Skutečná revoluce umělé inteligence

Po dvou letech, kdy umělá inteligence monopolizovala titulky všech médií, zejména v technologické oblasti, se může zdát, že nás nic nepřekvapuje. Pokaždé, když nový pokrok ve velkých modelech jazyka, generování obrázků nebo vytvoření videí, nebo když tyto modely řídí psaní kódu nebo pomoc při softwarovém testu, však i nadále svědky laviny publikací. Při mnoha příležitostech však skutečné inovace nezůstanou bez povšimnutí a nezabírá kryty; To, co řeší konkrétní problémy, s vlastními daty a v prostředích, kde přesnost není volitelná.

Při přechodu těchto modelů do profesionálních kontextů, ve kterých může mít každá chyba důležité důsledky, se jejich omezení jasně objeví. Podle společnosti Gartner se do roku 2027 organizace uchýlí ve větší míře pro malé modely a specializují se na konkrétní úkoly, které je používají třikrát více než velké obecné modely.

Důvod je jednoduchý: ačkoli velké modely dobře fungují v otevřených a širokých úkolech, jejich výkon je snížen, když čelí případům, které vyžadují hlubokou znalost domény, obchodní pravidla nebo absolutní přesnost. V těchto scénářích je zapotřebí umělá inteligence vyškolená se specifickými údaji, která chápe jazyk a zvláštnosti každé organizace.

Zatímco pozornost se zaměřuje na velkolepé pokroky, specifická řešení každého kontextu jsou ta, která skutečně transformují organizace

Tento přístup je také podporován konzultanty, jako je McKinsey, kteří tvrdí, že v krátkodobém horizontu nebude nejvyšší hodnota pobývat při generování obecného obsahu, ale při automatizaci betonových úkolů a vysoké přidané hodnoty. Za tímto účelem nabízejí malé modely upravené vlastními daty a přizpůsobené interním pravidlům mnohem efektivnější výsledky.

Revoluce umělé inteligence

Tento posun paradigmatu již probíhá. Organizace zanechávají myšlenku jedinečného modelu pro všechno a přecházejí směrem k personalizovaným řešením prostřednictvím technik, jako je jemné doladění nebo generace pomocí obnovy (RAG), které maximalizují používání interních dat a dělají z nich strategické aktivum. To nejen zvyšuje kvalitu výsledků, ale také výrazně snižuje výpočetní zdroje a provozní náklady.

Výzvou není tolik přístupu k umělé inteligenci, ale jak to udělat efektivně. Zde vstupují klíčové aspekty, jako je struktura interních znalostí, schopnost měřit a vyhodnotit výsledky a přípravu dat ve strukturovaném formátu. Je nezbytné sladit procesy, mít pevnou metodologickou základnu a pochopit, že AI musí být integrována do pracovních toků, ne jako izolovaný prvek. Umělá inteligence musí posilovat rozhodování, což umožňuje rychlejším úkolům, ale také s větší přesností a kvalitou.

Zkušenosti ukazují, že LEDAMC a její quanterová platforma o tom dávají dobrý popis toho, že to, co skutečně dělá, není mít nejsilnější AI, ale to, co je efektivně začleněno do skutečných procesů organizace. Skutečnou užitečnost AI ve složitých prostředích je přeměnit akumulované znalosti na praktickou inteligenci, v souladu s obchodními cíli. Jde o použití této vize v oblastech, jako je zlepšení požadavků, odhad úsilí a nákladů nebo sledování produktivity a kvality softwaru.

Transcendence umělé inteligence ve společnostech neprochází modely, které se zdají být vševědoucí, ale pro ty, kteří do hloubky zahrnují, co dělají lépe než kdokoli jiný. Největší hodnotou bude ta, která, aniž by se pokusila dopad, přispívá přesně k provádění úkolů, které organizace vyžaduje, aby dokonale provedla.

Autor: Julián Gómez Bejarano, hlavní digitální ředitel LeDamc