Штучний інтелект: нова «точка перегину»

Технологія, що лежить в основі ChatGPT, змінить природу роботи та бізнесу; моделі генеративного штучного інтелекту, вбудовані у цифрове «ядро» підприємства, оптимізують процес виконання завдань, розширять можливості людини та відкриють нові шляхи зростання, — так оцінюють потенціал AI представники Аccenture Пол Догерті (Paul Daugherty), Бхаскар Гош (Bhaskar Ghosh), Картік Нараїн (Karthik Narain), Лань Гуань (Lan Guan) та Джим Вільсон (Jim Wilson). Що, на думку авторів, потрібно знати керівникам, для того аби продуктивно працювати зі штучним інтелектом?

Вибухоподібний зліт популярності ChatGPT став першою «точкою перегину» у прийнятті штучного інтелекту громадськістю. Зараз кожен особисто може переконатися у силі «підривного» потенціалу AI. Великі мовні моделі (LLM), які уможливили такий прогрес, ознаменували надзвичайно важливий поворотний момент: машини отримали здатність розуміти контекст, робити висновки і самостійно виявляти креативність. При цьому їх можна швидко настроїти на виконання найрізноманітніших завдань. Ця технологія покликана фундаментально трансформувати все: науку, бізнес, сферу охорони здоров’я, суспільство в цілому.

Компанії використовуватимуть ці моделі для переосмислення способів виконання роботи. У міру того як колаборація між людиною і машиною ставатиме нормою, кожна роль в організації може бути трансформована. Деякі із завдань, котрі виконуються в рамках різних фахів, повністю автоматизуватимуться, інші — радикально трансформуються з допомогою AI; будуть і такі, що залишаться без змін. Також можна очікувати появи нових завдань, які виконуватимуться людьми. Зокрема, це забезпечення точного і етичного використання систем генеративного штучного інтелекту. Відповідно, компанії, які навчатимуть працівників роботі у партнерстві з AI, отримають суттєві переваги.

Генеративний АІ для всіх

Уявіть, що кожен співробітник вашої компанії матиме помічника, який «знатиме» все, що має знати організація: її історію, контекст, нюанси бізнесу та його стратегічні завдання, різні аспекти операційної діяльності, і, до того ж, зможе за секунди проаналізувати цю інформацію.

Використання

Зараз ми перебуваємо на етапі прийняття, коли більшість організацій починають експериментувати, використовуючи пакети готового ПЗ. Компанії можуть використовувати системи генеративного AI і LLM через прикладний програмний інтерфейс (API), мінімально адаптуючи їх для своїх кейсів із допомогою таких технік, як prompt tuning і prefix learning.

Кастомізація

Найбільшу цінність організації отримують завдяки кастомізації попередньо навчених моделей, доопрацьовуючи їх за допомогою власних даних, що дасть їм змогу задовольнити свої унікальні потреби та досягти нових рубежів продуктивності.

Системи генеративного штучного інтелекту кардинально підвищать інтелектуальний потенціал компаній і створять можливості для генерування інновацій нового рівня, оптимізації та переосмислення бізнесу.

98% керівників погодилися з тим, що у найближчі три-п’ять років AI-моделі відіграватимуть важливу роль у реалізації стратегій їхніх організацій.

Великі мовні моделі (як-от GPT-4) можуть вплинути на використання 40% сукупного робочого часу.

➥ РИНКОВЕ ЛІДЕРСТВО Як досягти статусу лідера ринку, приймаючи можливі ризики

Чого очікувати у найближчому майбутньому

Протягом найближчих років компанії здійснюватимуть незвично великі інвестиції у генеративний штучний інтелект, великі мовні моделі та базисні моделі. Унікальність моменту полягає в тому, що розвиток штучного інтелекту, сфери регулювання, а також впровадження цієї технології бізнесами відбуватиметься паралельно небувало високими темпами.

Технологічний стек

Кожен шар технологічного стеку генеративного AI (застосунки, настроювання, базисні моделі, дані та інфраструктура) розвиватиметься надзвичайно швидко, оскільки технологія ставатимете зрілішою і запити щодо обчислень зростатимуть по експоненті. Вартість і викиди двоокису вуглецю є головними міркуваннями в процесі впровадження енергоємних систем генеративного AI.

Ризики та регуляторне середовище

У контексті стрімкого поширення ChatGPT виникають надважливі питання щодо відповідального використання штучного інтелекту. Темпи розвитку технології і її прийняття вимагають від компаній вияву пильної уваги до можливості виникнення будь-яких ризиків правового, етичного чи репутаційного характеру. Потрібно знаходити відповіді на базові питання, пов’язані із інтелектуальною власністю, приватністю та безпекою даних, вадами у функціонуванні систем, випадками дискримінації, станом довіри з боку різних стейкхолдерів.

Масштаби впровадження в бізнесі

Вже зараз керівники повинні розпочати реструктуризацію робіт і завдань. Кожна роль в організації може бути трансформована: робо́ти розподілятимуться на завдання, які можна повністю автоматизувати і ті, які можна виконувати з допомогою машин. Далі все це переосмислюватиметься як симбіоз людини і машини.

Великі мовні моделі впливатимуть на функціонування кожної категорії працівників: їхня частка в робочому дні складатиме від 9% до 63%.

Як отримати максимальні вигоди від штучного інтелекту

Перед компаніям відкриваються тисячі способів використання генеративного AI для максимізації ефективності та зміцнення конкурентної переваги. Для початку керівникам необхідно реалізувати наступне.

Проводити експерименти. Організації мають проводити експерименти двох типів. З одного боку, це досліди з використанням готових моделей, які можуть дати швидку віддачу. З іншого — орієнтовані на трансформацію бізнесу експерименти, котрі базуються на кастомізованих моделях.

Прийняти підхід, орієнтований на людей. Однаковою мірою фокусуйтесь і на людях, і на технології. Інвестуйте в навчання персоналу. Це означає розвиток технічних компетенцій у таких сферах, як інженерія штучного інтелекту та архітектура підприємства. Також потрібно навчати співробітників продуктивній роботі з процесами, у які інкорпорований AI.

Запровадити системні підходи до роботи з даними. Для навчання базисних моделей потрібні величезні масиви даних. Впровадьте стратегічний, добре структурований підхід до збору, обробки, захисту та використання даних. Забезпечте наявність надійної платформи даних.

Мовні завдання займають 62% у сукупному робочому часі співробітників.

У 2023-му році 42% компаній збираються інвестувати в ChatGPT значні кошти.

Здійснювати інвестиції у створення сталого технологічного підґрунтя. Розглядаючи необхідні елементи функціонування генеративного AI (інфраструктура, архітектура, операційна модель, система управління), враховуйте питання вартості і енергоспоживання на засадах сталості.

Повноцінно використовувати переваги екосистеми. Отримайте доступ до ресурсів і спеціальних знань, потрібних для побудови та масштабування AI-застосунків. Спирайтеся на найкращі підходи та інсайти, які пропонують партнери по екосистемі, — великі гравці технологічного сектору, стартапи, консалтингові компанії та академічні установи.

Підвищуйте стандарти відповідального AI. Перед тим як приступати до масштабування застосунків генеративного штучного інтелекту, оцініть міцність системи керування відповідальним AI. Вже на етапі проєктування вбудуйте інструменти оцінювання ризиків та інкорпоруйте засади відповідального АІ на всіх ділянках бізнесу.

Strategic Insights — telegram-канал зі щоденним оглядом глобальних трендів та актуальних бізнес-інсайтів від бізнес-девелоперської компанії Strategic®