Technologia w AI to tylko mała część sukcesu. Decydują ludzie i wizja

Firma McKinsey opublikowała nowy raport o stanie AI. Jaki jest najbardziej zaskakujący wniosek?

Nie jestem pewien, czy jest on zaskakujący, ale na pewno jest bardzo interesujący z humanistycznego punktu widzenia. Wiele osób skupia się na sprzęcie, podczas gdy my stwierdzamy, że technologia odgrywa tak naprawdę bardzo małą rolę w sukcesie. Tu chodzi wyłącznie o nas – ludzi, którzy stoją za procesami. To czynnik ludzki, a nie sam kod czy maszyna, wpływa na ostateczny rezultat.

Co okazało się inne niż prognozowaliście przed rokiem?

Zdecydowanie jest to Agentowa AI. Agenty, czyli systemy AI, które potrafią samodzielnie wykonywać zadania i planować kolejne kroki, stały się częścią naszej codzienności, a wszyscy mówią o nich więcej niż kiedykolwiek. Aż 62 proc. respondentów naszej ankiety deklaruje, że ich organizacje już eksperymentują z agentami AI, co pokazuje ogromne zainteresowanie tym przełomem. W przeciwieństwie do zeszłego roku, dyskusja przesunęła się z pytania „czy to działa” na „gdzie i jak mamy to wdrożyć”.

Widzimy, że niemal każda firma eksperymentuje z AI, a coraz więcej wprowadza rozwiązania do produkcji. Staje się to codziennością. Skoro po raz pierwszy w historii ludzkości można operować AI za pomocą ludzkiego języka (a więc ktoś, kto dobrze opanował język, może być lepszy od wielu inżynierów), ta kombinacja z agentami powoduje, że kadra kierownicza może na nowo zaprojektować procesy w firmie.

Mówi Pan o agentach jako o przełomie. Jakie są Pańskie prognozy dotyczące konkretnych, codziennych zadań, które agenci przejmą najszybciej?

Jeśli spojrzeć na obecną sytuację, widzimy trzy najbardziej popularne dziedziny. To tworzenie oprogramowania, gdzie agenci wspierają inżynierów w pisaniu kodu i automatyzacji testów. Potem obsługa klienta, zarówno po stronie serwisu, jak i w zakresie sprzedaży. I jeszcze operacje Back Office, coraz więcej agentów przejmuje zadania w działach HR i finansów.

Co będzie następne? Oczekuję, że pojawi się to, co nazywamy e-commerce agentową, gdzie wszystkie ścieżki konsumenta i zachowania zakupowe – czyli sposób, w jaki szukamy informacji i dokonujemy wyboru – zostaną przeprojektowane.

Jakie są największe wyzwania i przeszkody stojące przed firmami, które chcą efektywnie wdrażać i skalować AI?

Myślę, że to jeszcze długa i wieloetapowa podróż. Nasze najnowsze badanie potwierdza, że blisko dwie trzecie organizacji wciąż jest w fazie eksperymentowania lub pilotażu i nie rozpoczęło skalowania AI w całym przedsiębiorstwie. To pokazuje, że wdrożenie jest ogromnym wyzwaniem.

Sukces wymaga jednoczesnego zrealizowania wielu elementów – nie można niczego pominąć. Najpierw trzeba mieć odwagę, aby na nowo zaprojektować cały proces w firmie. Następnie potrzebujemy danych, aby zasilać AI (zbieranie tych danych wymaga strategii) i odpowiedniej architektury, aby połączyć je z modelami.

Gotowość Organizacji: Kiedy technologia jest już na miejscu, kluczowe jest szkolenie całej organizacji, aby ufała, nadzorowała i rozumiała ograniczenia AI. Wreszcie, trzeba stworzyć system zarządzania, bo było to trudne w przypadku ludzi, a teraz dochodzą agenci. To jest bolesne, ponieważ jest Pan ograniczony cyklami rynków kapitałowych i budżetowymi. Dopóki tego nie zrobimy, nie zobaczymy pierwszych wyników. Potrzeba więc śmiałości, odwagi i wizji.

Wspomniał Pan o cyklach rynków kapitałowych. Czy widzi Pan ryzyko bańki spekulacyjnej w sztucznej inteligencji? Wyceny szybko rosną, a w Państwa raporcie widać spory kontrast: zaledwie 39 proc. badanych firm zgłasza wpływ AI na zysk operacyjny (EBIT) na poziomie całego przedsiębiorstwa.

Zajmuję się głównie dziedziną AI stosowanej, wdrażanej w przedsiębiorstwie. W tym obszarze nie chodzi o bańkę, ale o bardzo solidne możliwości wpływu i konkretne biznesplany. Można bardzo wyraźnie zobaczyć, czy wdrożenie się opłaca, czy nie. W zakresie implementacji AI w przedsiębiorstwie, bańka nie występuje.

Jeśli chodzi o wyceny, widać tam fundamentalne zmiany. Proszę pomyśleć: po raz pierwszy w historii ludzkości można obsługiwać technologię ludzkim językiem. Po raz pierwszy można całkowicie zmienić struktury kosztów. Po raz pierwszy technologia ta umożliwia zasilanie fizycznej AI, czyli systemów łączących zdolność percepcji, rozumowania i działania, co pozwala maszynom podejmować autonomiczne decyzje w świecie rzeczywistym.

Kiedy Pana zdaniem nastąpi masowa monetyzacja AI? Czy firmy są gotowe pobierać opłaty za usługi wspierane przez AI?

Uważam, że masowa monetyzacja w niektórych przypadkach już nastąpiła. Proszę popatrzeć na wykresy dotyczące stanu AI — są firmy, które już to robią, osiągają wpływy i w pełni transformują swój biznes. Są też inne, które nadal tylko o tym marzą. I to jest właśnie różnica między monetyzacją a marzeniami.

W dyskusjach o AI dominuje obecnie moc obliczeniowa. Czy zgadza się Pan ze stwierdzeniem, że sieć energetyczna staje się nowym „wąskim gardłem”?

Oczywiście, potrzebna jest energia do zasilania AI. Ale wiele firm używa jej obecnie z dużą wydajnością. Widziałem wdrożenia, gdzie koszt zapytania spadł z kilku euro do ułamka euro. Mamy obecnie moc, którą nadmiernie wykorzystujemy, ale w przyszłości będziemy mieli dużo wolnej mocy.

Poza tym, powstaje wiele alternatywnych, zielonych, samowystarczalnych źródeł do zasilania centrów danych, co obniży koszt inteligencji niemal do zera. Trzeci czynnik to Fizyczna AI, która łączy zdolność percepcji, rozumowania i działania, co pozwala maszynom podejmować autonomiczne decyzje – tutaj trzeba przetwarzać informacje na miejscu. Zatem widać, że problem ten będzie rozwiązywany w sposób dynamiczny.

Czy czeka nas kataklizm na rynku pracy z powodu AI? Kto jest najbardziej zagrożony?

Ludzie często koncentrują się na czarnych scenariuszach, ale w rzeczywistości rynek pracy przechodzi obecnie transformację, nie kataklizm. Mamy tu do czynienia z trzema zjawiskami. Po pierwsze, w wielu krajach Europy mierzymy się z deficytem pracowników w kluczowych sektorach, np. w opiece zdrowotnej brakuje pielęgniarek. AI może pomóc łagodzić te niedobory, a nie je pogłębiać. Po drugie, AI nie zastępuje zawodów w całości, lecz segmentuje zadania. Nawet jeśli weźmiemy programowanie — AI jest niesamowita w pisaniu kodu, ale musi być ktoś, kto: zdefiniuje zadanie, nadzoruje proces, usuwa błędy i testuje. Z tego powodu, zamiast o pełnym zastąpieniu, mówimy o koncepcji „człowieka w pętli” i hybrydowej inteligencji, która staje się niezwykle ważna. I wreszcie, historia pokazuje, że każda przełomowa technologia jest elastyczna. Choć stare role znikają, tworzy się więcej nowych miejsc pracy, nowych produktów i firm, których dziś jeszcze sobie nie wyobrażamy.

Uważam, że należy patrzeć na to w równowadze. Przyszłość to głównie wspomaganie, augmentacja, gdzie hybrydowa inteligencja, łącząca siłę obliczeniową AI z ludzką kreatywnością i kontrolą, pozwoli nam osiągać znacznie większe cele biznesowe i społeczne.

W jakich sektorach AI obecnie ma najlepsze perspektywy wdrożenia?

To świetne pytanie, ale szczerze mówiąc, odpowiedź zależy od przywództwa, a nie od samej branży. Widzimy ogromne postępy we wszystkich sektorach, zarówno tych najbardziej innowacyjnych jak technologia i finanse, jak i w tych tradycyjnych jak przemysł czy logistyka. Nie ma branży A, która byłaby z góry lepsza od branży B. Zamiast koncentrować się na sektorze, nasze badania wskazują, że kluczowe jest przywództwo, wizja i kontekst konkurencyjny firmy. Możemy Panu pokazać pięć firm z tej samej branży i tej samej lokalizacji, z których tylko jedna osiąga spektakularne wyniki dzięki AI, podczas gdy reszta zostaje w tyle.