedliwego i zrównoważonego społeczeństwa. Kluczem jest zrozumienie, że automatyzacja i usprawnianie powinny współistnieć w harmonijnej synergii, a nie konkurować jako alternatywy.

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?
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?
57. AI w HR: Jak automatyzacja rekrutacji wpływa na rozwój HR i zespołu
58. 6 najciekawszych narzędzi AI w 2023 roku
59. 6 największych wpadek biznesowych spowodowanych przez sztuczną inteligencję
60. Jaka jest analiza dojrzałości AI firmy?
61. AI do personalizacji B2B
62. Przypadki użycia ChatGPT. 18 przykładów tego, jak ulepszyć swój biznes dzięki ChatGPT w 2024 r
63. Mikrouczenie się. Szybki sposób na zdobycie nowych umiejętności
64. Najciekawsze wdrożenia AI w firmach w 2024 roku
65. Czym zajmują się specjaliści od sztucznej inteligencji?
66. Jakie wyzwania niesie ze sobą projekt AI?
67. 8 najlepszych narzędzi AI dla biznesu w 2024 roku
68. Sztuczna inteligencja w CRM. Co AI zmienia w narzędziach CRM?
69. Ustawa UE o sztucznej inteligencji. W jaki sposób Europa reguluje wykorzystanie sztucznej inteligencji
70. Sora. Jak realistyczne filmy z OpenAI zmienią biznes?
71. 7 najlepszych twórców stron AI
72. Narzędzia niewymagające kodu i innowacje AI
73. Jak bardzo wykorzystanie AI zwiększa produktywność Twojego zespołu?
74. Jak wykorzystać ChatGTP do badań rynku?
75. Jak poszerzyć zasięg swojej kampanii marketingowej AI?
76. „Wszyscy jesteśmy programistami”. W jaki sposób programiści obywatelscy mogą pomóc Twojej firmie?
77. AI w transporcie i logistyce
78. Jakie problemy biznesowe może naprawić sztuczna inteligencja?
79. Sztuczna inteligencja w mediach
80. AI w bankowości i finansach. Stripe, Monzo i Grab
81. AI w branży turystycznej
82. Jak sztuczna inteligencja sprzyja narodzinom nowych technologii
83. Rewolucja AI w mediach społecznościowych
84. Sztuczna inteligencja w handlu elektronicznym. Przegląd światowych liderów
85. 4 najlepsze narzędzia do tworzenia obrazów AI
86. 5 najlepszych narzędzi AI do analizy danych
87. Strategia AI w Twojej firmie – jak ją zbudować?
88. Najlepsze kursy AI – 6 niesamowitych rekomendacji
89. Optymalizacja słuchania mediów społecznościowych za pomocą narzędzi AI
90. IoT + AI, czyli jak obniżyć koszty energii w firmie
91. AI w logistyce. 5 najlepszych narzędzi
92. Sklep GPT – przegląd najciekawszych GPT dla biznesu
93. LLM, GPT, RAG... Co oznaczają akronimy AI?
94. Roboty AI – przyszłość czy teraźniejszość biznesu?
95. Jaki jest koszt wdrożenia AI w firmie?
96. Jak sztuczna inteligencja może pomóc w karierze freelancera?
97. Automatyzacja pracy i zwiększenie produktywności. Przewodnik po sztucznej inteligencji dla freelancerów
98. AI dla startupów – najlepsze narzędzia
99. Budowa strony internetowej z AI
100. OpenAI, Midjourney, Antropiczny, Przytulająca Twarz. Kto jest kim w świecie AI?
101. Jedenaście laboratoriów i co jeszcze? Najbardziej obiecujące startupy AI
102. Dane syntetyczne i ich znaczenie dla rozwoju Twojego biznesu
103. Najlepsze wyszukiwarki AI. Gdzie szukać narzędzi AI?
104. Wideo AI. Najnowsze generatory wideo AI
105. AI dla menedżerów. Jak sztuczna inteligencja może ułatwić Ci pracę
106. Co nowego w Google Gemini? Wszystko co musisz wiedzieć
107. AI w Polsce. Firmy, spotkania i konferencje
108. Kalendarz AI. Jak zoptymalizować swój czas w firmie?
109. AI i przyszłość pracy. Jak przygotować firmę na zmiany?
110. Klonowanie głosu AI dla biznesu. Jak tworzyć spersonalizowane wiadomości głosowe za pomocą AI?
111. Sprawdzanie faktów i halucynacje AI
112. AI w rekrutacji – opracowywanie materiałów rekrutacyjnych krok po kroku
113. Podróż w połowie v6. Innowacje w generowaniu obrazu AI
114. Sztuczna inteligencja w MŚP. Jak MŚP mogą konkurować z gigantami wykorzystującymi sztuczną inteligencję?
115. Jak AI zmienia influencer marketing?
116. Czy sztuczna inteligencja naprawdę stanowi zagrożenie dla programistów? Devina i Microsoft AutoDev
117. Chatboty AI dla e-commerce. Studium przypadku
118. Najlepsze chatboty AI dla e-commerce. Platformy
119. Jak być na bieżąco z tym, co dzieje się w świecie AI?
120. Oswajanie sztucznej inteligencji. Jak zrobić pierwsze kroki, aby zastosować AI w swoim biznesie?
121. Zakłopotanie, Bing Copilot czy You.com? Porównanie wyszukiwarek AI
122. Królestwo. Przełomowy model językowy od Apple?
123. Eksperci AI w Polsce
124. Google Genie — generatywny model sztucznej inteligencji, który tworzy w pełni interaktywne światy z obrazów
125. Automatyzacja czy udoskonalenie? Dwa podejścia do AI w firmie