Jak pokonywać przeszkody, a raczej: jak nauczyłem się nie martwić i pokochać sztuczną inteligencję

Newsletter

Jak pokonywać przeszkody, a raczej: jak nauczyłem się nie martwić i pokochać sztuczną inteligencję

Dlaczego tak wiele firm nie wdraża sztucznej inteligencji? Główną barierą nie jest technologia, ale ludzie. W artykule zidentyfikowano sześć krytycznych barier: opór przed zmianami, brak zaangażowania kierownictwa, bezpieczeństwo danych, ograniczony budżet, zgodność z przepisami i ciągła aktualizacja. Rozwiązanie? Zacznij od projektów pilotażowych, aby zademonstrować wartość, przeszkolić pracowników, chronić wrażliwe dane za pomocą dedykowanych systemów. Sztuczna inteligencja usprawnia, a nie zastępuje - ale wymaga transformacji procesów, a nie prostej cyfryzacji.

Dyrektor generalny i założyciel Electe‍

Podsumuj ten artykuł za pomocą AI

Przełamywanie barier: algorytm wewnątrz nas

‍

Sztuczna inteligencja (AI) zmienia pracę. Wiele firm napotyka na trudności w adopcji, które mogą podważyć pomyślne przyjęcie tych nowych narzędzi w swoich procesach. Zrozumienie tych przeszkód pomaga organizacjom wykorzystać sztuczną inteligencję przy jednoczesnym zachowaniu wydajności.

Wyzwanie związane z ciągłym szkoleniem

Szybki rozwój sztucznej inteligencji stwarza nowe wyzwania dla specjalistów i firm. Pracownicy obawiają się zastąpienia przez AI. Jednak AI działa jako narzędzie wzmacniające, a nie zastępujące:

Automatyzacja powtarzalnych zadań
Przestrzeń dla działań strategicznych
Wspomaganie decyzji za pomocą danych

Przedstawienie sztucznej inteligencji jako narzędzia współpracy zmniejsza opór i zachęca do przyjęcia tej technologii. Niewątpliwie niektóre zadania z czasem znikną, ale na szczęście tylko te najbardziej żmudne. W rzeczywistości oznacza to nie tylko przyjęcie technologii w ramach procesów, ale całkowitą zmianę procesów. Krótko mówiąc, jest to różnica między cyfryzacją a transformacją cyfrową. Insight: https://www.channelinsider.com/business-management/digitization-vs-digitalization/

Ochrona i bezpieczeństwo danych

Prywatność i bezpieczeństwo to główne przeszkody. Firmy muszą lub powinny chronić wrażliwe dane, zapewniając dokładność systemów AI. Ryzyko naruszeń i nieprawidłowych informacji wymaga:

Regularne kontrole bezpieczeństwa
Ocena dostawcy
Protokoły ochrony danych

W szczególności, przyjęcie "automatycznych filtróww zarządzaniu najbardziej wrażliwymi danymi, a także korzystanie z dedykowanych systemów w przypadku zarządzania lub analizowania całości danych korporacyjnych, ma fundamentalne znaczenie nie tylko ze względów bezpieczeństwa, ale także w celu uniknięcia "oddawania" bardzo cennych danych stronom trzecim. Jednak, jak miało to miejsce wcześniej w innych kontekstach, ten rodzaj uwagi pozostanie "oświeconym" podejściem tylko kilku organizacji. Krótko mówiąc, każdy robi to, co chce, świadomy kompromisów, jakie pociągają za sobą różne wybory.

Oto krótka lista kluczowych punktów

Zarządzanie oporem wobec zmian

Przyjęcie wymaga strategii zarządzania, które obejmują

Informowanie o korzyściach
Kształcenie ustawiczne
Praktyczny coaching
Zarządzanie informacjami zwrotnymi

Podejście odgórne

Decydenci potrzebują dowodów na wartość sztucznej inteligencji. Skuteczne strategie:

Pokazywanie historii sukcesu konkurentów
Pilotażowe projekty demonstracyjne
Jasne wskaźniki ROI
Demonstrowanie zaangażowania pracowników

Zarządzanie ograniczeniami budżetowymi

Niewystarczający budżet i infrastruktura utrudniają przyjęcie. Organizacje mogą:

Zacznij od projektów zamkniętych
Rozszerzenie na podstawie wyników
Ostrożnie przydzielaj zasoby

Aspekty prawne i etyczne

Wdrożenie musi uwzględniać:

Bezstronność i sprawiedliwość
Zgodność z przepisami
Zasady odpowiedzialnego użytkowania
Monitorowanie zmian legislacyjnych

Ciągła aktualizacja

Organizacje muszą:

Monitorowanie istotnych zmian
Uczestnictwo w społecznościach branżowych
Korzystanie z wiarygodnych źródeł

Perspektywy

Skuteczne przyjęcie wymaga:

Podejście strategiczne
Zwracanie uwagi na zmiany organizacyjne
Dostosowanie do celów i kultury korporacyjnej
Koncentracja na wartości praktycznej

Skuteczne zmiany usprawniają operacje i zwiększają możliwości pracowników dzięki ukierunkowanym i zrównoważonym wyborom.

Zasoby dla rozwoju biznesu

9 listopada 2025 r.

System chłodzenia Google DeepMind AI: jak sztuczna inteligencja rewolucjonizuje wydajność energetyczną centrów danych

Google DeepMind osiąga -40% energii chłodzącej centrum danych (ale tylko -4% całkowitego zużycia, ponieważ chłodzenie stanowi 10% całości) - dokładność 99,6% z błędem 0,4% na PUE 1.1 poprzez 5-warstwowe głębokie uczenie, 50 węzłów, 19 zmiennych wejściowych na 184 435 próbkach treningowych (dane z 2 lat). Potwierdzone w 3 obiektach: Singapur (pierwsze wdrożenie 2016), Eemshaven, Council Bluffs (inwestycja 5 mld USD). PUE Google dla całej floty wynosi 1,09 w porównaniu do średniej branżowej 1,56-1,58. Model Predictive Control przewiduje temperaturę/ciśnienie w następnej godzinie poprzez jednoczesne zarządzanie obciążeniami IT, pogodą i stanem sprzętu. Gwarantowane bezpieczeństwo: dwupoziomowa weryfikacja, operatorzy zawsze mogą wyłączyć AI. Krytyczne ograniczenia: brak niezależnej weryfikacji ze strony firm audytorskich/krajowych laboratoriów, każde centrum danych wymaga spersonalizowanego modelu (8 lat nigdy nie skomercjalizowanego). Wdrożenie 6-18 miesięcy wymaga multidyscyplinarnego zespołu (data science, HVAC, zarządzanie obiektem). Zastosowanie poza centrami danych: zakłady przemysłowe, szpitale, centra handlowe, biura korporacyjne. 2024-2025: Google przechodzi na bezpośrednie chłodzenie cieczą dla TPU v5p, wskazując praktyczne ograniczenia optymalizacji AI.

9 listopada 2025 r.

Sam Altman i paradoks AI: "Bańka dla innych, biliony dla nas".

"Czy jesteśmy w bańce AI? Tak" - Sam Altman, ogłaszając bilionowe inwestycje w OpenAI. Powtórzył "bańkę" trzy razy w ciągu 15 sekund, dokładnie wiedząc, że stanie się to nagłówkiem. Ale oto zwrot akcji: Bezos rozróżnia bańkę przemysłową (pozostawia trwałą infrastrukturę) i bańkę finansową (upada bez wartości). OpenAI jest teraz warte 500 miliardów dolarów i ma 800 milionów użytkowników tygodniowo. Prawdziwa strategia? Umiarkowany szum w celu uniknięcia regulacji, konsolidacja przywództwa. Ci z solidnymi podstawami prosperują.

9 listopada 2025 r.

Dlaczego matematyka jest trudna (nawet jeśli jesteś sztuczną inteligencją)

Modele językowe nie potrafią mnożyć i zapamiętywać wyników tak, jak my zapamiętujemy liczbę pi, ale to nie czyni z nich matematyków. Problem jest strukturalny: uczą się poprzez statystyczne podobieństwo, a nie poprzez algorytmiczne zrozumienie. Nawet nowe "modele rozumowania", takie jak o1, zawodzą w trywialnych zadaniach: poprawnie liczy "r" w "truskawce" po kilku sekundach przetwarzania, ale zawodzi, gdy musi napisać akapit, w którym druga litera każdego zdania tworzy słowo. Wersja premium kosztująca 200 dolarów miesięcznie potrzebuje czterech minut, aby rozwiązać to, co dziecko robi natychmiast. DeepSeek i Mistral w 2025 roku nadal błędnie liczą litery. Pojawiające się rozwiązanie? Podejście hybrydowe - najmądrzejsze modele zorientowały się, kiedy zadzwonić do prawdziwego kalkulatora, zamiast samodzielnie próbować obliczeń. Zmiana paradygmatu: sztuczna inteligencja nie musi wiedzieć, jak zrobić wszystko, ale zaaranżować odpowiednie narzędzia. Końcowy paradoks: GPT-4 może genialnie wyjaśnić ci teorię granic, ale błędnie wykonuje mnożenia, które kalkulator kieszonkowy zawsze rozwiązuje poprawnie. Do edukacji matematycznej są doskonałe - wyjaśniają z nieskończoną cierpliwością, dostosowują przykłady, rozkładają złożone rozumowanie. Do precyzyjnych obliczeń? Polegaj na kalkulatorze, a nie na sztucznej inteligencji.

9 listopada 2025 r.

Regulacje dotyczące sztucznej inteligencji dla aplikacji konsumenckich: jak przygotować się na nowe przepisy z 2025 r.

Rok 2025 oznacza koniec ery "Dzikiego Zachodu" sztucznej inteligencji: AI Act EU zacznie obowiązywać od sierpnia 2024 r., a obowiązki w zakresie umiejętności korzystania ze sztucznej inteligencji od 2 lutego 2025 r., zarządzanie i GPAI od 2 sierpnia. Kalifornia jest pionierem dzięki ustawie SB 243 (zrodzonej po samobójstwie Sewella Setzera, 14-latka, który nawiązał emocjonalną relację z chatbotem) wprowadzającej zakaz stosowania systemów kompulsywnych nagród, wykrywanie myśli samobójczych, przypominanie co 3 godziny "nie jestem człowiekiem", niezależne audyty publiczne, kary w wysokości 1000 USD za naruszenie. SB 420 wymaga oceny wpływu dla "zautomatyzowanych decyzji wysokiego ryzyka" z prawem do odwołania się od decyzji przez człowieka. Rzeczywiste egzekwowanie prawa: Noom cytowany w 2022 r. za boty podszywające się pod ludzkich trenerów, 56 mln USD ugody. Krajowy trend: Alabama, Hawaje, Illinois, Maine, Massachusetts klasyfikują brak powiadomienia chatbotów AI jako naruszenie UDAP. Trzypoziomowe podejście do systemów o krytycznym znaczeniu dla ryzyka (opieka zdrowotna/transport/energia) certyfikacja przed wdrożeniem, przejrzyste ujawnianie informacji skierowanych do konsumentów, rejestracja ogólnego przeznaczenia + testy bezpieczeństwa. Mozaika regulacyjna bez federalnego prawa pierwokupu: firmy z wielu stanów muszą poruszać się po zmiennych wymaganiach. UE od sierpnia 2026 r.: informowanie użytkowników o interakcji ze sztuczną inteligencją, chyba że jest to oczywiste, treści generowane przez sztuczną inteligencję oznaczone jako nadające się do odczytu maszynowego.