Jak mohou firmy těžit z umělé inteligence

Jen těžko byste hledali téma, o kterém se v poslední době diskutuje tolik jako o umělé inteligenci. Mnozí odborníci ji označují za nejvýznamnější technologický pokrok 21. století. Uvedení chatbotu ChatGPT na konci roku 2022 umožnilo široké veřejnosti na vlastní oči zažít působivé schopnosti AI v praxi. Už tehdy byla většina lidí obeznámena s různými aplikacemi AI, jako jsou hlasoví asistenti typu Siri od Apple nebo pokročilé asistenční systémy pro řidiče v moderních automobilech. Rychlý vývoj a nové možnosti, které z něj vzešly – například generování textu a obrázků – však byly a stále jsou ohromující.

Na rozdíl od klasického softwaru, který se řídí předem danými pravidly a algoritmy, se AI učí analýzou dat. Díky tomu dokáže samostatně rozpoznávat vzorce a činit rozhodnutí, aniž by musela být explicitně naprogramována. Při správném tréninku se modely AI dokážou přizpůsobit novým a měnícím se podmínkám a postupně se zlepšovat – za předpokladu, že jsou „krmeny“ kvalitními a správnými daty. Tento efekt lze pozorovat například u nástrojů pro generování obrázků, jako je Midjourney, který s každou novou verzí přináší přesnější a sofistikovanější výsledky.

Pro firmy jsou klíčové otázky: které aplikace by měly být převedeny na umělou inteligenci a čeho s ní chtějí dosáhnout? „Identifikujeme pět základních schopností AI: vnímání, analýzu, porozumění jazyku, generování obsahu a optimalizační procesy,“ dodává Andreas Liebl. Senzorická AI vychází z informací z kamer, mikrofonů nebo senzorů. Používá se například při kontrole kvality ve výrobních procesech nebo v autonomně řízených vozidlech. Naopak analytická AI dokáže předpovídat prodeje a ceny, plánovat výrobu a logistiku nebo předvídat intervaly údržby.

V současnosti budí velkou pozornost generativní AI – systémy, které samostatně vytvářejí obsah na základě vstupů od uživatele. „V této oblasti již implementujeme modely založené na technologii RAG pro firmy. RAG znamená Retrieval Augmented Generation,“ vysvětluje Liebl. „Jde o jazykové modely, které analyzují různé informace z interních dat a databází, ke kterým mají přístup. To může uživatelům pomoci například při čtení manuálů, analýze smluv nebo zpracování velkého množství zákaznických dat.“ Do této kategorie patří i chatboty, které samostatně odpovídají na dotazy zákazníků na webových stránkách firem.

Dalším vývojovým krokem umělé inteligence je podle Andrease Liebla tzv. agentová AI. „Tyto systémy budou díky strojovému učení a zpracování přirozeného jazyka schopny plně automatizovat i složité pracovní postupy,“ říká odborník. V budoucnu by tato technologie mohla samostatně řídit celé dodavatelské řetězce, optimalizovat procesy v reálném čase a cíleně reagovat na nečekané výpadky. Tyto typy modelů lze dokonce využít i ve vývoji, kde samostatně generují kód pro nový software. „Tato technologie je zatím v rané fázi vývoje,“ dodává Liebl. „Ale brzy bude mít potenciál výrazně zvýšit efektivitu nejrůznějších aplikací.“

Zvýšená produktivita, méně chyb, nižší náklady a větší flexibilita – to vše jsou možnosti, které AI firmám slibuje. Liebl však upozorňuje, že to neznamená, že firmy budou z AI okamžitě těžit. „Rád to přirovnávám k maratonu. Jen proto, že si koupím nejlepší běžecké boty, ještě neznamená, že hned uběhnu celou trať. Musím začít postupně a systematicky se zlepšovat. U AI je to stejné. Nestačí si jen pořídit nějakou aplikaci. Firmy by měly AI vnímat jako kompetenci, kterou je třeba rozvíjet – včetně potřebné kultury, datové infrastruktury a řízení. Teprve pak je firma připravena tuto technologii smysluplně implementovat.“