Veštačka inteligencija (AI) više nije tema rezervisana za IT odeljenja ili visoku tehnologiju ona postaje sastavni deo ekonomije i svih radnih mesta. Od proizvodnih hala do kancelarija i malih preduzetnika, AI ubrzano transformiše način rada. Stručnjaci procenjuju da generativna AI (poput velikih jezičkih modela) može doprineti globalnoj ekonomiji između 2,6 i 4,4 biliona dolara godišnje, a kompanije koje je uspešno primene beleže i do 40% veće performanse zaposlenih. Drugim rečima, AI pismenost postaje jednako važna kao osnovna digitalna pismenost; neke analize je svrstavaju među ključne veštine koje poslodavci najviše traže
Lazar Jovanović
Lazar Jovanović
Ukoliko ste poslednjih meseci pokušali da uvedete veštačku inteligenciju u svoje poslovanje, sigurno ste naišli na dilemu – da li je bolje trenirati sopstveni AI model (fine-tuning) ili je dovoljno samo pažljivo osmisliti upite za postojeće modele (prompt engineering)? Kao neko ko svakodnevno radi sa AI tehnologijama, često vidim kako kompanije troše dragoceno vreme i resurse jer nisu pravilno procenile koji pristup odgovara njihovim stvarnim potrebama.
Verujem da ste i sami bili svedoci ili učesnici neke od sledećih situacija: kompanija odluči da uloži značajna sredstva u edukaciju zaposlenih o veštačkoj inteligenciji (AI), zaposleni pohađaju kurs, završe ga – a nakon nekoliko meseci shvatite da se u njihovom radu gotovo ništa nije promenilo. Kao neko ko godinama radi u oblasti digitalne transformacije i AI, često primećujem da su kompanije pune entuzijazma na početku, ali vrlo brzo se suoče sa činjenicom da AI edukacija nije donela očekivane rezultate.
Kada pričamo o integraciji veštačke inteligencije u poslovanje, gotovo sve kompanije danas imaju iskustvo barem sa jednim pilot-projektom. Međutim, broj onih koji su uspeli da AI rešenja implementiraju kao sastavni deo svoje operativne svakodnevice je drastično manji. Istraživanja kompanije McKinsey pokazuju da čak 85% kompanija ostaje zarobljeno u fazi eksperimenta bez jasnog puta ka sistemskoj implementaciji.
Savremeni e-commerce i maloprodaja suočavaju se sa velikim izazovima u balansiranju zaliha – premalo proizvoda dovodi do „out-of-stock” situacija i gubitka prodaje, dok višak zaliha povećava troškove i rizik od otpisivanja robe. Tradicionalne metode planiranja koje се oslanjaju isključivo na istorijske podatke često ne mogu da isprate tempo tržišta.
Kada je tehnologija u pitanju, često balansiramo između entuzijazma prema novim alatima i opreza zbog njihovih potencijalnih posledica. Ovo je tema novog istraživanja sprovedenog od strane stručnjaka sa prestižnog Massachusetts Institute of Technology (MIT), koje se nadovezuje na tekst objavljen na WebMind-u, pod naslovom „Šta ChatGPT radi našem mozgu – alat za učenje ili prečica ka kognitivnom zastoju?“.
All articles loaded
No more articles to load
