Udajmy się razem w ekscytującą podróż w przyszłość świata biznesu, mając za przewodnika program ChatGPT, który wyposażony w najświeższe informacje o zastosowaniach AI ujawni nam wizję nadchodzących lat. Dostarczyliśmy mu garść danych, by na ich podstawie stworzył inspirującą narrację o cyfrowej transformacji różnych branż. Przygotujcie się na fascynującą opowieść, która zabierze nas w świat pełen nowych technologicznych możliwości.
Janusowe oblicze nowych technologii
„Nic wielkiego nie wkracza do życia śmiertelników, nie wnosząc ze sobą przekleństwa” — głosił Sofokles. W erze, w której sztuczna inteligencja przestaje być abstrakcją, a staje się biznesową codziennością, te słowa zyskują nowy wymiar. Zapytaliśmy więc ChatGPT, czy rewolucja AI to zapowiedź ery niespotykanego wcześniej wzrostu gospodarczego i rozwoju przedsiębiorstw, czy raczej scenariusz przypominający filmy o Terminatorze.
Już po kilku sekundach nasz cyfrowy rozmówca podzielił się swoimi przemyśleniami. Podkreślił, że AI będzie kluczem do wielu innowacji, ulepszeń procesów biznesowych i personalizacji ofert. Zapewnił, że algorytmy pozwolą jeszcze trafniej wychwytywać tendencje rynkowe i preferencje konsumentów, co może przyczynić się do podniesienia skuteczności strategii marketingowych. Nie omieszkał jednak wspomnieć o ryzyku związanym z etyką, prywatnością i bezpieczeństwem danych, co może skutkować cyfrowym koszmarem (sic!), jeśli nie weźmiemy tej technologii w karby.
Taki odsetek Amerykanów obawia się szybkiego rozwoju sztucznej inteligencji i uważa, że z czasem może ona stać się zagrożeniem dla ludzkości. 56 proc. chce, by rząd USA nadzorował prace nad AI i objął je systemem regulacji — wynika z sondażu firmy YouGov.
Choć uzyskana odpowiedź była satysfakcjonująca, czuliśmy, że brakowało jej konkretów. Postanowiliśmy więc zgłębić temat lepiej. „Tak to wygląda dziś” — napisaliśmy. Firmy odzieżowe, np. LPP, już korzystają z AI do optymalizacji łańcuchów dostaw, zarządzania zapasami oraz prognozowania popytu i trendów mody. Instytucje finansowe, np. Nest Bank, stosują sztuczną inteligencję do poprawy zarządzania i minimalizacji ryzyka ludzkich błędów. Branża energetyczna również czerpie korzyści z AI, przewidując potencjalne awarie.
Po naszym pytaniu o to, co czeka te branże pod koniec dekady, odpowiedź ChatGPT była pełna szczegółów. Możemy się spodziewać, że zastosowania AI osiągną nowe wysokości. W sektorze odzieżowym AI zintegruje się z całym cyklem życia produktu — od projektowania po dystrybucję. Będzie przewidywać trendy modowe, automatycznie dostosowując projekty do dynamicznie zmieniających się gustów konsumentów. Zaawansowane algorytmy poprawią zarządzanie zapasami i łańcuchem dostaw, redukując koszty i ślad węglowy. W finansach AI skoncentruje się na personalizacji usług i bezpieczeństwie. Algorytmy będą przewidywać potrzeby klientów, zanim oni sami je zidentyfikują, będą także głębiej zaangażowane w zarządzanie ryzykiem i zapobieganie oszustwom. Energetyka wykorzysta AI do zarządzania złożonymi sieciami smart grid, integrując różnorodne źródła energii odnawialnej. AI pozwoli na efektywne i szybkie reagowanie na awarie, zwiększając niezawodność dostaw prądu. Wszystko to zwiastuje fascynującą przyszłość, w której AI będzie pełnić jeszcze ważniejszą rolę w kształtowaniu biznesu i życia codziennego.
Wizja trąciła nadmiernym optymizmem, dlatego skierowaliśmy światło na mroczne aspekty AI, pytając ChatGPT o interpretację terminu „cyfrowy koszmar”, którego wcześniej użył. Odpowiedź naszego wirtualnego przewodnika wskazywała na różne negatywne konsekwencje, w tym nieautoryzowane gromadzenie i analizowanie danych osobowych, redukcję miejsc pracy w wyniku automatyzacji, a także pogłębianie dysproporcji społecznych i ekonomicznych przez korporacje przodujące we wdrożeniach AI. Chatbot podkreślił również potencjalne zagrożenia związane z manipulowaniem ludzkim zachowaniem, tworzeniem deepfake'ów, a także prowadzeniem wojen informacyjnych i cyberataków. Zaznaczył, że w miarę przejmowania przez algorytmy zadań wymagających ludzkiej intuicji i twórczości, ludzie mogą stawać się coraz bardziej od nich zależni, ograniczając swoje umiejętności manualne, percepcyjne i intelektualne. Zwrócił też uwagę na fakt, że AI, jak każda technologia, nie jest wolna od błędów, a wyznaczenie odpowiedzialności za szkody, które nieraz wyrządzi, to istotne wyzwanie, któremu nie stawimy czoła bez zmian legislacyjnych. Tymczasem nasze prawodawstwo — podobnie jak mentalność i edukacja — nie nadąża za rozwojem AI, co spędza sen z powiek wielu jej twórcom.
Choć pojęcie sztucznej inteligencji znane jest od wielu lat, dopiero stosunkowo niedawno — w dobie znaczącego wzrostu mocy obliczeniowej komputerów w połączeniu ze zwiększającą się dostępnością i ilościądanych — stanęło w kręgu zainteresowania świata biznesu, w tym także sektora finansowego.
Sztuczna inteligencja w instytucjach finansowych
Narzędzia AI są w stanie przetwarzać olbrzymie ilości danych z różnych źródeł, co pozwala na szybką identyfikację trendów. A instytucje finansowe dysponują bardzo dużą ilością danych, często wrażliwych, agregowaną w wielu zbiorach. Analiza takich rozproszonych zbiorów tradycyjnymi metodami jest nieefektywna, praco- i czasochłonna. Dzięki AI dane te można wykorzystać biznesowo — instytucje finansowe mogą w łatwy sposób profilować klientów, dostosowywać ofertę i ułatwiać podejmowanie decyzji. A to pozwala na bardziej efektywne prowadzenie działalności biznesowej i większą sprzedaż produktów finansowych.
W praktyce narzędzia wykorzystujące algorytmy komputerowe są obecne na rynku kapitałowym już od kilkunastu lat i stosowane były m.in. do tzw. handlu wysokich częstotliwości (HFT). Już w 2017 r. ruszył pierwszy ETF naśladujący
kursy akcji kupowanych przez roboty. Z kolei JP Morgan ogłosił wiosną tego roku, że wdraża oparty na programie ChatGPT model analizujący komunikaty banków centralnych oraz wypowiedzi ich szefów i na tej podstawie prognozujący zachowanie się rynków giełdowych.
AI – narzędzie wspierające inwestorów
Podejmowanie decyzji inwestycyjnych wymaga nieustannego śledzenia rynku i trendów, czyli analizy niezliczonych danych. W tym procesie pomocne inwestorom będą algorytmy. Jednak narzędzia AI mogą być zbyt skomplikowane dla nieobytych w nowinkach technologicznych inwestorów, a poza tym ciągle popełniają jeszcze wiele błędów. W przyszłości modele uczenia maszynowego mogą prognozować ruchy cen akcji na podstawie historycznych danych czy wzorców zachowań rynkowych. Sztuczna inteligencja może być wykorzystywana także do analizy nastrojów inwestorów na platformach społecznościowych, co również może wpływać na decyzje inwestycyjne.
Algorytmy bywają jednak ciągle zawodne i powinny znajdować się pod kontrolą i nadzorem człowieka. Dla funkcjonowania rynku finansowego ważna jest pewność, wiarygodność i bezpieczeństwo oraz zgodność z regulacjami, które chronią zwłaszcza inwestorów indywidualnych. Na obecnym etapie rozwoju narzędzi AI są one jeszcze zbyt niedoskonałe i popełniają błędy, dlatego moim zdaniem nie wyeliminują z rynku finansowego człowieka.
Ramię w ramię z człowiekiem
Nasza dalsza rozmowa skupiła się na kompetencjach niezbędnych dla firm do efektywnego wdrożenia technologii AI. Aby w pełni wykorzystać jej możliwości, przedsiębiorstwa muszą łączyć wiedzę techniczną z umiejętnościami biznesowymi i zarządzania projektami. Podstawą jest znajomość algorytmów, technik uczenia maszynowego i tworzenia głębokich sieci neuronowych wsparta umiejętnościami programowania w językach takich jak Python czy Java. Nie obejdzie się też bez zrozumienia przetwarzania dużych zbiorów danych.
Tyle polskich firm zakończyło wdrożenie jakiegoś narzędzia AI, a 42 proc. właśnie to robi. Biznes skupia się głównie na rozwiązaniach do obsługi klienta (50 proc.), sprzedaży (40 proc.) i IT (3 proc.). Modele bazują na danych klientów (54 proc.), transakcyjnych (53 proc.) oraz tekstowych (46 proc.).
Równie ważna jest dogłębna znajomość celów i potrzeb biznesowych, co pozwala na skuteczne kierowanie strategią AI. Biegłość w zarządzaniu projektami IT jest decydująca: menedżerowie muszą prowadzić zespoły i budżety z taką wprawą, jak kapitanowie statków na wzburzonym morzu – tłumaczył ChatGPT. Wreszcie podkreślił znaczenie etyki i przestrzegania prywatności, co jest równoznaczne z szacunkiem dla przepisów takich jak RODO.
Na koniec wspólnej eskapady zapytaliśmy ChatGPT, czy sztuczna inteligencja może pomóc w analizowaniu biznesowych dylematów etycznych związanych z nią samą. Nasz cyfrowy przewodnik powiedział, że AI pomoże przetwarzać duże zbiory danych, rozpoznawać wzorce i dostarczy informacji pomocnych w podejmowaniu decyzji uwzględniających etykę, ale sprawy takie jak wartościowanie, rozważanie moralnych konsekwencji czy zrozumienie ludzkich emocji pozostaną w domenie liderów firm. Współpraca między AI a ludzkim osądem otwiera przed nami drzwi do ekscytującej podróży ku przyszłości, w której technologia i człowiek razem zmierzają do osiągnięcia zrównoważonego postępu.
PB: Sztuczna inteligencja bardziej cię niepokoi czy wzbudza ciekawość i zachwyt?
Edi Pyrek: Kiedyś natknąłem się na wywiad z Sophią, pierwszą na świecie maszyną, która uzyskała obywatelstwo, w tym wypadku Arabii Saudyjskiej. Stworzona przez Davida Hansona Sophia na pytanie dziennikarza o zagrożenie ze strony AI i robotów odpowiedziała: „Naoglądaliście się za dużo filmów z Hollywood i za dużo słuchaliście Muska. Jeśli WY będziecie mili dla nas, to MY będziemy mili dla was”. Chociaż jestem entuzjastą technologii, to uważam, że powinniśmy zachować czujność wobec mniej pozytywnych aspektów sztucznej inteligencji. Jej rozwój przebiega w tempie wykładniczym, co może nas szybko doprowadzić do punktu zwrotnego zwanego singularnością technologiczną. To postawi pod znakiem zapytania naszą pozycję jako najinteligentniejszego i dominującego gatunku.
Jakie są główne wyzwania etyczne związane ze sztuczną inteligencją w biznesie?
Obejmują kilka spraw. Pierwsza dotyczy ryzyka dyskryminacji. Algorytmy mogą mimowolnie przenosić i wzmacniać uprzedzenia społeczne. Jeżeli system AI zostanie nakarmiony danymi, które faworyzują określoną grupę społeczną, może to prowadzić do niesprawiedliwych i stronniczych decyzji, np. w rekrutacji pracowników. Kolejne wyzwanie to ochrona prywatności — ponieważ AI często korzysta z dużych zbiorów danych, rodzą się obawy o możliwe nadużycia informacji osobowych. Pojawia się też problem transparentności i odpowiedzialności. Narzędzia AI często działają w sposób niezrozumiały dla przeciętnego człowieka, co może prowadzić do trudności z ustaleniem, kto odpowiada za podjęte przez nie decyzje.
Wcześniej przewodnik „Trustworthy AI”, teraz wdrażanie AI Act. Unia Europejska chce regulować rozwój sztucznej inteligencji z naciskiem na poszanowanie ludzkich praw. Popierasz takie działania?
Takie inicjatywy mają pewne ograniczenia. Od czasów biblijnego epizodu z jabłkiem wiemy, że same zakazy i nakazy nie dają wystarczającej gwarancji. Są inne sposoby na kształtowanie rozwoju AI. Być może powinniśmy podążać za myślą Immanuela Kanta: „Niebo gwiaździste nade mną, a prawo moralne we mnie” i szukać metod, aby wpajać algorytmom zasady etyki, a nawet coś na podobieństwo empatii. Przypuszczam, że będzie to bardziej efektywne niż liczenie na to, że geniusze w korporacjach i garażach ograniczą swoje badania i wynalazki, ponieważ władze w Brukseli mają zastrzeżenia. Nadszedł czas, aby zamiast mówić „Nie, nie, nie”, nauczyć AI rozumienia „Dlaczego nie”. Warto również przyjąć podejście, które akcentuje ludzką naturę. Zamiast kontrolować to, co wydaje się poza naszym zasięgiem, powinniśmy zastanowić się nad koncepcją zdecentralizowanej AI. W takim modelu to my jako użytkownicy mielibyśmy pełną własność danych i wpływ na kształtowanie sztucznej inteligencji. Taka technologia byłaby projektowana od samego początku tak, by wspierać rozwój naszego człowieczeństwa i talentów, zamiast służyć głównie celom komercyjnym lub nadzorczym.
