Korištenje generativnih alata umjetne inteligencije (UI), kao što je Chat GPT, Scribe, Jasper i slično, odnosno onih koji mogu generirati tekst, sliku, glazbu ili druge kreativne sadržaje, raste velikom brzinom.

Pokazuje to posljednja anketa koju konzultantska kompanija McKinsey provodi na svjetskoj razini (McKinsey Global Survey). Anketa pokazuje da trećina organizacija redovito koristi generativne UI alate, i to u najmanje jednom poslovnom procesu. Također, 40 posto njih planirala povećati investicije u UI. A koriste ih i izvršni direktori, i to četvrtina njih.

Ove su brojke itekako značajne, posebno kada se u obzir uzme činjenica da se većina generativnih UI alata na tržištu pojavila prije nepunih godinu dana. Ne treba čuditi stoga da rizik koji dolazi s korištenjem generativnih UI alata mnoga poduzeća još uvijek ne shvaćaju dovoljno ozbiljno.

Primjerice, ublažavanjem rizika – kao što je netočnost – kompanije se slabo bave. Tako manje od polovice ispitanih kaže da njihove organizacije upravljaju rizicima povezanima s korištenjem generativnih UI alata.

Izazovi usvajanja
Sudionici McKinseyeve ankete očekuju da će primjena ovih alata biti disruptivna, a poseban će utjecaj imati na zaposlenike. “Predviđaju da će doći do smanjena potrebne radne snage u određenim područjima, a sukladno tome morat će doći do njihove prekvalifikacije”, stoji u izvješću ove konzultantske kuće.

Anketa koju je McKinsey napravio tijekom travnja ove godine pokazuje da nema velikih razlika u korištenju generativnih UI alata, kako među sektorima tako i među regijama. Najveći postotak ispitanih (79%) kaže da su generativne UI alate, koristili barem jednom, a što govori da ih još uvijek ne koriste redovito.

Redovito ih koristi gotovo četvrtina, odnosno 22 posto, ispitanih – najviše oni koji rade u tehnološkom sektoru, medijima i telekomunikacijama, i to u Sjevernoj Americi. Kako je većina generativnih AI alata razvijena upravo tamo, ovaj podatak, zapravo, ne čudi. Slijedi financijska industrija, dok se alati UI-a najmanje koriste, zanimljivo, u ‘teškoj’ industriji.

Što se poslovnih jedinica tiče, odjeli marketinga i prodaje najčešći su korisnici generativnih UI alata. Slijede ih odjeli razvoja proizvoda i usluga te podrške. Generativne UI alate pak najčešće koriste upravo one kompanije koje imaju iskustvo i tradiciju korištenja umjetnu inteligenciju u poslovanju.

Što se tiče regija, primjerice, u Sjevernoj Americi čak 22 posto ispitanih redovito na poslu i izvan posla koristi generativne UI alate. Takvih je u Europi 14 posto.

Ova anketa pokazuje i da su očekivanja od generativnih UI alata vrlo velika, a najveće promjene očekuju ispitanici iz tehnološkog i financijskog sektora. Neke ranije studije ove konzultantske kompanije pokazuju da će taj utjecaj, ovisno o industriji, znatno varirati.

Najveću disrupciju, stoga, kažu istraživači iz McKinseya, mogu očekivati industrije koje se temelje na znanju. Uz tehnološki sektor to su financije, farmaceutska industrija i zdravstvo te obrazovanje. S druge strane, generativna će umjetna inteligencija imati daleko manje posljedice na industrije koje se temelje na proizvodnji, poput avionske, automobilske te elektronike.

Ova bi tehnološka revolucija, za razliku od svih ranijih, mogla imati daleko manji utjecaj na proizvodne industrije jer ova generacija umjetne inteligencije disruptira druge vrste industrija – one uslužne, temeljene na znanju.

Pa iako se korištenje generativne umjetne inteligencije unutar kompanija brzo širi tek rijetke vode računa o pravilima njene primjene. Samo 21 posto ispitanih, pokazuje anketa McKinseyja, izjavila je da su njihove tvrtke postavile politike korištenja ove umjetne inteligencije. Na najveći rizik – onaj netočnosti – pak kompanije se, čini se, uopće ne osvrću jer je samo nekoliko ispitanika odgovorilo da njihovi odgovorni rade na ublažavanju ovog rizika.

Ovo neobaziranje dovelo je do toga da ispitanici danas rizik netočnosti navode kao veću prijetnju od kibernetičke sigurnosti i regulatorne usklađenosti.

Također, pokazuje istraživanje, one kompanije koje postižu veću vrijednost zahvaljujući UI-u, odnosno kod kojih je ona zaslužna za ostvarivanje minimalno 20 posto operativne dobiti, u korištenje umjetne inteligencije ulažu znatno više. Takve su kompanije i sklonije njezinoj široj upotrebi pa će je češće koristiti za, primjerice, razvoj proizvoda i usluga, za optimizaciju razvoja proizvoda te stvaranja novog, na UI-u, temeljenog proizvoda.

Takve tvrtke, a koje se nazivaju visokoučinkovite UI organizacije, u UI ulažu više od 20 posto budžeta namijenjenog digitalizaciji, a UI se u njima koristi u najmanje četiri poslovna procesa. No i takve se kompanije suočavaju s izazovima usvajanja generativne umjetne inteligencije. Modeli i alati nadgledanja njezina učinka u proizvodnji, njihovi su najveći izazovi.

Dakle, niti visokoučinkovite UI organizacije još uvijek nisu usvojile najbolje prakse korištenja generativne umjetne inteligencije, poput pristupa strojnom učenju. Ipak, one su i dalje daleko ispred svih drugih.

Traže se nove vještine
Sa sve većom upotrebom generativne umjetne inteligencije mijenjaju se i potrebe kompanija za radnom snagom. Ranijih godina kompanije su najčešće zapošljavale softverske podatkovne inženjere, one za strojno učenje te AI podatkovne znanstvenike. Sada se pak sve češće pojavljuje potreba za tzv. brzim inženjeringom koji se koristi u komunikaciji s modelom tekst-u-tekst.

Također, ispitanici očekuju da će primjena umjetne inteligencije u sljedećih tri godine znatno utjecati na vještine koje traže od svojih zaposlenika. Smatraju, stoga, gotovo svaki drugi, da će 20 posto njihovih zaposlenika morati proći prekvalifikaciju. Manji broj ispitanih (8%), kaže da će broj zaposlenika zbog primjene umjetne inteligencije smanjiti 20 posto. Generativna UI, smatraju, najviše će utjecati na radna mjesta povezana s uslužnim poslovnim procesima, a koja će u velikom mjeri biti automatizirana (60 do 70%).

Generativna umjetna inteligencija, a koja predstavlja najznačajniji napredak u razvoju umjetne inteligencije općenito, jer je sposobna učiti iz uzoraka, odnosno dostupnih podataka, posve će sigurno uzrokovati brojne promjene. O širini posljedica pak nezahvalno je govoriti jer ćemo ih tek iskusiti. Jedino što možemo je pomno pratiti njen razvoj jer ova vrsta umjetne inteligencije nije više samo pomoć zaposlenicima već i njihova zamjena. Nadgledanje njenog razvoja bit će, stoga, ključno.