ხელოვნური ინტელექტის ინსტრუმენტებს შეუძლიათ წერა, კოდირება, ხატვა, შეჯამება და იდეების გენერირება. გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის ინსტრუმენტების გავრცელება სერიოზულ კითხვებს აჩენს მენეჯერებისთვის: რა დავალებების შესრულება შეუძლია AI-ს, რა იქნება ადამიანების საკეთებელი და რა არის კონკურენტული უპირატესობის მდგრადი წყაროები ხელოვნური ინტელექტის განვითარების პირობებში?
დაახლოებით ათი წლის წინ, როდესაც ხელოვნური ინტელექტის კომერციული პოტენციალი გამოჩნდა, ბევრი ძირითადი აპლიკაცია ეფუძნებოდა პროგნოზირების ამოცანებს. მაგალითად, გამსესხებლები ხელოვნურ ინტელექტს იყენებდნენ სესხის დაბრუნების პროგნოზირებისთვის, ხოლო მწარმოებლები – აღჭურვილობის გაუმართაობის წინასწარ გამოსავლენად. ეს აპლიკაციები განსხვავდება იმისგან, რასაც ChatGPT, Gemini და სხვა თანამედროვე ინსტრუმენტები აკეთებენ. თუმცა, საფუძველში, გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის ინსტრუმენტები კვლავ პროგნოზირების მექანიზმებად რჩებიან.
იმის გაუცნობიერებლობა, რომ გენერაციული ინსტრუმენტები მხოლოდ პროგნოზირების საშუალებაა, სტრატეგიულ შეცდომებამდე მიგვიყვანს. დღევანდელი AI აგებულია მონაცემებზე და არ იძლევა განსჯას იმის შესახებ, თუ როდის და როგორ უნდა აიგოს და გამოიყენოს AI. მონაცემები და განსჯა ფუნდამენტურია გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის გამოყენებისთვის.
კომპიუტერების ევოლუციაში მსგავსი რამ უკვე გვინახავს. 1970-იან წლებში კომპიუტერების ადრეული გამოყენება მჭიდროდ იყო დაკავშირებული კარგად განსაზღვრულ არითმეტიკულ პრობლემებთან, როგორიცაა ბიზნესის აღრიცხვა და სამხედრო გამოყენება.
AI ევოლუციამ მსგავსი გზა გაიარა. მაღალი ღირებულების ხელოვნური ინტელექტის აპლიკაციები, სესხების დეფოლტისა და მანქანების გაუმართაობის პროგნოზირებიდან წერის, ხატვის და სხვა ამოცანების გადააზრებაზე, როგორც პროგნოზირების ამოცანებზე გადავიდა.
პროგნოზების ეფექტურობა დამოკიდებულია საბაზისო მონაცემებზე. მონაცემთა ხარისხი და რაოდენობა მნიშვნელოვნად მოქმედებს ხელოვნური ინტელექტის პროგნოზების სიზუსტეზე. რაც უფრო მრავალფეროვანი და რელევანტურია მონაცემები, მით უკეთ მუშაობს AI. წარმატებული იმპლემენტაცია კარგ განსჯას მოითხოვს. განსჯა მოიცავს იმის ცოდნას, თუ რომელი პროგნოზები უნდა გაკეთდეს, რა ღირებულება აქვს სხვადასხვა ტიპის შეცდომას და რა უნდა გაკეთდეს ხელოვნური ინტელექტის შედეგებთან.
კარგი ანალიზის მქონე ორგანიზაციები წარმატებას მიაღწევენ ხელოვნური ინტელექტის გავრცელებასთან ერთად. გენერაციული ხელოვნური ინტელექტი საშუალებას მისცემს თითოეულ ადამიანს გააფართოოს თავისი შესაძლებლობები. ამიტომ, მნიშვნელოვანია, რომ ორგანიზაციის თითოეულმა წევრმა კარგად გაიგოს ორგანიზაციის ღირებულებები და მიზნები, რათა მათი გადაწყვეტილებები ასახავდეს ამ ღირებულებებს.
კომპანიებისთვის ეს სრულიად ახალ პრობლემათა წყებას ქმნის. გენერაციულ ხელოვნურ ინტელექტს შეუძლია შექმნას რეალისტური ტექსტი, გამოსახულებები და ვიდეოებიც კი, რაც აჩენს კომპლექსურ ეთიკურ კითხვებს ავთენტურობის, დეზინფორმაციის და ინტელექტუალური საკუთრების შესახებ. ადამიანური ანალიტიკა აუცილებელია ამ გამოწვევების გადასალახად. მაგალითად, ბიზნესებმა, რომლებიც იყენებენ გენერაციულ ხელოვნურ ინტელექტს მარკეტინგისთვის ან მომხმარებელთა მომსახურებისთვის, უნდა უზრუნველყონ, რომ გენერირებული კონტენტი შეესაბამებოდეს მათი ბრენდის ღირებულებებს და არ შეცდომაში არ შეიყვანოს ან არ შეურაცხყოს მომხმარებლები.
კონკრეტულ სიტუაციაში მნიშვნელოვანი ფაქტორების გაანალიზება ფუნდამენტურია გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის წარმატებული გამოყენებისთვის. ბევრი ბიზნესი ავტომატიზებას უკეთებს მომხმარებელთა ჩატბოტების საშუალებით მომსახურებას. დაბალი რისკის კონტექსტში ისინი კარგად მუშაობენ. გენერაციულ მოდელებს კარგად შეუძლიათ მაღაზიის სამუშაო საათების შესახებ ინფორმაციის მიწოდება. თუმცა, იგივე ჩატბოტმა შეიძლება ვერ იმუშაოს მაღალი რისკის სიტუაციებში, როგორიცაა საჩივრების განხილვა, სადაც კრიტიკულად მნიშვნელოვანია დეტალური ადამიანური ანალიზი.
AI-ს გავრცელებასთან ერთად, წარმატებას კარგი ანალიტიკის მქონე ორგანიზაციები მიაღწევენ. გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის პირობებში ეს ახლა უფრო მნიშვნელოვანია, ვიდრე ოდესმე. გენერაციული AI თითოეულ ადამიანს მისცემს საშუალებას გააფართოოს თავისი მოქმედების არეალი და მიიღოს მეტი გადაწყვეტილება.
ყოველი წევრის მიერ ორგანიზაციის ღირებულებების სრული გაგება, რაც აისახება მათ ანალიზში, უფრო მნიშვნელოვანი იქნება, ვიდრე ოდესმე. ეს კი მოითხოვს ორგანიზაციის მიზნების გაგებას, რათა გადაწყვეტილებები ორგანიზაციის ღირებულებებს ასახავდეს. ეს საჭიროებს ყველაზე მნიშვნელოვანი რისკების სიღრმისეულ აღქმას ხელოვნური ინტელექტის დანერგვისას. წარმატებული დანერგვა მოითხოვს ფრთხილ წინასწარ განსჯას იმისა, თუ რა შეიძლება წავიდეს არასწორად და მუდმივ აუდიტს შესაძლებლობებისა და რისკების შესაფასებლად. ის ასევე მოითხოვს პრაქტიკას – გადაწყვეტილებების მიღების გამოცდილებიდან სწავლას და შედეგებთან გამკლავებას.
კომპანიებისთვის ეს ქმნის სრულიად ახალ პრობლემათა წყებას. გენერაციულ ხელოვნურ ინტელექტს შეუძლია შექმნას რეალისტური ტექსტი, გამოსახულებები და ვიდეოებიც კი, რაც აჩენს კომპლექსურ ეთიკურ კითხვებს ავთენტურობის, დეზინფორმაციის და ინტელექტუალური საკუთრების შესახებ.
წყარო: HBR
