Sztuczna inteligencja: od wsparcia do strategicznego zarządzania

Współcześni liderzy biznesu doskonale zdają sobie sprawę z potencjału drzemiącego w danych, które gromadzą ich organizacje. Tradycyjne narzędzia analityczne, choć skuteczne, często okazują się niewystarczające, gdy chodzi o szybkie przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym i na dużą skalę.

Sztuczna inteligencja (AI), wdrażana w sposób odpowiedzialny i strategiczny, może przekształcić te ograniczenia w realne szanse na rozwój. Jedną z kluczowych zalet AI jest zdolność do błyskawicznego reagowania na dane, nawet „na żywo”, np. podczas interakcji z klientem. Skalowalność to kolejna korzyść – AI z łatwością przetwarza ogromne ilości informacji z różnych źródeł, podobnie jak potrafi podsumować prosty arkusz kalkulacyjny.

Jednak wdrożenie rozwiązania AI w przedsiębiorstwie to złożony proces, który wymaga odpowiedniej struktury, zaufania i kompetentnego zespołu. Oprócz wyzwań praktycznych, pojawiają się także kwestie związane z zarządzaniem danymi, koniecznością wprowadzenia mechanizmów kontroli nad odpowiedziami generowanymi przez AI oraz problem braku odpowiednio wykwalifikowanych pracowników.

Wyzwania związane z danymi w AI

Rani Radhakrishnan, ekspertka z PwC, podkreśla, że efektywne wdrożenie AI wymaga połączenia umiejętności technicznych – inżynierii danych, data science, inżynierii promptów – z wiedzą dziedzinową organizacji. Eksperci wewnętrzni mogą pomóc w definiowaniu właściwych celów, a specjaliści techniczni dbają o odpowiedzialne praktyki AI, takie jak gromadzenie i zarządzanie danymi, oraz zapewniają, że systemy AI działają zgodnie z zasadami firmy.

„Aby w pełni wykorzystać potencjał AI, organizacja musi zadbać o jakość danych” – mówi Radhakrishnan. „Nie znam firmy, która twierdziłaby, że jej dane są w idealnym stanie. Należy je odpowiednio ustrukturyzować i znormalizować, aby można było je przeszukiwać, analizować, opisywać i identyfikować pojawiające się trendy”.

Istotnym elementem efektywnego wykorzystania AI jest identyfikacja i korygowanie potencjalnych błędów – zarówno w danych treningowych, jak i w wynikach generowanych przez systemy AI.

Od wsparcia do strategii: ewoluujące oczekiwania wobec AI

Radhakrishnan zauważa rosnące zainteresowanie klientów PwC usługami zarządzanymi opartymi na AI, które dostarczają wnikliwych informacji biznesowych w różnych sektorach. Klienci oczekują również, że technologia ta będzie wykorzystywana proaktywnie, w tzw. rolach „agentowych”, gdzie autonomiczni agenci AI mogą podejmować działania na podstawie interakcji z użytkownikami, dostępu do danych i automatyzacji.

Przykładem takiego rozwiązania jest Agent OS od PwC – modularna platforma AI, która łączy systemy i skaluje inteligentnych agentów w procesach biznesowych, wielokrotnie szybciej niż tradycyjne metody obliczeniowe. Stanowi to odpowiedź na zapotrzebowanie klientów, którzy dostrzegają potencjał AI, ale brakuje im wewnętrznej wiedzy i zasobów, aby go wykorzystać.

Zainteresowanie AI może wynikać z różnych potrzeb biznesowych, takich jak proaktywne monitorowanie systemów fizycznych i cyfrowych, predykcyjne utrzymanie ruchu w produkcji czy optymalizacja kosztów poprzez automatyzację w środowiskach obsługi klienta.

Wyzwania kadrowe

Niezależnie od obszaru, w którym AI może przynieść wartość, większość firm nie posiada jeszcze wewnętrznie wszystkich umiejętności i osób niezbędnych do efektywnego wdrożenia AI – lub przynajmniej wdrożenia, które generuje zwrot z inwestycji i nie wiąże się z nadmiernym ryzykiem.

„Nie wystarczy zatrudnić inżyniera promptów czy programisty Pythona” – podkreśla Radhakrishnan. „Trzeba to wszystko ustrukturyzować i zapewnić stałą kontrolę człowieka, który będzie kuratorem odpowiednich zestawów danych treningowych, analizował i korygował ewentualne błędy w wynikach”.

Rola CIO w erze AI

Dla dyrektorów IT (CIO) zmiany nie ograniczają się jedynie do kwestii technologicznych. Chodzi o integrację AI z architekturą korporacyjną, dostosowanie jej do strategii biznesowej i zarządzanie ryzykiem związanym ze skalowaniem. CIO stają się „zarządcami AI” – odpowiedzialnymi nie tylko za architekturę systemów, ale również za budowanie zaufania i transformację.

Podsumowując, choć AI wciąż jest stosunkowo młodą technologią, firmy coraz lepiej rozumieją jej potencjał. Wyłania się nowy model działania, który pomaga CIO w wykorzystaniu zasobów danych w strategii biznesowej, optymalizacji operacyjnej, obsłudze klienta i wielu innych obszarach działalności. Firmy takie jak PwC, dzięki swojemu doświadczeniu we współpracy z klientami na całym świecie, pomagają decydentom w rozpoczęciu lub usprawnieniu ich podróży z AI.