– Doskonale wiem, że sztuczna inteligencja może być ogromną szansą na postęp, rozwinięcie działalności czy zdobycie przewagi konkurencyjnej. Jednak wiem też dobrze, że jest to tylko technologia, a wszystko zależy od sposobu jej wdrożenia i wykorzystania przez ludzi – przyznaje Hana Kvartová, dyrektor regionu Europa Centralna w SAS.

Hana Kvartová od ponad 10 lat zajmuje najwyższe stanowiska kierownicze na poziomie lokalnym i regionalnym w SAS. Od stycznia 2020 roku jest Dyrektorką Regionalną SAS na Europę Centralną, a wcześniej przez blisko 7 lat była Country Leaderem na Słowacji oraz w Czechach. Posiada rozległe doświadczenie w kierowaniu zróżnicowanymi, międzynarodowymi zespołami oraz wiedzę w zakresie sprzedaży, doradztwa biznesowego, planowania strategicznego, zarządzania operacjami i komunikacji. Dzisiaj opowiada nam o szansach i zagrożeniach związanych z coraz powszechniejszym wykorzystaniem sztucznej inteligencji w biznesie i innych obszarach naszego życia.

Skrócona angielska nazwa sztucznej inteligencji – AI - została uznana za Słowo Roku 2023 przez wydawcę słownika Collinsa. Czy AI nadal będzie topowym tematem w 2024 roku?

Rzeczywiście nie trzeba być wysokiej klasy ekspertem, ściśle śledzącym technologiczne trendy rynkowe, by orientować się, jaki temat najsilniej rezonuje dziś nie tylko wśród specjalistów z branży IT, ale także znacznie szerzej, pośród przedstawicieli biznesu czy generalnie w społeczeństwach. Jest nim oczywiście sztuczna inteligencja i jej szerokie zastosowanie w gospodarce, w sektorze publicznym, w ochronie zdrowia i wielu innych obszarach naszego życia. U jednych wzbudza on duże nadzieje, u innych obawy, niemniej jest tym, na czym dziś wszyscy skupiamy swoją uwagę i będziemy się zajmować w tym roku.

Jakie powinno być zatem podejście do tego zagadnienia?

Spokojne i wyważone. Doskonale wiem, że jak każda technologia, także sztuczna inteligencja może być ogromną szansą na postęp, rozwinięcie działalności czy zdobycie przewagi konkurencyjnej. Jednak wiem też dobrze, że jest to tylko technologia, a wszystko zależy od sposobu jej wdrożenia i wykorzystania przez ludzi.

Jeszcze kilka lat temu o cyfryzacji mówiliśmy, że nie polega ona jedynie na wdrożeniu odpowiednich rozwiązań, ale jest procesem, który należy zacząć od modyfikacji kultury organizacji tak, by cyfrowa tożsamość stała się jej częścią. Dokładnie to samo dotyczy sztucznej inteligencji. Tak naprawdę nie jest ona samodzielną technologią, która przynosi korzyści sama z siebie. By tak się stało, musi zostać osadzona w strategii organizacji, która zamierza ją wykorzystać.

Nie wystarczy więc po prostu podpiąć model AI pod firmowe systemy, by miał dostęp do danych, i zlecić mu wykonywanie zadań? Oczywiście spłycam to zagadnienie tak postawionym pytaniem, ale chciałbym tu zapytać o wyzwania, które wiążą się z wykorzystaniem AI w różnych organizacjach.

Zdecydowanie nie wystarczy! Po pierwsze musimy wiedzieć, co ta sztuczna inteligencja ma dla nas robić, czego od niej oczekujemy. Kiedy już to określimy, musimy wytrenować dany model na wybranych, reprezentatywnych danych tak, by jego działania były zgodne z naszymi oczekiwaniami. Tu zaś dotykamy istotnej kwestii, czyli jakości danych gromadzonych i przetwarzanych w organizacji. Bez doskonałego zarządzania nimi i zapewnienia ich wysokiej jakości, AI nie odniesie sukcesu w żadnej firmie, bo wyniki jej działań wprost zależą od tego, na jakich danych model został wytrenowany i jakie informacje są mu następnie dostarczane do przetwarzania. Jeśli model AI zostanie wytrenowany na tendencyjnych danych, wyniki jego pracy mogą okazać się mocno chybione.

Wyobraźmy sobie, że chcemy powierzyć sztucznej inteligencji opracowywanie spersonalizowanych planów leczenia pacjentów. Model wytrenowany na tendencyjnych danych może zlecać różne rodzaje leczenia tej samej choroby w tym samym stadium w zależności od płci, statusu ekonomicznego czy rasy pacjenta. Może więc okazać się rasistowski, seksistowski lub stosować tzw. ageizm, a w efekcie jego zalecenia będą szkodliwe dla pacjentów. W branży finansowej z kolei wytrenowany na nieodpowiedniej jakości danych model AI, któremu powierzymy np. ocenę zdolności kredytowej klientów, może mocno zachwiać kondycją finansową firmy, jeśli zacznie przyznawać pożyczki osobom, które nie będą w stanie spłacić zaciągniętych zobowiązań. Chcąc uniknąć tego typu sytuacji musimy zadbać o jakość danych.

Co więcej, w obu przedstawionych przeze mnie przykładach generatywna AI wykorzystuje dane wrażliwe. Ważne jest zatem zapewnienie i przestrzeganie odpowiednich regulacji i etycznych ram prawnych dla stosowania AI, aby uniknąć nadużyć oraz zapewnienie prywatności i bezpieczeństwa danych. Ponadto niezbędna jest edukacja i odpowiednie przygotowanie pracowników do pracy z nowymi technologiami.

Sporo tych wyzwań. Niemniej widzimy, że coraz więcej instytucji, firm, jednostek badawczych itd. prowadzi działania zmierzające do opracowania i wdrożenia różnorodnych modeli sztucznej inteligencji, przeznaczonej do wielu zadań. Co ich do tego skłania?

Mówiąc najprościej: korzyści i przewagi konkurencyjne. Weźmy pod lupę na przykład branżę retail. Wykorzystanie sztucznej inteligencji może wzmocnić odpowiedzialny marketing, pozwalając na prawdziwą personalizację działań sprzedażowych oraz oferty, którą będzie można w pełni dostosować do preferencji klienta. AI, śledząc łańcuchy dostaw, pozwoli także na skrócenie czasu dostaw produktów do nabywców.

Technologie sztucznej inteligencji znajdą zastosowanie również w branży ubezpieczeń. Dzięki nim ubezpieczyciele będą mogli wprowadzić dynamiczną wycenę składek i ocenę ryzyka. Pomogą im one także zautomatyzować i usprawnić przetwarzanie roszczeń, wykrywanie oszustw i nadużyć, obsługę klienta itd. Sektorowi bankowemu poprzez wykorzystanie AI łatwiej będzie np. przeciwdziałać praniu brudnych pieniędzy, a proces ten ponadto ulegnie optymalizacji kosztowej.

W ochronie zdrowia sztuczna inteligencja pozwoli posługiwać się awatarami pacjentów do prowadzenia badań klinicznych i wdrażania indywidualnych planów leczenia. Sięgnie po nią także sektor publiczny, by zwiększyć produktywność, zautomatyzować proste zadania i ograniczyć skutki niedoboru wykwalifikowanych pracowników, którzy coraz rzadziej wybierają karierę w tym obszarze. Sektor ten będzie się jednocześnie mierzył z wyzwaniem zwiększenia bezpieczeństwa w zakresie coraz bardziej powszechnych cyfrowych usług publicznych i tożsamości cyfrowej.

Wreszcie branża produkcyjna, gdzie AI jest nieodzownym elementem inteligentnych fabryk. Wg raportu Society of Manufacturing Engineers z 2022 r. zastosowanie w nich tzw. konserwacji predykcyjnej opartej o sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe może zmniejszyć liczbę nieoczekiwanych awarii aż o 90 proc. To zaś przekłada się na wymierną korzyść finansową – zarówno poprzez zmniejszenie liczby kosztownych napraw, jak i w efekcie ograniczenia przestojów generujących straty.

To wszystko brzmi zarówno fascynująco, jak i niepokojąco. Bo z jednej strony korzyści są oczywiste: AI się nie zmęczy, dobrze wytrenowana nie popełni błędów, wyniki jej pracy będą w pełni powtarzalne i uzasadnione. Jednak wychodzi na to, że człowiek przestaje być potrzebny.

Zdecydowanie jestem przeciwna stwierdzeniu, że AI zabierze nam pracę. Nie zabrała jej maszyna parowa podczas pierwszej rewolucji przemysłowej, nie zabrały komputery, teraz też nie musimy się tego obawiać. Oczywiście na rynku pracy nastąpi zmiana – już dziś ją obserwujemy. Wchodzimy w etap powstawania zupełnie nowych zawodów i specjalizacji, a równocześnie obserwujemy, jak AI zastępuje pracowników w czynnościach powtarzalnych, nie wymagających kreatywności. To oczywiście, jak każda zmiana, budzi obawy. Jednak wiem dobrze, że w powyższym obszarze powstanie także wiele nowych miejsc pracy.

Ale z „wymieraniem” zawodów i powstawaniem innych będziemy mieli do czynienia chyba głównie w tych organizacjach, w których sztuczna inteligencja zostanie wdrożona? Tam, gdzie się ona nie pojawi, chyba nie ma się czym przejmować?

Tylko że organizacji, do których nie zostanie wprowadzona sztuczna inteligencja, będzie z roku na rok coraz mniej. Musimy się tu spodziewać efektu śnieżnej kuli. Eksperci od technologii informatycznych dobrze znają zjawisko shadow IT, które polega na używaniu przez pracowników na firmowym sprzęcie oprogramowania, które nie zostało oficjalnie zaimplementowane w organizacji. Dziś ci sami specjaliści zgłaszają zjawisko shadow AI, polegające na wykorzystywaniu w firmach modeli AI, które nie są w nich oficjalnie wdrożone. Źródłem tych zjawisk jest m.in. naturalna chęć każdego z nas do wykonywania swych zadań w sposób jak najprostszy, jak najskuteczniej, przy optymalnym zaangażowaniu środków. A skoro jakieś oprogramowanie czy model AI to oferuje, to pracownik chętnie po niego sięga.

Z drugiej zaś strony wszyscy musimy być gotowi na to, że po AI coraz częściej sięgać będą także cyberprzestępcy, aby dokonać oszustw, wyłudzeń czy włamań do infrastruktury IT. Do ochrony przed nimi trzeba będzie użyć zabezpieczeń także bazujących na modelach AI, co może skutkować swego rodzaju „wyścigiem zbrojeń”. To wszystko razem sprawi zaś, że obszarów nie dotkniętych wpływem algorytmów nie tylko w biznesie, ochronie zdrowia, ale i sektorze publicznym będzie coraz mniej. Każdy z nas coraz częściej w codziennym życiu będzie miał kontakt ze sztuczną inteligencją, a obrona przed nią przypominać będzie walkę z wiatrakami.

Czyli tej zmiany, którą niesie AI, nic już nie zatrzyma?

Obserwując obecną sytuację geopolityczną oraz mając w pamięci to, czego doświadczaliśmy w ostatnich latach, wolałabym, aby nie pojawiły się tego typu przeszkody, ponieważ do głowy przychodzą mi tylko takie czynniki, które mogłyby nas cofnąć w rozwoju o całe dekady lub nawet stulecia. Ale zamiast snuć wizje katastroficzne lepiej pomyśleć o tym, jakie szanse otwiera przed nami sztuczna inteligencja. Może nie tylko usprawnić i przyspieszyć pracę każdego z nas, przynieść przewagi konkurencyjne wielu firmom oraz korzyści ich klientom, ale także doprowadzić do odkryć i innowacji naukowych, na które czeka cały świat. Może poprawić jakość naszego życia, zwiększyć jego komfort i poziom, pozostawiając nam więcej czasu na to, co naprawdę lubimy i co nas interesuje. Sama w sobie jest zaś tylko kolejną technologią – sposób i zakres jej zastosowania zależy tylko od nas.