Jeden model AI to za mało. Przyszłość należy do rozwiązań multimodelowych

Wszyscy zachwycają się AI, ale cały czas słyszymy o wyzwaniach związanych z ich wdrażaniem. Błędy i przeinaczanie faktów przez modele LLM, automatyzacja, która czasem generuje więcej obowiązków – no i na koniec opór pracowników. Czy daleko nam jeszcze do momentu, w którym AI rzeczywiście podbije serce i komputery firm?

Choć szum wokół AI jest niezaprzeczalny, nie możemy ignorować rzeczywistych wyzwań. Te problemy są aktywnie rozwiązywane, a firmy inwestują w udoskonalanie modeli, dobrym przykładem jest tworzenie Search GPT przez OpenAI, podkreślające zaangażowanie w walkę z dezinformacją. To obiecujący postęp, ale powszechne przyjęcie AI to nie tylko kwestia postępu technologicznego - wymaga ono zmian kulturowych i odpowiedzialnego wdrażania. To wielowątkowa ścieżka rozwoju, pełena ogromnego potencjału. Firmy, które przyjmą tę zmianę, zainwestują w swoich pracowników pielęgnując innowacje, będą przewodzić w tej dziedzinie. Pamiętajmy, że sukces AI nie polega na brutalnej sile, ale na budowaniu zaufania poprzez niezawodność, przejrzystość i projektowanie zorientowane na użytkownika. Dla mnie osobiście to ekscytujący czas i chociaż wyzwania nadal istnieją, kierunek rozwoju wskazuje na to, że AI ma potencjał, by gruntownie przekształcić nasz świat.

Co należy zrobić, by „zasypać” AI GAP w polskim biznesie?

Zasypanie luki w sztucznej inteligencji w polskim biznesie wymaga kompleksowego podejścia. Polska posiada solidne podstawy do AI, jednak jej pełny potencjał pozostaje niewykorzystany. Aby uwolnić tę wartość, konieczne są skoordynowane działania mające na celu stworzenie sprzyjającego ekosystemu. Obejmuje to budowanie kultury innowacji poprzez inwestowanie w edukację i badania w dziedzinie sztucznej inteligencji, wypełnianie luki kadrowej poprzez ukierunkowane programy szkoleniowe oraz tworzenie środowiska sprzyjającego eksperymentowaniu. Jednocześnie kluczowe znaczenie ma rozwiązywanie problemów związanych z jakością danych w firmach, ochroną prywatności oraz budowa solidnej infrastruktury cyfrowej, aby umożliwić przedsiębiorstwom wykorzystanie analizy danych do transformacji napędzanej AI. Poprzez harmonizację polityki rządowej, inicjatyw przemysłowych i badań naukowych, Polska może stać się regionalnym liderem w dziedzinie sztucznej inteligencji, napędzając wzrost gospodarczy i konkurencyjność.

Jeśli moglibyśmy uprościć, to gdzie w pierwszej kolejności powinniśmy postawić na rozwiązania ze świata GenAI?

Generative AI ma szerokie zastosowanie – od małych firm po duże korporacje, od sektora kreatywnego po przemysł. Jest szczególnie cenna dla organizacji, które chcą zwiększyć produktywność, innowacyjność i efektywność swoich procesów. Na przykład, agencje marketingowe mogą używać jej do generowania pomysłów i treści w kampaniach, a firmy technologiczne do przyspieszenia rozwoju oprogramowania.

Która strategia jest lepsza: wybór jednego, „najlepszego” modelu, czy poszukiwanie bardziej wymyślnych rozwiązań?

Nie ma jednego modelu, który byłby idealny do wszystkiego. Każdy LLM ma swoje mocne strony i specjalizacje. Na przykład, GPT-4 jest świetny w zadaniach wymagających analizy danych, Claude w tworzeniu treści i długich kontekstach, a Anthropic jest niezrównany w przestrzeganiu zasad etycznych. Tworząc rozwiązania wykorzystujące nawet kilkanaście różnych LLM-ów, możemy zapewnić naszym klientom najwyższą jakość i efektywność w każdym aspekcie ich działalności.

Możesz podać konkretny przykład, jak takie multi-LLM rozwiązanie działa w praktyce?

Weźmy przykład naszego najnowszego projektu - omnichannel bota marketingowego, który zmienia podejście do kampanii reklamowych w social mediach. To rozwiązanie wykorzystuje 8 różnych modeli językowych, każdy specjalizujący się w innym aspekcie marketingu.

Na przykład, używamy GPT-4 do generowania kreatywnych treści reklamowych, podczas gdy BERT zajmuje się analizą zachowań użytkowników na różnych platformach. Model od Anthropic dba o etyczną stronę kampanii, a specjalistyczny LLM od DeepMind optymalizuje targetowanie reklam. Co ciekawe, bot nie tylko tworzy kampanie, ale również analizuje ich efektywność w czasie rzeczywistym. Dzięki temu marketerzy mogą błyskawicznie reagować na zmiany w zachowaniach konsumentów. To jak posiadanie całego zespołu ekspertów od marketingu, działającego 24/7. Nasi klienci raportują średnio 40% wzrost konwersji i 30% redukcję kosztów kampanii. To pokazuje, jak potężne może być połączenie różnych modeli AI w jednym rozwiązaniu.

Jakie widzisz główne korzyści dla firm decydujących się na takie rozwiązania?

Korzyści jest wiele. Po pierwsze, ogromny wzrost produktywności – zadania, które wcześniej zajmowały godziny, teraz mogą być wykonane w kilkanaście minut. Po drugie, poprawa jakości pracy – AI może pomóc w eliminacji błędów i dostarczaniu bardziej spójnych rezultatów. Po trzecie, innowacyjność – generative AI może inspirować do nowych pomysłów i rozwiązań. Wreszcie, skalowalność – firmy mogą obsługiwać większą liczbę klientów lub projektów bez proporcjonalnego zwiększania zatrudnienia.

A jak wygląda proces wdrażania takich rozwiązań? Czy firmy nie obawiają się złożoności technologii opartej na wielu modelach?

W AI Superpowers stawiamy na kompleksowe podejście do wdrożeń. Zaczynamy od dokładnej analizy potrzeb klienta, następnie projektujemy rozwiązanie wykorzystujące optymalne kombinacje LLM-ów. Kluczowe jest też szkolenie pracowników – zaczynamy od kadry zarządzającej, potem wyłaniamy "ambasadorów AI" w organizacji. Dzięki temu proces jest płynny i zrozumiały dla wszystkich. Co więcej, nasze rozwiązania są zaprojektowane tak, aby były intuicyjne w obsłudze – złożoność technologiczna jest "ukryta" pod przyjaznym dla użytkownika interfejsem.

Na koniec, jaką widzisz przyszłość dla generative AI i rozwiązań opartych na wielu modelach?

Jestem przekonany, że przyszłość należy do generative AI. Widzimy już, jak transformuje ona branże od mediów po produkcję. W najbliższych latach spodziewam się jeszcze większej specjalizacji modeli i jeszcze bardziej zaawansowanych systemów łączących ich możliwości. Firmy, które wcześnie adoptują te technologie, zyskają ogromną przewagę konkurencyjną. Weźmy przykład naszego najnowszego projektu - omnichannel bota marketingowego, który zrewolucjonizował podejście do kampanii reklamowych w social mediach. To rozwiązanie wykorzystuje aż 8 różnych modeli językowych, każdy specjalizujący się w innym aspekcie marketingu. Na przykład, używamy GPT-4 do generowania kreatywnych treści reklamowych, podczas gdy BERT zajmuje się analizą zachowań użytkowników na różnych platformach. Model od Anthropic dba o etyczną stronę kampanii, a specjalistyczny LLM od DeepMind optymalizuje targetowanie reklam. Co ciekawe, bot nie tylko tworzy kampanie, ale również analizuje ich efektywność w czasie rzeczywistym. Dzięki temu marketerzy mogą błyskawicznie reagować na zmiany w zachowaniach konsumentów. To jak posiadanie całego zespołu ekspertów od marketingu, działającego 24/7. Efekty? Nasi klienci raportują średnio 40% wzrost konwersji i 30% redukcję kosztów kampanii. To pokazuje, jak potężne może być połączenie różnych modeli AI w jednym rozwiązaniu.