Wdrożenia AI: dlaczego sztuczna inteligencja powinna być nudna?

Przeczytaj także: Humanoidy: technologiczna rewolucja, na którą wciąż nie jesteśmy gotowi?

Popularność narzędzi generatywnej AI sprawia, że firmy coraz szybciej przechodzą od eksperymentów do prób ich wykorzystania w codziennych procesach.

Jednocześnie rośnie liczba inicjatyw, które zatrzymują się na etapie pilotażu lub projektów proof-of-concept. W takich sytuacjach problemem rzadko są rozwiązania techniczne. Znacznie częściej okazuje się nim brak stabilnych fundamentów – spójnych danych, jasnych zasad zarządzania mechanizmami sztucznej inteligencji oraz narzędzi pozwalających kontrolować ich działanie.

Dlaczego projekty AI zatrzymują się na etapie pilotażu

Jednym z głównych powodów trudności ze skalowaniem AI w przedsiębiorstwach jest zjawisko określane jako „trust debt”, czyli dług zaufania wobec systemu. Pojawia się on wtedy, gdy wyniki działania sztucznej inteligencji są niespójne lub trudne do zweryfikowania – podobne zapytania prowadzą do różnych odpowiedzi, a model nie wskazuje źródeł danych, na których wygenerował swoje wnioski. W takich warunkach użytkownicy zaczynają traktować system bardziej jako techniczną ciekawostkę niż narzędzie pracy.

Konsekwencją jest sytuacja, w której pracownicy poświęcają więcej czasu na sprawdzanie poprawności wyników działania sztucznej inteligencji niż na wykorzystywanie ich w praktyce. Zamiast przyspieszać pracę, AI zaczyna generować dodatkowe obowiązki związane z kontrolą i weryfikacją odpowiedzi.

W rezultacie wiele projektów nie wychodzi poza fazę testów, a przedsiębiorstwa nie decydują się na ich skalowanie w kluczowych procesach biznesowych – tłumaczy Jakub Andrzejewski, Business Development Manager for Poland & CIS w firmie Progress Software.

Czym w praktyce jest „boring AI”?

W odpowiedzi na te wyzwania coraz częściej pojawia się koncepcja tzw. „boring AI”. Nie oznacza ona mniej zaawansowanych mechanizmów, lecz system zaprojektowany tak, aby działał w sposób przewidywalny i możliwy do kontrolowania. W takim podejściu kluczowe znaczenie ma szkolenie modeli na wiarygodnych danych przedsiębiorstwa oraz możliwość wskazania źródeł informacji wykorzystywanych do generowania odpowiedzi.

Istotnym elementem jest również wprowadzenie jasnych zasad zarządzania systemami AI w firmie. Obejmuje to m.in. kontrolę dostępu do danych, monitorowanie jakości odpowiedzi, a także możliwość audytu działania modeli. Dzięki temu sztuczna inteligencja staje się elementem infrastruktury technicznej przedsiębiorstwa – rozwiązaniem, które można rozwijać i utrzymywać w sposób podobny do innych systemów IT.

Najpierw stabilność, potem autonomia

Budowanie takich fundamentów ma kluczowe znaczenie w kontekście rozwoju agentów AI. Wraz z przechodzeniem sztucznej inteligencji od generowania odpowiedzi do inicjowania działań w procesach biznesowych, rośnie znaczenie jej niezawodności. Błąd w rekomendacji można zignorować, ale błędna decyzja podjęta automatycznie przez system może mieć bezpośredni wpływ na operacje firmy. Dlatego w wielu przedsiębiorstwach rozwój AI przebiega etapami.

Najpierw systemy uczą się dostarczać wiarygodne informacje bazujące na danych firmy, następnie wspierają użytkowników w podejmowaniu decyzji, a dopiero w kolejnych krokach przejmują część powtarzalnych zadań. Taka ścieżka pozwala stopniowo budować zaufanie do mechanizmów AI i ograniczać ryzyko związane z ich wykorzystaniem – mówi ekspert Progress Software.

Wbrew pozorom, najbardziej transformacyjne zastosowania sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwach mogą więc okazać się najmniej spektakularne. Zamiast efektownych demonstracji kluczowe będzie tworzenie systemów, które działają stabilnie i przewidywalnie w codziennych procesach. To właśnie taka „nudna AI” najczęściej staje się fundamentem rozwiązań, którym firmy są gotowe powierzyć coraz większą odpowiedzialność.