GenAI: Przewodnik wdrożeniowy

Generatywna sztuczna inteligencja (GenAI) staje się rewolucyjnym narzędziem w świecie biznesu, oferując nowe możliwości w zakresie tworzenia treści, automatyzacji i analizy danych.

Jak duży jest jej rzeczywisty potencjał ekonomiczny? Według McKinsey’a w branżach takich jak bankowość może ona przynieść korzyści rzędu od 200 do 340 miliardów dolarów rocznie, a w sektorze handlu detalicznego i produktów konsumpcyjnych nawet od 400 do 660 miliardów dolarów rocznie. Jednak aby efektywnie wdrożyć GenAI w firmie, kluczowe jest zdobycie solidnych podstaw na temat jej możliwości, zarządzania oraz potencjalnych zagrożeń. Ten artykuł stanowi zwięzłe kompendium, które pomoże przedsiębiorcom świadomie i skutecznie wdrożyć GenAI w swoich działaniach.

1. Fundamenty GenAI

1.1 Generatywna a klasyczna AI – różnice

Klasyczna sztuczna inteligencja (AI) to dziedzina, która skupia się na tworzeniu systemów informatycznych zdolnych do inteligentnych zachowań, takich jak uczenie się na podstawie istniejących danych. Osiąga optymalne wyniki w specyficznych, wąsko zdefiniowanych zadaniach, dla których dostępne są dane archiwalne, zazwyczaj w formie liczbowej (choć nie tylko), które stanowią materiał treningowy. Generatywna AI (GenAI) idzie jednak o krok dalej – nie skupia się tylko na analizie danych, ale daje również możliwość tworzenia zupełnie nowych treści, takich jak teksty, obrazy czy nawet plany działania w nietypowej sytuacji. Różnica ta wpływa znacząco na zakres stosowania obu technologii.

Klasyczna AI najlepiej sprawdza się w zadaniach wymagających analizy danych i wyciągania wniosków na podstawie istniejących wzorców, takich jak systemy rekomendacji czy przewidywanie trendów rynkowych. Generatywna AI znajduje natomiast zastosowanie w zadaniach, w których istotna jest kreatywność, rozumienie kontekstu i tworzenie unikalnych rozwiązań, które nie opierają się wyłącznie na danych historycznych. Dzięki temu przynosi rezultaty w takich obszarach jak tworzenie treści marketingowych, pisanie kodów programistycznych, wyjaśnianie skomplikowanych tematów czy nawet komponowanie muzyki.

1.2 Podstawy działania

Generatywna sztuczna inteligencja opiera się na zaawansowanych modelach uczenia maszynowego, takich jak GPT (Generative Pre-trained Transformer), które analizują ogromne zbiory danych, ucząc się rozpoznawania struktur i zależności. Dzięki temu potrafią tworzyć nowe treści, takie jak teksty, obrazy czy dźwięki, oraz rozumieć intencje i kontekst sytuacji użytkownika.

xModele te są trenowane na miliardach przykładów, co pozwala im przewidywać i generować odpowiedzi zbliżone do ludzkiego rozumienia. Kluczowym elementem korzystania z generatywnej AI są prompty, czyli precyzyjne polecenia tekstowe, które definiują zadanie dla modelu. Poprzez tworzenie dobrze skonstruowanych promptów użytkownicy mogą wpływać na jakość i szczegółowość odpowiedzi generowanych przez AI, dostosowując treść do swoich specyficznych potrzeb. Więcej infromacji o dobrych praktykach tworzenia promptów dostępne tutaj.

1.3 Zastosowania w biznesie

GenAI, dzięki swojej kreatywności, znajduje zastosowanie w wielu różnych branżach. Potrafi personalizować treści, automatyzować wewnętrzne procesy, czy nawet podsuwać pomysły dotyczące nowych strategii biznesowych. Co więcej, jej potencjał i możliwości stale się rozwijają, przynosząc innowacje w takich dziedzinach jak finanse, medycyna czy logistyka.

O tym, jak skutecznie zidentyfikować przypadki użycia w Twojej organizacji, opowiemy w kolejnych wpisach. Teraz przyjrzyjmy się kilku popularnym przykładom wdrożenia GenAI:

• Automatyczne porównywanie dokumentów – GenAI analizuje i porównuje umowy, dokumenty prawne i finansowe, identyfikując różnice, kluczowe informacje oraz możliwe ryzyka, usprawniając procesy w działach prawnych i finansowych.
• Asystent AI HR – GenAI automatycznie przetwarzając zgłoszenia kandydatów, porównując CV z wymaganiami stanowiska czy nawet prowadząc wstępne rozmowy kwalifikacyjne, wspiera działy HR i znacznie przyśpiesza procesy rekrutacyjne.
• Asystent AI Helpdesk – GenAI odpowiada na pytania klientów lub pracowników, diagnozuje problemy techniczne oraz sugeruje rozwiązania, odciążając działy IT i obsługi klienta.
• Tworzenie treści kampanii marketingowych – GenAI generuje spersonalizowane kampanie reklamowe na podstawie strategii marketingowej firmy oraz wprowadzonych zaleceń, zwiększając skuteczność i spójność działań marketingowych.
• Automatyczne tworzenie raportów – GenAI generuje raporty finansowe, sprzedażowe czy analityczne na podstawie danych, automatycznie przekształcając je w czytelne i zrozumiałe podsumowania, oszczędzając czas i zmniejszając ryzyko błędów.

2. GenAI w Twojej organizacji

2.1 Wyzwania

Wdrożenie GenAI to proces, który wymaga starannego zaplanowania działań organizacji – w przeciwnym wypadku jest obarczony wysokim prawdopodobieństwem niepowodzenia. Kluczowe jest, aby strategia wdrożenia i wykorzystania GenAI w przedsiębiorstwie uwzględniała wiele istotnych wyzwań, takich jak:

• Identyfikacja przypadków użycia – Kluczowym krokiem we wdrożeniu GenAI jest zrozumienie, w jakich obszarach firma może efektywnie wykorzystać tę technologię. Niewłaściwy wybór przypadków użycia może prowadzić do nieefektywnego wykorzystania
• Mała ilość doświadczonych ekspertów na rynku – Wdrożenie i zarządzanie GenAI wymaga specjalistycznej wiedzy, która jest ograniczona na rynku pracy. Brak wykwalifikowanych specjalistów można jednak zastąpić wykorzystaniem odpowiednich, intuicyjnych narzędzi.
• Ryzyko wycieku danych – GenAI przetwarza duże ilości danych, w tym wrażliwych informacji. Warto pamiętać o ryzyku naruszenia bezpieczeństwa i regulacji prawnych, i wdrożeniu odpowiednich środków bezpieczeństwa.
• Kontrola i monitorowanie wyników – Rozwiązania GenAI wymagają stałego monitorowania w celu umożliwienia im prawidłowego funkcjonowania. Niewłaściwe wyniki mogą prowadzić do błędnych decyzji, które zbyt późno zauważone, mogą skutkować utratą czasu i pieniędzy.
• Skalowalność rozwiązań – Wraz ze wzrostem firmy, rozwiązania GenAI powinny być skalowalne, integrowalne z Twoimi systemami i łatwe w zarządzaniu na różnych poziomach organizacji. Zapewni im to pełną kontrolę i spójność w złożonych strukturach biznesowych.
• Optymalizacja kosztów – Modele GenAI, szczególnie w dużych firmach, mogą generować znaczne koszty operacyjne. Ważne jest, aby organizacja dokładnie przeanalizowała, jak zoptymalizować wydatki związane z infrastrukturą i procesami AI.

Wybór odpowiedniego sposobu wdrożenia GenAI pozwala złagodzić wyżej wymienione problemy i znacząco ułatwić proces adaptacji.

2.2 Sposoby wdrożenia

Planując wdrożenie nowej technologii w organizacji, zazwyczaj rozważamy dwa klasyczne podejścia: współpracę z firmą usługową, taką jak software house, lub budowę wewnętrznego zespołu ekspertów. Oba te rozwiązania mogą jednak okazać się szczególnie skomplikowane w przypadku wdrażania GenAI, ze względu na potrzebę posiadania unikalnego połączenia ekspertyzy w AI i biznesie, przy bardzo ograniczonej liczbie talentów na rynku.

• Software House – Chociaż zlecenie wdrożenia firmie usługowej typu software house daje dostęp do zewnętrznej wiedzy technicznej, jest to droga i ryzykowna metoda. Zmiany w projekcie będą trudne i kosztowne do wprowadzenia, a brak pełnej kontroli nad zespołem deweloperów może prowadzić do opóźnień i problemów z jakością oprogramowania. Dodatkowo, software house rzadko posiada wystarczającą ekspertyzę biznesową, co skutkuje niedopasowaniem rozwiązania do potrzeb firmy.
• Własny zespół – Budowa własnego zespołu specjalistów AI ****to jeszcze bardziej wymagające i kosztowne wyzwanie. Największym problemem jest rekrutacja odpowiednich talentów na rynku, na którym brakuje wykwalifikowanych ekspertów. Proces ten jest czasochłonny, wymaga zaangażowania i może trwać miesiącami, co znacznie opóźnia wdrożenie. Dodatkowo, utrzymanie zespołu i ciągłe rozwijanie jego kompetencji wiąże się z ogromnymi kosztami operacyjnymi, co sprawia, że osiągnięcie oczekiwanego zwrotu z inwestycję w GenAI może być wręcz niemożliwe.
• Platforma klasy Enterprise – Alternatywnym sposobem jest skorzystanie z gotowych narzędzi opartych na eksperckim know-how, takich jak platforma Extentum AI. Pozwala ona wdrożyć i monitorować GenAI bez potrzeby zatrudniania firm usługowych czy budowania nowych zespołów. Osoby biznesowe mogą tworzyć aplikacje LLM i asystentów AI za pomocą kliknięć myszki, co istotnie skraca proces i ułatwia identyfikację przypadków użycia. Platforma umożliwia szybkie skalowanie wdrożonych rozwiązań, a także analitykę efektywności i kontrolę kosztów. Rozwiązanie obejmuje zaawansowany system anonimizacji danych, który automatycznie wykrywa wrażliwe dane podczas konwersacji i zastępuje je fikcyjnymi odpowiednikami, co zapewnia bezpieczeństwo danych i pomaga zachować zgodność z regulacjami. Dzięki temu kadra menadżerska zyskuje kontrolę nad wdrożeniem, a specjaliści biznesowi mogą się skupić na ulepszaniu swoich procesów w łatwy i intuicyjny sposób.

2.3 Przygotowanie organizacji

Wdrożenie technologii opartej na GenAI w organizacji to nie tylko kwestia narzędzi, ale przede wszystkim ludzi, którzy będą z niej korzystać. Na szczęście konwersacja z modelami LLM jest wyjątkowo intuicyjna, więc adaptacja zespołu nie powinna być trudnym zadaniem. Kwestia przygotowania dotyczy przede wszystkim holistycznego spojrzenia na działania organizacji, która powinna stworzyć jasne zasady korzystania z technologii oraz wspierać zespoły w identyfikowaniu nowych zastosowań czy aktualizowaniu wiedzy.

• Polityka korzystania z GenAI – Jej celem jest dopilnowanie, aby technologie były używane zgodnie z obowiązującymi przepisami, zasadami ochrony danych oraz interesami firmy. Polityka określa zasady przetwarzania danych, ochronę prywatności, odpowiedzialne wykorzystanie AI oraz procedury w przypadku naruszeń lub nieprawidłowości w działaniu systemów. Jest to kluczowy dokument chroniący firmę przed ryzykami prawnymi, który znacznie zwiększa zaufanie wśród klientów. Stworzenie polityki wymaga konsultacji zarówno z zespołem prawniczym, jak i technicznym. Alternatywną opcją jest skorzystanie z gotowej polityki, opracowanej na podstawie wiedzy eksperckiej i regularnie aktualizowanej w celu zapewnienia zgodności z regulacjami. Taką możliwość oferuje Extentum AI.
• Identyfikacja zastosowań – Chociaż proces identyfikacji use-case’ów ****jest iteracyjny (wraz ze wzrostem świadomości możliwości GenAI pojawia się coraz więcej pomysłów na jej wdrożenie), to warto już na początku zidentyfikować obszary, których automatyzacja przyniesie największe korzyści. Dzięki temu firmy mogą świadomie inwestować w kluczowych obszarach, gdzie osiągną największe korzyści, a następnie skalować wdrożone rozwiązania. Aby zidentyfikować potencjalne use-case’y, warto jest skorzystać z narzędzi, które ułatwiają ten proces. Platforma Extentum AI oferuje gotowe konfigurowalne scenariusze, narzędzia do mierzenia efektywności wdrożonych rozwiązań GenAI. Ułatwia również ich skalowanie na różnych poziomach organizacji, co pozwala szybko maksymalizować wyniki biznesowe.
• Rozwój kompetencji – Choć obsługa GenAI dla wielu jest intuicyjna, to w skali dużych organizacji nawet niewielkie różnice w jakości generowanych odpowiedzi mogą znacząco zwiększyć korzyści z jej wykorzystania. Kluczowe znaczenie ma prompt engineering, czyli sztuka tworzenia odpowiednich zapytań do AI. Dobrze skonstruowany prompt pozwala uzyskać bardziej precyzyjne i wartościowe odpowiedzi, co jest ważne w kontekście optymalizacji kosztowej (za satysfakcjonującą odpowiedź płacimy tyle samo, co za tą mniej trafną). Nauka ich tworzenia to temat na osobny artykuł, dlatego platforma Extentum AI oferuje gotowe szablony promptów, które są przemyślane pod względem wielu różnych zastosowań biznesowych oraz zgodne z aktualnymi standardami.

3. Implementacja

3.1 Klasyczny cykl rozwoju (software house lub wewnętrzny zespół)

Po podjęciu decyzji o wyborze odpowiedniego dla nas sposobu wdrożenia GenAI, należy zaplanować proces samej implementacji tej technologii. Powinien on zapewnić organizacji długotrwałe korzyści i zwroty z inwestycji, a także zapewnić bezpieczeństwo i zgodność z regulacjami. Klasyczny sposób wdrożenia rozwiązania opartego na generatywnej AI odbywa się według następującego schematu:

1. Zespół biznesowy identyfikuje potencjalne zastosowanie
2. Analiza zgodności z wymogami, standardami i regulacjami
3. Warsztaty zespołu biznesowego z zespołem developerskim (wewnętrznym lub zewnętrznym) w celu przekazania wizji rozwiązania
4. Zespół developerski buduje rozwiązanie według przekazanych wytycznych
5. Testy prototypowe
6. Wprowadzanie zmian wynikających z niedopasowania rozwiązania lub zmieniających się potrzeb biznesowych
7. Drugie warsztaty dwóch zespołów
8. Wprowadzanie zmian przez zespół developerski
9. Wdrożenie finalnej wersji rozwiązania
10. Próby skalowania rozwiązania, analizy efektywności, kontroli nad dostępem i danymi

Głównym problemem wynikającym z powyższego podejścia jest wydłużenie nie tylko samego procesu budowy rozwiązania, ale przede wszystkim czasu wprowadzania zmian. Znaczne opóźnienia prowadzą z kolei do szeregu innych niekorzyści, takich jak wyższe koszty operacyjne, większe ryzyko błędów, niedopasowanie rozwiązania do potrzeb biznesowych oraz trudności w zapewnieniu kontroli i bezpieczeństwa na różnych poziomach organizacji.

3.2 Wdrożenie z Extentum AI

Aby zwiększyć elastyczność, obniżyć koszty i jednocześnie zapewnić wartość biznesową wdrażanych rozwiązań, warto jest zoptymalizować proces wdrożenia. Rozwiązaniem, które pozwala osiągnąć długoterminowe korzyści z GenAI, jest platforma Extentum AI, która dzięki przemyślanym funkcjom automatyzuje klasyczny schemat wdrożenia, oszczędzając czas, pieniądze i przede wszystkim uwalniając potencjał ludzki. Jak przebiega wdrożenie na naszej platformie?

1. Osoby biznesowe samodzielnie budują rozwiązania dostosowane do swoich potrzeb (lub korzystają z gotowych scenariuszy), a testy efektywności rozwiązania odbywają się już na wstępnym etapie tworzenia
2. Wydajne rozwiązania są błyskawicznie skalowane na wybrane poziomy organizacji
3. Wrażliwe dane są automatycznie wykrywane i anonimizowane przed wysłaniem zapytania do zewnętrznego modelu LLM, co zapewnia prywatność użytkownikom i minimalizuje ryzyko wycieku informacji

Wprowadzanie zmian wynikających ze zmieniających się potrzeb biznesowych następuje natychmiastowo i bezkosztowo. Platforma zapewnia pełną kontrolę nad procesami GenAI w organizacji, oferując narzędzia do pomiaru kosztów i efektywności na poziomie procesów, ról i zespołów, zarządzania dostępami oraz śledzenia zmian i działań w systemie.

Powyższe podejście pozwala na znaczne przyspieszenie zarówno samego procesu tworzenia rozwiązania, jak i wprowadzania zmian. W rezultacie możemy spodziewać się wielu korzyści, takich jak lepsze dopasowanie rozwiązań do wymagań biznesowych, redukcję kosztów operacyjnych, zmniejszenie ryzyka wystąpienia błędów oraz łatwiejsze utrzymanie kontroli i zapewnienie bezpieczeństwa na różnych szczeblach organizacyjnych.

4. Podsumowanie

Czy warto zainwestować w GenAI?

Na to pytanie warto jest spojrzeć z dwóch perspektyw. Pierwsza z nich to perspektywa rynkowa. Według Gartnera ponad 80% firm wdroży GenAI do 2026 roku. Biorąc pod uwagę znaczny wzrost produktywności, jaki przynosi efektywne wykorzystanie tej technologii (nawet 40%), staje się jasne, że organizacje, które zdecydują się na jej wdrożenie, zyskają znaczącą przewagę konkurencyjną nad tymi, którzy byli niechętni wobec podejmowania działań. W związku z dynamicznie zmieniającym się rynkiem, wdrożenie tej technologii przestaje być opcją, a staje się koniecznością.

Przy rozważaniu drugiej perspektywy, należy zwrócić uwagę na wyzwania związane z wdrożeniem. Dzięki GenAI firmy mogą osiągnąć wymierne korzyści w krótkim czasie – od redukcji kosztów operacyjnych po uwolnienie zasobów ludzkich. Jednak skuteczne i szybkie wdrożenie wymaga dobrze przemyślanego podejścia i jest obarczone dużym ryzykiem. Kluczem do sukcesu jest więc wybór właściwego sposobu wdrożenia tej technologii, który będzie dostosowany do potrzeb organizacji. Przemyślana decyzja minimalizuje ryzyko niepowodzenia inwestycji**,** a także maksymalizuje zyski i umożliwia szybkie osiągnięcie oczekiwanych rezultatów.

Wdrożenie GenAI jest obecnie koniecznością, dlatego też należy wybrać sposób, który pozwoli zrobić to szybko i efektywnie.