Jak poruszać się po wpływie generatywnej sztucznej inteligencji

Jakie są implikacje generatywnej sztucznej inteligencji i dużych modeli językowych dla branży poligraficznej?

Rok 2023 był rokiem pojawienia się generatywnej sztucznej inteligencji (AI). Obecnie 100 milionów ludzi korzysta z lidera rynku ChatGPT – w tamtym czasie była to najszybciej rozwijająca się aplikacja w historii. Podobnie jak w przypadku innych skoków technologicznych, nie można powstrzymać jego integracji z wieloma aspektami naszej pracy i życia osobistego.

Generatywna sztuczna inteligencja stanowi znaczący krok naprzód w technologii, umożliwiając maszynom tworzenie tekstu, obrazów i odpowiedzi przypominających ludzkie. Jednak sztuczna inteligencja nie jest istotą świadomą (choć czasami wydaje się to zaskakująco „prawdziwe”). Uczy się na podstawie miliardów słów i wyrażeń zebranych z miliardów źródeł, przewidując, jakie słowa prawdopodobnie pojawią się jako następne i stworzą często niesamowitą, ludzką obecność w tekście.

Może to prowadzić do błyskawicznych, ludzkich reakcji, ale może również obejmować błędy merytoryczne, problemy z prawami autorskimi i budzi niepokój obecnych pracowników, którzy obawiają się, że ich miejsca pracy mogą zostać zwolnione. Powinniśmy jednak zachować ostrożność i podchodzić do przerażających doniesień na temat sztucznej inteligencji i postrzegać ją jako kolejne narzędzie, które można wykorzystać w miejscu pracy. Taki, który, jeśli będzie używany prawidłowo i z właściwymi poręczami, może przynieść korzyści Twojej firmie.

Mniejsze, bardziej elastyczne firmy są dobrze przygotowane do maksymalnego wykorzystania sztucznej inteligencji i wykorzystania jej do zaoszczędzenia czasu na przyziemnych zadaniach i uwolnienia personelu do pracy nad bardziej dochodowymi projektami

Duże modele językowe, których przykładem jest GPT-3 OpenAI, to zaawansowane systemy sztucznej inteligencji opracowane w oparciu o rozległe internetowe zbiory danych. Dzięki uczeniu się bez nadzoru poruszają się po milionach fraz, wydobywając wzorce i niuanse z różnych źródeł tekstowych, takich jak artykuły i książki. Dzięki miliardom lub bilionom parametrów modele takie jak GPT-3 wykazują zrozumienie kontekstu i wyróżniają się w zadaniach, od tłumaczenia po kreatywne pisanie. W szczególności mniejsze firmy, które są bardziej elastyczne, są dobrze przygotowane do maksymalnego wykorzystania sztucznej inteligencji i wykorzystania jej do zaoszczędzenia czasu na przyziemnych zadaniach i uwolnienia personelu do pracy nad bardziej dochodowymi projektami.

Szanse i pułapki

Na przykład sztuczną inteligencję można wykorzystać w badaniach rynkowych, oferując szczegółowe informacje na podstawie analizy tekstu. W marketingu usprawnia tworzenie treści i personalizuje przekaz jednym kliknięciem myszy. Z czasem stanie się wygodnym, wszechobecnym narzędziem dla każdego, kto pracuje z językiem lub danymi, podobnie jak kalkulator kieszonkowy.

Narzędzia generatywnej sztucznej inteligencji mogą zwiększyć produktywność programistów poprzez automatyzację powtarzalnych zadań, takich jak pisanie kodu, generowanie danych testowych, automatyzowanie testów jednostkowych, rozwiązywanie problemów z błędami w kodzie i tworzenie dokumentacji.

Obsługa klienta również może na tym zyskać. LLM usprawniają interakcje z klientami poprzez wdrażanie chatbotów, wirtualnych asystentów i zautomatyzowanych systemów komunikacji. Prowadzi to do płynniejszej obsługi klienta i mniejszego wysiłku ręcznego. Raport Accenture wykazał, że LLM mogą być przydatne w radzeniu sobie z 70% interakcji z obsługą klienta, które nie są proste, i mogą skorzystać na zastosowaniu konwersacyjnego, wydajnego i inteligentnego bota.

W zespołach kreatywnych sztuczna inteligencja może ekstrapolować nowe obrazy z istniejących, generować nowe zdjęcia na podstawie twarzy osoby lub umieszczać obraz produktu w nowym miejscu. Klienci mogą też opisać słownie, jaki projekt chcieliby mieć na koszulce, a sztuczna inteligencja może zapewnić klientom opcje do wyboru – podobnie jak DALL-E generuje grafikę, interpretując sygnały werbalne.

W niektórych zastosowaniach sztuczną inteligencję można zlecić samym klientom podczas personalizowania ich własnych produktów. W Antigo Designer klienci mogą zastosować sztuczną inteligencję do wykrywania twarzy na zdjęciach, prezentując wymierne możliwości personalizacji. Oprócz estetyki, nakładanie oparte na sztucznej inteligencji ułatwia bardziej wydajne drukowanie i oszczędza odpady.

Dla drukarzy ta zwiększona produktywność jest oczywistą korzyścią, szczególnie w przypadku zautomatyzowanych narzędzi do tworzenia treści, które przyspieszają produkcję materiałów marketingowych

Korzyści dla całej firmy są oczywiste. Nowe badanie dotyczące wpływu generatywnej sztucznej inteligencji na wysoko wykwalifikowanych pracowników wykazało, że może ona poprawić wydajność pracownika aż o 40% w porównaniu z pracownikami, którzy z niej nie korzystają. Nadal pracujemy nad konsekwencjami dla siły roboczej, ale wydaje się prawdopodobne, że zamiast powodować masowe bezrobocie, sztuczna inteligencja będzie nadal wymagać ludzkiego wkładu poznawczego, aby zapewnić prawidłowe wyniki. Pracownicy będą w stanie poradzić sobie z większym nakładem pracy lub poświęcić więcej czasu na zadania skierowane do człowieka, takie jak obsługa klienta, sprzedaż czy badania i rozwój.

Dla drukarzy ta zwiększona produktywność jest oczywistą korzyścią, szczególnie w przypadku zautomatyzowanych narzędzi do tworzenia treści, które przyspieszają produkcję materiałów marketingowych. Jednak sporadyczne błędy są nieodłącznym elementem technologii, począwszy od błędnych interpretacji po problemy z dokładnością. Ponadto sprostanie wyzwaniu, jakim jest odróżnienie faktów od fikcji w generowaniu treści, stwarza poważne obawy, szczególnie w kontekstach wymagających dokładności faktów. Problemy z prawami autorskimi pojawiły się również w wyniku szkolenia ChatGPT w zakresie publicznie dostępnych źródeł, takich jak witryny z wiadomościami.

Kolejne kroki z AI

W branży poligraficznej praktyczne zastosowania generatywnej sztucznej inteligencji skupiają się na automatyzacji, przepływach pracy i robotyce. Optymalizacja przepływów pracy przez sztuczną inteligencję zwiększa precyzję i szybkość wykonywania zadań, podczas gdy integracja robotyki przewiduje zmiany w przepływie pracy, aktywnie rozwiązując potencjalne problemy w celu zapewnienia ciągłej produktywności. Koszty pracy wzrosły na całym świecie, a w miarę jak produkcja wraca do nieistniejących już baz produkcyjnych w USA i Europie w kierunku branż „lądowych”, sztuczna inteligencja może pomóc drukarzom znaleźć bardzo potrzebne oszczędności.

Wpływ na marketing i badania rynku przekłada się na praktyczne korzyści dla przedsiębiorstw: personalizację materiałów marketingowych i świadome podejmowanie decyzji, na przykład poprzez analizę trendów. Co więcej, możliwości sztucznej inteligencji oszczędzające czas zwiększają ogólną produktywność, przekierowując uwagę na zadania o dużej wartości, a integracja robotów przeszkolonych przez sztuczną inteligencję przyczynia się do wydajności operacyjnej.

Drukarze powinni na bieżąco być na bieżąco z zastosowaniami i innowacjami AI oraz być gotowi na wykorzystanie szans, jakie one niosą

Możliwości predykcyjne generatywnej sztucznej inteligencji mogą usprawnić produkcję just-in-time w branży poligraficznej. Dostosowanie procesów produkcyjnych do przewidywanych potrzeb rynku staje się strategią operacyjną, minimalizującą nadmierne zapasy i redukującą ilość odpadów w celu zapewnienia bardziej wydajnej produkcji. Na przykład firmy mogą przewidywać trendy w modzie, problemy w łańcuchu dostaw lub ceny towarów, analizując ogromne ilości danych językowych. Analiza nastrojów umożliwi firmom śledzenie ich reputacji w Internecie i szybkie naprawianie wszelkich pojawiających się problemów.

Drukarze powinni być na bieżąco informowani o zastosowaniach i innowacjach AI oraz być gotowi na wykorzystanie szans, jakie one niosą ze sobą, z optymizmem. Powinni także mieć jasność co do destrukcyjnego potencjału sztucznej inteligencji, szczególnie w kontekście poważnych wyzwań stojących przed pracownikami i ich zmieniającymi się rolami. Ponadto moc obliczeniowa wymagana do zwiększenia wykorzystania sztucznej inteligencji nie powinna kolidować z istniejącymi środkami w zakresie zrównoważonego rozwoju. Jeśli nie masz jeszcze opracowanej polityki dotyczącej sztucznej inteligencji, nadszedł czas, aby zacząć nad nią pracować.