Generatywna sztuczna inteligencja stopniowo wchodzi do firm
Siedem na 10 firm zwiększa inwestycje w generatywną AI ze względu na już odniesione korzyści, a główną barierą dla wykorzystania sztucznej inteligencji w biznesie pozostaje zachowanie zgodności z regulacjami – takie wnioski płyną z raportu „Deloitte’s State of Generative AI in the Enterprise”, przygotowanego przez firmę doradczą Deloitte. Badanie przeprowadzo wśród ponad 2700 liderów biznesowych i technologicznych z całego świata.
Wykorzystanie generatywnej AI wchodzi na świecie w nowy etap – 68 % firm globalnych zamierza zwiększać inwestycje ze względu na korzyści z dotychczasowych wdrożeń. Większa produktywność, wyższa innowacyjność oraz poprawa jakości oferowanych usług stanowią główne zalety zastosowania generatywnej sztucznej inteligencji w firmach. Obecnie jednak jedynie co czwarta organizacja czuje się przygotowana do stosowania generatywnej AI pod względem zarządzania ryzkiem i zgodności z regulacjami – wynika z raportu „Deloitte’s State of Generative AI in the Enterprise”.
Zalety a potrzeby
Wyniki badania wskazują, że choć rosną oczekiwania związane ze stosowaniem generatywnej AI, to wyzwaniem wciąż pozostaje jej wdrożenie i mierzenie korzyści z prowadzonych inwestycji. Do najczęściej wymienianych zalet związanych z adopcją AI wciąż należy wzrost efektywności oraz produktywności (34 %). Respondenci wskazują także na zwiększenie innowacyjności (12 %), poprawę jakości dotychczas oferowanych produktów i usług (10 %) oraz relacji z klientami (9 %). Zapytani o czynniki, które przyczyniają się do maksymalizacji zwrotu z inwestycji w AI, liderzy zdecydowanie wskazali na potrzebę głębokiej integracji sztucznej inteligencji z funkcjami i procesami biznesowymi (22 %), efektywne zarządzanie ryzykiem (13 %) oraz dobór odpowiednich rozwiązań technologicznych (11 %). Jak wynika z raportu, wiele inicjatyw podejmowanych przez firmy pozostaje na etapie pilotażu. Większość organizacji (68 %) zdołała przenieść do fazy produkcji maksymalnie co trzecie rozważane zastosowanie generatywnej AI.
Długa droga od eksperymentów do wdrożeń
– Wyzwania związane z przejściem od fazy eksperymentów do pełnego wdrożenia i uzyskania wartości z inwestycji bardzo jasno pokazują, jak ważne dla powodzenia transformacji jest wyjście od potrzeb biznesowych, zrozumienie procesów w organizacji i właściwe zaplanowanie wdrożenia pod kątem technologicznym, jakości danych i aspektów regulacyjno-prawnych. Wszystko to wymaga doświadczenia, kompetencji oraz stworzenia efektywnego zespołu projektowego składającego się ze specjalistów z obszaru biznesu, technologii oraz działów prawnych i compliance. Obecnie jedynie około 5 % dużych firm na świecie ocenia swoje wewnętrzne kompetencje w tym zakresie jako bardzo wysokie. Firmy te osiągają dwukrotnie wyższe efekty z wdrożeń generatywnej AI. W Polsce większość dużych firm również znajduje się na etapie testowania i eksperymentowania z zastosowaniami generatywnej AI. Patrząc na pozytywne wyniki wielu testów, coraz więcej z nich przechodzi do wdrożenia eksperymentów na większą skalę, aby osiągnąć pełne efekty biznesowe z generatywnej AI – mówi Amadeusz Andrzejewski, partner, lider zespołu Data & AI w Polsce, Deloitte.
Choć coraz więcej firm globalnych przechodzi do wdrażania rozwiązań bazujących na generatywnej AI, dla dwóch na pięć badanych organizacji wyzwaniem pozostaje ustalenie celów i mierzenie efektów z tych inwestycji. Najczęściej firmy decydują się na zastosowanie specjalnie opracowanych wskaźników efektywności (48 %) czy monitorowanie zmian efektywności pracowników (38 %).
Ryzyko i obawy
Przedstawiciele światowych firm byli także pytani o główne bariery w stosowaniu generatywnej sztucznej inteligencji. Aż trzy spośród pięciu wymienionych wyzwań mają związek z szeroko rozumianym zarządzaniem ryzykiem: obawy o zgodność z regulacjami (36 % odpowiedzi), kwestia zarządzania ryzykiem (30 %) oraz modeli zarządzania tzw. governance (29 %). Obecnie tylko co czwarty respondent ocenia swoją organizację jako w pełni lub bardzo dobrze przygotowaną w zakresie zarządzania ryzykiem i zgodności z regulacjami.
Najczęściej podejmowaną przez firmy strategią działania w obszarze poprawy zarządzania ryzykiem jest wdrożenie odpowiedniego modelu governance w zakresie wykorzystania narzędzi opartych na generatywnej AI (51 % odpowiedzi). Niewiele mniejszy odsetek (49 %) wskazań dotyczy podmiotów, które prowadzą aktywny monitoring regulacji. Z kolei 43 % organizacji przeprowadza audyty i testy rozwiązań AI, a 37 % decyduje się na szkolenia zespołów w zakresie identyfikacji i zarządzania ryzykiem różnego rodzaju.
Regulacje prawne
– Każda transformacja technologiczna wymaga dobrego zrozumienia regulacyjnych skutków wprowadzanych zmian. Jednym z pierwszych obowiązków nakładanych na przedsiębiorców w AI Act jest konieczność regularnego podnoszenia kompetencji pracowników. Zrozumienie technologii i jej skutków w obszarze prawnym – w tym zadbanie o ochronę prywatności, przestrzeganie praw własności intelektualnej czy regulacji sektorowych – to podstawa wdrożenia Trustworthy AI. Jednym z celów dla wprowadzania wewnętrznych ram organizacyjnych dla sztucznej inteligencji jest właśnie zbudowanie zaufania wszystkich zainteresowanych stron: klientów, pracowników, zarządu i partnerów biznesowych – mówi dr Michał Mostowik, adwokat specjalizujący się w zakresie regulacji AI w zespole Deloitte Legal.
Jak wynika z najnowszej edycji raportu Deloitte, ponad połowa firm rezygnuje z niektórych zastosowań AI ze względu na wyzwania w zakresie jakości danych i procesu zarządzania nimi. Są to przede wszystkim niepewność co do możliwości wykorzystania wrażliwych informacji w opracowywanych modelach (58 %), a także zarządzenie kwestią prywatności (58 %) oraz bezpieczeństwa (57 %).
source: Automatyka 11/2024