Sztuczna inteligencja generatywna (GenAI) gwałtownie staje się integralną częścią naszego życia i potężną siłą napędową wartości w organizacjach. Potencjał technologii w zakresie przyspieszania innowacji i poprawy wydajności i produktywności rozciąga się na niemal wszystkie funkcje we wszystkich branżach. Przedsiębiorstwa mają wiele możliwości uwzględnienia jej w swojej transformacji cyfrowej, ale także rozważenia roli, jaką odegra w modelu operacyjnym swojej organizacji.
Jednak ponieważ technologia ta jest wciąż w powijakach, firmy zmagają się z tym, jak najlepiej ją wykorzystać do zwiększenia wartości biznesowej. Długoterminowy wpływ GenAI nie zawsze jest w pełni zrozumiały, co stwarza ryzyko dla firm. Przy tak wielu potencjalnych zastosowaniach określenie najlepszego podejścia do maksymalizacji inwestycji w AI jest trudne. Co więcej, zespoły mogą otrzymać ograniczone zasoby do eksploracji GenAI w obliczu tej ostrożności, choćby gdy są pod presją wykonywania aplikacji GenAI z dużą szybkością za pośrednictwem dowodu koncepcji.
Ostatecznie firmy, które najszybciej poruszają się w GenAI, niekoniecznie robią to dobrze, tak samo jak te, które wydają się wolniejsze na starcie, mogą w rzeczywistości budować najlepsze fundamenty i bariery dla sukcesu, dzięki lepszemu poinformowaniu o potencjalnych ryzykach i rozpoznaniu potrzeby zarządzania i starannego planowania. Opracowanie szczegółowego Strategia GenAI jest krokiem, który można pominąć w wyścigu o wyprzedzenie konkurencji, a bycie wczesnym graczem w celu zdobycia przewagi konkurencyjnej musi równoważyć potencjalne reperkusje.
Podjęcie tych wyzwań wymaga starannego rozważenia najbardziej praktycznych i strategicznie ważnych przypadków użycia AI oraz tego, w jaki sposób są one zgodne z długoterminowymi celami biznesowymi. Opierając się na tych silnych, zdefiniowanych przypadkach użycia, strategia GenAI powinna ustalić najbardziej odpowiednie aplikacje dla firmy, określić namacalną wartość, którą można wydobyć, i zapewnić, iż adekwatni ludzie, procesy, zarządzanie i technologie są dostępne do skalowania inwestycji GenAI przy jednoczesnym łagodzeniu ryzyka. Ostatecznie długoterminowy model operacyjny organizacji będzie musiał zostać przejrzany, aby w pełni wykorzystać potencjał tej technologii.
Mimo szumu medialnego firmy podchodzą do sztucznej inteligencji z ostrożnością
Nasze ostatnie wydarzenie skupione na branży badania ujawniono, iż GenAI znajduje się w programie obrad zarządu 96% organizacji na całym świecie, ale znaczna część z nich (39%) stosuje podejście „poczekaj i obserwuj” w kwestii adopcji. Tę ostrożność można wyjaśnić znacznymi wyzwaniami związanymi z wdrażaniem aplikacji GenAI, w tym zarządzaniem, bezpieczeństwem i prywatnością danych. Wiele organizacji przez cały czas bada możliwości technologii dla swojego biznesu i najlepsze przypadki użycia, na których można się skupić, mając uzasadnione obawy dotyczące zwrotu z inwestycji (ROI).
Nasze badania wykazały, iż GenAI ma największy potencjał w zakresie IT, sprzedaży i obsługi klienta oraz marketingu, a sektor high-tech jest liderem w zakresie adopcji. Zdolność GenAI do syntezy ogromnych ilości danych może pomóc w zwiększeniu umiejętności pracowników, poprawiając ich produktywność i wydajność.
Chatboty są w tej chwili najczęściej używaną aplikacją GenAI (83%), z ogromną różnorodnością zastosowań od zwiększania doświadczenia klienta, po spersonalizowanych asystentów AI dla konsumentów i personelu lub ulepszanie zespołów sprzedaży dzięki produktu i narzędzia wiedzy ofertowej. 75% liderów biznesowych chce wykorzystać technologię do tworzenia bardziej zaawansowanych aplikacji danych, a podobny odsetek (71%) wykorzystuje AI do podsumowania tekstu i wyszukiwania (70%). Te przypadki użycia technologii są przyjmowane w wielu sektorach biznesowych.
Poza podstawową produktywnością: od modelowania 3D do cyfrowych bliźniaków i metawersum
Technologia GenAI może przekształcić doświadczenie klienta, czyniąc je bardziej wydajnym, spersonalizowanym i angażującym. Wychodząc poza ograniczone pojęcie tego, czym kiedyś był chatbot, niektórzy sprzedawcy detaliczni eksperymentują z wykorzystaniem GenAI do tworzenia wizualizacji ubrań w oparciu o preferencje klientów dotyczące koloru, materiału i stylu. Na przykład w Capgemini w Wielkiej Brytanii współpracujemy z organizacjami takimi jak lotnisko Heathrow, aby wdrażanie rozwiązań GenAI dla doświadczeń pasażerówwspierając swoje działania szybszą, bardziej kompleksową i delikatną obsługą klienta dla niemal wszystkich 80 milionów pasażerów każdego roku.
W przemyśle lotniczym i kosmicznym, produkcja i przemysłu obronnego, GenAI jest używany do ulepszania projektowania produktów dzięki modelowania 3D. Dzięki wykorzystaniu modeli GenAI inżynierowie i projektanci mogą optymalizować proces projektowania, tworząc innowacyjne struktury dla samolotów, statków kosmicznych i systemów obronnych. Takie podejście umożliwia produkcję wysoce wydajnych i aerodynamicznie zoptymalizowanych komponentów, poprawiając ogólną wydajność produktu końcowego i obniżając koszty.
Innym przekonującym zastosowaniem GenAI w połączeniu z modelowaniem 3D, obliczeniami przestrzennymi i automatyzacją przepływu pracy jest to, iż można go używać do tworzenia unikalnych wirtualnych doświadczeń. Producent chipów Nvidia używa GenAI w ramach swojej platformy Omniverse do tworzenia ekscytujących wirtualnych światów w metawersum. Ta technologia może być używana do tworzenia mediów 3D dla rozrywki i demonstracji produktów, a także do budowania cyfrowych bliźniaków lub wirtualnych replik produktów, fabryk i infrastruktury.
„Biznesowy metawersum” pozwala producentom powielać to, co mogą zrobić na fizycznej linii produkcyjnej w wirtualnym środowisku, umożliwiając im przeprowadzanie symulacji i testowanie zmian produktu wirtualnie, zanim zostaną one zastosowane w produkcie fizycznym. GenAI, w połączeniu z cyfrowymi bliźniakami, może również pomóc w opracowaniu nowych materiałów poprzez modelowanie rozwiązania i jego komponentów, symulowanie go dzięki cyfrowego bliźniaka i dokonywanie niezbędnych korekt w celu stworzenia optymalnego produktu.
Wspieranie innowacji w branży dzięki symulacjom i syntetycznym danym
Innym ważnym zastosowaniem GenAI jest jego potencjał do analizowania ogromnych ilości danych w celu tworzenia scenariuszy testowych, symulacji, a choćby dane syntetyczne. Jest to już wykorzystywane przez firmy motoryzacyjne do ulepszania rozwoju pojazdów autonomicznych poprzez generowanie i testowanie scenariuszy bezpieczeństwa i wydajności, dostosowywanie funkcji pojazdu i ulepszanie konserwacji predykcyjnej. W sektorach energetycznym i użyteczności publicznej technologia ta może być również wykorzystywana do śledzenia i przewidywania wykorzystania energii, podczas gdy w przemyśle farmaceutycznym może znacznie przyspieszyć odkrywanie leków.
GenAI może uczyć się złożonych relacji w oryginalnych zestawach danych i tworzyć syntetyczne dane, które bardziej niezawodnie odzwierciedlają te unikalne wzorce. Syntetyczne dane są szczególnie cenne dla organizacji, które przechowują duże, złożone zestawy danych lub są silnie regulowane, takie jak branże energetyczna, użyteczności publicznej lub usług finansowych. To podejście umożliwia algorytmom AI przechowywanie relacji i wzorców w danych bez konieczności zapisywania informacji na poziomie indywidualnym, zapewniając prywatność danych i zwiększając bezpieczeństwo.
Podejście do sukcesu oparte na strategii
„Czekaj i obserwuj” nie potrwa długo – Capgemini Badania trendów inwestycyjnych od stycznia 2024 r. pokazuje, iż 88% globalnych organizacji planuje skupić się na AI, w tym GenAI w ciągu najbliższych 12–18 miesięcy. Aby w pełni wykorzystać wszystkie te możliwości, firmy muszą przejść do integracji i skalowania GenAI w swojej strategii i operacjach organizacyjnych, ponieważ wczesni gracze mogą znacznie zyskać. Jednak przed eksperymentowaniem z technologią konieczne jest ustalenie strategii GenAI. Będzie to wymagało skupienia się na przypadkach użycia AI, które są zgodne z ich priorytetami strategicznymi i osadzania zaufania i odpowiedzialności w ich systemach AI. Krytyczne jest również przyjęcie podejścia zorientowanego na człowieka do wdrażania AI, osadzanie nadzoru ludzkiego i opinii użytkowników oraz podnoszenie kwalifikacji pracowników, aby zapewnić, iż każdy może w pełni wykorzystać technologię. W gwałtownie zmieniającym się środowisku skuteczna strategia GenAI może pewnie przeprowadzić firmę od początkowych aplikacji do dojrzałości i otworzyć wiele możliwości.
Steven Webb jest dyrektorem ds. technologii i innowacji w Capgemini UK.
