To, co obserwujemy, to powszechne przyjęcie tego, co nazywamy "modelem doradcy" w integracji AI. Zamiast w pełni delegować uprawnienia decyzyjne do algorytmów, postępowe organizacje opracowują systemy, które:
Podejście to odnosi się do jednego z uporczywych wyzwań związanych z przyjęciem sztucznej inteligencji: deficytu zaufania. Pozycjonując sztuczną inteligencję jako doradcę, a nie substytut, firmy odkryły, że pracownicy i interesariusze są bardziej otwarci na te technologie, szczególnie w obszarach, w których decyzje mają znaczący wpływ na ludzi.
Goldman Sachs jest doskonałym przykładem tego trendu. Bank wdrożył "asystenta GS AI" dla około 10 000 pracowników, z zamiarem rozszerzenia go na wszystkich pracowników wiedzy do 2025 roku.
Jak wyjaśnia dyrektor ds. informacji Marco Argenti: "Asystent AI naprawdę staje się jak rozmowa z innym pracownikiem GS. System nie wykonuje automatycznie transakcji finansowych, ale współpracuje z komitetami inwestycyjnymi poprzez szczegółowe briefingi, które usprawniają ludzki proces decyzyjny".
Mierzalne wyniki:
W sektorze opieki zdrowotnej firma Kaiser Permanente wdrożyła system Advance Alert Monitor (AAM), który co godzinę analizuje prawie 100 pozycji z dokumentacji medycznej pacjentów, zapewniając lekarzom 12-godzinne wyprzedzenie w przypadku pogorszenia stanu klinicznego.
Udokumentowany wpływ:
Co najważniejsze, system nie stawia automatycznych diagnoz, ale zapewnia lekarzom zachowanie uprawnień decyzyjnych, korzystając ze sztucznej inteligencji, która może przetwarzać tysiące podobnych przypadków.
Wyjaśnialna sztuczna inteligencja (XAI) ma kluczowe znaczenie dla budowania zaufania i pewności przy wdrażaniu modeli sztucznej inteligencji w produkcji. Odnoszące sukcesy organizacje opracowują systemy, które komunikują nie tylko wnioski, ale także leżące u ich podstaw rozumowanie.
Sprawdzone korzyści:
Wyniki zaufania mogą pomóc skalibrować zaufanie ludzi do modelu sztucznej inteligencji, umożliwiając ekspertom ludzkim odpowiednie zastosowanie ich wiedzy. Skuteczne systemy zapewniają:
Tempo poprawy modelu można obliczyć, biorąc pod uwagę różnicę między wydajnością AI w różnych momentach, co pozwala na ciągłe doskonalenie systemu. Wiodące organizacje wdrażają:
To hybrydowe podejście w elegancki sposób rozwiązuje jedną z najbardziej złożonych kwestii we wdrażaniu sztucznej inteligencji:odpowiedzialność. Gdy algorytmy podejmują autonomiczne decyzje, kwestie odpowiedzialności stają się skomplikowane. Model doradcy utrzymuje jasny łańcuch odpowiedzialności, jednocześnie wykorzystując analityczną moc sztucznej inteligencji.
77 procent firm wykorzystuje lub bada wykorzystanie sztucznej inteligencji w swojej działalności, podczas gdy 83 procent firm twierdzi, że sztuczna inteligencja jest najwyższym priorytetem w ich planach biznesowych.
Oczekuje się, że inwestycje w rozwiązania i usługi AI wygenerują skumulowany globalny wpływ w wysokości 22,3 biliona dolarów do 2030 roku, co stanowi około 3,7 procent globalnego PKB.
Pomimo wysokiego wskaźnika przyjęcia, tylko 1% dyrektorów biznesowych opisuje swoje generatywne wdrożenia sztucznej inteligencji jako "dojrzałe", podkreślając znaczenie ustrukturyzowanych podejść, takich jak model doradcy.
Przewaga konkurencyjna w coraz większym stopniu należy do organizacji, które potrafią skutecznie łączyć ludzką ocenę z analizą AI. Nie jest to tylko kwestia dostępu do zaawansowanych algorytmów, ale także tworzenia struktur organizacyjnych i przepływów pracy, które ułatwiają produktywną współpracę człowieka ze sztuczną inteligencją.
Przywództwo odgrywa kluczową rolę w kształtowaniu scenariuszy współpracy między ludźmi i maszynami. Firmy, które wyróżniają się w tym obszarze, odnotowują znacznie wyższy poziom zadowolenia i adopcji wśród pracowników współpracujących z systemami sztucznej inteligencji.
Problem: tylko 44% ludzi na całym świecie czuje się komfortowo, gdy firmy wykorzystują sztuczną inteligencję.
Rozwiązanie: Wdrożenie systemów XAI, które zapewniają zrozumiałe wyjaśnienia decyzji AI.
Rozwiązanie: Ustrukturyzowane programy szkoleniowe i przywództwo zachęcające do eksperymentowania ze sztuczną inteligencją.
Najbardziej zaawansowane technologie AI w Hype Cycle 2025 firmy Gartner obejmują agentów AI i dane gotowe do AI, co sugeruje ewolucję w kierunku bardziej wyrafinowanych i autonomicznych systemów doradczych.
Strategiczni pracownicy AI odnotują 4-krotnie wyższy zwrot z inwestycji do 2026 r., co podkreśla znaczenie inwestowania w model doradcy już teraz.
Model doradcy reprezentuje nie tylko strategię wdrażania technologii, ale także fundamentalne spojrzenie na uzupełniające się mocne strony ludzkiej i sztucznej inteligencji.
Przyjmując to podejście, firmy znajdują ścieżkę, która oddaje analityczną moc sztucznej inteligencji, zachowując jednocześnie kontekstowe zrozumienie, etyczne rozumowanie i zaufanie interesariuszy, które pozostają unikalnie ludzkimi domenami.
Firmy, które priorytetowo traktują wytłumaczalną sztuczną inteligencję, zyskają przewagę konkurencyjną, napędzając innowacje przy jednoczesnym zachowaniu przejrzystości i odpowiedzialności.
Przyszłość należy do organizacji, które potrafią skutecznie zaaranżować współpracę człowieka ze sztuczną inteligencją. Model doradcy to nie tylko trend - to plan na sukces w erze korporacyjnej sztucznej inteligencji.
Systemy wspomagania decyzji AI (AI-DSS) to narzędzia technologiczne, które wykorzystują sztuczną inteligencję, aby pomóc ludziom w podejmowaniu lepszych decyzji poprzez dostarczanie odpowiednich informacji i rekomendacji opartych na danych.
W przeciwieństwie do pełnej automatyzacji, systemy doradcze zapewniają, że ludzie zachowują ostateczną kontrolę nad procesami decyzyjnymi, a systemy AI działają jako doradcy. Takie podejście jest szczególnie cenne w strategicznych scenariuszach decyzyjnych.
Model doradcy odnosi się do deficytu zaufania do sztucznej inteligencji, przy czym tylko 44% osób czuje się komfortowo, gdy firmy wykorzystują sztuczną inteligencję. Utrzymując ludzką kontrolę, organizacje zyskują większą akceptację i adopcję.
Główne sektory obejmują:
Strategiczni współpracownicy AI widzą 2x większy zwrot z inwestycji w porównaniu do zwykłych użytkowników, z takimi wskaźnikami, jak
Główne wyzwania obejmują:
Budowanie zaufania:
Prognozy wskazują, że do 2026 r. strategiczni pracownicy AI odnotują 4-krotnie wyższy zwrot z inwestycji. Ewolucja w kierunku bardziej zaawansowanych systemów agentów nadal będzie utrzymywać podejście doradcze, z większą autonomią, ale nadal pod nadzorem człowieka.
Natychmiastowe kroki:
Główne źródła: McKinsey Global Institute, Harvard Business Review, PubMed, Nature, IEEE, Goldman Sachs Research, Kaiser Permanente Division of Research
.svg)
.svg)
.svg)
