Jak zaaplikować sztuczną inteligencję w strukturę firmy? Odpowiadają polscy inżynierowie

Wyobraź sobie księgarnię, w której zamiast książek na półkach są setki modeli sztucznej inteligencji. Dopasowanych do konkretnych zastosowań i do potrzeb różnych rodzajów specjalistów. Często reprezentujących bardzo odmienne branże. Wystarczy, że wiesz, czego szukasz i potrzebujesz, a z łatwością możesz znaleźć ten odpowiedni dla siebie, który ułatwi ci codzienną pracę.

Sztuczna inteligencja z impetem wkroczyła w nasze życie. Korzystają z niej nawet uczniowie szkół podstawowych, ucząc się i odrabiając prace domowe. Jej możliwości chcą też wykorzystywać firmy, ale wiele nie potrafi tego zrobić lub nie może znaleźć dla siebie odpowiedniego rozwiązania. Tu z pomocą przychodzą polscy inżynierowie będący częścią międzynarodowego projektu. Tworzą i rozwijają oni platformę, która ma pomóc organizacjom wybrać i wdrożyć modele sztucznej inteligencji precyzyjnie odpowiadające ich potrzebom. Takie, które rzeczywiście ułatwiają zatrudnionym specjalistom wykonywanie obowiązków. W ten sposób przedsiębiorstwa mogą rzeczywiście wykorzystać możliwości GenAI (generatywnej sztucznej inteligencji - Generative Artificial Intelligence), by na przykład pisać kod na podstawie dokumentacji lub wdrożyć wirtualnego asystenta, który ma dostęp do zasobów i szybko oraz bezbłędnie odpowiada na pytania. Dla wielu organizacji, zakopanych w tysiącach zapisanych przez lata dokumentów, to szansa na praktyczne wykorzystanie tak zgromadzonej wiedzy. Wszystkie informacje mogą stać się łatwo dostępne, dzięki wsparciu AI.  

Gdzie może pomóc AI

Na tej zasadzie działa właśnie „Platforma platform” zaprojektowana przez zespół inżynierów od sztucznej inteligencji GlobalLogic. Wśród 150 osób pracujących nad projektem, swój znaczący wkład mają też eksperci z Polski, kierowani przez Łukasza Jochemczyka, Generative AI Team Lead. Zespół ten odpowiedzialny jest za core'ową część GenAI, skupiając się na trenowaniu i udoskonalaniu modeli sztucznej inteligencji. Ich praca polega na badaniu najnowszych trendów w AI, jak rozpoznawanie mowy czy generowanie obrazów, by w ten sposób oferować spersonalizowane rozwiązania dla organizacji z wielu branż.

- Sztuczna inteligencja dysponuje ogromnym potencjałem, ale wiele firm ma kłopot z wyobrażeniem sobie, jak może im konkretnie pomóc w bieżącej działalności. Jakich pracowników odciąży? Jakie zadania przejmie? To tylko kilka z najczęściej pojawiających się pytań – tłumaczy Łukasz Jochemczyk. – Projektujemy więc i trenujemy modele dopasowane do specyficznych potrzeb klientów, by w ten sposób każda firma zainteresowana obszarem AI, działająca w Polsce i na świecie, mogła je szybko i łatwo wdrożyć u siebie - dodaje.  

Wspomniana sprawna implementacja nowych modeli jest kluczowa, bo pozwala przedsiębiorstwom szybciej dostrzec zauważalne korzyści z wdrożenia. To inwestycja, na której efekty nie trzeba długo czekać. Może to być optymalizacja ważnych procesów biznesowych lub ułatwienie pracy danej grupie pracowników. - Wdrożenie platformy w infrastrukturze firmy umożliwia integrację sztucznej inteligencji z codziennymi zadaniami, co znacząco podnosi produktywność specjalistów na różnym szczeblu – wyjaśnia Łukasz Jochemczyk. Kluczową rolę odgrywa w tym wszystkim przygotowanie firmy i samych pracowników. To bowiem od ich nastawienia mentalnego zależy, czy będą korzystać z rozwiązań AI i czy będą robić to intuicyjnie. Integracja tych procesów z działającymi systemami w firmie oraz późniejsze utrzymywanie ich działania pozostaje największym wyzwaniem. - To zdecydowanie niedoceniany temat w rozmowach o wdrażaniu sztucznej inteligencji w organizacjach - zauważa ekspert.  

Jak wytrenować AI

Trenowanie modeli sztucznej inteligencji to skomplikowany, wieloetapowy proces, który może trwać przez wiele tygodni. Zaczyna się od stworzenia nowego modelu lub wybrania już wytrenowanego i odpowiedniego do danego zadania. To ważna decyzja, ponieważ ich różne rozmiary i parametry wpływają na efektywność w określonych zastosowaniach. Kolejnym krokiem jest wybór metody fine-tuningu, czyli "dotrenowywania" modelu, oraz ustawienie odpowiedniej procedury tego procesu. Ten etap może trwać zarówno kilka godzin, jak też kilkanaście dni. Ważne jest dobranie właściwej infrastruktury, takiej jak maszyny wirtualne z procesorami graficznymi, do przeprowadzenia takiego treningu. W finalnym kroku celem jest sprawdzenie rezultatów na zbiorach testowych, przez daną organizację bądź użytkowników końcowych. Często to właśnie oni najskuteczniej oceniają, czy efekty są zgodne z oczekiwaniami. Tak funkcjonujący proces może być powtarzany wielokrotnie - z innymi parametrami, innym modelem lub nowymi danymi.

Szybkie i zauważalne efekty to jednak nie wszystko. Firmy muszą bardzo dbać o swoje bezpieczeństwo, wszak funkcjonują w rzeczywistości, w której każdego dnia dochodzi do kilku tysięcy cyberataków. I ten aspekt inżynierowie zaangażowani w projekt wzięli pod uwagę. Dzięki temu, że platforma może być ustawiona w infrastrukturze klienta, przedsiębiorstwa mają pewność, że ich dane pozostają chronione i nie są narażone na zewnętrzne zagrożenia. W obliczu coraz większej liczby ataków firmy nie chcą, by ich dane opuszczały wewnętrzną infrastrukturę, dlatego coraz częścią stawiają na wdrożenia rozwiązań AI u siebie, by móc sprawować nad tym pełną kontrolę. Nie muszą się też martwić, że staną przed niespodziewanym kryzysem, kiedy wybrany dostawca usług nagle zdecyduje się ograniczyć lub zawiesić działalność. 

Gdzie znajdziesz dziś AI

Obecne szacunki wskazują, że około 30-40% firm na całym świecie wykorzystuje sztuczną inteligencję. Najczęściej w obszarze obsługi klienta, sprzedaży lub by usprawnić procesy wewnętrzne. Wiele przedsiębiorstw ma to w planach, ale jest na etapie badania możliwości i weryfikowania informacji. - Słyszymy dziś o algorytmach wspierających rekruterów i osoby przeprowadzające rozmowy kwalifikacyjne czy też o wirtualnych projektantach w przemyśle. Liczba zastosowań wydaje się nieograniczona, a to tworzy nowe wyzwanie, bo aż trudno objąć myślą, jak bardzo i w jak różnych obszarach sztuczna inteligencja mogłaby nam pomóc – podsumowuje Łukasz Jochemczyk. Tym ważniejsze wydają się dziś projekty w rodzaju „Platformy platform”, które w tym bogactwie możliwości pozwalają odnaleźć coś dla siebie. Zaangażowani inżynierowie są w tym przypadku niczym dobrze zorientowany w swoim asortymencie księgarz, który potrafi polecić książkę odpowiednio dopasowaną do nas i naszych oczekiwań.