Implementácia umelej inteligencie: Bublina alebo budúcnosť?
Investície do AI nesúvisia s jej využívaním. Väčšina pilotných projektov (95%) zlyháva pre nedostatočnú stratégiu, rýchly vývoj technológií a nedostatok zručností. Podobne ako technologická bublina, aj súčasný boom môže skončiť „pádom“.
Nedávno sme sledovali video od Financial Times, ktoré sa zaoberalo súčasnou situáciou okolo implementácie umelej inteligencie (AI) do pracovného prostredia. Zistili sme, že napriek obrovským investíciám a očakávaniam, je proces integrácie AI oveľa pomalší a chaotickejší, ako si mnohí myslia. Video poukazuje na paralely s technologickou bublinou zo začiatku tisícročia a varuje pred možným „boomom a následným pádom“.
Kľúčové poznatky
- Investície vs. Implementácia: Obrovské investície do AI nesúvisia s rovnako rozsiahlym využívaním v praxi.
- Nízka úspešnosť pilotných projektov: Väčšina (95%) pilotných programov s generatívnou AI vo firmách končí neúspechom.
- Rozdiely medzi spoločnosťami: Technologické firmy sú v implementácii AI oveľa ďalej ako ostatné odvetvia.
- Nedostatok zručností: Firmy majú problém nájsť a vzdelávať zamestnancov, ktorí dokážu efektívne pracovať s AI nástrojmi.
- Dôležitosť „promptingu“: Správne zadávanie príkazov (prompting) je kľúčové pre maximalizáciu výhod AI.
Súčasná situácia: Od bubliny po realitu
Svedčí o tom, že súčasný záujem o AI pripomína technologickú bublinu z rokov 2000. Obrovské sumy peňazí sa vlievajú do spoločností, ktoré sľubujú automatizáciu a zvýšenie produktivity prostredníctvom AI. Napriek tomu je skutočná implementácia pomalá a často neefektívna. Podľa MIT Media Lab zlyhá až 95% pilotných projektov s generatívnou AI v pracovnom prostredí.
Prečo to takto dopadlo?
Existuje niekoľko dôvodov, prečo je proces integrácie AI tak náročný:
- Nedostatočná stratégia: Väčšina (1% z CEOs) nemá jasnú stratégiu pre využitie AI vo svojej firme.
- Rýchly vývoj technológií: Nové modely AI sa objavujú každých šesť mesiacov, čo sťažuje udržanie si prehľadu a vyhodnocovanie ich efektivity.
- Strach z neúspechu: Vedúci pracovníci sa obávajú experimentovať a pripustiť chyby, čo bráni inovácii.
- Tréningový deficit: Zamestnanci často používajú AI len na základné funkcie (napríklad posielanie textových správ), namiesto toho, aby využívali jej plný potenciál.
Rozdiely v implementácii: Tech firmy vs. ostatné odvetvia
Zatiaľ čo technologické spoločnosti už AI považujú za súčasť svojho pracovného prostredia a využívajú ju ako pomocníkov, iné firmy sa stále snažia len o základnú integráciu nástrojov ako ChatGPT. Tento rozdiel v prístupe výrazne ovplyvňuje úspešnosť implementácie.
Budúcnosť AI: Boom a pád?
Podobne ako pri predošlých technologických bublinách, aj súčasný boom okolo AI môže skončiť „pádom“. Len tie spoločnosti, ktoré dokážu efektívne využívať AI a prispôsobiť sa rýchlemu vývoju technológií, budú úspešné.
Odporúčania a úvahy
- Investujte do vzdelávania: Firmy by mali investovať do školenia svojich zamestnancov v oblasti AI, aby dokázali efektívne využívať nové nástroje.
- Experimentujte a učte sa z chýb: Je dôležité povzbudzovať experimentovanie a pripustiť, že nie všetky projekty budú úspešné.
- Zamerajte sa na konkrétne problémy: Namiesto všeobecných cieľov by firmy mali identifikovať konkrétne problémy, ktoré AI môže riešiť.
- „Prompting“ je kľúčový: Naučte svojich zamestnancov správne zadávať príkazové reťazce (prompty) pre maximalizáciu výhod AI nástrojov.
Dôležité odkazy:
- MIT Media Lab štúdia o neúspešných GenAI pilotných projektoch: https://www.technologyreview.com/2023/11/16/1099548/most-ai-pilots-fail-heres-why/
- Cisco CEO o AI a ľudskej efektivite: (odkaz z videa, nebolo možné overiť)
Približne 138 gCO₂ bolo uvoľnených do atmosféry a na chladenie sa spotrebovalo 0.69 l vody za účelom vygenerovania tohoto článku.
Komentáre ()