Generatywna sztuczna inteligencja: jak przygotować na nią biznes?

Przeczytaj także: Sztuczna inteligencja na rynku pracy, czyli entuzjazm i trudności

Dotychczasowe technologie nie potrafiły uchwycić ludzkiej strony biznesu – kreatywności, rozumienia złożonych danych i naturalnej komunikacji. Generatywna sztuczna inteligencja zmienia to, przekształcając całe procesy i działy w organizacjach. Zamiast automatyzować małe części procesów, pozwala na ich całkowitą przebudowę, opartą na doświadczeniach użytkowników i tworzeniu realnej wartości.

Do połowy 2024 roku ten nowy sposób myślenia wzbudził duże zainteresowanie liderów transformacji, pytających: gdzie można zastosować Gen AI?

Coroczne badanie Capgemini Research Institute, w którym udział wzięło ponad 800 globalnych przedsiębiorstw, przyniosło zaskakujące wyniki. W 2024 roku najczęściej wykorzystywano Gen AI w obszarach takich jak IT (27% firm), zarządzanie ryzykiem (26%), logistyka i łańcuch dostaw (26%), sprzedaż i centra obsługi (25%), finanse i księgowość (25%) oraz zasoby ludzkie (24%). To pokazuje, że GenAI nie jest technologią zarezerwowaną dla jednej dziedziny, lecz strategicznym narzędziem wspierającym różne aspekty działalności firmy.

Warto zwrócić uwagę na różnorodne formy wdrożenia GenAI, szczególnie w kontekście transformacji opartej na ludzkich umiejętnościach. W finansach i księgowości GenAI automatyzuje rutynowe zadania, takie jak analiza danych, tworzenie raportów i rekomendacji. Dzięki połączeniu z uczeniem maszynowym i modelami biznesowymi, oferuje zaawansowane analizy predykcyjne, wspierające lepsze decyzje finansowe. Kluczową zaletą GenAI jest nie tylko generowanie, ale i zrozumienie danych, zwłaszcza nieustrukturyzowanych, oraz integracja z systemami ERP.

Przykładem zastosowania GenAI w międzynarodowej organizacji usługowej jest system, który przetwarza dziesiątki tysięcy dokumentów i zapytań dziennie. Automatycznie klasyfikuje, tłumaczy, weryfikuje dane nadawców oraz strukturyzuje informacje, realizując zapytania lub prowadząc dialog w celu uzupełnienia brakujących danych. Wcześniej te procesy były realizowane manualnie, a teraz, dzięki Gen AI, ponad 80% zapytań jest zautomatyzowanych, co znacznie upraszcza proces, architekturę technologiczną i obniża koszty operacyjne.

W HR Gen AI jest wykorzystywany do tworzenia opisów stanowisk, wsparcia nowozatrudnionych osób w pierwszych 30/60/90 dniach pracy oraz poprawy całego doświadczenia pracownika. Technologia zwiększa zaangażowanie, eliminuje rutynowe działania i umożliwia bardziej spersonalizowane podejście.

W obszarze Learning & Development (L&D) GenAI automatycznie tworzy szkice szkoleń wraz z materiałami, komentarzami i quizami w wielu językach, skracając czas przygotowania szkoleń z ponad 10 dni do kilku godzin.

W Łańcuchu Dostaw Gen AI wspiera planowanie popytu i zarządzanie zapasami, analizując dane z różnych źródeł i optymalizując je w określonym kontekście. Automatyzuje również obsługę zapytań dostawców, co przekłada się na redukcję kosztów operacyjnych i większą efektywność.

W jednym z projektów Gen AI połączono metody modelowania statystycznego z uczeniem maszynowym, tworząc hiper-spersonalizowane środowisko analityczne. System generuje propozycje strategii, identyfikuje kluczowe punkty i automatycznie dostosowuje analizy, odpowiadając na konkretne pytania użytkowników, od dyrektorów finansowych po analityków.

To tylko kilka z ponad 150 zidentyfikowanych przypadków użycia GenAI w procesach organizacji GBS, które mogą przynieść znaczące korzyści biznesowe w krótkim czasie, w zależności od gotowości organizacji do transformacji.

Jak przygotować operacje, aby GenAI odniosła sukces?

Największą różnicą między GenAI a innymi rewolucyjnymi technologiami ostatnich lat jest to, że jej efekty są namacalne i łatwe do zweryfikowania w rzeczywistych warunkach biznesowych. Aby jednak w pełni wykorzystać potencjał GenAI, konieczne są zmiany w strategii, infrastrukturze, procesach oraz skuteczne zarządzanie zmianą.

Miarą sukcesu technologii nie są pojedyncze projekty, lecz skala wdrożeń. Jak wynika z badania Capgemini, 96% liderów biznesu uważa GenAI za kluczowy temat na poziomie zarządu, a 24% firm już wdrożyło zintegrowane narzędzia GenAI w skali, w porównaniu do zaledwie 6% w 2023 roku.

Co więc odróżnia firmy eksperymentujące z GenAI od tych, które wdrażają ją na szeroką skalę?

Strategia: Kluczowe jest stworzenie klarownych mechanizmów zarządzania projektami GenAI w organizacji, obejmujących precyzyjną strategię, zespół ekspercki, zasady bezpiecznego i etycznego korzystania oraz nadzór i finansowanie. Wiele pierwszych inicjatyw kończy się niepowodzeniem z powodu braku solidnych fundamentów biznesowych i technologicznych, przez co traktowane są jako demo, a nie długofalowa inwestycja strategiczna.

Koszt: Często pomijanym elementem jest brak odpowiednich podstaw biznesowych i technicznych do kontrolowania kosztów związanych z użytkowaniem rozwiązań opartych na GenAI. Źle zaprojektowane systemy, zwłaszcza oparte na dużych modelach językowych, mogą generować wysokie koszty, głównie ze względu na wymagania technologiczne i model rozliczeń, np. opłaty za token (około 3 znaki tekstu) rozliczane zarówno za tekst wysyłany, jak i otrzymany. Znane są przypadki, gdzie niekontrolowany sposób obsługi zapytań przekraczał zakładany roczny budżet w ciągu miesiąca. Istnieją jednak techniczne mechanizmy, które mogą obniżyć koszty nawet o 80%.

Zaufanie: Nawet najlepsza technologia nie przyniesie zwrotu z inwestycji, jeśli istnieje niekontrolowane ryzyko techniczne, dotyczące bezpieczeństwa danych czy regulacji (np. Europejski AI Act). Użytkownicy biznesowi nie zaufają jej. Eksperci wskazali 12 kluczowych aspektów biznesowych, technicznych i związanych ze zmianą, które każda aplikacja GenAI musi spełniać. W skrócie, każde rozwiązanie powinno: działać skutecznie, działać niezawodnie, spełniać oczekiwania użytkownika i działać w jego najlepszym interesie. Realizacja tych celów wymaga odpowiedniej kontroli technologii, dbałości o doświadczenie użytkownika i zarządzania zmianą, z czego to ostatnie często jest mylnie utożsamiane jedynie z operacjami back office.

Skala: Spośród ponad 1000 międzynarodowych organizacji zapytanych o udostępnienie narzędzi GenAI zatrudnionym osobom, aż 97% zezwala na ich użycie. Z tego 54% daje dostęp wszystkim zespołom pod warunkiem przestrzegania firmowej polityki, a 36% udostępnia je wybranym grupom, w zależności od roli i umiejętności. Skalowanie GenAI dotyczy nie tylko liczby użytkowników, ale także wspieranych interakcji, integracji i automatyzacji. Aby osiągnąć pełną skalę, konieczne jest stworzenie platformy biznesowej, która łączy infrastrukturę z reużywalnymi, skalowalnymi komponentami opartymi na ekosystemie danych, systemach i automatyzacji.

GenAI dzisiaj, a co czeka nas jutro?

Dla wielu firm generatywna sztuczna inteligencja może wydawać się technologią przyszłości lub narzędziem dla ekspertów. Tymczasem organizacje, które już teraz budują fundamenty i odnoszą pierwsze sukcesy, zyskują nie tylko skuteczne narzędzie transformacji, ale także przewagę rynkową.

Innowacje nie kończą się na dużych modelach językowych - nadchodzą technologie oparte na małych, specjalistycznych modelach multimodalnych (obsługujących tekst, głos i obraz) oraz systemy niezależnych agentów (Agentic AI), które potrafią planować, negocjować, pisać kod i się rozwijać. Wdrożenia tych technologii pokazują, że może to być prawdziwa automatyzacja, która rozumie dane, planuje działania i dostosowuje się do wymagań biznesu. Dzięki temu ludzie mogą skupić się na tym, co naprawdę ważne – wykorzystując swoją wiedzę, kreatywność i intuicję, wspierani przez inteligentne technologie.

Marek A. Sowa, Starszy Dyrektor ds. GenAI, https://www.capgemini.com/pl-pl/ Capgemini Polska>