Bankowość i Finanse | Sztuczna Inteligencja | Miesięczny przegląd raportów gospodarczo-finansowych | Z dużej chmury mały deszcz, czyli AI w zderzeniu z rzeczywistością

Maksymilian Stefański
analityk ekonomiczny, absolwent ekonomii oraz międzynarodowego programu CEMS MIM Szkoły Głównej Handlowej w Warszawie

Dotychczas jedynie 11% firm wdrożyło generatywną sztuczną inteligencję na dużą skalę – wynika z najnowszego raportu trendów technologicznych McKinsey & Company. Choć coraz więcej firm dostrzega potrzebę wyjścia poza eksperymenty z AI, nie zawsze znajduje to odzwierciedlenie w tworzonej wartości dla klienta. – Nawet w miarę wzrostu popularności sztucznej inteligencji, przykłady jej rzeczywistego wpływu na wyniki finansowe są nieliczne. Tylko 15% firm biorących udział w naszej najnowszej ankiecie dotyczącej sztucznej inteligencji twierdzi, że dostrzega znaczący wpływ sztucznej inteligencji na EBIT swoich firm – zauważają autorzy raportu. I wskazują wiele powodów niepowodzenia w skalowaniu, nadrzędnym jest fakt, że zasoby i uwaga są zbyt rozproszone w dziesiątkach trwających inicjatyw związanych ze sztuczną inteligencją. Innym problemem jest fakt, iż wśród firm istnieje błędne przekonanie, że AI może sama zebrać niezbędne dane i nadać im sens. – Wysoce wydajne rozwiązania z zakresu sztucznej inteligencji nie funkcjonują bez przejrzystych i dokładnych danych, co wymaga ogromnego wysiłku i zaangażowania całej organizacji. Firmy, które zainwestowały w tworzenie produktów opartych na danych mają tutaj znaczącą przewagę – podkreślają eksperci McKinsey & Company. Kluczową decyzją, przed jaką wkrótce stanie wielu zarządzających, będzie konieczność wyeliminowania nieefektywnych projektów pilotażowych i zwiększenie skali tych, które są zarówno technicznie wykonalne, jak i tworzą rzeczywistą wartość, minimalizując przy tym ryzyko. Bariery w skalowaniu rozwiązań AI powodują, iż nadzieje związane z ich wdrożeniem coraz częściej mogą przeradzać się w rozczarowanie.

Zapobiec rozczarowaniom

Generatywna sztuczna inteligencja znalazła dotychczas szerokie zastosowanie jako sposób na zwiększenie wewnętrznej produktywności firm, a niektóre z nich już wykorzystują ją do napędzania kompleksowej transformacji całej organizacji. Jednak dla firm, które dostarczają produkty oparte o dane finansowe, biznesowe czy dotyczące zrównoważonego rozwoju, AI może być także narzędziem zwiększającym produktywność klientów końcowych. Jak wskazują eksperci BCG, dla zdecydowanej wię...