Mentionsy

Niestety z powodu choroby Artura musieliśmy przełożyć nagranie, w związku z czym pomyślałem, że będę mówił dzisiaj do Was solo, czyli ja jestem sam swoim gościem, poruszę temat jak to na łamach hospody już od dawna bywa związany z AI, a mianowicie dlaczego AI to bardziej zmiana organizacyjna niż technologiczna.

Rzeczywiście poza samą technologią związaną z AI jest to taka esencja tego, dlaczego AI w firmach wychodzi lub nie wychodzi.

Dlaczego AI to bardziej zmiana organizacyjna niż zmiana technologiczna?

Samo AI nie rozwiązuje nam tak naprawdę żadnego procesu biznesowego.

AI samo w sobie jest modelem.

Wiele firm w ostatnim czasie zaczęło wdrażać AI, zwłaszcza firm produktowych swoje produkty.

Dlaczego AI do bardziej zmiana organizacyjna niż technologiczna.

AI na pewno nie jest magiczną skrzynką, która bez odpowiedniego wdrożenia rozwiąże nam problemy biznesowe.

Przede wszystkim musimy dobrze zdefiniować problem, który AI

Czyli dalej to, co ważne, pozostaje po stronie samej analizy procesów w naszej firmie i bardzo uważnego wdrażania wsparcia AI w tych procesach tam, gdzie to jest potrzebne.

Natomiast, żeby rozwiązać często nasze problemy biznesowe, zamknięte problemy, potrzebujemy również danych do tego, żeby to AI przeszkolić.

No bo wiadomo, jeżeli mamy przypadki ogólne, no to tutaj dane jak najbardziej wręcz gotowe modele są dla nas do wzięcia praktycznie prosto z repozytoriów modeli i zaimplementowania.

Jak widzicie, to nie jest tylko sama kwestia, oj tu damy AI i to już będzie działać.

To jest kwestia rzeczywiście odpowiedniego przygotowania całego złożonego procesu, zastanowienia się gdzie i jakie modele AI będziemy wdrażać i na podstawie jakich danych w ogóle będziemy te modele budować.

AI ma to do siebie, no bo różnica jest taka, że jeżeli zbudujemy sobie jakiś algorytm, np.

Tutaj moja ulubiona definicja AI to właśnie są systemy komputerowe, które rozwiązują problemy, które nie są łatwo algorytmizowalne.

Natomiast z drugiej strony nie możemy być tutaj w przypadku AI też w stu procentach pewni wyniku jaki on nam daje.

Lata temu w swoich pracach naukowych pisałem jakieś proste właśnie rozpoznawania wzorców też proste modele AI które miały

Więc trzeba na pewno założyć, że informacja, którą otrzymamy od AI nie zawsze będzie zgodna z prawdą.

Jeżeli są to procesy, które wymagają podejmowania jakichś decyzji, no to wtedy należałoby, i są to decyzje bardzo krytyczne, tak, są to decyzje, od których zależy zdrowie, życie, no to tutaj już mamy AIA, który w ogóle nam to reguluje, no ale warto o tym tak czy tak wspomnieć, że wtedy tak czy tak taki model

To nie jest tak, że AI będzie za nas myśleć ogólnie jakie wdrożenie.

Natomiast wracając do organizacji, do wdrożenia właśnie AI u nas.

Znowu, musimy się zastanowić, czy tak naprawdę AI jako AI, bo jeżeli nasza organizacja jest manualna, no to w tym momencie jak możemy wdrożyć AI, jeżeli nie mamy pewnych procesów zautomatyzowanych.

Jeżeli nie mamy dostępu do pewnych danych, no AI tutaj nie będzie działać.

Jakimiś modelami AI, czy to będzie ChatGPT, czy to będzie Gemini, czy to będzie jakikolwiek inny model, który będzie miał swoje zadanie do klasyfikowania, czy dobierania jakichś informacji, to już jest zupełnie inna sprawa.