Generatywna sztuczna inteligencja pojawiła się stosunkowo niedawno, ale rozwija się bardzo szybko.
– To najszybciej rosnąca technologia w historii ludzkości. Nigdy nie widzieliśmy czegoś podobnego – mówi Jan Michalski, partner i lider obszaru GenAI w Europie Środkowej w Deloitte.
Choć jej wpływ na biznes trudno przewidzieć, jedno jest pewne – trzeba się z nią oswajać i warto inwestować w związane z nią rozwiązania.
Krok przed konkurencją
Z badań firmy Accenture wynika, że potencjał redukcji kosztów operacyjnych firm dzięki GenAI sięga nawet 30-40 proc., w przypadku wzrostu produktywności jest to 25–50 proc. a przyspieszenia procesów - nawet 60 proc. Wciąż jednak niewiele firm inwestuje w takie rozwiązania.
– Co prawda w latach 2023-25, czyli od momentu udostępnienia przez Open AI modelu GPT-4, odsetek przedsiębiorstw przechodzących z fazy testów do wdrożeń znacząco wzrósł, szczególnie wśród dużych podmiotów, jednak pełna integracja AI w procesach biznesowych dotyczy niewielkiego odsetka firm, choć wiele organizacji przygotowuje się do rozszerzenia skali tych rozwiązań – mówi Karol Tajduś, dyrektor obszaru Data&AI w Accenture w Polsce.
Obecnie GenAI wdrażają przede wszystkim firmy kojarzone z innowacjami oraz te, które w przeszłości przegapiły rewolucję cyfrową.
– Te ostatnie teraz nagle i szybko wchodzą w sztuczną inteligencję. Dla nich wartość biznesowa jest bardzo duża, ponieważ dopiero przechodzą z procesów manualnych na automatyzację – mówi Jan Michalski.
Wśród branż w GenAI mocno inwestują spółki technologiczne oraz oferujące produkty lub usługi wirtualne i cyfrowe. Szybko oswaja się z nią także sektor finansowy.
– Historia pokazuje, że firmy, które pierwsze weszły w nowe technologie, były w stanie budować tak dużą przewagę, że innym trudno było później je dogonić. Przykładem są polskie banki, które szybko i sprawnie wdrożyły różnego rodzaju aplikacje internetowe. Tego samego spodziewamy się w przypadku GenAI – mówi Jan Michalski.
Nie tylko automatyzacja
GenAI nie jest narzędziem, które służy już tylko prostej automatyzacji.
– Na początku dużo mówiło się o tym, że sztuczna inteligencja zautomatyzuje powtarzalne czynności. Szybko jednak okazało się, że może także wykonywać zadania, które wcześniej nie opłacały się firmom, ponieważ wymagałyby zatrudnienia dużej liczby osób – mówi Jan Michalski.
Jako przykład podaje polską firmę produkcyjną, która z powodu niewielkiego zespołu zakupowego nie była w stanie negocjować cen z większością dostawców, dlatego przegrywała z zagraniczną konkurencją. Dzięki wdrożeniu AI zaczęła organizować więcej przetargów i sprawniej znajdować dostawców.
– Czas organizacji przetargu spadł z kilkudziesięciu do kilku godzin. Gdyby zamiast zastosowania sztucznej inteligencji firma zatrudniła zespół ludzi, ta inwestycja nigdy by się jej nie zwróciła – zauważa Jan Michalski.
Inny przykład to szpital, w którym agenci GenAI dzwonią do pacjentów po operacjach. Dzięki temu informacja zwrotna, którą otrzymuje instytucja, jest pełniejsza niż podczas rozmów z ludźmi. Warto zauważyć, że agent nie ma presji czasowej i może przeznaczyć na rozmowę tyle czasu, ile pacjent potrzebuje. Po drugie, pacjenci skłonni są powiedzieć więcej sztucznej inteligencji niż człowiekowi, bo choroby to dość wstydliwy temat.
Trudne zmiany
Jednak uzyskanie realnej wartości z inwestycji w GenAI nie jest tak proste, jak mogłoby się wydawać.
– Wymaga to wymyślenia pewnych procesów na nowo i zmiany wielu z tych, które już w firmie działają. Na koniec trzeba zintegrować nowe rozwiązania z istniejącymi procesami i systemami działającymi w firmach – mówi Jan Michalski.
Dużą barierą we wdrażaniu GenAI jest niepewność regulacyjna i brak osób z odpowiednimi kompetencjami.
– Polskim firmom i instytucjom często brakuje specjalistów z zakresu AI – zarówno inżynierów, jak i menedżerów zdolnych do definiowania efektywnych przypadków zastosowania – przyznaje Karol Tajduś.
Obecnie firmy testują dwa typy projektów. Pierwszy, horyzontalny, ma za zadanie zwiększyć świadomość dotyczącą sztucznej inteligencji wśród pracowników.
- W tego typu projektach wartością jest samo popularyzowanie tej technologii wśród pracowników i ich edukacja. Chodzi o rozwiązania zwiększające personalną produktywność i pozwalające w bezpieczny sposób używać narzędzi GenAI – mówi Jan Michalski.
Natomiast wzrost samego biznesu może zapewnić drugi typ projektów – czyli wertykalnych. Wymagają one zejścia głęboko w struktury firmy, do jej rdzennych procesów i kluczowych mechanizmów. Ich zastosowanie pomoże ograniczyć koszty, tworzyć nowe kompetencje, zwiększać przychody, dostarczać nowe sposoby działania czy nawet innowacyjne produkty i usługi dla klientów.
– Realizacja tego typu projektów jest dużo trudniejsza. Chodzi już o większe inwestycje, które przełożą się realnie na wyniki firmy. Im mniejsza firma, tym łatwiej wdrażać tego typu rozwiązania – mówi Jan Michalski.
Początek drogi
W zakresie inwestycji w GenAI wciąż jesteśmy jeszcze na początku drogi. Obecnie ważne jest przede wszystkim to, żeby udostępnić tę technologię i pozwolić ludziom z nią eksperymentować.
– Pozwólmy zespołom korzystać z nowych narzędzi w ustalony wcześniej w firmie sposób i oswajać się z ich możliwościami. Pracownicy muszą poznać ograniczenia nowych rozwiązań, zbudować kompetencje, a następnie zaufanie do otrzymywanych wyników – mówi Jan Michalski.
Przy tworzeniu rozwiązań, które rzeczywiście kreują wartość dla biznesu, ważne, żeby wybrać odpowiednie miejsce wdrożenia GenAI oraz sposób, w jaki chcemy to zrealizować.
– To wymaga przemyślenia, dobrania odpowiednich rozwiązań i wsparcia ze strony osób zarządzających – mówi Jan Michalski.
Przy tym najbardziej optymalne rezultaty z wdrożeń GenAi osiągane są tam, gdzie technologia odpowiada na specyficzne potrzeby biznesowe, w tym automatyzację obsługi, generowanie dokumentów czy podsumowywanie danych.
– Przedsiębiorstwa odnoszące sukces zwykle zaczynają od prostych wdrożeń, takich jak chatboty czy asystenci analityczni, które następnie stopniowo skalują. Niezbędne są także inwestycje w dane, kompetencje oraz zmianę kultury organizacyjnej. Organizacje z dojrzałą strategią GenAI potrafią wygenerować nawet 2,5-krotnie wyższą wartość biznesową, podczas gdy nieprzygotowane do tego firmy często nie uzyskują szybkiego zwrotu z inwestycji – mówi Karol Tajduś.
Największą wartość można wygenerować w sercu biznesu – tam, gdzie firma ma przewagi konkurencyjne lub generuje duże koszty.
– Ważne jest także, żeby ten pierwszy projekt zakończył się sukcesem i pokazał realną wartość ze stosowania GenAI – mówi Jan Michalski.
Podsumowuje, że jeśli dobrze dobierze się miejsce wdrożenia rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji, wtedy na zwrot można liczyć bardzo szybko. Zaskakująco niska bywa też bariera wejścia.
– Wejście w GenAI często nie wymaga ani dużych pieniędzy ani czasu. Niektóre projekty tworzą wartość dla firmy już po kilku miesiącach od momentu ich wdrożenia. Kluczowe jest, aby tę wartość odpowiednio uchwycić od samego początku, a to wymaga doświadczenia – mówi Jan Michalski.