Ruperea ciclului: Cum pot organizațiile să evite provocările adverse și să obțină succes

Încă de la conceptul său teoretic din anii 1950, inteligența artificială (IA) a deschis calea pentru ca întreprinderile să experimenteze oportunități și productivitate sporite prin diverse tehnici, în special prin sisteme de învățare automată. Aceste instrumente/tehnologii au îmbunătățit prognoza și luarea deciziilor, punând bazele pentru viitoarele progrese tehnice. În ultima vreme, IA generativă a promis să răstoarne tot ce știm despre muncă și a democratizat experiența IA. Utilizatorii interacționează acum cu modele de IA precum ChatGPT, prin „prompting”, unde se interacționează cu un model de IA. Cu toate acestea, aceste beneficii vin și la pachet cu o nouă provocare: Doomprompting-ul. Aceasta este echivalentă cu derularea pe neașteptate a conținutului online, fără un obiectiv definit, prinzând utilizatorii în „găuri de iepure”. Cu IA însă, „găura de iepure” răspunde. Acest act de rafinare continuă a prompturilor IA, atât pentru modelele generative, cât și pentru cele agențice, condus de ambiția de a obține rezultatul perfect (și uneori prin prompting fără un obiectiv specific în minte), duce la creșterea costurilor și la scăderea randamentelor. Creează un obstacol major în calea succesului și anulează scopul utilizării tehnologiei IA în sine.

Pe măsură ce companiile își măresc bugetele legate de inteligența artificială, factorii de decizie trebuie să înțeleagă calea către rentabilitatea reală a investițiilor lor și care este valoarea pe care o generează aceasta. Un raport din 2025 al IEEE, „Costurile ascunse ale inteligenței artificiale: Cum se acumulează micile ineficiențe”„, demonstrează cum micile ajustări se pot acumula și pot duce la poveri economice semnificative. Pentru a evita să devină parte a acestei lupte costisitoare, organizațiile trebuie să își perfecționeze instruirea angajaților care utilizează masterate în drept pentru a atinge întregul potențial al investițiilor lor în inteligență artificială.”

Inteligența artificială generativă aduce promisiunea optimizării și a eficienței. Cu toate acestea, atunci când echipele sunt prinse în ciclul rafinării nesfârșite (sau al rătăcirii fără radar), ineficiența subminează această fundație.

Curățarea „deșeurilor de lucru”

Unul dintre motivele pentru care echipele rafinează continuu rezultatele pentru a genera un răspuns perfect este workslop-ul. Descris pentru prima dată în Harvard Business Review, workslop-ul cuprinde „conținut de lucru generat de inteligența artificială care se maschează drept muncă bună, dar îi lipsește substanța necesară pentru a avansa în mod semnificativ o anumită sarcină”.

Această „rețetă” produsă de inteligența artificială este primul domino dintr-un șir lung care creează ciclul de dezastru. Deși modificarea conținutului sub medie prin iterații sau editări este importantă, trebuie să înțelegem când să ne oprim, înainte ca acesta să intre pe panta randamentelor descrescătoare. Organizațiile trebuie să abordeze investiția de timp în instruirea în domeniul inteligenței artificiale cu un echilibru delicat. Pe de o parte, echipele ar trebui să fie conștiente de calitatea necesară; pe de altă parte, ar trebui să știe când este prea mult. Instruirea angajaților în utilizarea mai inteligentă a modelelor de inteligență artificială prin solicitări optime și obiective clare ar fi, de asemenea, utilă.

Valorificarea inteligenței artificiale agentice pentru a evita provocarea dezastrului

În ultimii ani, companiile și-au sporit semnificativ interesul și investițiile în IA agentică, recunoscută pentru capacitatea sa de a îmbunătăți eficiența operațională. IA agentică poate prelua sarcini complexe, poate orchestra cu mai mulți agenți (inclusiv RAG și agenți de acțiune) pentru a decide cursul acțiunii și poate executa sarcinile pentru a finaliza sarcina generală în mod autonom.

Aceste calități pot ajuta inteligența artificială să atenueze instigarea la dispariție sau chiar să o evite complet. Acest lucru poate elimina necesitatea de a instrui interfețele GenAI prin intermediul mai multor solicitări pentru a finaliza sarcina. Un exemplu în acest sens poate fi găsit în operațiunile IT bazate pe inteligență artificială, sau AIOps, care modernizează IT-ul prin integrarea inteligenței artificiale în sarcinile zilnice. În mod tradițional, echipele își petrec timpul ajustând manual sistemele. Departamentele secolului XXI sunt cele care utilizează inteligența artificială pentru a gestiona autonom funcții critice precum depanarea, răspunsul la incidente și alocarea resurselor.

Un alt exemplu potrivit este modul în care sistemele de inteligență artificială agentială pot gestiona autonom un incident complex. Acești agenți, împreună cu ITOps, sunt capabili să înțeleagă problema contextual, să orchestreze cu agenți de raționament pentru a decide cursul acțiunii, să utilizeze agenți de acțiune pentru a efectua remedieri de ultim kilometru asupra sistemelor IT și, în final, să utilizeze agenți de învățare pentru a înțelege rezoluția și a o aplica mai eficient în incidentele viitoare.

Automatizarea inteligentă a inteligenței artificiale (AI) Agentic ajută la reducerea interacțiunii umane și execută sarcinile autonom. Pentru a satisface cerințele în continuă evoluție ale afacerilor, sarcinile și operațiunile repetitive ar trebui transferate către IA autonomă. Această delegare elimină ciclul de re-prompting și rafinare repetitivă care alimentează adesea prompting-ul la sfârșitul perioadei de așteptare. Operațiunile autonome permit modelelor de IA să optimizeze continuu și să răspundă la variabile în schimbare, fără intervenție manuală, ceea ce duce la rezultate mai rapide, cu o intervenție umană minimă.

Deși profesioniștii instruiți vor continua să joace un rol instrumental în operațiunile zilnice prin intermediul abordării „human-in-the-loop”, timpul lor va fi mai bine utilizat în scanarea pentru verificarea rezultatelor. Această abordare minimizează riscul de introducere a erorilor sau a ajustărilor excesive.

Rolul guvernării în prevenirea dezastrului

Într-un recent Sondaj McKinsey, 88% dintre respondenți au raportat că utilizează inteligența artificială în cel puțin o funcție de business. Aceasta a reprezentat o creștere de 10% față de 2024 și o creștere uimitoare de 33% față de 2023. În cazul inteligenței artificiale Agentic, această creștere a fost și mai profundă. De la doar 33% în 2023 la aproape 80% în 2025.

Această adoptare pe scară largă determină companiile să găsească noi soluții pentru a combate dezastrul. Un astfel de instrument îl reprezintă cadrele de guvernanță robuste. Acestea ar trebui elaborate cu atenție pentru a se asigura că proiectele de inteligență artificială rămân aliniate cu obiectivele afacerii și nu cad victime valsului nesfârșit al optimizării. Atunci când echipele dezvoltă aceste cadre, acestea ar trebui să ia în considerare:

• Stabilirea ghidurilorFluxurile de date către și de la modelele de IA devin din ce în ce mai complexe. Pentru a simplifica acest lucru, ghidurile privind IA ar trebui să creeze un cadru prin care echipele să gestioneze datele, să ia decizii și să gestioneze în mod responsabil rezultatele IA.
• Instruirea utilizatorilor: Instruirea adecvată în utilizarea promptă poate contribui la o productivitate optimă
• Utilizarea modelelor specializate: Modelele de inteligență artificială specifice industriei și scopurilor sunt susceptibile de a oferi rezultate contextuale și semnificative mai rapid
• Antrenarea modelelor de inteligență artificială: Antrenarea modelelor de inteligență artificială cu date specifice industriei/sarcinii/organizației (ori de câte ori este posibil) poate duce la mai puține pierderi de timp și la rezultate mai potrivite, mai rapid.
• Dezvoltarea regulilorElaborarea și implementarea unui set clar de reguli este esențială pentru ghidarea dezvoltării și implementării inteligenței artificiale. Atunci când echipele stabilesc limite operaționale, ele se asigură că sistemele adoptate se aliniază cu obiectivele organizației, standardele etice și cerințele de reglementare.

Deși rata de adoptare a soluțiilor de inteligență artificială este în creștere, guvernanța nu a crescut. Conform Raportului industriei PEX din 2025, mai puțin de jumătate au implementată o politică de guvernanță a inteligenței artificiale. Între timp, doar 25% erau în curs de implementare a uneia, iar aproape o treime nu aveau nicio politică de guvernanță a inteligenței artificiale. Aceste cadre pot fi factorul definitoriu în a ajuta companiile să stabilească limite clare cu privire la ceea ce constituie o performanță acceptabilă.

Evadarea din bucla Doomprompting

Pentru a evita căderea în ciclul provocărilor negative, companiile trebuie să adopte strategii de inteligență artificială care prioritizează rezultatele în detrimentul perfecțiunii. Utilizarea instruirii prompte, a modelelor de inteligență artificială specifice scopului și a modelelor antrenate pe baza datelor contextuale ale întreprinderii poate reduce nevoia de re-prompting extins. Companiile care valorifică inteligența artificială agențică, operațiunile IT autonome și cadrele de guvernanță solide pot realoca resurse critice pentru atingerea obiectivelor lor de afaceri, fără a se împotmoli în cicluri de optimizare nesfârșite. Succesul va veni atunci când echipele își vor schimba mentalitatea de la rafinament constant la una de execuție concentrată și rezultate măsurabile.