Przerwanie cyklu: Jak organizacje mogą ominąć fatalne scenariusze i osiągnąć sukces

Od czasu swojej teoretycznej koncepcji w latach 1950. XX wieku, sztuczna inteligencja (AI) utorowała firmom drogę do zwiększenia możliwości i produktywności dzięki różnym technikom, zwłaszcza systemom uczenia maszynowego. Te narzędzia/technologie usprawniły prognozowanie i podejmowanie decyzji, kładąc podwaliny pod przyszłe postępy techniczne. W ostatnich czasach generatywna AI obiecała wywrócić do góry nogami całą naszą wiedzę o pracy i zdemokratyzowała doświadczenie AI. Użytkownicy korzystają teraz z modeli AI, takich jak ChatGPT, poprzez „podpowiedzi”, gdzie komunikują się z modelem AI w obie strony. Jednak te korzyści wiążą się również z nowym wyzwaniem: „doompromptingiem”. Jest to odpowiednik „doom scrollingu” treści online bez określonego celu, co prowadzi do uwięzienia użytkowników w króliczych norach. W przypadku AI jednak królicza nora odpowiada. Ten akt ciągłego udoskonalania przez AI zarówno modeli generatywnych, jak i agentowych, napędzany ambicją uzyskania idealnego wyniku (a czasami poprzez podpowiedzi bez konkretnego celu), prowadzi do wzrostu kosztów i malejących zysków. Stanowi to poważną przeszkodę na drodze do sukcesu i niweczy cel samego korzystania z technologii AI.

W miarę jak firmy zwiększają swoje budżety na sztuczną inteligencję, decydenci muszą zrozumieć ścieżkę do realnego zwrotu z inwestycji i jaką wartość ona generuje. Raport IEEE z 2025 r. „Ukryte koszty sztucznej inteligencji: jak kumulują się drobne nieefektywności”„pokazuje, jak drobne zmiany mogą kumulować się w poważne obciążenia ekonomiczne. Aby uniknąć stania się częścią tej kosztownej walki, organizacje muszą udoskonalić swoje szkolenia pracowników za pomocą LLM, aby w pełni wykorzystać potencjał swoich inwestycji w sztuczną inteligencję.

Generatywna sztuczna inteligencja (AI) niesie obietnicę optymalizacji i wydajności. Jednak gdy zespoły wpadają w pułapkę niekończącego się udoskonalania (lub błądzenia bez radaru), nieefektywność podważa ten fundament.

Sprzątanie „workslopów”

Jednym z powodów, dla których zespoły nieustannie udoskonalają wyniki, aby generować idealne odpowiedzi, jest worklop. Opisany po raz pierwszy w Harvard Business Review, worklop obejmuje „generowane przez sztuczną inteligencję treści robocze, które udają dobrą pracę, ale brakuje im treści, aby znacząco przyspieszyć realizację danego zadania”.

Ten generowany przez sztuczną inteligencję „błąd” to pierwszy element domina w długiej serii, która tworzy cykl prowadzący do katastrofy. Chociaż modyfikowanie treści niskiej jakości poprzez iteracje lub edycje jest ważne, należy zrozumieć, kiedy należy przestać, zanim popadniemy w spiralę malejących zysków. Organizacje muszą podchodzić do inwestowania czasu w szkolenia z zakresu sztucznej inteligencji z delikatną równowagą. Z jednej strony zespoły powinny być świadome wymaganej jakości; z drugiej strony powinny wiedzieć, kiedy jest jej za dużo. Przydatne byłoby również szkolenie pracowników w zakresie inteligentniejszego wykorzystania modeli sztucznej inteligencji poprzez optymalne podpowiedzi i jasno określone cele.

Wykorzystanie sztucznej inteligencji agentowej w celu uniknięcia katastroficznych scenariuszy

W ostatnich latach firmy znacząco zwiększyły zainteresowanie i inwestycje w sztuczną inteligencję agentową (AI), która jest znana ze swojego potencjału w zakresie poprawy efektywności operacyjnej. AI agentowa może wykonywać złożone zadania, współpracować z wieloma agentami (w tym agentami RAG i agentami akcji) w celu decydowania o przebiegu działań oraz wykonywać zadania w celu autonomicznego ukończenia całego zadania.

Te cechy mogą pomóc sztucznej inteligencji w łagodzeniu lub całkowitym wyeliminowaniu podpowiedzi dotyczących katastrofy. Może to wyeliminować konieczność instruowania interfejsów GenAI za pomocą wielu monitów w celu wykonania zadania. Przykładem tego mogą być operacje IT oparte na sztucznej inteligencji (AI-powered IT operations, AIOps), które modernizują IT poprzez włączanie sztucznej inteligencji do codziennych zadań. Tradycyjnie zespoły spędzają czas na ręcznym dostosowywaniu systemów. Działy XXI wieku to te, które wykorzystują sztuczną inteligencję do autonomicznego zarządzania krytycznymi funkcjami, takimi jak rozwiązywanie problemów, reagowanie na incydenty i alokacja zasobów.

Innym trafnym przykładem jest to, jak systemy SI oparte na agentach potrafią autonomicznie obsługiwać złożone incydenty. Agenci ci, wraz z ITOps, potrafią zrozumieć problem kontekstowo, współpracując z agentami rozumującymi w celu podjęcia decyzji o sposobie działania, wykorzystując agentów akcji do wprowadzania ostatnich poprawek w systemach IT, a na koniec wykorzystując agentów uczących się, aby zrozumieć rozwiązanie i skuteczniej je zastosować w przyszłych incydentach.

Inteligentna automatyzacja oparta na agentowej sztucznej inteligencji (Agentic AI) ogranicza interakcję międzyludzką i autonomicznie wykonuje zadania. Aby sprostać zmieniającym się potrzebom biznesowym, powtarzalne zadania i operacje powinny zostać przekazane autonomicznej sztucznej inteligencji. To delegowanie zadań eliminuje cykl ponownego uruchamiania i udoskonalania, który często prowadzi do fatalnych w skutkach działań. Autonomiczne operacje pozwalają modelom AI na ciągłą optymalizację i reagowanie na zmieniające się zmienne bez ręcznego wprowadzania danych, co prowadzi do szybszych rezultatów przy minimalnej ingerencji człowieka.

Chociaż przeszkoleni specjaliści nadal będą odgrywać kluczową rolę w codziennych operacjach dzięki podejściu „człowiek w pętli”, ich czas będzie lepiej wykorzystany na skanowanie w celu weryfikacji wyników. Takie podejście minimalizuje ryzyko wprowadzenia błędów lub nadmiernej korekty.

Rola zarządzania w zapobieganiu katastrofom

W niedawnym badaniu pt. ”Zagadka monogamicznego małżeństwa", Ankieta McKinsey88% respondentów zadeklarowało wykorzystanie sztucznej inteligencji (AI) w co najmniej jednej funkcji biznesowej. Był to wzrost o 10% w porównaniu z rokiem 2024 i aż o 33% w porównaniu z rokiem 2023. W przypadku sztucznej inteligencji opartej na agentach ten wzrost był jeszcze większy. Z zaledwie 33% w 2023 roku do prawie 80% w 2025 roku.

To powszechne zastosowanie skłania firmy do poszukiwania nowych rozwiązań w zakresie zapobiegania apokaliptycznym działaniom. Jednym z takich narzędzi są solidne ramy zarządzania. Powinny być one starannie opracowane, aby zapewnić zgodność projektów AI z celami biznesowymi i uniknąć niekończących się problemów z optymalizacją. Opracowując te ramy, zespoły powinny wziąć pod uwagę:

• Ustanowienie wytycznychStrumienie danych do i z modeli AI stają się coraz bardziej złożone. Aby to uprościć, wytyczne dotyczące AI powinny stworzyć ramy, dzięki którym zespoły będą mogły odpowiedzialnie zarządzać danymi, podejmować decyzje i zarządzać wynikami AI.
• Szkolenie użytkowników: Właściwe szkolenie w zakresie szybkiego użytkowania może pomóc w osiągnięciu optymalnej produktywności
• Wykorzystanie specjalistycznych modeli: Modele sztucznej inteligencji przeznaczone dla konkretnych branż i celów prawdopodobnie szybciej zapewnią kontekstowe i znaczące wyniki
• Szkolenie modeli AI: Szkolenie modeli AI przy użyciu danych specyficznych dla danej branży/zadania/organizacji (jeśli to możliwe) może ograniczyć ilość niepotrzebnych czynności i przyspieszyć proces uzyskiwania bardziej odpowiednich wyników.
• Opracowywanie regułOpracowanie i wdrożenie jasnego zestawu reguł jest kluczowe dla ukierunkowania rozwoju i wdrażania sztucznej inteligencji. Zespoły ustalające granice operacyjne zapewniają, że przyjęte systemy są zgodne z celami organizacji, standardami etycznymi i wymogami regulacyjnymi.

Chociaż tempo wdrażania rozwiązań AI rośnie, zarządzanie nie. Według raportu branżowego PEX z 2025 r.mniej niż połowa posiadają politykę zarządzania AI. Tymczasem tylko 25% z nich było w trakcie jej wdrażania, a prawie jedna trzecia nie miała żadnej polityki zarządzania AI. Te ramy mogą być decydującym czynnikiem pomagającym firmom w wyznaczaniu jasnych granic akceptowalnej wydajności.

Ucieczka z pętli podpowiadającej zagładę

Aby uniknąć wpadnięcia w błędne koło podpowiadania przyszłości, firmy muszą wdrożyć strategie sztucznej inteligencji, które stawiają wyniki ponad perfekcję. Wykorzystanie szybkiego szkolenia, modeli sztucznej inteligencji ukierunkowanych na konkretne cele oraz modeli trenowanych na kontekstowych danych przedsiębiorstwa może zmniejszyć potrzebę częstego ponownego podpowiadania. Firmy wykorzystujące agentową sztuczną inteligencję, autonomiczne operacje IT i solidne ramy zarządzania mogą realokować kluczowe zasoby w celu osiągnięcia swoich celów biznesowych, nie wpadając w pułapkę niekończących się cykli optymalizacji. Sukces pojawi się, gdy zespoły zmienią swoje nastawienie z ciągłego udoskonalania na skoncentrowane na realizacji i mierzalnych rezultatach.