Raport IBM: firmy uwolnią moc generatywnej AI dzięki inteligentnej automatyzacji

Według raportu, aż 92% menedżerów do 2026 roku spodziewa się digitalizacji procesów pracy w swojej organizacji i wykorzystania automatyzacji opartej na sztucznej inteligencji. Co więcej, 8 na 10 menadżerów uważa, że korzyści płynące z generatywnej AI są warte potencjalnego ryzyka.

Ankietowani dyrektorzy spodziewają się mniej więcej podwoić wzrost przychodów dzięki automatyzacji operacji, opartej na AI w ciągu najbliższych trzech lat. Jednocześnie 66% z nich twierdzi, że ich inicjatywy w zakresie transformacji cyfrowej nie odniosą sukcesu bez zintegrowanej strategii dotyczącej danych i sztucznej inteligencji.

Nowe wyzwania dla AI

Firmy o wysokim poziomie cyfryzacji mogą posiadać na tyle złożone systemy pracujące z olbrzymią ilością danych, że ich samodzielne monitorowanie przez specjalistów staje się praktycznie niemożliwe. Jest to jeden z obszarów, w którym automatyzacja staje się nie tylko ciekawym dodatkiem, ale wręcz koniecznością biznesową. Jak podkreślają eksperci IBM, odpowiednie narzędzie do automatyzacji może monitorować ogromne ilości informacji szybciej niż jakikolwiek ludzki mózg i ostrzegać o problemach w oparciu o wstępnie zdefiniowane reguły, dotyczące na przykład zużycia energii, pojemności pamięci masowej, kosztów i innych krytycznych czynników biznesowych.

Generatywna AI nie tylko monitoruje, ale także identyfikuje i uczy się wzorców. Ostrzega również inżynierów o problemie, sporządza raporty na temat prawdopodobnych przyczyn i sugeruje rozwiązania – co najistotniejsze, wszystko to dzieje się jeszcze przed wystąpieniem problemu.

Wielu liderów biznesu obecnie rozważa sposób, w jaki można wdrożyć technologię w miejscu pracy i wzmocnić w tej dziedzinie kompetencje pracowników. Wyniki badania IBM Institute for Business Value pokazują, że ponad połowa ankietowanych menadżerów wysokiego szczebla (54 proc.) twierdzi, że rozważa rolę automatyzacji i sztucznej inteligencji w opracowywaniu nowych sposobów pracy.

- Wdrożenie generatywnej AI wiążę się w nowymi wyzwaniami. Klienci zwracają coraz większą uwagę na to, w jaki sposób ich dane są przetwarzane przez różne instytucje. Dlatego przyjęliśmy podejście, że należy tworzyć zoptymalizowane narzędzia i zamiast budować jeden wielki model, który spełnia wszelkie możliwe założenia, dostarczymy kilka modeli, profilowanych do różnych scenariuszy i potrzeb. Jednym z głównych kryteriów jest założenie, że procesy realizowane z wykorzystaniem AI muszą być zgodne z regulacjami dotyczącymi przetwarzania danych osobowych, co jest kluczowe zwłaszcza w Europie, gdzie te wytyczne są bardzo rygorystyczne - podkreślała Aleksandra Kaszuba, IBM Client Engineering Manager.

Dlaczego automatyzacja?

Firmy przechodząc transformację cyfrową, integrują dane oraz technologie w swoich działaniach. Te procesy stwarzają możliwość automatyzacji inicjatyw biznesowych – zarówno dla małych, jak i dużych organizacji – takich jak zadania administracyjne, przepływy pracy, monitorowanie i integracja między platformami. Jednocześnie transformacja cyfrowa znacznie zwiększa złożoność systemów technologicznych, platform i rozbudowanej infrastruktury, na których firmy opierają swoją działalność. Nic więc dziwnego, że organizacje IT przodują w automatyzacji. Kadra kierownicza biorąca udział w badaniu IBM spodziewa się, że wskaźniki automatyzacji w zarządzaniu usługami IT, DevSecOps i zarządzaniu operacjami IT co najmniej się podwoją w ciągu najbliższych trzech lat.

Gdzie połączenie generatywnej AI i automatyzacji może okazać się skuteczne?

Od poszczególnych działów i pracowników oczekuje się obecnie szybszego przetwarzania większej ilości informacji oraz zarządzania większą ilością danych za pośrednictwem większej liczby, niekiedy niekompatybilnych narzędzi i platform. Cyfrowa transformacja stwarza okazję do automatyzacji i zastosowania generatywnej AI. Liderzy biznesowi, którzy chcą znaleźć sposoby na zastosowanie tej technologii powinni zacząć od sprawdzenia, gdzie automatyzacja może wywierać, a być może już wywiera, znaczący wpływ na ich organizacje.

- Generatywna AI ma wiele zastosowań i z powodzeniem jest wykorzystywana m.in. w świecie sportu, z czego nie każdy zdaje sobie sprawę. Przykładowo, IBM z pomocą sztucznej inteligencji wzbogaca relacje i śledzenie rywalizacji na korcie podczas US Open czy Wimbledonu. Nasz zespół z laboratorium w Krakowie uczestniczył również w ciekawym i wymagającym wyzwaniu podczas turnieju golfowego The Masters w Stanach Zjednoczonych, próbując przewidzieć miejsce upadku piłeczki zanim zostanie uderzona. To pokazuje, że polski zespół realizuje obecnie wiele sztandarowych projektów IBM wykorzystujących sztuczną inteligencję -  dodaje dr inż., Łukasz Ćmielowski, IBM LAB, Watson Machine Learning.