Kako upravljati utjecajem generativne umjetne inteligencije

Koje su implikacije generativne umjetne inteligencije i velikih jezičnih modela za tiskarsku industriju?

2023. bila je godina kada se pojavila generativna umjetna inteligencija (AI). 100 milijuna ljudi sada koristi vodeći ChatGPT na tržištu – u to je vrijeme to bila aplikacija s najbržim rastom u povijesti. Poput drugih tehnoloških iskoraka, nema zaustavljanja njegove integracije u mnoge aspekte našeg posla i osobnog života.

Generativna umjetna inteligencija označava značajan korak naprijed u tehnologiji, omogućujući strojevima da proizvode tekst, slike i odgovore poput ljudi. Ali umjetna inteligencija nije svjesno biće (ma koliko iznenađujuće 'stvarno' ponekad izgledalo). Uči iz milijardi riječi i fraza prikupljenih iz milijardi izvora, predviđajući koje će riječi vjerojatno doći sljedeće kako bi stvorile često jezivu prisutnost u tekstu koja zvuči ljudski.

To može dovesti do munjevito brzih odgovora koji zvuče ljudski, ali također može uključivati činjenične pogreške, probleme s autorskim pravima i izazvalo je zabrinutost postojeće radne snage koja se boji da bi njihova radna mjesta mogla biti otpuštena. Međutim, trebali bismo se oprezno odnositi prema zastrašujućim vijestima o umjetnoj inteligenciji i vidjeti je samo kao još jedan alat koji se može koristiti na vašem radnom mjestu. Onaj koji ako se pravilno koristi i s odgovarajućim zaštitnim ogradama može samo koristiti vašem poslovanju.

Manje, agilnije tvrtke u dobroj su poziciji da maksimalno iskoriste AI i koriste ga kako bi uštedjele vrijeme na svakodnevnim zadacima i oslobodile osoblje za rad na profitabilnijim projektima

Veliki jezični modeli, prikazani OpenAI-jevim GPT-3, napredni su AI sustavi usavršeni na ekspanzivnim internetskim skupovima podataka. Kroz učenje bez nadzora, oni se kreću kroz milijune fraza, izvlačeći obrasce i nijanse iz različitih izvora teksta poput članaka i knjiga. S milijardama ili trilijunima parametara, modeli poput GPT-3 pokazuju kontekstualno razumijevanje i ističu se u zadacima od prevođenja do kreativnog pisanja. Posebno su manje tvrtke, koje su agilnije, u dobroj poziciji da maksimalno iskoriste AI i koriste ga kako bi uštedjele vrijeme na svakodnevnim zadacima i oslobodile osoblje za rad na profitabilnijim projektima.

Mogućnosti i zamke

Na primjer, AI se može koristiti u istraživanju tržišta, nudeći nijansirane uvide kroz analizu teksta. U marketingu pojednostavljuje stvaranje sadržaja i personalizira razmjenu poruka jednim klikom miša. S vremenom će postati praktičan, sveprisutan alat za svakoga tko radi s jezikom ili podacima, poput džepnog kalkulatora.

Generativni AI alati mogu povećati produktivnost programera automatiziranjem zadataka koji se ponavljaju kao što su pisanje koda, generiranje testnih podataka, automatiziranje testiranja jedinica, otklanjanje pogrešaka koda i izrada dokumentacije.

Služba za korisnike također može imati koristi. LLM poboljšavaju interakciju s klijentima uvođenjem chatbota, virtualnih pomoćnika i automatiziranih komunikacijskih sustava. To dovodi do lakše korisničke usluge i manje ručnog napora. Izvješće tvrtke Accenture pokazalo je da bi LLM mogli biti korisni u rješavanju 70% interakcija s korisničkom službom koje nisu jednostavne i da bi mogli imati koristi od konverzacijskog, moćnog i inteligentnog bota.

U kreativnim timovima AI može ekstrapolirati nove slike iz postojećih, generirati nove fotografije na temelju lica osobe ili postaviti sliku proizvoda na novo mjesto. Ili korisnici mogu opisati, riječima, kakav bi dizajn željeli na majici, a AI može kupcima ponuditi opcije koje mogu izabrati – slično kao što DALL-E stvara umjetnička djela tumačenjem verbalnih unosa.

U nekim primjenama AI se može prepustiti samim kupcima prilikom personalizacije vlastitih proizvoda. U Antigo Designeru kupci mogu koristiti AI za detekciju lica na fotografijama, prikazujući opipljive mogućnosti personalizacije. Osim estetike, nametanje pokretano umjetnom inteligencijom omogućuje učinkovitije ispise i štedi otpad.

Za pisače je ova poboljšana produktivnost očita prednost, osobito s automatiziranim alatima za stvaranje sadržaja koji ubrzavaju proizvodnju marketinškog materijala

Prednosti u cijeloj tvrtki su jasne. Nova studija o utjecaju generativne umjetne inteligencije na visokokvalificirane radnike otkrila je da ona može poboljšati učinak radnika za čak 40% u usporedbi s radnicima koji je ne koriste. Implikacije za radnu snagu još se razrađuju, ali čini se vjerojatnim da će umjesto uzroka masovne nezaposlenosti, umjetna inteligencija i dalje zahtijevati ljudske kognitivne inpute kako bi osigurala da su rezultati točni. Zaposlenici će se moći nositi s većim obujmom posla ili provoditi više vremena na ljudskim zadacima kao što su korisnička podrška, prodaja ili istraživanje i razvoj.

Za pisače je ova poboljšana produktivnost očita prednost, osobito s automatiziranim alatima za stvaranje sadržaja koji ubrzavaju proizvodnju marketinškog materijala. Međutim, povremene pogreške svojstvene su tehnologiji, u rasponu od pogrešnih tumačenja do problema s točnošću. Osim toga, snalaženje u izazovu razlikovanja činjenica od fikcije u stvaranju sadržaja predstavlja stvarnu zabrinutost, osobito u kontekstima koji zahtijevaju činjeničnu točnost. Problemi s autorskim pravima također su se pojavili zbog ChatGPT-ove obuke o javno dostupnim izvorima kao što su stranice s vijestima.

Sljedeći koraci s AI

U tiskarskoj industriji praktične primjene generativne umjetne inteligencije usmjerene su na automatizaciju, tijek rada i robotiku. AI optimizacija tijeka rada poboljšava preciznost i brzinu u zadacima, dok integracija robotike predviđa promjene tijeka rada, proaktivno rješavajući potencijalne probleme za kontinuiranu produktivnost. Troškovi rada porasli su u cijelom svijetu, a kako se proizvodnja vraća u nekoć nepostojeće proizvodne baze u SAD-u i Europi u pravcu 'kopnenih' industrija, umjetna inteligencija može pomoći tiskarima u pronalaženju prijeko potrebnih ušteda.

Utjecaj na marketing i istraživanje tržišta pretvara se u praktične prednosti za tvrtke: personalizacija marketinških materijala i informirano donošenje odluka putem analize trendova, na primjer. Štoviše, mogućnosti umjetne inteligencije koje štede vrijeme povećavaju ukupnu produktivnost, preusmjeravajući fokus na zadatke visoke vrijednosti, a integracija robota obučenih pomoću umjetne inteligencije doprinosi operativnoj učinkovitosti.

Pisači bi trebali biti informirani i optimistični u vezi s AI aplikacijama i inovacijama te spremni iskoristiti prilike koje donosi

Mogućnosti predviđanja Generative AI mogle bi poboljšati proizvodnju točno na vrijeme u tiskarskoj industriji. Usklađivanje proizvodnih procesa s očekivanim zahtjevima tržišta postaje operativna strategija, minimizirajući višak zaliha i smanjujući otpad za učinkovitiju proizvodnju. Na primjer, tvrtke mogu predvidjeti modne trendove, probleme u opskrbnom lancu ili cijene robe analizirajući goleme količine jezičnih podataka. Analiza raspoloženja omogućit će tvrtkama da prate svoju online reputaciju i brzo poprave sve probleme koji se pojave.

Pisači bi trebali biti informirani i optimistični u vezi s AI aplikacijama i inovacijama te spremni iskoristiti prilike koje donosi. Također bi trebali biti jasni u pogledu razornog potencijala umjetne inteligencije, osobito u dubokim izazovima za radnu snagu i njihove promjenjive uloge. Osim toga, računalna snaga potrebna za povećanje upotrebe umjetne inteligencije ne bi trebala biti u sukobu s postojećim mjerama održivosti. Ako još nemate politiku umjetne inteligencije, sada je vrijeme da počnete raditi na njoj.