Czy AI trzeba się bać? Czy to tylko błyskotka czy realne wsparcie dla biznesu?

AI
Sławomir Wnuk
Latest posts by Sławomir Wnuk (see all)

Niemal połowa polskich firm MŚP (46%) nie wdrożyła jeszcze żadnych rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji, a tylko 22% deklaruje pełną integrację swoich narzędzi biznesowych. Dodatkowo 32,6% firm korzysta wyłącznie z narzędzi generatywnej AI (jak ChatGPT czy Perplexity).

Wykorzystanie modeli sztucznej inteligencji oraz zaawansowanych metod analizy danych w przedsiębiorstwach stanowi naturalny krok w rozwoju technologicznym.

AI oferuje wiele możliwości, takich jak usprawnienie procesów produkcyjnych, identyfikacja różnorodnych nieprawidłowości (tzw. anomalii), wsparcie w prognozowaniu czy precyzyjne sterowanie urządzeniami.

Nie da się uniknąć postępu technologicznego – firmy, które obawiają się wdrożenia sztucznej inteligencji i automatyzacji, w dłuższej perspektywie mogą stracić szansę na zwiększenie efektywności i przewagi konkurencyjnej.

Dlaczego polskie firmy wstrzymują się z pełnym wykorzystaniem inteligentnych rozwiązań?

Obawy firm przed wdrożeniem sztucznej inteligencji wynikają z wielu czynników, które mogą prowadzić do poważnych trudności w realizacji projektów.

W Polsce niemal połowa przedsiębiorstw MŚP nie zdecydowała się jeszcze na implementację żadnych rozwiązań opartych na AI, a tylko niewielki odsetek (około 6%) osiągnął pełną integrację tej technologii w kluczowych procesach biznesowych. Główne bariery to brak odpowiedniej infrastruktury IT, wysokie koszty wdrożeń, niedobór specjalistów oraz obawy o bezpieczeństwo danych.

Strach przed zmianą i niepewność co do wpływu AI na miejsca pracy dodatkowo hamują adaptację tych rozwiązań. Firmy często podejmują próby wdrożenia AI bez przygotowanej strategii, co skutkuje porzuceniem projektów na wczesnym etapie lub niezadowalającymi efektami. Brak przemyślanego planu, niewystarczające szkolenia pracowników oraz niejasna komunikacja wewnętrzna zwiększają lęk przed technologią i mogą prowadzić do opóźnień lub niepowodzeń w implementacji.

Istotnym aspektem, który wzbudza niepokój, jest potencjalne przenoszenie przez AI uprzedzeń. Najczęściej są one przenoszone w danych, które wprowadzają ludzie, a ludzie bardzo często kierują się uprzedzeniami, nawet nie zdając sobie z tego sprawy. Algorytmy mogą nieświadomie faworyzować określone grupy lub typy kandydatów, jeśli osoby tworzące lub dostarczające dane reprezentują wąskie lub niepełne perspektywy.

Zastosowanie AI w procesach rekrutacyjnych niesie ryzyko dyskryminacji, gdyż system może preferować kandydatów o cechach podobnych do tych, które dominują w zbiorze treningowym, co może prowadzić do utrwalenia istniejących nierówności społecznych i zawodowych.

W konsekwencji, przedsiębiorstwa, które zaniechają adaptacji sztucznej inteligencji, ryzykują utratę konkurencyjności oraz szans na poprawę efektywności operacyjnej. W dłuższej perspektywie może to skutkować poważnymi stratami biznesowymi i marginalizacją na rynku. Dlatego kluczowe jest, aby wdrożenia AI były poprzedzone rzetelną analizą potrzeb, budową odpowiedniej infrastruktury, szkoleniem personelu oraz jasną i transparentną komunikacją w organizacji, co pozwoli nie tylko zmniejszyć obawy, ale także wykorzystać pełen potencjał tej technologii.

ai trzeba się bać

AI to narzędzie, nie cel sam w sobie

Najważniejsze pytanie, które powinno paść w firmie przed rozpoczęciem przygotowania wdrożenia AI w firmie, powinno brzmieć „Czy to pomoże nam osiągnąć nasze cele biznesowe?”.

AI samo w sobie nie jest rozwiązaniem – to narzędzie, które dobrze dopasować i sensownie wykorzystać.

Sztuczna inteligencja nie działa sama. Potrzebuje danych, nadzoru i przemyślanej strategii. Jej skuteczność zależy wprost od jakości tego, co jej dostarczymy. Dlatego podstawą powinno być dobre zarządzanie danymi i świadomość, po co właściwie chcemy wdrożyć AI.

Z raportu „Biznes napędzany cyfrowo – czy przez ludzi?” wynika, że 83% firm w Polsce korzysta już z narzędzi AI przynajmniej w jednym obszarze działalności. Najczęstsze korzyści to możliwość szybkiej personalizacji ofert, niższe koszty operacyjne i dostępność gotowych rozwiązań.

Jakość danych – fundament skuteczności AI

Jakość danych ma kluczowe znaczenie we wdrażaniu, a później, wykorzystaniu sztucznej inteligencji. W imię zasady garbage in garbage out, jeśli podasz błędne lub niepełne informacje, otrzymasz, błędne lub niepewne odpowiedzi.

Kiedy jest mowa o danych, przeważnie przedstawia się je w kategoriach danych ilościowych. Są jednak dane jakościowe w innej postaci. W systemach sztucznej inteligencji zbiory danych ilościowych są ustrukturyzowane, a zbiory danych jakościowych nie. Nie wszystkie modele AI radzą sobie z obydwoma rodzajami zbiorów danych. Zatem wybranie odpowiedniego typu danych dla nieodpowiedniego modelu jest niezbędne, aby uzyskać oczekiwane wyniki.

Jakość a nie ilość. Taka zasada powinna przyświecać w trakcie nauki narzędzia AI. Często jednak jest na odwrót.

Ze względu na to, że w trakcie uczenia AI organizacjom często zależy na czasie, masowo ładują dane do systemu bez ich wcześniejszego sprawdzenia. Takie podejście może prowadzić do opłakanych rezultatów, a wdrożenie może zostać uznane za nieudane. Warto sprawdzić zbiory danych, aby były wysokiej jakości, ale miały krótsze, daje to pewną gwarancję, że wyniki są solidne.

Jak rozpoznać dobry zbiór danych?

  • Kompletność – zbiór danych musi być kompletny i nie może zawierać pustych miejsc. Każda komórka powinna zawierać dane
  • Kompleksowość programowa – zbiory danych powinny być tak wszechstronne, jak to tylko możliwe. Na przykład, jeśli szukasz luki w bezpieczeństwie, musisz mieć wszystkie profile podpisów i wszystkie niezbędne informacje
  • Dokładność – klucz do dobrego zbioru danych. Wszystkie informacje, które przekazujesz modelowi AI, muszą być godne zaufania i całkowicie dokładne. Jeśli duża ilość jest niepoprawna, dane wyjściowe również będą niedokładne

Strategia AI może dać przewagę, jej brak – straty

AI staje się coraz bardziej potężną i niezawodną technologią. Niektóre systemy sztucznej inteligencji potrafią już samodzielnie wyciągać wnioski i „rozumieć” skutki swoich decyzji. Dzięki temu są w stanie wykonywać złożone zadania, takie jak projektowanie nowych usług czy strategii rynkowych. Mogą również identyfikować i korygować własne błędy.

W związku z tym warto rozważyć włączenie AI do operacyjnej struktury firmy. Jeśli organizacja tego nie zrobi, konkurenci, którzy pójdą tą drogą, mogą uzyskać trwałą przewagę.

Przemyślana strategia powinna skupić się na tym, co może wyróżnić firmę – na wykorzystaniu AI w połączeniu z wiedzą instytucjonalną i danymi własnymi, wspieranymi przez chmurowe architektury napędzane AI.

To co nie będzie miało tak dużego znaczenia dla strategii AI to wybór modelu językowego. Dobrych opcji będzie wiele i wszyscy będą z nich korzystać.

Firmy, które kilka dekad temu tworzyły pierwsze platformy, modele e-commerce i inne biznesy oparte na internecie, do dziś zajmują pozycję dominującą – przykładem jest Netflix, który zrewolucjonizował rynek upowszechniając streaming na całym świecie. Dziś wykorzystuje algorytmy do analizy preferencji użytkowników i sugerowania treści, co znacząco zwiększa zaangażowanie klientów i utrzymuje jego pozycję lidera na rynki streamingowym.

„W Netflixie wkroczyliśmy na tę drogę już dawno temu i ogromnie skorzystaliśmy z dobroczynnych skutków aktywnie rozwijanych projektów open source”.

— Kevin McEntee, VP of Systems & ECommerce Engineering, Netflix

Można spodziewać się podobnego scenariusza z AI. Firmy, które szybko zyskają przewagę – zarówno te, które od początku są oparte na sztucznej inteligencji, jak i te, które szybko się przekształcają – prawdopodobnie utrzymają swoje pozycje.

AI w praktyce – korzyści dla biznesu

Przedsiębiorstwa, które już zdecydowały się na wykorzystanie algorytmów AI, czerpią wymierne korzyści, które bezpośrednio wpływają na ich wyniki finansowe. Raport PwC Global AI Jobs Barometer 2024 wskazuje, że AI znacząco zwiększa produktywność pracowników w różnych sektorach, co przekłada się na lepsze wyniki finansowe firm.

Automatyzacja powtarzalnych i czasochłonnych zadań dzięki AI pozwala firmom znacząco oszczędzać czas i zasoby, które mogą zostać przeznaczone na działania strategiczne i kreatywne.

Korzyści dla biznesu:

  • generowanie treści marketingowych
  • analiza dużych zbiorów danych
  • prognozowanie trendów
  • wykorzystanie robotów i chatbotów
  • automatyzacja monotonnych zadań
  • programowanie z AI

Takie rozwiązania nie tylko usprawniają codzienne funkcjonowanie przedsiębiorstw, lecz także umożliwiają lepsze dostosowanie się do dynamicznie zmieniających się potrzeb klientów oraz warunków rynkowych. Dzięki temu firmy stają się bardziej elastyczne, konkurencyjne i zdolne do szybkiego reagowania na wyzwania biznesowe.

Podsumowanie

Wdrożenie nowoczesnych technologii wspomagających procesy decyzyjne i operacyjne w przedsiębiorstwach wymaga świadomego i przemyślanego podejścia.

Obawy związane z kosztami, infrastrukturą, bezpieczeństwem danych czy ryzykiem utrwalenia istniejących uprzedzeń są uzasadnione i powinny być uwzględniane na każdym etapie planowania. Sukces implementacji zależy w dużej mierze od jakości danych, jasnej strategii oraz odpowiedniego przygotowania zespołu pracowników.

Firmy, które zainwestują w te obszary, mają szansę nie tylko uniknąć pułapek i błędów, ale także zyskać przewagę konkurencyjną oraz poprawić efektywność swoich działań. W dłuższej perspektywie brak adaptacji nowoczesnych rozwiązań może prowadzić do marginalizacji na rynku i utraty istotnych szans rozwojowych. Dlatego kluczowe jest traktowanie tych narzędzi jako elementu wspierającego realizację celów biznesowych, a nie jako celu samego w sobie.

Podoba Ci się to, co czytasz?

Dołącz do grona 3600+ profesjonalistów regularnie czytających Newsletter eVolpe.

Zobacz ostatnie wydanie i przekonaj się, dlaczego nie warto go przegapić.

Sławomir Wnuk
Latest posts by Sławomir Wnuk (see all)

Powiązane artykuły

Scroll to Top