9 min read • Jul 09, 2024
Skozi tisočletja je človeško razvijalo tehnologijo. Odkritje ognja, izum kolesa, izkoriščanje elektrike. Vsaka transformacija civilizacije se je začela z majhnimi in negotovimi poizkusi, ki so se zaradi njihove učinkovitosti počasi razširili po vsem svetu.
Generativna umetna inteligenca (GenAI) kot največja tehnološka inovacija naše moderne zgodovine ne pozna besede počasi. V manj kot letu dni od preboja s ChatGPT v masovno komercialno uporabo so orodja, ki jih poganja GenAI postala obvezna oprema tako v poslovnem kot zasebnem življenju. Po podatkih podjetja OpenAI samo ChatGPT orodje uporablja na tedenski ravni več kot 100 milijonov uporabnikov.
Eden izmed njih je Iztok Juvan, direktor regije Adriatik v podjetju BE-terna, ki smo ga vprašali o razvoju rešitev na področju umetne inteligence. Članek je objavljen tudi v časniku Finance.
Vsekakor, temu valu sem se pridružil na samem začetku, sprva rahlo zadržano, temu pa je sledilo dnevno stopnjevanje navduševanja. Čeprav smo, in še vedno lahko slišimo tako pozitivne kot tudi skeptične komentarje glede aplikacije ChatGPT (Noam Chomsky je recimo izjavil, da gre za visoko tehnološki plagiarizem, celo način izogibanja učenju), sam mislim, da pravih učinkov na človeštvo danes ne zna napovedati nihče.
To, kar že danes vidimo pa je, da ljudje dnevno uporabljajo GPT aplikacije kot pripomoček pri svojem delu. V našem podjetju smo zelo zadovoljni z odzivom sodelavcev, ki pri svojem delu dnevno uporabljajo različne kopilote, kot npr. Microsoft 365 Copilot (predvsem v povezavi s primeri uporabe povečevanja produktivnosti in sodelovanja) ali pa GitHub Copilot (predvsem v povezavi s primeri uporabe povečevanja učinkovitosti in natančnosti razvijalcev programske opreme).
Seveda pa je potrebno pred tem opraviti določne načrtovalske korake, kot je npr. priprava strategije varne uporabe in zavedanja posledic napačne uporabe (predvsem vidik deljenje občutljivih podatkov), česar smo se lotili najprej.
Umetna inteligenca že kar nekaj časa preoblikuje način dela, tako da smo temu priča že lep čas. Generativna umetna inteligenca, ki je dobila veliko poznost prav zaradi aplikacije ChatGPT, je zgolj ena veja tega velikega drevesa. V poslovni rabi vidimo večinoma uporabo algoritmov strojnega učenja, ki temelji v glavnem na velikih količinah strukturiranih podatkov (shranjenih v podatkovnih bazah), po drugi strani pa imajo podjetja vsaj 60-70% svojih podatkov v nestrukturiranih oblikah (npr. dokumenti, elektronska pošta, odzivi na socialnih omrežjih in podobno) in z generativno umetno inteligenco lahko sedaj gradimo zelo učinkovite aplikacije nad nestrukturiranimi oblikami podatkov.
Napovedi ne govorijo o tem, da bodo delovna mesta izginila čez noč, temveč se bodo preoblikovala. V upanju, da bo človeštvo kot elementarni del svojega obstoja še vedno potrebovalo socialni stik, npr. nakupovanje v trgovini in pogovor s prodajalko/cem, pogovor z natakarjem, zdravnikom, svetovalcem za digitalne tehnologije in podobno, potem bodo morali tisti, ki bodo želeli biti uspešni, krepiti tako znanje na področju umetne inteligence, a ga močno nadgraditi z usmerjenostjo končnemu uporabniku.
Ni pa izključeno, da bo človeštvo ubralo pot, ki bo vključevala vse manj socialnih stikov, in bomo vse prepustili upravljanju algoritmom. Gartner npr. napoveduje t.i. »strojnega kupca«, ki ga nekatera podjetja že uporabljajo za izvajanje svojih nabavnih procesov. Ne vidim razlogov, zakaj se to ne bi zgodilo tudi pri splošni populaciji.Dodatna elementa, ki bosta imela pomemben vpliv na hitrost implementacije rešitev, ki temeljijo na generativni umetni inteligenci pa sta naslednja:
Napovedi največjih vlaganj v prihodnjih treh letih se obetajo v finančni industriji in zavarovalništvu, telekomunikacijah, javni upravi, proizvodnji in zdravstvu. Kar se tiče sodobnih tehnologij se na področju razvoja največ govori o umetni inteligenci, razširjeni resničnosti, podatkovnem inženirstvu in podatkovni znanosti. Na področju implementacije tehnologije v praktične rešitve pa so to rešitve na podlagi umetne inteligence, trajnosti, IoT, kibernetske varnosti.
Še vedno je velik poudarek na digitalni preobrazbi, ki pravzaprav poleg vseh elementov preobrazbe vsebuje tudi element tehnologije.
V BE-terni se seveda trudimo v portfelj svojih rešitev vključevati čim več razvojnih trendov. Določen del razvijamo sami, določen del pa naši največji partnerji kot sta Microsoft in Qlik vgrajujeta v svoje produkte, kar tudi za naše naročnike predstavlja najhitrejšo pretvorbo naročnikovih potreb v dejansko vrednost. Te rešitve imajo »zimzeleno« politiko posodabljanj, kar za naročnike dejansko pomeni, da večkrat letno dobijo na voljo zadnje razvojne trende in s tem ohranjajo konkurenčnost na področju digatilizacije.
Če se pošalim, za začetek ta, da za izpolnitev naročnikovih zahtev, ni potrebno vpeljati rešitve na podlagi umetne (tudi generativne) inteligence. Povedano drugače, mogoče zahteve sploh niso tako kompleksne, da bi zahtevale takšen način reševanja. Glede na analizo podjetja IDC (april 2024), ki govori o glavnih motivacijskih elementih modernizacije aplikacij, tehnologija ni omenjena niti v enem od navedenih. Kar pomeni, da odločevalce ne zanima tehnologija, temveč rešitev njihovega problema. Naloga izvajalca pa je, da na podane zahteve zagotovi najboljšo zmes tehnologije in preobrazbenega potenciala podjetja.
Odločevalce ne zanima tehnologija, temveč rešitev njihovega problema.
Podjetja, ki dolga leta uporabljajo določeno rešitev, in pravzaprav pomemben del njihovega poslovnega uspeha temelji na tej rešitvi, postanejo na nek način ujetniki rešitve. Z leti jo vedno težje vzdržujejo in prilagajajo na nove zahteve – pogosto pravim, da procesov več ne upravljajo zaposleni, temveč procese upravljajo zastarele rešitve. Ob uvajanju sodobnih rešitev je nujno potrebno pregledati tudi kako z novo tehnologijo prenoviti (mogoče spremeniti, mogoče ukiniti) trenuten proces.
Če recimo uporabim preprost primer iz prakse – če se v našem centru za podporo uporabnikom nabirajo zahtevki in s pomočjo GenAI aplikacije vzpostavimo avtomatsko pošiljanje odgovorov uporabnikom, to še vedno ne reši osnovnega problema, da se zahtevki nabirajo; predvsem pa ne odpravimo glavnega razloga, ki je mogoče ponavljajoča se napaka v kodi.
Dober začetek je zanesljivo širši načrt, zapisan v obliki digitalne strategije, ki obravnava množico področij, od digitalne vizije, ključnih ciljev, upravljanje podatkov, upravljanja procesov, projekov, vse do podrobnega načrta uvajanja sprememb. Naše izkušnje kažejo, da veliki sistemi brez strategije težko digitalno napredujejo.
Če začnem pri najmanj problematični oziroma ne-nevarni uporabi, je to seveda slepo zaupanje v pravilnost napovedi modela; gre lahko za napačno napoved ali pa za izmišljeno napoved kot rezultat že dobro znanega haluciniranja. Naslednja stopnja bi lahko bila »razmnoževanje v sorodstvu«, kar se v bistvu že dogaja; zelo veliko novih vsebin namreč nastaja kot rezultat uporabe generativne umetne inteligence.
Ta sintetična vsebina, po možnosti nepreverjene kakovosti, lahko v naslednji iteraciji učenja vstopa kot nova učna vsebina, kar lahko pomeni, da skozi čas pridemo do »izkrivljene« resnice; podobno kot v »starih časih«, ko smo naredili 100 kopij izvirnika na vedno slabših fotokopirnih strojih in je bila zadnja kopija že težko berljiva.
Najhujše pa so seveda uporabe algoritmov, na podlagi katerih sprejemamo za človeška življenja usodne odločitve, npr. od manj problematičnih, kot je izbira kandidata za delovno mesto (kjer se algoritmi lahko odločajo pristransko), do recimo napovedi napačne diagnoze pacientov, kar lahko vodi v resne zaplete.
Ko pa govorimo o razkrivanju občutljivih podatkov zaradi neustrezne uporabe, pa nevarnost obstaja že sama po sebi, brez uporabe umetne inteligence.
V časovnem horizontu tri do pet let lahko podjetja, ki se bodo seveda priključila na val generativne umetne inteligence, pričakujejo prihod avtonomnih agentov, ki bi lahko pomembno spremenili ali nadomestili določene module znotraj poslovnih aplikacij. Uporabniki lahko tako pričakujejo bolj inteligentno, individualizirano in učinkovito interakcijo z družino rešitev Microsoft Dynamics. Na kratko, uporabniška interakcija bi lahko doživela pomembno spremembo.
Že danes pa veselo uporabljamo celo množico kopilotov, ki so pogosto specializirani za specifično domeno, npr. finance, prodajo in podobno.
Naš fokus bo še vedno posvečen našim partnerjem in strankam. To pomeni, da jim bomo pomagali razvijati lastno inovativnost s pomočjo uporabe sodobnih digitalnih orodij. Še naprej bomo vlagali v znanje in razvoj ekip, ki dnevno skrbijo za nemoteno delovanje poslovnih aplikacij naših strank.
Krepimo razvoj lastnih rešitev in produktov na področju umetne inteligence. Kar se tiče generativne umetne inteligence in razvoja kopilotov, smo trenutno kot Microsoftov in Qlikov partner v zelo dobrem položaju, saj imamo dostop do zadnjih trendov tega področja.
Uspešno smo zagnali prve implementacije aplikacij okoljskega poročanja, pripravljamo pa tudi lastno platformo za celovito obravnavo ESG poročanja.Ker verjamemo, da se vse začne s pripravo dobre strategije, bomo nadaljevali z uspešnim zagonom ekipe, ki se ukvarja s svetovanjem na področju priprave digitalnih in podatkovnih strategij.
Zagotovo ste že slišali za Chat GPT, ampak ali ste že spoznali Microsoft Copilot poslovnega asistenta? Microsoft Copilot je Chat GPT, ki zagotavlja varno uporabo generativne umetne inteligence v poslovnem svetu. Andrej Černivec je pripravil online demo, v katerem lahko iz prve roke spoznate zmogljivosti tehnologije, ki že sedaj spreminja način dela v številnih slovenskih podjetjih.
Naročite se na naše e-novice in najnovejše vsebine boste prejeli na vaš e-naslov.
