AI: twarde stąpanie po ziemi wskazane

Powiedzenie, że rozwój sztucznej inteligencji jest bardzo szybki to za mało. Jest on wręcz wybuchowy, a zarówno producenci rozwiązań IT jak i integratorzy oraz ich klienci śmiało wykorzystują hasło AI w komunikacji z rynkiem. Istnieje jednak ryzyko, że wiele organizacji zmarnuje czas i pieniądze na wdrażanie rozwiązań, które nie spełnią sztucznie rozdmuchanych oczekiwań związanych ze sztuczną inteligencją.

Do spokojniejszego podejścia do planów wykorzystania rozwiązań AI w biznesie namawiają analitycy Forrester Research. Ale nie tylko. Na łamach CRN Polska Larry Walsh, CEO oraz Chief Analyst w Channelnomics, apelował o próbę zdystansowania się do tego tematu i oddzielania na zimno wybujałych przekazów marketingowych promujących produkty, w których AI jest tylko haczykiem na klientów, od tych, które zapewnią organizacjom realną korzyść i to w możliwie krótkim czasie.

Science bez fiction

– Unikaj zbyt ambitnych przypadków użycia sztucznej inteligencji. Jeśli Twój przypadek zastosowania AI przypomina film science-fiction, plan prawdopodobnie się nie powiedzie – możemy przeczytać w opracowaniu „Seven Best Practices To Improve Your Chances Of AI Success” przygotowanym przez specjalistów Forrestera. Technologia, która jest w zasięgu ręki, a obietnice z nią związane przywodzą na myśl ocean bez dna, sprawia, że apetyty klientów biznesowych rosną. Tymczasem nie warto się spieszyć się z projektami, zwłaszcza aplikacjami skierowanymi do klienta końcowego. Zastosowania sztucznej inteligencji najlepiej sprawdzać na procesach, które w organizacjach są przeprowadzane już od jakiegoś czasu, bądź wręcz należą do działań podstawowych (codziennych) – tłumaczą specjaliści firmy analitycznej. Na przykład narzędzia sztucznej inteligencji, które pomagają pielęgniarkom monitorować i identyfikować pacjentów z grupy ryzyka mogą zapewnić organizacji wymierne, a nawet – według określenia Forrestera – nadzwyczajne zyski, choć pozornie, poza tą branżą, mogą sprawiać wrażenie mało nowatorskich.

Aby stosować tego typu podejście konieczne jest zdystansowanie się od szumu medialnego i żywiołowego marketingu dostawców. Projekty związane z AI, jak zresztą wszystkie inne, trzeba planować w oparciu o ich rzeczywistą wartość dla organizacji i jej realne możliwości działania w kierunku urzeczywistnienia planów. A to może być trudne. Larry Wash przywołuje termin „prania sztucznej inteligencji”, które zamazuje różnicę między produktami opartymi na prawdziwej AI a tymi, które tej cechy nie mają, za to są oferowane pod chwytliwymi hasłami i nie spełnią często sztucznie napompowanych oczekiwań. Forrester natomiast zwraca w tym kontekście uwagę na konieczność współpracy ekspertów biznesowych i technicznych w procesie realizacji projektów związanych z AI. Warto też posiadać „tłumaczy”, którzy mają doświadczenie w obu tych światach.

Dostarczyć, wspierać, wykorzystać sukcesy

Analitycy mówią także o konieczności budowania od samego początku zaufania użytkowników do rozwiązania opartego na AI, którego mają używać w swojej pracy. Samo wdrożenie to za mało. Potrzebne jest ciągłe wsparcie i szkolenie istniejących oraz nowych użytkowników, które uwzględnia kolejne przypadki zastosowania inteligentnych narzędzi w organizacji.

Przy czym udane wdrożenie rozwiązań, w których kluczowym elementem jest sztuczna inteligencja przynosi firmom szybko odczuwalne korzyści, co z kolei uzasadnia dalsze inwestycje w rozwój umiejętności, procesów i platform. To jest też moment, kiedy można zaryzykować bardziej niestandardowe zastosowania sztucznej inteligencji w organizacji.

Stronniczość AI i projekty zombie

Apecjaliści Forrestera zwrócili również uwagę na aspekt zadbania o tzw. bezstronność sztucznej inteligencji. W czasach jej tak dynamicznego rozwoju to duże wyzwanie, które dotyka każdej branży. Jak zwrócono uwagę we wpisie na blogu dostawcy rozwiązań IT – GlobalLogic – wbrew pozorom całkiem łatwo jest sprawić, by algorytm mający działać bezemocjonalnie, operując jedynie na faktach, zaczął zachowywać się podobnie jak jego ludzki odpowiednik w danej roli. By w swoich decyzjach faworyzował pewne rozwiązania czy osoby i miał określone preferencje. Na tym właśnie polega problem stronniczej SI, która na etapie uczenia i interpretacji otrzymywanych informacji, dokonuje subiektywnych obserwacji i na ich podstawie wypacza oryginalny cel, który miała osiągać.

Forrester poleca aktywne wyszukiwanie i przeciwstawianie się tzw. stronniczości w danych, na których organizacja planuje szkolić swoje modele AI. Ale nie tylko tzw. stronnicza sztuczna inteligencja prędzej czy później przysparza kłopotów danej firmie. Ich źródłem są także związane z AI projekty zombie, czyli ciągnące się w nieskończoność, pochłaniające czas i zasoby, i ostatecznie zmniejszające apetyt na innowacje w firmie. Warto jednak pamiętać, twierdzą specjaliści, że projekt, który wydaje się być zombie dzisiaj, w przyszłości, na przykład w odpowiednich warunkach ekonomicznych, może rozwinąć się zgodnie z planem i przynieść wymierne korzyści. Warto więc co jakiś spojrzeć na niego w nowym świetle, zamiast wyrzucać do kosza.

Sprzętowe niedobory

Na plany firm związane z AI może wpływać niedobór odpowiednich komponentów, a w rezultecie – sprzętu. Sztuczna inteligencja wymaga ogromnej pojemności obliczeniowej, z dużym naciskiem na procesory graficzne (GPU). W raporcie o niedoborze chipów Forrester zauważył, że dostawcy usług w chmurze i duzi dostawcy systemów mieli trudności z uzyskaniem wystarczającej liczby GPU, co oznacza, że nabywcy IT dla przedsiębiorstw mogą czekać do roku, aby uzyskać sprzęt, którego potrzebują.

Z kolei badanie firmy Edelman Data & Intelligence, która przeprowadziła dla AMD ankietę online wśród 2500 decydentów IT, wykazało, że wielu decydentów IT jest zaniepokojonych tym, czy ich sprzęt może poradzić sobie z obciążeniem, jakie wywołuje praca z rozwiązaniami sztucznej inteligencji. Ponad połowa (52 proc.) liderów IT stwierdziła, że ich organizacje nie mają infrastruktury IT do obsługi obciążeń związanych z sztuczną inteligencją. Badanie wykazało, że wierzą oni, iż pełne wbudowanie sztucznej inteligencji w systemy przedsiębiorstwa zajmie nawet pięć lat. Jeden z liderów IT w Wielkiej Brytanii, cytowany w ankiecie, powiedział: „Moim największym zmartwieniem jest potrzebny sprzęt”.

Źródło: crn.pl