Jak se orientovat v dopadu generativní umělé inteligence

Jaké jsou důsledky generativní umělé inteligence a velkých jazykových modelů pro tiskový průmysl?

Rok 2023 byl rokem, kdy se objevila generativní umělá inteligence (AI). 100 milionů lidí nyní používá lídra na trhu ChatGPT – v té době to byla nejrychleji rostoucí aplikace v historii. Stejně jako u jiných technologických skoků kupředu, nelze zabránit jeho integraci do mnoha aspektů našeho pracovního a osobního života.

Generativní umělá inteligence představuje významný krok vpřed v technologii a umožňuje strojům vytvářet lidský text, obrázky a odpovědi. Ale umělá inteligence není vědomá bytost (jakkoli se to někdy zdá překvapivě „skutečné“). Učí se z miliard slov a frází shromážděných z miliard zdrojů a předpovídá, jaká slova pravděpodobně následují, aby v textu vytvořila často podivnou, lidsky znějící přítomnost.

To může vést k bleskově rychlým, lidsky znějícím reakcím, ale může také obsahovat faktické chyby, problémy s autorskými právy a vyvolává obavy u stávajících zaměstnanců, kteří se obávají, že by jejich pracovní místa mohla být propuštěna. Měli bychom se však pokusit zacházet s děsivými zprávami o AI opatrně a vnímat to jako další nástroj, který lze použít na vašem pracovišti. Takový, který při správném použití a se správnými ochrannými zábradlími může vašemu podnikání jen prospět.

Menší, agilnější firmy mají dobré předpoklady k tomu, aby co nejlépe využily umělou inteligenci a využily ji k ušetření času na všední úkoly a uvolnění zaměstnanců pro práci na ziskovějších projektech.

Velké jazykové modely, jejichž příkladem je OpenAI GPT-3, jsou pokročilé systémy umělé inteligence vypilované na rozsáhlých internetových datových sadách. Prostřednictvím učení bez dozoru procházejí miliony a miliony frází a získávají vzorce a nuance z různých textových zdrojů, jako jsou články a knihy. S miliardami nebo biliony parametrů modely jako GPT-3 předvádějí porozumění kontextu a vynikají v úkolech od překladu po kreativní psaní. Zejména menší firmy, které jsou agilnější, mají dobré předpoklady k tomu, aby co nejlépe využily AI a využily ji k ušetření času na všední úkoly a uvolnění zaměstnanců pro práci na výnosnějších projektech.

Příležitosti a úskalí

Umělá inteligence může být například použita při průzkumu trhu, který nabízí podrobné informace prostřednictvím textové analýzy. V marketingu zjednodušuje tvorbu obsahu a personalizuje zasílání zpráv pouhým kliknutím myši. Časem se stane pohodlným, všudypřítomným nástrojem pro každého, kdo pracuje s jazykem nebo daty, podobně jako kapesní kalkulačka.

Generativní nástroje umělé inteligence mohou zvýšit produktivitu programátorů automatizací opakujících se úloh, jako je psaní kódu, generování testovacích dat, automatizace testování jednotek, odstraňování chyb v kódu a vytváření dokumentace.

Profitovat může i zákaznický servis. LLM zlepšují interakci se zákazníky nasazením chatbotů, virtuálních asistentů a automatizovaných komunikačních systémů. To vede k plynulejšímu zákaznickému servisu a menšímu manuálnímu úsilí. Zpráva společnosti Accenture ukázala, že LLM by mohly být užitečné při řešení 70 % interakcí zákaznických služeb, které nejsou přímočaré a mohly by těžit z konverzačního, výkonného a inteligentního robota.

V kreativních týmech může umělá inteligence extrapolovat nové obrázky ze stávajících, generovat nové fotografie podle obličeje člověka nebo umístit obrázek produktu na nové místo. Nebo mohou zákazníci slovy popsat, jaký design by si přáli na tričku, a AI může zákazníkům nabídnout možnosti, ze kterých si mohou vybrat – podobně jako DALL-E vytváří umělecká díla interpretací verbálních vstupů.

V některých aplikacích lze umělou inteligenci outsourcovat samotným zákazníkům při personalizaci jejich vlastních produktů. V Antigo Designer mohou zákazníci využít AI pro detekci obličeje na fotografiích a předvést tak hmatatelné možnosti personalizace. Kromě estetiky usnadňuje ukládání řízené umělou inteligencí efektivnější tisk a šetří odpad.

Pro tiskárny je tato zvýšená produktivita zřejmým přínosem, zejména s nástroji pro automatizovanou tvorbu obsahu, které urychlují produkci marketingových materiálů

Výhody napříč společností jsou jasné. Nová studie o dopadu generativní umělé inteligence na vysoce kvalifikované pracovníky zjistila, že by mohla zlepšit výkon pracovníků až o 40 % ve srovnání s pracovníky, kteří ji nepoužívají. Důsledky pro pracovní síly se stále řeší, ale zdá se pravděpodobné, že namísto toho, aby způsobila masovou nezaměstnanost, bude AI stále vyžadovat lidské kognitivní vstupy, aby zajistila správné výstupy. Zaměstnanci budou schopni zvládnout větší objemy práce nebo trávit více času lidskými úkoly, jako je zákaznická podpora, prodej nebo výzkum a vývoj.

Pro tiskárny je tato zvýšená produktivita zřejmým přínosem, zejména s nástroji pro automatizovanou tvorbu obsahu, které urychlují produkci marketingových materiálů. Technologii však neodmyslitelně patří občasné chyby, od chybné interpretace až po problémy s přesností. Kromě toho, orientace ve výzvě rozlišování faktů od fikce při vytváření obsahu představuje skutečný problém, zejména v kontextech vyžadujících faktickou přesnost. Problémy s autorskými právy také vyvstaly kvůli školení ChatGPT na veřejně dostupných zdrojích, jako jsou zpravodajské weby.

Další kroky s AI

V tiskovém průmyslu se praktické aplikace generativní umělé inteligence zaměřují na automatizaci, pracovní postupy a robotiku. Optimalizace pracovních postupů pomocí umělé inteligence zvyšuje přesnost a rychlost úkolů, zatímco integrace robotiky předvídá změny pracovních postupů a proaktivně řeší potenciální problémy pro nepřetržitou produktivitu. Náklady na pracovní sílu po celém světě vzrostly, a jak se výroba vrací do kdysi zaniklých výrobních základen v USA a Evropě v úsilí o „onshore“ průmysl, může AI pomoci tiskárnám najít tolik potřebné úspory.

Dopad na marketing a průzkum trhu se promítá do praktických výhod pro podniky: personalizace marketingových materiálů a informované rozhodování například prostřednictvím analýzy trendů. Časově úsporné možnosti umělé inteligence navíc zvyšují celkovou produktivitu, přesměrují zaměření na úkoly s vysokou hodnotou a integrace robotů vyškolených umělou inteligencí přispívá k provozní efektivitě.

Tiskaři by měli zůstat informovaní a optimističtí ohledně aplikací a inovací AI a připraveni chopit se příležitostí, které přináší

Prediktivní schopnosti generativní umělé inteligence by mohly zlepšit výrobu just-in-time v tiskovém průmyslu. Sladění výrobních procesů s předpokládanými požadavky trhu se stává operační strategií, minimalizuje nadměrné zásoby a snižuje plýtvání pro efektivnější výrobu. Podniky mohou například předvídat módní trendy, problémy v dodavatelském řetězci nebo ceny komodit analýzou velkého množství jazykových dat. Analýza sentimentu umožní podnikům sledovat jejich online reputaci a rychle napravit jakékoli problémy, které nastanou.

Tiskaři by měli zůstat informovaní a optimističtí ohledně aplikací a inovací AI a připraveni chopit se příležitostí, které přináší. Měli by také mít jasné oči o rušivém potenciálu umělé inteligence, zejména v hlubokých výzvách pro pracovní síly a jejich měnící se role. Kromě toho by výpočetní výkon potřebný k rozšíření využití AI neměl být v rozporu se stávajícími opatřeními udržitelnosti. Pokud ještě nemáte zásady AI, nyní je čas na nich začít pracovat.