Σπάζοντας τον Κύκλο: Πώς οι Οργανισμοί Μπορούν να Παρακάμψουν την Προτροπή για Καταστροφές και να Επιτύχουν

Από τη θεωρητική της σύλληψη τη δεκαετία του 1950, η τεχνητή νοημοσύνη (ΤΝ) άνοιξε το δρόμο για τις επιχειρήσεις ώστε να βιώσουν βελτιωμένες ευκαιρίες και παραγωγικότητα μέσω διαφόρων τεχνικών, ιδίως συστημάτων μηχανικής μάθησης. Αυτά τα εργαλεία/τεχνολογίες βελτίωσαν την πρόβλεψη και τη λήψη αποφάσεων, θέτοντας τις βάσεις για μελλοντικές τεχνικές εξελίξεις. Πρόσφατα, η Γενετική ΤΝ έχει υποσχεθεί να ανατρέψει όλα όσα γνωρίζουμε για την εργασία και έχει εκδημοκρατικοποιήσει την εμπειρία της ΤΝ. Οι χρήστες πλέον αλληλεπιδρούν με μοντέλα ΤΝ όπως το ChatGPT, μέσω «προτροπής», όπου κάποιος αλληλεπιδρά μπρος-πίσω με ένα μοντέλο ΤΝ. Ωστόσο, αυτά τα οφέλη συνοδεύονται και από μια νέα πρόκληση: το Doomprompting. Αυτό ισοδυναμεί με την κύλιση σε διαδικτυακό περιεχόμενο, χωρίς καθορισμένο στόχο, παγιδεύοντας τους χρήστες σε «τρύπες κουνελιού». Με την ΤΝ όμως, η «τρύπα κουνελιού» αντεπιτίθεται. Αυτή η πράξη συνεχούς βελτίωσης της ΤΝ τόσο για τα γενετικά όσο και για τα πρακτορικά μοντέλα, που καθοδηγείται από τη φιλοδοξία να επιτευχθεί το τέλειο αποτέλεσμα (και μερικές φορές με προτροπή χωρίς συγκεκριμένο στόχο), οδηγεί σε αυξημένο κόστος και μειωμένες αποδόσεις. Δημιουργεί ένα σημαντικό εμπόδιο στην επιτυχία και ακυρώνει τον σκοπό της χρήσης της ίδιας της τεχνολογίας ΤΝ.

Καθώς οι επιχειρήσεις αυξάνουν τους προϋπολογισμούς τους που σχετίζονται με την Τεχνητή Νοημοσύνη, οι υπεύθυνοι λήψης αποφάσεων πρέπει να κατανοήσουν την πορεία προς τις πραγματικές αποδόσεις των επενδύσεών τους και ποια είναι η αξία που δημιουργούν. Μια έκθεση του 2025 του IEEE, «Το Κρυφό Κόστος της Τεχνητής Νοημοσύνης: Πώς Συμβαίνουν οι Μικρές Αναποτελεσματικότητες»,» καταδεικνύει πώς οι μικρές προσαρμογές μπορούν να συσσωρευτούν σε σημαντικά οικονομικά βάρη. Για να αποφύγουν να γίνουν μέρος αυτής της δαπανηρής μάχης, οι οργανισμοί πρέπει να βελτιώσουν την εκπαίδευση των εργαζομένων τους χρησιμοποιώντας LLM, ώστε να αξιοποιήσουν πλήρως τις δυνατότητες των επενδύσεών τους στην Τεχνητή Νοημοσύνη.

Η γενετική τεχνητή νοημοσύνη φέρνει την υπόσχεση της βελτιστοποίησης και της αποτελεσματικότητας. Ωστόσο, όταν οι ομάδες παγιδεύονται στον κύκλο της ατελείωτης βελτίωσης (ή της περιπλάνησης χωρίς ραντάρ), η αναποτελεσματικότητα υπονομεύει αυτό το θεμέλιο.

Καθαρισμός του «Workslop»

Ένας από τους λόγους για τους οποίους οι ομάδες βελτιώνουν συνεχώς τα αποτελέσματα για να δημιουργήσουν μια τέλεια απόκριση είναι το workslop. Το workslop, που περιγράφηκε για πρώτη φορά στο Harvard Business Review, περιλαμβάνει «περιεχόμενο εργασίας που δημιουργείται από τεχνητή νοημοσύνη και το οποίο μεταμφιέζεται σε καλή εργασία, αλλά δεν έχει την ουσία για να προωθήσει ουσιαστικά μια δεδομένη εργασία».

Αυτή η «καταστροφή» που παράγεται από την Τεχνητή Νοημοσύνη είναι το πρώτο ντόμινο σε μια μακρά σειρά που δημιουργεί τον κύκλο των doomprompting. Ενώ η τροποποίηση του κατώτερου περιεχομένου μέσω επαναλήψεων ή επεξεργασιών είναι σημαντική, πρέπει να κατανοήσουμε πότε πρέπει να σταματήσουμε, πριν φτάσουμε στην κλίση της φθίνουσας απόδοσης. Οι οργανισμοί πρέπει να προσεγγίσουν την επένδυση χρόνου τους στην εκπαίδευση στην Τεχνητή Νοημοσύνη με μια λεπτή ισορροπία. Από τη μία πλευρά, οι ομάδες θα πρέπει να γνωρίζουν την απαιτούμενη ποιότητα· από την άλλη πλευρά, θα πρέπει να γνωρίζουν πότε είναι υπερβολική. Η εκπαίδευση των εργαζομένων στην πιο έξυπνη χρήση μοντέλων Τεχνητής Νοημοσύνης μέσω βέλτιστης προτροπής και σαφών στόχων θα ήταν επίσης χρήσιμη.

Αξιοποίηση της Τεχνητής Νοημοσύνης για την αποφυγή του Doomprompting

Τα τελευταία χρόνια, οι επιχειρήσεις αύξησαν σημαντικά το ενδιαφέρον και τις επενδύσεις τους στην Τεχνητή Νοημοσύνη (Agent AI), η οποία αναγνωρίζεται για την ικανότητά της να βελτιώνει την επιχειρησιακή αποτελεσματικότητα. Η Τεχνητή Νοημοσύνη (Agent AI) μπορεί να αναλαμβάνει σύνθετες εργασίες, να συνεργάζεται με πολλαπλούς πράκτορες (συμπεριλαμβανομένων των RAG και των πρακτόρων δράσης) για να αποφασίσει την πορεία δράσης και να εκτελέσει τις εργασίες για την ολοκλήρωση της συνολικής εργασίας αυτόνομα.

Αυτές οι ιδιότητες μπορούν να βοηθήσουν την Τεχνητή Νοημοσύνη να μετριάσει τα doomprompting ή να τα παρακάμψει εντελώς. Αυτό μπορεί να εξαλείψει την ανάγκη για καθοδήγηση των διεπαφών GenAI μέσω πολλαπλών προτροπών για την ολοκλήρωση της εργασίας. Ένα παράδειγμα αυτού μπορεί να βρεθεί στις λειτουργίες πληροφορικής που υποστηρίζονται από την Τεχνητή Νοημοσύνη ή AIOps, οι οποίες εκσυγχρονίζουν την πληροφορική ενσωματώνοντας την Τεχνητή Νοημοσύνη σε καθημερινές εργασίες. Παραδοσιακά, οι ομάδες αφιερώνουν τον χρόνο τους στην χειροκίνητη προσαρμογή των συστημάτων. Τα τμήματα του 21ου αιώνα είναι αυτά που αξιοποιούν την Τεχνητή Νοημοσύνη για να χειρίζονται αυτόνομα κρίσιμες λειτουργίες όπως η αντιμετώπιση προβλημάτων, η αντιμετώπιση περιστατικών και η κατανομή πόρων.

Ένα άλλο ταιριαστό παράδειγμα είναι το πώς τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης (AI) των πρακτόρων μπορούν να χειριστούν ένα σύνθετο περιστατικό αυτόνομα. Αυτοί οι πράκτορες, μαζί με τους ITOps, είναι ικανοί να κατανοήσουν το ζήτημα στο πλαίσιο των συμφραζομένων, να συνεργαστούν με πράκτορες συλλογισμού για να αποφασίσουν την πορεία δράσης, να χρησιμοποιήσουν πράκτορες δράσης για να κάνουν τις τελευταίες διορθώσεις στα συστήματα πληροφορικής και, τέλος, να χρησιμοποιήσουν πράκτορες μάθησης για να κατανοήσουν την επίλυση και να την εφαρμόσουν πιο αποτελεσματικά σε μελλοντικά περιστατικά.

Ο έξυπνος αυτοματισμός της Agentic AI βοηθά στη λιγότερη ανθρώπινη αλληλεπίδραση και εκτελεί εργασίες αυτόνομα. Για την αντιμετώπιση των εξελισσόμενων επιχειρηματικών απαιτήσεων, οι επαναλαμβανόμενες εργασίες και λειτουργίες θα πρέπει να ανατίθενται στην αυτόνομη AI. Αυτή η ανάθεση εξαλείφει τον κύκλο των επαναλαμβανόμενων προτροπών και της επαναλαμβανόμενης βελτίωσης που συχνά τροφοδοτεί το doomprompting. Οι αυτόνομες λειτουργίες επιτρέπουν στα μοντέλα AI να βελτιστοποιούν συνεχώς και να ανταποκρίνονται σε μεταβαλλόμενες μεταβλητές χωρίς χειροκίνητη εισαγωγή, οδηγώντας σε ταχύτερα αποτελέσματα με ελάχιστη ανθρώπινη παρέμβαση.

Ενώ οι εκπαιδευμένοι επαγγελματίες θα εξακολουθούν να διαδραματίζουν καθοριστικό ρόλο στις καθημερινές λειτουργίες μέσω της προσέγγισης «ανθρώπινης επαφής», ο χρόνος τους θα αξιοποιείται καλύτερα στη σάρωση για την επαλήθευση των αποτελεσμάτων. Αυτή η προσέγγιση ελαχιστοποιεί τον κίνδυνο εισαγωγής σφαλμάτων ή υπερβολικής προσαρμογής.

Ο Ρόλος της Διακυβέρνησης στην Πρόληψη του Doomprompting

Σε μια πρόσφατη Έρευνα McKinsey, το 88% των ερωτηθέντων ανέφεραν ότι αξιοποιούν την Τεχνητή Νοημοσύνη σε τουλάχιστον μία επιχειρηματική λειτουργία. Πρόκειται για αύξηση 10% από το 2024 και μια εκπληκτική αύξηση 33% από το 2023. Για την Τεχνητή Νοημοσύνη μέσω πρακτόρων, αυτή η αύξηση ήταν ακόμη πιο έντονη. Από μόνο 33% το 2023 σε σχεδόν 80% το 2025.

Αυτή η ευρεία υιοθέτηση ωθεί τις επιχειρήσεις να βρουν νέες λύσεις για το doomprompting. Ένα τέτοιο εργαλείο είναι τα ισχυρά πλαίσια διακυβέρνησης. Αυτά θα πρέπει να σχεδιάζονται προσεκτικά ώστε να διασφαλίζεται ότι τα έργα Τεχνητής Νοημοσύνης παραμένουν ευθυγραμμισμένα με τους επιχειρηματικούς στόχους και δεν πέφτουν θύματα του ατελείωτου βαλς της βελτιστοποίησης. Όταν οι ομάδες αναπτύσσουν αυτά τα πλαίσια, θα πρέπει να λαμβάνουν υπόψη:

• Καθιέρωση κατευθυντήριων γραμμώνΟι ροές δεδομένων από και προς τα μοντέλα Τεχνητής Νοημοσύνης γίνονται ολοένα και πιο περίπλοκες. Για να απλοποιηθεί αυτό, οι οδηγίες Τεχνητής Νοημοσύνης θα πρέπει να δημιουργήσουν ένα πλαίσιο για τις ομάδες ώστε να χειρίζονται δεδομένα, να λαμβάνουν αποφάσεις και να διαχειρίζονται υπεύθυνα τα αποτελέσματα της Τεχνητής Νοημοσύνης.
• Εκπαίδευση χρηστών: Η σωστή εκπαίδευση στην άμεση χρήση μπορεί να βοηθήσει στη βέλτιστη παραγωγικότητα
• Χρήση εξειδικευμένων μοντέλων: Τα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης για συγκεκριμένους κλάδους και σκοπούς είναι πιθανό να παρέχουν ταχύτερα αποτελέσματα με βάση τα συμφραζόμενα και ουσιαστικά.
• Εκπαίδευση μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης: Η εκπαίδευση των μοντέλων Τεχνητής Νοημοσύνης με δεδομένα ειδικά για τον κλάδο/την εργασία/τον οργανισμό (όπου είναι δυνατόν) μπορεί να οδηγήσει σε λιγότερες καθυστερήσεις και πιο κατάλληλες εξόδους ταχύτερα.
• Ανάπτυξη κανόνωνΗ σύνταξη και η εφαρμογή ενός σαφούς συνόλου κανόνων είναι απαραίτητη για την καθοδήγηση της ανάπτυξης και της εφαρμογής της Τεχνητής Νοημοσύνης. Όταν οι ομάδες καθορίζουν λειτουργικά όρια, διασφαλίζουν ότι τα υιοθετούμενα συστήματα ευθυγραμμίζονται με τους οργανωτικούς στόχους, τα ηθικά πρότυπα και τις κανονιστικές απαιτήσεις.

Ενώ ο ρυθμός υιοθέτησης λύσεων τεχνητής νοημοσύνης αυξάνεται, η διακυβέρνηση δεν έχει αυξηθεί. Σύμφωνα με την Έκθεση Βιομηχανίας PEX του 2025, λιγότερο από το μισό διαθέτουν πολιτική διακυβέρνησης της Τεχνητής Νοημοσύνης. Εν τω μεταξύ, μόνο το 25% βρισκόταν στη διαδικασία εφαρμογής μιας πολιτικής και σχεδόν το ένα τρίτο δεν είχε καμία πολιτική διακυβέρνησης της Τεχνητής Νοημοσύνης. Αυτά τα πλαίσια μπορούν να αποτελέσουν τον καθοριστικό παράγοντα που θα βοηθήσει τις επιχειρήσεις να θέσουν σαφή όρια σχετικά με το τι συνιστά αποδεκτή απόδοση.

Ξεφεύγοντας από τον βρόχο Doomprompting

Για να αποφύγουν τον κύκλο του doomprompting, οι επιχειρήσεις πρέπει να υιοθετήσουν στρατηγικές Τεχνητής Νοημοσύνης που δίνουν προτεραιότητα στα αποτελέσματα έναντι της τελειότητας. Η χρήση άμεσης εκπαίδευσης, μοντέλων Τεχνητής Νοημοσύνης για συγκεκριμένους σκοπούς και μοντέλων που έχουν εκπαιδευτεί σε δεδομένα της επιχείρησης με βάση τα συμφραζόμενα μπορεί να μειώσει την ανάγκη για εκτεταμένη επαναπροώθηση. Οι επιχειρήσεις που αξιοποιούν την τεχνητή νοημοσύνη ως πρακτικό εργαλείο, τις αυτόνομες λειτουργίες πληροφορικής και τα ισχυρά πλαίσια διακυβέρνησης μπορούν να ανακατανείμουν κρίσιμους πόρους για την επίτευξη των επιχειρηματικών τους στόχων χωρίς να κολλάνε σε ατελείωτους κύκλους βελτιστοποίησης. Η επιτυχία θα έρθει όταν οι ομάδες αλλάξουν τη νοοτροπία τους από τη συνεχή βελτίωση σε μια νοοτροπία εστιασμένης εκτέλεσης και μετρήσιμων αποτελεσμάτων.