Inteligența artificială (IA) generativă poate învăța din artefacte existente pentru a genera artefacte noi, realiste (la scară), care reflectă caracteristicile așa-numitelor date de trainig (date din care a învățat), dar nu le repetă. Ca urmare, tehnologia poate produce o amplă varietate de conținut nou, cum ar fi imagini, videoclipuri, muzică, articole, text, cod software sau design de produse.

IA generativă folosește o serie de tehnici care evoluează constant. În primul rând, există modelele de bază ale IA, care sunt antrenate pe un set larg de date neeti-chetate și care pot fi utilizate pentru diferite sarcini, cu reglaje suplimentare. Pentru a crea aceste modele „antrenate” sunt necesare cunoștințe complexe de matematică și o putere de calcul enormă, însă ele sunt, în esență, algoritmi de predicție.

Astăzi, IA generativă creează cel mai frecvent conținut ca răspuns la solicitările limbajului natural – nu necesită cunoașterea sau introducerea codului – dar cazurile de utilizare în organizații sunt numeroase și includ inovații în proiectarea de noi medicamente sau cipuri, ori în dezvoltarea materialelor.

Ce se află în spatele interesului brusc pentru IA generativă?

Gartner a urmărit IA generativă pe Hype Cycle™ for Artificial Intelligence încă din 2020 (de asemenea, IA generativă s-a numărat printre cele mai importante tendințe tehnologice strategice pentru 2022 identificate de analiștii companiei), iar tehnologia a trecut de la faza de declanșare a inovației (Innovation Trigger) la vârful așteptărilor supraestimate (Peak of Inflated Expectations). Dar IA generativă a ajuns pe prima pagină a știrilor abia la sfârșitul anului 2022, odată cu lansarea ChatGPT, un chatbot capabil de interacțiuni umane avansate.

ChatGPT, lansat de OpenAI, a devenit extrem de popular peste noapte și a captat atenția publicului. De asemenea, instrumentul DALL·E 2 de la OpenAI generează în mod similar imagini pe baza unui text într-o modalitate asociată de aplicație inovativă a IA generativă.

Gartner vede IA generativă devenind o tehnologie de uz general, cu un impact similar cu cel al motorului cu aburi, al electricității și al internetului. Entuziasmul pentru această tehnologie se va diminua pe măsură ce se produce contactul cu realitatea implementării, dar impactul IA generativ va crește pe măsură ce oamenii și organizațiile descoperă aplicații mai inovatoare pentru tehnologie în munca și viața de zi cu zi.

Care sunt beneficiile IA generative?

Modelele de bază, inclusiv transformatoarele generative pre-antrenate (care stau la baza ChatGPT), se numără printre inovațiile arhitecturii IA ce pot fi folosite pentru a automatiza, a spori experiența oamenilor sau mașinilor și pentru a executa în mod autonom procese IT și de afaceri.

Printre beneficiile aduse de IA generativă se numără cicluri mai scurte de dezvoltare a produselor, experiența îmbunătățită a clienților și productivitatea sporită a angajaților, însă specificul depinde de situația de aplicare. Utilizatorii finali ar trebui să fie realiști cu privire la valoarea pe care doresc să o obțină, mai ales atunci când folosesc un serviciu oferit exact așa cum este el, cu limitări majore. Inteligența artificială generativă creează artefacte care pot fi inexacte sau grevate de subiectivism, făcând validarea umană esențială și limi-tând eventual timpul pe care îl economisesc lucrătorii. Gartner recomandă stabilirea unor legături directe între cazurile de utilizare și KPI pentru a se asigura că orice proiect fie îmbunătățește eficiența operațională, fie creează noi venituri nete sau experiențe mai bune.

Într-un recent sondaj Gartner realizat în cadrul unui webinar la care au participat peste 2.500 de directori, 38% au indicat că experiența și păstrarea clienților sunt scopul principal al investițiilor lor în IA generativă. Aceasta a fost urmată de creșterea veniturilor (26%), optimizarea costurilor (17%) și continuitatea afacerii (7%).

Care sunt riscurile asociate tehnologiei IA generative?

Riscurile asociate IA generative sunt semnificative și evoluează rapid. Numeroase persoane rău intenționate au folosit deja tehnologia pentru a crea „deep fake” sau copii ale produselor și pentru a genera artefacte pentru a sprijini escrocherii din ce în ce mai complexe. ChatGPT și alte instrumente similare sunt instruite pe baza unei mari cantități de date disponibile public. Acestea nu sunt concepute pentru a respecta Regulamentul general privind protecția datelor (GDPR) și alte legi privind drepturile de autor, așa că este imperativ să acordați o atenție deosebită utilizării platformelor de către compania dumneavoastră.

Riscurile ce trebuie monitorizate includ:

  • Lipsa de transparență. Modelele IA generative și ChatGPT sunt imprevizibile și nici măcar companiile din spatele lor nu înțeleg întotdeauna totul despre modul în care funcționează.
  • Acuratețe. Sistemele IA generative produc uneori răspunsuri inexacte și fabricate. Evaluați toate rezultatele pentru acuratețea, adecvarea și utilitatea reală înainte de a vă baza sau de a distribui în mod public informațiile.
  • Subiectivism. Aveți nevoie de politici sau controale pentru a detecta rezultate părtinitoare și pentru a le trata într-un mod compatibil cu politica companiei și cu orice cerințe legale relevante.
  • Proprietatea intelectuală (IP) și drepturile de autor. În prezent, nu există asigurări în privința guvernanței și a protecției datelor verificabile cu privire la informațiile confidențiale ale organizației. Utilizatorii ar trebui să presupună că orice date sau întrebări pe care le introduc în ChatGPT și concurenții acestuia vor deveni informații publice și sfătuim organizațiile să pună în aplicare controale pentru a evita expunerea involuntară a IP.
  • Securitate cibernetică și fraudă. Organizațiile trebuie să se pregătească pentru utilizarea sistemelor IA gene-rative de către actorii rău intenționați pentru a executa atacuri cibernetice și fraude, cum ar fi utilizarea de deep fake pentru ingineria socială a personalului și se asigură că sunt puse în aplicare controale care să limiteze riscurile.
  • Sustenabilitate. IA generativă folosește cantități semnificative de energie electrică. Alegeți furnizori care reduc consumul de energie și folosesc energie regenerabilă de înaltă calitate pentru a atenua impactul asupra obiectivelor dumneavoastră de sustenabilitate.

Gartner recomandă, de asemenea, să luați în considerare următoarele întrebări:

  • Cine definește utilizarea responsabilă a inteligenței artificiale generative, mai ales pe măsură ce normele culturale evoluează și abordările de inginerie socială variază de la o zonă geografică la alta? Cine asigură conformitatea? Care sunt consecințele unei utilizări iresponsabile?
  • În cazul în care ceva nu merge bine, cum pot oamenii să ia măsuri reparatorii?
  • Cum își dau și cum elimină utilizatorii consimțământul? Ce se poate învăța din dezbaterea privind confidențialitatea?
  • Utilizarea IA generative va ajuta sau va afecta încrederea în organizația dumneavoastră și în instituții în general?
  • Cum ne putem asigura că proprietarii și creatorii de conținut păstrează controlul asupra proprietății intelectuale și sunt compensați în mod echitabil? Cum ar trebui să arate noile modele economice?
  • Cine va asigura funcționarea corespunzătoare pe parcursul întregului ciclu de viață și cum va face acest lucru? Au nevoie consiliile de administrație de un lider de etică AI, de exemplu?

În cele din urmă, este important să monitorizăm continuu evoluțiile de reglementare și litigiile cu privire la IA generativă. China și Singapore au pus deja în aplicare noi reglementări privind utilizarea IA generativă, în timp ce Italia o face cu titlu temporar. SUA, Canada, India, Marea Britanie și UE își modelează în prezent mediile de reglementare.

Care sunt câteva utilizări practice ale IA generative astăzi?

Domeniul IA generative va progresa rapid atât în ceea ce privește descoperirile științifice, cât și în comercializarea tehnologiei, dar cazurile de utilizare apar rapid în conținut creativ, îmbunătățire a conținutului, date sintetice, inginerie generativă și design generativ. Aplicațiile practice la nivel înalt în uz astăzi includ următoarele:

  • Crearea și creșterea conținutului scris: Producerea unei „schițe” de text în stilul și lungimea dorite
  • Răspunsul la întrebări și descoperiri: Permite utilizatorilor să găsească răspunsuri la întrebările puse, pe baza datelor și a informațiilor afișate.
  • Ton: Manipularea textului, pentru a atenua limbajul sau a profesionaliza textul
  • Rezumat: Oferă versiuni scurte de conversații, articole, e-mailuri și pagini web
  • Simplificare: Defalcarea titlurilor, sublinierea și extragerea conținutului cheie
  • Clasificarea conținutului pentru cazuri de utilizare specifice: Sortare după sentiment, subiect etc.
  • Îmbunătățirea performanței chatbot-ului: Extragerea mai bună a „sensibilității”, clasificarea sentimentelor pe parcursul întregii conversații și generarea de fluxuri de călătorie din descrierile generale
  • Codare software: generare de cod, traducere, explicație și verificare

Lista noilor cazuri de utilizare cu impact pe termen lung include:

  • Crearea de imagini medicale care arată dezvoltarea viitoare a unei boli
  • Date sintetice care ajută la îmbogățirea situațiilor cu volum limitat de date, la atenuarea subiectivității, la păstrarea confidențialității datelor și la simularea scenariilor viitoare
  • Aplicații care sugerează utilizatorilor în mod proactiv acțiuni suplimentare și le oferă informații
  • Modernizarea codului învechit

Cum va contribui IA generativă la creșterea valorii afacerii?

IA generativă oferă oportunități noi de a crește veniturile, de a reduce costurile, de a îmbunătăți productivitatea și de a gestiona mai bine riscurile. În viitorul apropiat, va deveni un avantaj competitiv și un factor de diferențiere.

Gartner împarte oportunitățile în trei categorii.

Oportunități de generare a veniturilor

Dezvoltarea de noi produse: IA generativă va permite companiilor să creeze noi produse într-un ritm mai rapid. Acestea pot fi medicamente noi, produse de curățare de uz casnic mai puțin toxice, noi arome și parfumuri, aliaje noi sau diagnostice mai rapide și mai bune.

Noi canale de generare a veniturilor: Cercetările efectuate de analiștii Gartner arată că organizațiile cu un nivel mai mare de maturitate în zona IA vor obține beneficii mai mari pentru veniturile lor.

Oportunități de cost și productivitate

Îmbunătățirea activității angajaților: IA generativă poate crește capacitatea lucrătorilor de a redacta și edita texte, imagini și alte elemente media. De asemenea, poate rezuma, simplifica și clasifica conținutul, poate genera, traduce și verifica elemente de cod software sau poate îmbunătăți performanța chatbot-ului. În această etapă, tehnologia este foarte competentă în a crea rapid și pe scară largă o gamă variată de artefacte.

Optimizarea pe termen lung a talentelor: Angajații se vor distinge prin capacitatea lor de a concepe, executa și rafina idei, proiecte, procese, servicii și relații în parteneriat cu AI. Această relație simbiotică va accelera timpul până la obținerea abilităților și va extinde foarte mult gama și competența lucrătorilor la nivel general.

Îmbunătățirea proceselor: IA generativă poate obține valoare reală, contextuală, din depozite vaste de conținut, care până acum ar fi fost în mare parte neexploatate. Acest lucru va schimba fluxurile de lucru.

Oportunități de risc

Mitigarea riscurilor: Capacitatea IA generativă de a analiza și de a oferi o vizibilitate mai largă și mai profundă a datelor, cum ar fi tranzacțiile clienților și codul software potențial defect, îmbunătățește recunoașterea modelelor și capacitatea de a identifica mai rapid riscurile potențiale pentru organizație.

Sustenabilitate: IA generativă poate ajuta întreprinderile să respecte reglementările de sustenabilitate, să atenueze riscul activelor blocate și să integreze sustenabilitatea în procesul de luare a deciziilor, proiectarea produselor și procese.

Ce industrii sunt cel mai afectate de IA generativă?

IA generativă va avea un impact important asupra industriilor farmaceutice, de producție, media, arhitectură, design interior, inginerie, auto, aerospațială, apărare, medicală, electronică și energie prin creșterea proceselor de bază cu modele AI. Acesta va avea un impact asupra marketingului, designului, comunicațiilor corporative și instruirii și ingineriei software prin creșterea proceselor de sprijin care se întind în multe organizații. De exemplu:

  • Estimăm că până în 2025, mai mult de 30% dintre noile medicamente și materiale vor fi descoperite în mod sistematic folosind tehnici de IA generativă, de la zero în momentul de față. IA generativă pare promițătoare pentru industria farmaceutică, având în vedere oportunitatea de a reduce costurile și timpul în descoperirea medicamentelor.
  • Previzionăm că până în 2025, 30% din mesajele de marketing generate de organizațiile de mari dimensiuni vor fi generate sintetic, față de mai puțin de 2% în 2022. Generatorii de text precum GPT-3 pot fi deja utilizați pentru a crea mesaje de marketing și publicitate personalizată.
  • În domeniul producției industriale, cel al producției de automobile, în industria aerospațială și de apărare, designul generativ poate crea modele optimizate pentru a îndeplini obiective și constrângeri specifice, cum ar fi performanța, materialele și metodele de fabricație. Acest lucru accelerează procesul de proiectare prin producerea unei game de soluții potențiale pe care inginerii să le exploreze.

Care sunt cele mai bune practici pentru utilizarea IA generativă?

Tehnologiile care oferă încredere și transparență în IA vor deveni o completare importantă a soluțiilor IA generative. De asemenea, liderii executivi ar trebui să urmeze acest ghid pentru utilizarea etică a LLM-urilor (large language model) și a altor modele IA generative:

  • Începeți în interiorul organizației. Înainte de a utiliza IA generativă pentru a crea conținut orientat către clienți sau alt conținut extern, efectuați pe larg teste cu toate persoanele interesate din interiorul organizației și cu cazurile de utilizare ale angajaților. Nu vă doriți ca halucinațiile să dăuneze afacerii. (În inteligența artificială, o halucinație sau o halucinație artificială este un răspuns încrezător al unei aplicații de IA care nu pare să fie justificat de datele sale de antrenament)
  • Transparența premiilor. Fiți receptivi cu oamenii, fie că fac parte din personal, că sunt clienți sau alți cetățeni, atunci când aceștia interacționează cu o mașină, etichetând clar orice conversație de mai multe ori.
  • Pregătiți procesele. Configurați procesele și stabiliți cadrul de securitate pentru a monitoriza elementele de subiectivism și alte probleme de încredere. Faceți acest lucru validând rezultatele și testând în mod continuu pentru ca modelul să nu devieze de la cursul stabilit.
  • Abordați problemele legate de confidențialitate și securitate. Asigurați-vă că datele sensibile nu sunt nici introduse în procese, nici prelucrate. Confirmați cu furnizorul de modele că aceste date nu vor fi folosite pentru învățarea automată în afara organizației dvs.
  • Nu vă grăbiți. Păstrați funcționalitatea în versiune beta pentru o perioadă lungă de timp. Acest lucru ajută la temperarea așteptărilor pentru obținerea de rezultate perfecte.

Ar trebui să elaborez o politică de utilizare pentru IA generativă?

Forța de muncă probabil folosește deja IA generativă, fie pe bază experimentală, fie pentru a-și sprijini sarcinile legate de locul de muncă. Pentru a evita utilizarea „în umbră” și un fals sentiment de conformitate, Gartner recomandă elaborarea unei politici de utilizare în locul adoptării unei interdicții totale.

Păstrați o politică simplă – poate fi la fel de simplificată ca trei lucruri de evitat și două de făcut dacă utilizați ChatGPT sau alt model de la raft:

  • Nu introduceți informații de identificare personală.
  • Nu introduceți informații sensibile.
  • Nu introduceți niciun element de proprietate intelectuală (IP) al companiei.
  • Dezactivați istoricul dacă utilizați instrumente externe (cum ar fi ChatGPT) care permit această alegere.
  • Monitorizați îndeaproape rezultatele, care sunt uneori supuse halucinațiilor subtile, dar semnificative, erorilor de fapt și declarațiilor părtinitoare sau inadecvate.

Dacă organizația folosește propria instanță a unui large language model (LLM), preocupările privind confidențialitatea care limitează intrările de informare dispar. Cu toate acestea, rămâne nevoia de a urmări cu atenție rezultatele.

Cum va afecta IA generativă viitorul muncii?

În afaceri, mulți oameni sunt creatori de diferite tipuri de conținut. Inteligența artificială generativă le va modifica semnificativ sarcinile, fie că este vorba de crearea de text, imagini, design hardware, muzică, video sau altceva. Ca răspuns, lucrătorii vor trebui să devină editori de conținut, ceea ce necesită un set diferit de abilități decât cel necesar creării de conținut.

Între timp, modul în care forța de muncă interacționează cu aplicațiile se va schimba pe măsură ce aplicațiile devin conversaționale, proactive și interactive, necesitând o experiență de utilizator redefinită. Pe termen scurt, modelele IA generative vor depăși răspunsul la interogări în limbaj natural și vor începe să sugereze lucruri pe care nu le-ați cerut. De exemplu, solicitarea dvs. pentru o diagramă cu bare bazată pe date poate primi răspunsul cu grafice alternative despre care modelul intuiește că le-ați putea folosi. Cel puțin teoretic, acest lucru va crește productivitatea lucrătorilor, dar ridică provocări gândirii convenționale cu privire la nevoia ca oamenii să preia conducerea în dezvoltarea strategiei.

Transformarea netă a forței de muncă va varia dramatic în funcție de factori precum industria, locația, dimensiunea și ofertele întreprinderii.

De unde ar trebui să încep cu IA generativă?

Multe organizații au în curs de desfășurare proiecte pilot de IA generativă pentru generarea de cod, generarea de text sau proiectarea în mediu vizual. Pentru a stabili un pilot, puteți urma una dintre cele trei rute:

  • Gata de utilizare. Adoptați direct un model de bază existent introducând prompturi. Ați putea, de exemplu, să cereți modelului să creeze o descriere a postului pentru un inginer software sau să sugerați subiecte alternative pentru e-mailurile de marketing.
  • Inginerie promptă. Programați și conectați software-ul la un model de bază și folosiți-l. Această tehnică, care este cea mai comună dintre cele trei, vă permite să utilizați servicii publice, protejând în același timp proprietatea intelectuală și valorificând datele private pentru a crea răspunsuri mai precise, specifice și mai utile. Construirea unui chatbot pentru beneficiile de HR care să răspundă la întrebările angajaților despre politicile specifice companiei este un exemplu de inginerie promptă.
  • Construirea unui nou model de bază depășește accesul majorității companiilor, dar este posibil să reglați un model. Aceasta implică adăugarea unui strat sau a datelor proprietare într-un mod care modifică semnificativ modul în care se comportă modelul de bază. Deși costisitoare, personalizarea unui model oferă cel mai înalt nivel de flexibilitate.

Ce trebuie să cumpăr pentru a activa IA generativă?

Costurile pentru IA generativă vor varia de la unele neglijabile până la cele cu valori de multe milioane, în funcție de cazul de utilizare, scara și cerințele companiei. Întreprinderile mici și mijlocii pot obține o valoare comercială semnificativă din versiunile gratuite de aplicații publice disponibile în mod deschis, cum ar fi ChatGPT, sau prin plata unor taxe mici de abonament. De exemplu, OpenAI costă în prezent 20 USD pe utilizator pe lună. Cu toate acestea, opțiunile gratuite și cu costuri reduse vin cu o protecție minimă a datelor companiei și riscurile asociate.

Întreprinderile mai mari și cele care doresc o analiză sau o utilizare mai bună a propriilor date cu niveluri mai ridicate de securitate și protecție IP și confidențialitate vor trebui să investească într-o serie de servicii personalizate. Aceasta poate include construirea de modele licențiate, personalizabile și proprietare cu platforme de date și de învățare automată și va necesita colaborarea cu furnizorii și partenerii. În acest caz, costurile pot fi de milioane de dolari.

De asemenea, merită remarcat faptul că setul de capabilități ale IA generative va fi integrat din ce în ce mai mult în produsele software pe care probabil le utilizați zilnic, cum ar fi Bing, Office 365, Microsoft 365 Copilot și Google Workspace. Acesta este efectiv un nivel „gratuit”, deși vânzătorii vor transfera în cele din urmă costurile clienților ca parte a creșterilor incrementale de preț la produsele lor.

Ce prognozează Gartner pentru viitorul utilizării IA generative?

Inteligența artificială generativă este pregătită să aibă un impact din ce în ce mai puternic asupra întreprinderilor în următorii cinci ani. Gartner prezice că:

  • Până în 2024, 40% dintre aplicațiile de întreprindere vor avea IA conversațională încorporată, în creștere de la mai puțin de 5% în 2020.
  • Până în 2025, 30% dintre întreprinderi vor fi implementat o strategie de dezvoltare și testare sporită de IA, în creștere de la 5% în 2021.
  • Până în 2026, IA generativă de proiectare va automatiza 60% din efortul de proiectare pentru noile site-uri web și aplicații mobile.
  • Până în 2026, peste 100 de milioane de oameni vor angaja robo-colegi care să contribuie la munca lor.
  • Până în 2027, aproape 15% din aplicațiile noi vor fi generate automat de IA fără un om implicat în bucla de dezvoltare. Asta nu se întâmplă deloc astăzi.

Cine sunt principalii furnizori de tehnologie de pe piața IA generativă?

Piața de IA generativă este efervescentă. Dincolo de marii jucători de nivelul platformelor, există multe sute de furnizori de specialitate finanțați prin capital de risc amplu și un val de noi modele și capabilități open-source. Furnizorii de aplicații pentru întreprinderi, cum ar fi Salesforce și SAP, construiesc capabilități LLM în platformele lor. Organizații precum Microsoft, Google, Amazon Web Services (AWS) și IBM au investit sute de milioane de dolari și putere de calcul masivă pentru a construi modelele de bază de care depind servicii precum ChatGPT și altele.

Gartner consideră că jucătorii majori actuali sunt următorii:

  • Google are două LLM: Palm, un model multimodal, și Bard, un model de limbaj pur. Acestea încorporează tehnologia IA generativă în suita lor de aplicații la locul de muncă, care o va pune imediat la dispoziția a milioane de oameni.
  • Microsoft și OpenAI defilează în pas. La fel ca Google, Microsoft încorporează tehnologia IA generativă în produsele sale, dar are de partea sa avantajul primului de pe piață și publicitatea făcută de ChatGPT.
  • Amazon a încheiat un parteneriat pentru a construi noi soluții cu Hugging Face, care are o serie de LLM-uri disponibile pe bază de open source. Amazon are, de asemenea, Bedrock, care oferă acces la IA generativă în cloud prin AWS și a anunțat planuri pentru Titan, un set de două modele IA care creează text și îmbunătățesc căutările și personalizarea.
  • IBM are multiple modelele de bază și o capacitate puternică de a-și ajusta atât modelele sale, cât și cele ale terților, prin injectarea de date și reinstruirea și utilizarea modelului.

Este acesta începutul inteligenței generale artificiale (AGI)?

Depinde pe cine întrebați. AGI, capacitatea mașinilor de a egala sau depăși inteligența umană și de a rezolva probleme pe care nu le-au întâlnit niciodată în timpul antrenamentului, provoacă dezbateri aprinse și un amestec de uimire și distopie. Inteligența artificială devine cu siguranță mai capabilă și afișează uneori comportamente emergente surprinzătoare pe care oamenii nu le-au programat.

Calea probabilă este evoluția inteligenței mașinilor care imită inteligența umană, dar are ca scop în cele din urmă să-i ajute pe oameni să rezolve probleme complexe. Acest lucru va necesita guvernanță, noi reglementări și participarea unei părți largi a societății.