Na čo sa dá spoľahnúť generatívna umelá inteligencia bez ľudského zásahu?

Súhrn pre manažérov

Generatívna umelá inteligencia (AI) – technológia, ktorá umožňuje strojom vytvárať text, obrázky, kód a ďalšie – zaznamenala v posledných rokoch explozívny rast. Táto biela kniha poskytuje prístupný prehľad o tom, čo dokáže generatívna AI spoľahlivo robiť bez ľudského zásahu a čo sa od nej očakáva v nasledujúcom desaťročí. Zaoberáme sa jej využitím v písaní, umení, kódovaní, zákazníckom servise, zdravotníctve, vzdelávaní, logistike a financiách, pričom zdôrazňujeme oblasti, v ktorých AI funguje autonómne a kde ľudský dohľad zostáva kľúčový. Súčasťou sú príklady z reálneho sveta, ktoré ilustrujú úspechy aj obmedzenia. Medzi kľúčové zistenia patria:

• Rozšírené prijatie: V roku 2024 65 % opýtaných spoločností uviedlo, že pravidelne používajú generatívnu umelú inteligenciu – takmer dvojnásobok podielu z predchádzajúceho roka ( Stav umelej inteligencie začiatkom roka 2024 | McKinsey ). Aplikácie zahŕňajú tvorbu marketingového obsahu, chatboty zákazníckej podpory, generovanie kódu a ďalšie.

• Súčasné autonómne schopnosti: Dnešná generatívna umelá inteligencia spoľahlivo zvláda štruktúrované, opakujúce sa úlohy s minimálnym dohľadom. Medzi príklady patrí automatické generovanie vzorcovitých spravodajských správ (napr. súhrny ziskov spoločností) ( Philana Patterson – profil komunity ONA ), vytváranie popisov produktov a hlavných recenzií na stránkach elektronického obchodu a automatické dopĺňanie kódu. V týchto oblastiach umelá inteligencia často dopĺňa ľudských pracovníkov tým, že preberá rutinné generovanie obsahu.

• Človek v slučke pre zložité úlohy: Pri zložitejších alebo otvorenejších úlohách – ako je kreatívne písanie, podrobná analýza alebo lekárske poradenstvo – je zvyčajne stále potrebný ľudský dohľad, aby sa zabezpečila faktická presnosť, etický úsudok a kvalita. Mnohé nasadenia umelej inteligencie dnes používajú model „človek v slučke“, kde umelá inteligencia navrhuje obsah a ľudia ho kontrolujú.

• Krátkodobé zlepšenia: Predpokladá sa, že v priebehu nasledujúcich 5 – 10 rokov sa generatívna umelá inteligencia stane oveľa spoľahlivejšou a autonómnejšou . Pokroky v presnosti modelov a ochranných mechanizmoch môžu umožniť umelej inteligencii zvládať väčší podiel kreatívnych a rozhodovacích úloh s minimálnym ľudským zásahom. Napríklad odborníci predpovedajú, že do roku 2030 bude umelá inteligencia zvládať väčšinu interakcií a rozhodnutí v oblasti služieb zákazníkom v reálnom čase ( Aby si marketéri predstavili prechod na klientsku skúsenosti, musia urobiť tieto 2 veci ) a mohol by sa vytvoriť veľký film s 90 % obsahu generovaného umelou inteligenciou ( Prípady použitia generatívnej umelej inteligencie pre odvetvia a podniky ).

• Do roku 2035: O desať rokov očakávame, že autonómni agenti s umelou inteligenciou budú bežnou súčasťou mnohých oblastí. Tútori s umelou inteligenciou by mohli poskytovať personalizované vzdelávanie vo veľkom meradle, asistenti s umelou inteligenciou by mohli spoľahlivo navrhovať právne zmluvy alebo lekárske správy na schválenie odborníkmi a samoriadiace systémy (s pomocou generatívnej simulácie) by mohli riadiť logistické operácie od začiatku do konca. Niektoré citlivé oblasti (napr. vysoko rizikové lekárske diagnózy, konečné právne rozhodnutia) si však pravdepodobne budú stále vyžadovať ľudský úsudok z hľadiska bezpečnosti a zodpovednosti.

• Etické a spoľahlivé obavy: S rastúcou autonómiou umelej inteligencie rastú aj obavy. Medzi dnešné problémy patria halucinácie (vymýšľanie si faktov umelou inteligenciou), skreslenie generovaného obsahu, nedostatok transparentnosti a potenciálne zneužitie na dezinformácie. Zabezpečenie dôveryhodnosti umelej inteligencie pri jej prevádzke bez dohľadu je prvoradé. Dosahuje sa pokrok – napríklad organizácie investujú viac do zmierňovania rizík (riešenie presnosti, kybernetickej bezpečnosti, otázok duševného vlastníctva) ( Stav umelej inteligencie: Globálny prieskum | McKinsey ) – sú však potrebné robustné rámce riadenia a etických rámcov.

• Štruktúra tejto práce: Začneme úvodom do generatívnej umelej inteligencie a konceptom autonómneho a kontrolovaného použitia. Potom pre každú hlavnú oblasť (písanie, umenie, kódovanie atď.) rozoberieme, čo dokáže umelá inteligencia spoľahlivo robiť dnes v porovnaní s tým, čo je na obzore. Na záver uvádzame prierezové výzvy, budúce prognózy a odporúčania pre zodpovedné využívanie generatívnej umelej inteligencie.

Celkovo sa generatívna umelá inteligencia už ukázala byť schopná zvládnuť prekvapivú škálu úloh bez neustáleho ľudského vedenia. Pochopením jej súčasných limitov a budúceho potenciálu sa organizácie a verejnosť môžu lepšie pripraviť na éru, v ktorej umelá inteligencia nebude len nástrojom, ale autonómnym spolupracovníkom v práci a kreativite.

Úvod

Umelá inteligencia už dlho dokáže analyzovať dáta, ale až nedávno sa systémy umelej inteligencie naučili tvoriť – písať prózu, komponovať obrázky, programovať softvér a mnoho ďalšieho. Tieto generatívne modely umelej inteligencie (ako napríklad GPT-4 pre text alebo DALL·E pre obrázky) sú trénované na rozsiahlych súboroch údajov, aby v reakcii na výzvy vytvárali nový obsah. Tento prielom spustil vlnu inovácií naprieč odvetviami. Vynára sa však kritická otázka: Čo vlastne môžeme dôverovať umelej inteligencii, že urobí sama, bez toho, aby človek dvakrát skontroloval jej výstup?

Aby sme na to odpovedali, je dôležité rozlišovať medzi kontrolovaným a autonómnym používaním umelej inteligencie:

• Ľudsky dohliadaná umelá inteligencia označuje scenáre, v ktorých sú výstupy umelej inteligencie pred ich finalizáciou kontrolované alebo kurátorované ľuďmi. Napríklad novinár môže použiť asistenta písania s umelou inteligenciou na napísanie článku, ale redaktor ho upraví a schváli.

• Autonómna umelá inteligencia (AI bez ľudského zásahu) označuje systémy umelej inteligencie, ktoré vykonávajú úlohy alebo vytvárajú obsah, ktorý sa priamo používa s malou alebo žiadnou ľudskou úpravou. Príkladom je automatizovaný chatbot, ktorý rieši otázku zákazníka bez ľudského agenta, alebo spravodajský portál, ktorý automaticky zverejňuje súhrn športových výsledkov vygenerovaný umelou inteligenciou.

Generatívna umelá inteligencia sa už nasadzuje v oboch režimoch. V rokoch 2023 – 2025 jej prijatie prudko vzrástlo a organizácie s ňou nadšene experimentujú. Jeden globálny prieskum z roku 2024 zistil, že 65 % spoločností pravidelne používa generatívnu umelú inteligenciu, čo je nárast z približne jednej tretiny len rok predtým ( Stav umelej inteligencie začiatkom roka 2024 | McKinsey ). Aj jednotlivci si osvojili nástroje ako ChatGPT – odhadom 79 % profesionálov malo do polovice roka 2023 aspoň nejakú skúsenosť s generatívnou umelou inteligenciou ( Stav umelej inteligencie v roku 2023: Rok prelomu generatívnej umelej inteligencie | McKinsey ). Toto rýchle prijatie je poháňané prísľubom zvýšenia efektívnosti a kreativity. Napriek tomu je to stále „skorý začiatok“ a mnohé spoločnosti stále formulujú politiky, ako zodpovedne používať umelú inteligenciu ( Stav umelej inteligencie v roku 2023: Rok prelomu generatívnej umelej inteligencie | McKinsey ).

Prečo je autonómia dôležitá: Ak necháme umelú inteligenciu fungovať bez ľudského dohľadu, môže to odomknúť obrovské výhody v oblasti efektivity – úplne automatizovať zdĺhavé úlohy – ale zároveň to zvyšuje stávku na spoľahlivosť. Autonómny agent umelej inteligencie musí robiť veci správne (alebo poznať svoje limity), pretože v reálnom čase nemusí byť prítomný žiadny človek, ktorý by odhalil chyby. Niektoré úlohy sa na to hodia viac ako iné. Vo všeobecnosti umelá inteligencia dosahuje najlepšie výsledky autonómne, keď:

• Úloha má jasnú štruktúru alebo vzorec (napr. generovanie rutinných správ z údajov).

• Chyby sú nízkorizikové alebo ľahko tolerovateľné (napr. generovanie obrazu, ktoré možno zahodiť, ak je neuspokojivé, oproti lekárskej diagnóze).

• je k dispozícii dostatok tréningových údajov , takže výstup umelej inteligencie je založený na reálnych príkladoch (čo znižuje dohady).

Naproti tomu úlohy, ktoré sú otvorené , vyžadujú vysoké stávky alebo vyžadujú nuansovaný úsudok, sú dnes menej vhodné na nulový dohľad.

V nasledujúcich častiach preskúmame rôzne oblasti, aby sme zistili, čo generatívna umelá inteligencia robí teraz a čo bude ďalej. Pozrieme sa na konkrétne príklady – od novinových článkov a umeleckých diel generovaných umelou inteligenciou písaných umelou inteligenciou až po asistentov písania kódu a virtuálnych agentov zákazníckeho servisu – pričom zdôrazníme, ktoré úlohy je možné komplexne vykonávať pomocou umelej inteligencie a ktoré si stále vyžadujú ľudskú účasť. Pre každú oblasť jasne oddeľujeme súčasné možnosti (približne do roku 2025) od realistických projekcií toho, čo by mohlo byť spoľahlivé do roku 2035.

Mapovaním súčasnosti a budúcnosti autonómnej umelej inteligencie naprieč oblasťami sa snažíme poskytnúť čitateľom vyvážené pochopenie: ani nepreháňame umelú inteligenciu ako magicky neomylnú, ani nepodceňujeme jej veľmi reálne a rastúce kompetencie. Na tomto základe potom diskutujeme o celkových výzvach dôvery v umelú inteligenciu bez dohľadu vrátane etických aspektov a riadenia rizík, a nakoniec uvádzame kľúčové poznatky.

Generatívna umelá inteligencia v písaní a tvorbe obsahu

Jednou z prvých oblastí, kde generatívna umelá inteligencia zažila rozruch, bolo generovanie textu. Rozsiahle jazykové modely dokážu vytvoriť všetko od spravodajských článkov a marketingových textov až po príspevky na sociálnych sieťach a súhrny dokumentov. Koľko z tohto písania sa však dá urobiť bez ľudského editora?

Aktuálne možnosti (2025): AI ako automatický tvorca rutinného obsahu

Generatívna umelá inteligencia dnes spoľahlivo zvláda rôzne rutinné úlohy písania s minimálnym alebo žiadnym ľudským zásahom. Ukážkovým príkladom je žurnalistika: Associated Press už roky používa automatizáciu na generovanie tisícok správ o zisku spoločností každý štvrťrok priamo z finančných dátových kanálov ( Philana Patterson – profil komunity ONA ). Tieto krátke správy sa riadia šablónou (napr. „Spoločnosť X vykázala zisk Y, nárast o Z %...“) a umelá inteligencia (pomocou softvéru na generovanie prirodzeného jazyka) dokáže vyplniť čísla a slovné spojenia rýchlejšie ako ktorýkoľvek človek. Systém AP tieto správy publikuje automaticky, čím dramaticky rozširuje ich pokrytie (viac ako 3 000 článkov za štvrťrok) bez potreby ľudských autorov ( Automatizované články o zisku sa znásobujú | The Associated Press ).

Podobne sa rozšírila aj športová žurnalistika: systémy umelej inteligencie dokážu brať štatistiky športových zápasov a generovať zhrnutia. Keďže tieto oblasti sú založené na dátach a formuláciách, chyby sú zriedkavé, pokiaľ sú dáta správne. V týchto prípadoch vidíme skutočnú autonómiu – umelá inteligencia píše a obsah sa publikuje okamžite.

Firmy tiež využívajú generatívnu umelú inteligenciu na navrhovanie popisov produktov, e-mailových newsletterov a iného marketingového obsahu. Napríklad gigant v oblasti elektronického obchodu Amazon teraz využíva umelú inteligenciu na zhrnutie recenzií zákazníkov na produkty. Umelá inteligencia prehľadáva text mnohých jednotlivých recenzií a vytvára stručný odsek s hlavnými bodmi o tom, čo sa ľuďom na položke páči alebo nepáči, čo sa potom zobrazí na stránke produktu bez manuálnej úpravy ( Amazon vylepšuje zážitok z recenzií zákazníkov pomocou umelej inteligencie ). Nižšie je uvedený príklad tejto funkcie nasadenej v mobilnej aplikácii Amazonu, kde sekciu „Zákazníci hovoria“ úplne generuje umelá inteligencia z údajov z recenzií:

( Amazon vylepšuje zážitok z recenzií zákazníkov pomocou umelej inteligencie ) Súhrn recenzií vygenerovaný umelou inteligenciou na stránke produktu elektronického obchodu. Systém Amazonu zhŕňa spoločné body z recenzií používateľov (napr. jednoduchosť používania, výkon) do krátkeho odseku, ktorý sa nakupujúcim zobrazuje ako „vygenerovaný umelou inteligenciou z textu recenzií zákazníkov“.

Takéto prípady použitia ukazujú, že keď obsah sleduje predvídateľný vzorec alebo je agregovaný z existujúcich údajov, umelá inteligencia ho často dokáže spracovať samostatne . Medzi ďalšie aktuálne príklady patria:

• Aktuálne informácie o počasí a doprave: Médiá využívajúce umelú inteligenciu na zostavovanie denných správ o počasí alebo dopravných informácií na základe údajov zo senzorov.

• Finančné správy: Firmy automaticky generujú jednoduché finančné súhrny (štvrťročné výsledky, prehľady akciového trhu). Od roku 2014 Bloomberg a ďalšie spravodajské médiá používajú umelú inteligenciu na pomoc pri písaní spravodajských anotácií o zisku spoločností – proces, ktorý beží do značnej miery automaticky po zadaní údajov ( „robotickí novinári“ agentúry AP si teraz píšu vlastné články | The Verge ) ( Reportér z Wyomingu prichytený pri používaní umelej inteligencie na vytváranie falošných citátov a článkov ).

• Preklad a transkripcia: Transkripčné služby teraz využívajú umelú inteligenciu na vytváranie prepisov alebo titulkov zo stretnutí bez ľudských pisárov. Hoci nie sú generatívne v kreatívnom zmysle, tieto jazykové úlohy bežia autonómne s vysokou presnosťou pre čistý zvuk.

• Generovanie konceptov: Mnoho profesionálov používa nástroje ako ChatGPT na vytváranie konceptov e-mailov alebo prvých verzií dokumentov a občas ich odosiela s malými alebo žiadnymi úpravami, ak je obsah nízkorizikový.

Pri zložitejšej próze však Spravodajské organizácie zriedka publikujú investigatívne alebo analytické články priamo z umelej inteligencie – redaktori overujú fakty a spresňujú návrhy napísané umelou inteligenciou. Umelá inteligencia dokáže napodobňovať štýl a štruktúru, ale môže obsahovať faktické chyby (často nazývané „halucinácie“) alebo nešikovné frázy, ktoré si človek musí všimnúť. Napríklad nemecké noviny Express predstavili „digitálnu kolegyňu“ s umelou inteligenciou menom Klara, ktorá im pomáha písať úvodné spravodajské články. Klara dokáže efektívne navrhovať športové správy a dokonca písať titulky, ktoré priťahujú čitateľov, pričom prispieva k 11 % článkov v Expresse – ľudskí redaktori však stále kontrolujú každý článok z hľadiska presnosti a novinárskej integrity, najmä pri zložitých príbehoch ( 12 spôsobov, ako novinári používajú nástroje umelej inteligencie v redakcii – Twipe ). Toto partnerstvo medzi človekom a umelou inteligenciou je dnes bežné: umelá inteligencia sa stará o ťažkú ​​prácu pri generovaní textu a ľudia ho podľa potreby upravujú a opravujú.

Výhľad na roky 2030 – 2035: Smerom k dôveryhodnému autonómnemu písaniu

V priebehu nasledujúceho desaťročia očakávame, že generatívna umelá inteligencia sa stane oveľa spoľahlivejšou pri generovaní vysokokvalitného, ​​fakticky správneho textu, čo rozšíri rozsah písomných úloh, ktoré dokáže zvládnuť autonómne. Podporuje to niekoľko trendov:

• Zvýšená presnosť: Prebiehajúci výskum rýchlo znižuje tendenciu umelej inteligencie produkovať nepravdivé alebo irelevantné informácie. Do roku 2030 by pokročilé jazykové modely s lepším tréningom (vrátane techník na overovanie faktov v databázach v reálnom čase) mohli dosiahnuť internú kontrolu faktov na úrovni takmer ľudskej. To znamená, že umelá inteligencia by mohla automaticky napísať kompletný spravodajský článok so správnymi citáciami a štatistikami získanými zo zdrojového materiálu, čo by vyžadovalo len minimálnu úpravu.

• Umelé inteligencie špecifické pre danú oblasť: Uvidíme špecializovanejšie generatívne modely doladené pre určité oblasti (právne, medicínske, technické písanie). Model právnej umelej inteligencie z roku 2030 by mohol spoľahlivo navrhovať štandardné zmluvy alebo zhrňovať judikatúru – úlohy, ktoré majú síce formálnu štruktúru, ale v súčasnosti si vyžadujú čas právnika. Ak je umelá inteligencia vyškolená na overených právnych dokumentoch, jej návrhy by mohli byť natoľko dôveryhodné, že sa na ne právnik len rýchlo pozrie.

• Prirodzený štýl a koherencia: Modely sa zlepšujú v udržiavaní kontextu v dlhých dokumentoch, čo vedie k súdržnejšiemu a výstižnejšiemu dlhodobému obsahu. Do roku 2035 je pravdepodobné, že umelá inteligencia by mohla sama napísať slušný prvý návrh knihy literatúry faktu alebo technickej príručky, pričom ľudia by zohrávali primárne poradnú úlohu (stanovovali by ciele alebo poskytovali špecializované znalosti).

Ako by to mohlo vyzerať v praxi? Rutinná žurnalistika by sa mohla v určitých obdobiach takmer úplne automatizovať. V roku 2030 by sme mohli vidieť tlačovú agentúru, ktorá by mala systém umelej inteligencie, ktorý by napísal prvú verziu každej správy o hospodárskych výsledkoch, športového príbehu alebo aktualizácie výsledkov volieb, pričom redaktor by si vybral len niekoľko z nich na zabezpečenie kvality. Odborníci skutočne predpovedajú, že stále rastúci podiel online obsahu bude generovaný strojmi – jedna odvážna predpoveď analytikov z odvetvia naznačovala, že do roku 2026 by až 90 % online obsahu mohlo byť generovaných umelou inteligenciou ( Do roku 2026 bude online obsah generovaný neľuďmi výrazne prevyšovať obsah generovaný ľuďmi – OODAloop ), hoci sa o tomto čísle diskutuje. Ešte konzervatívnejší výsledok by znamenal, že do polovice 30. rokov 21. storočia bude väčšina bežných webových článkov, textov produktov a možno aj personalizovaných spravodajských kanálov vytvorená umelou inteligenciou.

V marketingu a firemnej komunikácii bude generatívna umelá inteligencia pravdepodobne poverená autonómnym riadením celých kampaní. Mohla by generovať a odosielať personalizované marketingové e-maily, príspevky na sociálnych sieťach a variácie reklamných textov, pričom by neustále upravovala posolstvo na základe reakcií zákazníkov – to všetko bez ľudského copywritera. Analytici spoločnosti Gartner predpokladajú, že do roku 2025 bude najmenej 30 % odchádzajúcich marketingových správ veľkých podnikov synteticky generovaných umelou inteligenciou ( prípady použitia generatívnej umelej inteligencie pre odvetvia a podniky ) a toto percento sa do roku 2030 len zvýši.

Je však dôležité poznamenať, že ľudská kreativita a úsudok budú stále zohrávať úlohu, najmä pri obsahu s vysokými stávkami . Do roku 2035 by umelá inteligencia mohla sama spracovať tlačovú správu alebo blogový príspevok, ale v prípade investigatívnej žurnalistiky, ktorá zahŕňa zodpovednosť alebo citlivé témy, môžu médiá stále trvať na ľudskom dohľade. Budúcnosť pravdepodobne prinesie viacúrovňový prístup: umelá inteligencia bude autonómne produkovať väčšinu každodenného obsahu, zatiaľ čo ľudia sa budú zameriavať na úpravu a tvorbu strategických alebo citlivých častí. V podstate sa hranica toho, čo sa považuje za „rutinu“, bude rozširovať s rastúcou zručnosťou umelej inteligencie.

Okrem toho sa môžu objaviť nové formy obsahu, ako sú interaktívne naratívy generované umelou inteligenciou alebo personalizované správy . Napríklad výročná správa spoločnosti by mohla byť vygenerovaná umelou inteligenciou vo viacerých štýloch – stručná správa pre manažérov, naratívna verzia pre zamestnancov, dátovo bohatá verzia pre analytikov – každý vytvorený automaticky z rovnakých podkladových údajov. V oblasti vzdelávania by umelá inteligencia mohla dynamicky písať učebnice tak, aby vyhovovali rôznym úrovniam čítania. Tieto aplikácie by mohli byť do značnej miery autonómne, ale podložené overenými informáciami.

Vývoj v písaní naznačuje, že do polovice 30. rokov 21. storočia sa umelá inteligencia stane plodným autorom . Kľúčom k skutočne autonómnej prevádzke bude vybudovanie dôvery v jej výstupy. Ak umelá inteligencia dokáže konzistentne preukazovať faktickú presnosť, štylistickú kvalitu a súlad s etickými štandardmi, potreba ľudskej kontroly riadok po riadku sa zníži. Časti tejto bielej knihy by do roku 2035 mohol veľmi dobre napísať výskumník v oblasti umelej inteligencie bez potreby editora – čo je vyhliadka, o ktorej sme opatrne optimistickí, za predpokladu, že budú zavedené vhodné záruky.

Generatívna umelá inteligencia vo výtvarnom umení a dizajne

Schopnosť generatívnej umelej inteligencie vytvárať obrázky a umelecké diela si získala verejnú predstavivosť, od obrazov vytvorených umelou inteligenciou, ktoré vyhrávajú umelecké súťaže, až po deepfake videá nerozoznateľné od skutočných záberov. Vo vizuálnych doménach dokážu modely umelej inteligencie, ako sú generatívne adverzárne siete (GAN) a difúzne modely (napr. Stable Diffusion, Midjourney), vytvárať originálne obrázky na základe textových pokynov. Môže teda umelá inteligencia teraz fungovať ako autonómny umelec alebo dizajnér?

Aktuálne možnosti (2025): AI ako kreatívny asistent

Od roku 2025 generatívne modely dokážu vytvárať obrázky na požiadanie s pôsobivou vernosťou. Používatelia môžu požiadať obrazovú umelú inteligenciu, aby nakreslila „stredoveké mesto pri západe slnka v štýle Van Gogha“ a v priebehu niekoľkých sekúnd dostanú presvedčivo umelecký obrázok. To viedlo k rozsiahlemu používaniu umelej inteligencie v grafickom dizajne, marketingu a zábave pre koncepčné umenie, prototypy a v niektorých prípadoch dokonca aj finálne vizuály. Konkrétne:

• Grafický dizajn a obrázky z fotobanky: Spoločnosti vytvárajú grafiku pre webové stránky, ilustrácie alebo fotografie z fotobanky pomocou umelej inteligencie, čím sa znižuje potreba objednávať si každý kus od umelca. Mnoho marketingových tímov používa nástroje umelej inteligencie na vytváranie variácií reklám alebo obrázkov produktov s cieľom otestovať, čo oslovuje spotrebiteľov.

• Umenie a ilustrácia: Jednotliví umelci spolupracujú s umelou inteligenciou na brainstormingu nápadov alebo dopĺňaní detailov. Napríklad ilustrátor môže použiť umelú inteligenciu na vytvorenie pozadia, ktoré potom integruje so svojimi postavami kreslenými ľuďmi. Niektorí tvorcovia komiksov experimentovali s panelmi alebo vyfarbovaním generovanými umelou inteligenciou.

• Médiá a zábava: Umenie vytvorené umelou inteligenciou sa objavilo na obálkach časopisov a kníh. Známym príkladom bola Cosmopolitanu , na ktorej bol astronaut – údajne prvý obrázok na obálke časopisu vytvorený umelou inteligenciou (DALL·E od OpenAI) podľa pokynov umeleckého riaditeľa. Hoci to zahŕňalo ľudské pokyny a výber, samotné umelecké dielo bolo vykreslené strojovo.

Rozhodujúce je, že väčšina týchto súčasných použití stále zahŕňa ľudskú kurátorskú činnosť a iteráciu . Umelá inteligencia dokáže vytvoriť desiatky obrázkov a človek si vyberie ten najlepší a prípadne ho upraví. V tomto zmysle umelá inteligencia pracuje autonómne na vytváraní možností, ale ľudia riadia kreatívny smer a robia konečné rozhodnutia. Je spoľahlivá na rýchle generovanie veľkého množstva obsahu, ale nie je zaručené, že splní všetky požiadavky na prvý pokus. Problémy, ako sú nesprávne detaily (napr. umelá inteligencia kreslí ruky s nesprávnym počtom prstov, známa zvláštnosť) alebo nezamýšľané výsledky, znamenajú, že ľudský art director musí zvyčajne dohliadať na kvalitu výstupu.

Existujú však oblasti, v ktorých sa umelá inteligencia blíži k úplnej autonómii:

• Generatívny dizajn: V oblastiach ako architektúra a produktový dizajn dokážu nástroje umelej inteligencie autonómne vytvárať prototypy dizajnu, ktoré spĺňajú stanovené obmedzenia. Napríklad, vzhľadom na požadované rozmery a funkcie kusu nábytku môže generatívny algoritmus vytvoriť niekoľko životaschopných návrhov (niektoré dosť nekonvenčné) bez ľudského zásahu nad rámec pôvodných špecifikácií. Tieto návrhy potom môžu ľudia priamo použiť alebo vylepšiť. Podobne v strojárstve dokáže generatívna umelá inteligencia navrhovať súčiastky (napríklad súčiastky lietadla) optimalizované z hľadiska hmotnosti a pevnosti, čím vytvára nové tvary, ktoré by si človek možno ani nevymyslel.

• Herné prvky: Umelá inteligencia dokáže automaticky generovať textúry, 3D modely alebo dokonca celé úrovne pre videohry. Vývojári ich používajú na urýchlenie tvorby obsahu. Niektoré nezávislé hry začali začleňovať procedurálne generované grafické prvky a dokonca aj dialógy (prostredníctvom jazykových modelov) na vytvorenie rozsiahlych, dynamických herných svetov s minimálnym množstvom ľudských prvkov.

• Animácia a video (vznikajúce): Hoci je generatívna umelá inteligencia pre video menej vyspelá ako statické obrázky, napreduje. Umelá inteligencia už dokáže generovať krátke videoklipy alebo animácie z pokynov, hoci kvalita je nekonzistentná. Technológia Deepfake – ktorá je generatívna – dokáže vytvárať realistické výmeny tvárí alebo hlasové klony. V kontrolovanom prostredí by štúdio mohlo pomocou umelej inteligencie automaticky generovať scénu na pozadí alebo animáciu davu.

Je pozoruhodné, že spoločnosť Gartner predpovedala, že do roku 2030 uvidíme veľký filmový trhák, v ktorom bude 90 % obsahu vygenerovaného umelou inteligenciou (od scenára až po vizuály) ( Prípady použitia generatívnej umelej inteligencie pre odvetvia a podniky ). V roku 2025 tam ešte nie sme – umelá inteligencia nedokáže samostatne natočiť celovečerný film. Ale časti tejto skladačky sa vyvíjajú: generovanie scenára (textová umelá inteligencia), generovanie postáv a scén (obrazová/video umelá inteligencia), dabing (hlasové klony umelej inteligencie) a pomoc so strihom (umelá inteligencia už teraz dokáže pomôcť so strihmi a prechodmi).

Výhľad na roky 2030 – 2035: Médiá generované umelou inteligenciou vo veľkom meradle

V budúcnosti sa očakáva dramatický nárast úlohy generatívnej umelej inteligencie vo vizuálnom umení a dizajne. Predpokladáme, že do roku 2035 sa umelá inteligencia stane hlavným tvorcom obsahu v mnohých vizuálnych médiách a bude často fungovať s minimálnym ľudským zásahom nad rámec počiatočného usmernenia. Niektoré očakávania:

• Filmy a videá generované plne umelou inteligenciou: V nasledujúcich desiatich rokoch je celkom možné, že uvidíme prvé filmy alebo seriály, ktoré budú prevažne produkované umelou inteligenciou. Ľudia by mohli poskytnúť réžiu na vysokej úrovni (napr. osnovu scenára alebo požadovaný štýl) a umelá inteligencia bude vykresľovať scény, vytvárať podoby hercov a všetko animovať. Prvé experimenty s krátkymi filmami sú pravdepodobné v priebehu niekoľkých rokov, pričom pokusy o celovečerné filmy sa uskutočnia do 30. rokov 21. storočia. Tieto filmy s umelou inteligenciou by sa mohli začať špecializovať na špecifické oblasti (experimentálna animácia atď.), ale so zlepšením kvality by sa mohli stať mainstreamovými. Predpoveď spoločnosti Gartner o 90 % produkcii filmov do roku 2030 ( Prípady použitia generatívnej umelej inteligencie pre priemysel a podniky ), hoci je ambiciózna, podčiarkuje presvedčenie odvetvia, že tvorba obsahu s umelou inteligenciou bude dostatočne sofistikovaná na to, aby niesla väčšinu záťaže pri tvorbe filmov.

• Automatizácia dizajnu: V oblastiach ako móda alebo architektúra sa generatívna umelá inteligencia pravdepodobne použije na autonómne navrhovanie stoviek dizajnových konceptov na základe parametrov ako „cena, materiály, štýl X“, pričom výber konečného dizajnu ponechá na ľuďoch. Toto mení súčasnú dynamiku: namiesto toho, aby dizajnéri tvorili od nuly a možno využívali umelú inteligenciu ako inšpiráciu, by budúci dizajnéri mohli pôsobiť skôr ako kurátori, vyberať najlepší dizajn vygenerovaný umelou inteligenciou a možno ho upravovať. Do roku 2035 by architekt mohol zadať požiadavky na budovu a získať kompletné plány ako návrhy od umelej inteligencie (všetky štrukturálne spoľahlivé, vďaka vloženým inžinierskym pravidlám).

• Tvorba personalizovaného obsahu: Možno uvidíme umelú inteligenciu, ktorá vytvára vizuály za pochodu pre jednotlivých používateľov. Predstavte si videohru alebo zážitok z virtuálnej reality v roku 2035, kde sa scenéria a postavy prispôsobujú preferenciám hráča a generujú sa v reálnom čase umelou inteligenciou. Alebo personalizované komiksy generované na základe dňa používateľa – autonómna umelá inteligencia „denného denníkového komiksu“, ktorá každý večer automaticky premení váš textový denník na ilustrácie.

• Multimodálna kreativita: Generatívne systémy umelej inteligencie sú čoraz viac multimodálne – to znamená, že dokážu spracovávať text, obrázky, zvuk atď. Kombináciou týchto prvkov by umelá inteligencia mohla vziať jednoduchý pokyn, ako napríklad „Vytvorte mi marketingovú kampaň pre produkt X“, a vygenerovať nielen písomný text, ale aj zodpovedajúcu grafiku, možno aj krátke propagačné videoklipy, všetky v konzistentnom štýle. Tento druh balíka obsahu na jedno kliknutie je pravdepodobnou službou začiatkom 30. rokov 21. storočia.

umelá inteligencia ľudských umelcov ? Táto otázka sa často vynára. Je pravdepodobné, že umelá inteligencia prevezme veľa produkčnej práce (najmä opakujúce sa alebo rýchlo sa meniace umenie potrebné pre podnikanie), ale ľudské umenie zostane pre originalitu a inovácie. Do roku 2035 by autonómna umelá inteligencia mohla spoľahlivo nakresliť obraz v štýle slávneho umelca – ale vytvorenie nového štýlu alebo hlboko kultúrne rezonujúceho umenia môže byť stále ľudskou silnou stránkou (potenciálne s umelou inteligenciou ako spolupracovníkom). Predvídame budúcnosť, v ktorej ľudskí umelci budú pracovať po boku autonómnych „spoluumelcov“ s umelou inteligenciou. Niekto by si mohol napríklad objednať osobnú umelú inteligenciu, aby neustále generovala umenie pre digitálnu galériu vo svojom dome, čím by sa vytvorila neustále sa meniaca kreatívna atmosféra.

Z hľadiska spoľahlivosti má vizuálna generatívna umelá inteligencia v niektorých ohľadoch jednoduchšiu cestu k autonómii ako text: obrázok môže byť subjektívne „dosť dobrý“, aj keď nie dokonalý, zatiaľ čo faktická chyba v texte je problematickejšia. Preto už teraz vidíme relatívne nízke riziko jeho prijatia – ak je dizajn vygenerovaný umelou inteligenciou škaredý alebo nesprávny, jednoducho ho nepoužívate, ale sám o sebe nespôsobuje žiadnu škodu. To znamená, že do 30. rokov 21. storočia by spoločnosti mohli byť spokojné s tým, že nechajú umelú inteligenciu chrliť návrhy bez dozoru a zapájajú ľudí iba vtedy, keď je potrebné niečo skutočne nové alebo riskantné.

Stručne povedané, očakáva sa, že do roku 2035 sa generatívna umelá inteligencia stane silným tvorcom vizuálneho obsahu a pravdepodobne bude zodpovedná za významnú časť obrázkov a médií okolo nás. Bude spoľahlivo generovať obsah pre zábavu, dizajn a každodennú komunikáciu. Autonómny umelec je na obzore – hoci to, či sa umelá inteligencia považuje za kreatívnu alebo len za veľmi inteligentný nástroj, je diskusia, ktorá sa bude vyvíjať, keďže jej výstupy sa stanú nerozoznateľnými od tých, ktoré vytvoril človek.

Generatívna umelá inteligencia vo vývoji softvéru (kódovanie)

Vývoj softvéru sa môže zdať ako vysoko analytická úloha, ale má aj kreatívny prvok – písanie kódu je v podstate vytváranie textu v štruktúrovanom jazyku. Moderná generatívna umelá inteligencia, najmä modely veľkých jazykov, sa ukázala ako celkom zdatná v kódovaní. Nástroje ako GitHub Copilot, Amazon CodeWhisperer a ďalšie fungujú ako pároví programátori umelej inteligencie, ktorí navrhujú úryvky kódu alebo dokonca celé funkcie počas písania vývojárov. Ako ďaleko to môže zájsť k autonómnemu programovaniu?

Súčasné možnosti (2025): UI ako kódovací kopilot

Do roku 2025 sa generátory kódu s umelou inteligenciou stali bežnou súčasťou pracovných postupov mnohých vývojárov. Tieto nástroje dokážu automaticky dopĺňať riadky kódu, generovať štandardné vzory (ako sú štandardné funkcie alebo testy) a dokonca písať jednoduché programy s popisom v prirodzenom jazyku. Dôležité však je, že fungujú pod dohľadom vývojára – vývojár kontroluje a integruje návrhy umelej inteligencie.

Niektoré aktuálne fakty a čísla:

• Viac ako polovica profesionálnych vývojárov si do konca roka 2023 osvojila asistentov kódovania s využitím umelej inteligencie ( Kódovanie na Copilote: Údaje z roku 2023 naznačujú tlak na znižovanie kvality kódu (vrátane projekcií do roku 2024) - GitClear ), čo naznačuje ich rýchle rozšírenie. GitHub Copilot, jeden z prvých široko dostupných nástrojov, údajne generoval v priemere 30 – 40 % kódu v projektoch, kde sa používa ( Kódovanie už nie je MOAT. 46 % kódov na GitHube už... ). To znamená, že umelá inteligencia už píše významné časti kódu, hoci ho riadi a overuje človek.

• Tieto nástroje umelej inteligencie vynikajú v úlohách, ako je písanie opakujúceho sa kódu (napr. triedy dátových modelov, metódy getter/setter), prevod jedného programovacieho jazyka do druhého alebo vytváranie jednoduchých algoritmov, ktoré pripomínajú tréningové príklady. Napríklad vývojár môže komentovať „// funkcia na zoradenie zoznamu používateľov podľa mena“ a umelá inteligencia takmer okamžite vygeneruje vhodnú triediacu funkciu.

• Taktiež pomáhajú s opravou chýb a ich vysvetľovaním : vývojári môžu vložiť chybové hlásenie a umelá inteligencia môže navrhnúť opravu, alebo sa opýtať „Čo robí tento kód?“ a získať vysvetlenie v prirodzenom jazyku. V istom zmysle je to autonómne (umelá inteligencia dokáže sama diagnostikovať problémy), ale človek rozhoduje, či opravu použije.

• Dôležité je, že súčasní asistenti kódovania pre umelú inteligenciu nie sú neomylní. Môžu navrhnúť nezabezpečený kód alebo kód, ktorý takmer rieši problém, ale má jemné chyby. Preto je dnes najlepšou praxou mať človeka v obraze – vývojár testuje a ladí kód napísaný umelou inteligenciou rovnako ako kód napísaný človekom. V regulovaných odvetviach alebo kritickom softvéri (ako sú zdravotnícke alebo letecké systémy) prechádzajú všetky príspevky umelej inteligencie prísnou kontrolou.

Žiadny bežný softvérový systém dnes nie je nasadený úplne napísaný umelou inteligenciou od základov bez dohľadu vývojára. Objavujú sa však niektoré autonómne alebo poloautonómne využitia:

• Automaticky generované jednotkové testy: Umelá inteligencia dokáže analyzovať kód a vytvárať jednotkové testy na pokrytie rôznych prípadov. Testovací rámec môže autonómne generovať a spúšťať tieto testy napísané umelou inteligenciou na odhalenie chýb, čím rozšíri testy napísané ľuďmi.

• Platformy s nízkym/žiadnym kódom a umelou inteligenciou: Niektoré platformy umožňujú neprogramátorom opísať, čo chcú (napr. „vytvoriť webovú stránku s kontaktným formulárom a databázou na ukladanie záznamov“) a systém vygeneruje kód. Hoci je to stále v počiatočných fázach, naznačuje to budúcnosť, v ktorej by umelá inteligencia mohla autonómne vytvárať softvér pre štandardné prípady použitia.

• Skriptovanie a prepájanie kódu: IT automatizácia často zahŕňa písanie skriptov na prepojenie systémov. Nástroje umelej inteligencie dokážu tieto malé skripty často generovať automaticky. Napríklad, ak napíšete skript na analýzu súboru denníka a odoslanie e-mailového upozornenia, umelá inteligencia dokáže vytvoriť funkčný skript s minimálnymi alebo žiadnymi úpravami.

Výhľad na roky 2030 – 2035: Smerom k „samostatne sa rozvíjajúcemu“ softvéru

V nasledujúcom desaťročí sa očakáva, že generatívna umelá inteligencia prevezme väčší podiel kódovacej záťaže a priblíži sa k plne autonómnemu vývoju softvéru pre určité triedy projektov. Niektoré predpokladané vývoje:

• Kompletná implementácia funkcií: Do roku 2030 očakávame, že umelá inteligencia bude schopná implementovať jednoduché funkcie aplikácií komplexne. Produktový manažér by mohol opísať funkciu v jednoduchom jazyku („Používatelia by mali mať možnosť obnoviť si heslo prostredníctvom odkazu v e-maile“) a umelá inteligencia by mohla vygenerovať potrebný kód (front-endový formulár, back-endová logika, aktualizácia databázy, odosielanie e-mailov) a integrovať ho do kódovej základne. Umelá inteligencia by efektívne fungovala ako juniorský vývojár, ktorý dokáže dodržiavať špecifikácie. Ľudský inžinier by mohol len vykonať kontrolu kódu a spustiť testy. S rastúcou spoľahlivosťou umelej inteligencie by sa kontrola kódu mohla stať rýchlym prehľadom, ak vôbec.

• Autonómna údržba kódu: Veľká časť softvérového inžinierstva nespočíva len v písaní nového kódu, ale aj v aktualizácii existujúceho kódu – oprave chýb, zlepšení výkonu, prispôsobení sa novým požiadavkám. Budúci vývojári umelej inteligencie v tomto pravdepodobne vyniknú. Vzhľadom na kódovú základňu a smernicu („naša aplikácia padá, keď sa prihlási príliš veľa používateľov súčasne“) by umelá inteligencia mohla problém lokalizovať (napríklad chybu súbežnosti) a opraviť ho. Do roku 2035 by systémy umelej inteligencie mohli automaticky spracovávať tikety bežnej údržby cez noc a slúžiť ako neúnavný tím údržbárov softvérových systémov.

• Integrácia a používanie API: Keďže stále viac softvérových systémov a API prichádza s dokumentáciou čitateľnou pre umelú inteligenciu, agent umelej inteligencie by mohol nezávisle zistiť, ako prepojiť systém A so službou B, a to napísaním spojovacího kódu. Napríklad, ak chce spoločnosť, aby sa jej interný systém ľudských zdrojov synchronizoval s novým mzdovým API, môže poveriť umelú inteligenciu, aby „prinútila tieto systémy navzájom komunikovať“, a tá po prečítaní špecifikácií oboch systémov napíše integračný kód.

• Kvalita a optimalizácia: Budúce modely generovania kódu budú pravdepodobne obsahovať spätnoväzobné slučky na overenie funkčnosti kódu (napr. spúšťanie testov alebo simulácií v sandboxe). To znamená, že umelá inteligencia by nielen mohla písať kód, ale aj ho sama opravovať testovaním. Do roku 2035 by sme si vedeli predstaviť umelú inteligenciu, ktorá po zadaní úlohy bude iterovať svoj kód, kým všetky testy neprejdú úspešne – proces, ktorý človek nemusí musieť monitorovať riadok po riadku. To by výrazne zvýšilo dôveru v autonómne generovaný kód.

Dá sa predstaviť scenár do roku 2035, v ktorom by malý softvérový projekt – povedzme vlastnú mobilnú aplikáciu pre firmu – mohol byť vyvinutý prevažne agentom umelej inteligencie, ktorý by dostal pokyny na vysokej úrovni. Ľudský „vývojár“ je v tomto scenári skôr projektovým manažérom alebo validátorom, ktorý špecifikuje požiadavky a obmedzenia (zabezpečenie, štýlové pokyny) a necháva umelú inteligenciu robiť ťažkú ​​prácu samotného kódovania.

Avšak v prípade komplexného, ​​rozsiahleho softvéru (operačné systémy, samotné pokročilé algoritmy umelej inteligencie atď.) budú ľudskí experti stále hlboko zapojení. Kreatívne riešenie problémov a architektonický návrh v softvéri pravdepodobne ešte nejaký čas zostanú riadené ľuďmi. Umelá inteligencia môže zvládnuť množstvo kódovacích úloh, ale rozhodovanie o tom, čo vytvoriť, a navrhovanie celkovej štruktúry je inou výzvou. Keďže však generatívna umelá inteligencia začína spolupracovať – viacerí agenti umelej inteligencie spracovávajú rôzne komponenty systému – je možné, že by do istej miery mohli spoločne navrhovať architektúry (napríklad jedna umelá inteligencia navrhne návrh systému, druhá ho kritizuje a oni iterujú, pričom človek dohliada na proces).

Hlavným očakávaným prínosom umelej inteligencie v kódovaní je zvýšenie produktivity . Spoločnosť Gartner predpovedá, že do roku 2028 bude až 90 % softvérových inžinierov používať asistentov kódovania s umelou inteligenciou (oproti menej ako 15 % v roku 2024) ( GitHub Copilot Tops Research Report on AI Code Assistants -- Visual Studio Magazine ). To naznačuje, že tých, ktorí umelú inteligenciu nepoužívajú, bude málo. V určitých oblastiach by sme mohli tiež pozorovať nedostatok ľudských vývojárov, čo by zmiernila umelá inteligencia, ktorá by mohla vyplniť medzery; v podstate každý vývojár dokáže oveľa viac s pomocníkom s umelou inteligenciou, ktorý dokáže autonómne navrhovať kód.

Dôvera zostane ústrednou otázkou. Aj v roku 2035 budú musieť organizácie zabezpečiť, aby bol autonómne generovaný kód bezpečný (AI nesmie prinášať zraniteľnosti) a bol v súlade s právnymi/etickými normami (napr. AI nesmie obsahovať plagiát z knižnice s otvoreným zdrojovým kódom bez riadnej licencie). Očakávame, že vylepšené nástroje riadenia AI, ktoré dokážu overiť a sledovať pôvod kódu napísaného AI, pomôžu umožniť autonómnejšie kódovanie bez rizika.

Stručne povedané, do polovice 30. rokov 21. storočia bude generatívna umelá inteligencia pravdepodobne zvládať leví podiel kódovania rutinných softvérových úloh a výrazne pomáhať aj pri tých zložitejších. Životný cyklus vývoja softvéru bude oveľa automatizovanejší – od požiadaviek až po nasadenie – pričom umelá inteligencia bude potenciálne automaticky generovať a nasadzovať zmeny kódu. Ľudskí vývojári sa viac zamerajú na logiku na vysokej úrovni, používateľskú skúsenosť a dohľad, zatiaľ čo agenti umelej inteligencie sa budú podrobne zaoberať implementačnými detailmi.

Generatívna umelá inteligencia v zákazníckom servise a podpore

Ak ste v poslednej dobe komunikovali s online chatom zákazníckej podpory, je veľká šanca, že na druhej strane linky bola aspoň počas jeho časti umelá inteligencia. Zákaznícky servis je oblasťou zrelou na automatizáciu umelej inteligencie: zahŕňa odpovedanie na otázky používateľov, čo generatívna umelá inteligencia (najmä konverzačné modely) dokáže celkom dobre, a často sa riadi skriptami alebo článkami znalostnej bázy, ktoré sa umelá inteligencia dokáže naučiť. Ako autonómne dokáže umelá inteligencia zvládať zákazníkov?

Aktuálne možnosti (2025): Chatboty a virtuálni agenti v prvej línii

V súčasnosti mnoho organizácií nasadzuje chatboty s umelou inteligenciou ako prvý kontaktný bod v oblasti služieb zákazníkom. Tieto sa pohybujú od jednoduchých botov založených na pravidlách („Stlačte 1 pre fakturáciu, 2 pre podporu...“) až po pokročilé generatívne chatboty s umelou inteligenciou, ktoré dokážu interpretovať otázky vo voľnej forme a odpovedať na ne konverzačne. Kľúčové body:

• Riešenie bežných otázok: Agenti s umelou inteligenciou vynikajú v odpovedaní na často kladené otázky, poskytovaní informácií (otváracie hodiny predajní, pravidlá vrátenia tovaru, kroky na riešenie známych problémov) a sprevádzaní používateľov štandardnými postupmi. Napríklad chatbot s umelou inteligenciou pre banku môže samostatne pomôcť používateľovi skontrolovať zostatok na účte, obnoviť heslo alebo vysvetliť, ako požiadať o pôžičku, bez ľudskej pomoci.

• Porozumenie prirodzenému jazyku: Moderné generatívne modely umožňujú plynulejšiu a „ľudskejšiu“ interakciu. Zákazníci môžu napísať otázku vlastnými slovami a umelá inteligencia zvyčajne dokáže pochopiť zámer. Spoločnosti uvádzajú, že dnešní agenti umelej inteligencie sú pre zákazníkov oveľa spokojnejší ako neohrabaní boti spred niekoľkých rokov – takmer polovica zákazníkov teraz verí, že agenti umelej inteligencie môžu byť empatickí a efektívni pri riešení problémov ( 59 štatistík o zákazníckom servise s umelou inteligenciou za rok 2025 ), čo poukazuje na rastúcu dôveru v služby riadené umelou inteligenciou.

• Viackanálová podpora: AI sa nepoužíva len v chate. Hlasoví asistenti (ako napríklad systémy IVR v telefóne s AI) začínajú spracovávať hovory a AI dokáže tiež navrhovať e-mailové odpovede na otázky zákazníkov, ktoré sa môžu automaticky odoslať, ak sa považujú za presné.

• Keď zasiahnu ľudia: Ak sa umelá inteligencia zmätí alebo je otázka príliš zložitá, zvyčajne odovzdá otázku ľudskému agentovi. Súčasné systémy v mnohých prípadoch dobre poznajú svoje limity . Napríklad, ak sa zákazník opýta na niečo nezvyčajné alebo prejaví frustráciu („Toto je tretíkrát, čo vás kontaktujem, a som veľmi rozrušený...“), umelá inteligencia to môže naznačiť a prevziať kontrolu človek. Prah pre odovzdanie otázky stanovujú spoločnosti, aby vyvážili efektivitu so spokojnosťou zákazníkov.

Mnoho spoločností uviedlo, že významnú časť interakcií vyriešila samotná umelá inteligencia. Podľa prieskumov v tomto odvetví dokáže dnes približne 70 – 80 % bežných zákazníckych otázok spracovať chatbot s umelou inteligenciou a približne 40 % interakcií spoločností so zákazníkmi naprieč kanálmi je už automatizovaných alebo asistovaných s pomocou umelej inteligencie ( 52 štatistík o zákazníckom servise s umelou inteligenciou, ktoré by ste mali poznať – Plivo ). Globálny index prijatia umelej inteligencie spoločnosti IBM (2022) ukázal, že 80 % spoločností buď používa, alebo plánuje používať chatboty s umelou inteligenciou na zákaznícky servis do roku 2025.

Zaujímavým vývojom je, že umelá inteligencia nielen reaguje na zákazníkov, ale proaktívne pomáha ľudským agentom v reálnom čase. Napríklad počas živého chatu alebo hovoru môže umelá inteligencia počúvať a okamžite poskytovať ľudskému agentovi navrhované odpovede alebo relevantné informácie. Tým sa stiera hranica autonómie – umelá inteligencia nestojí pred zákazníkom sama, ale je aktívne zapojená bez explicitných ľudských otázok. V podstate funguje ako autonómny poradca agenta.

Výhľad na roky 2030 – 2035: Interakcie so zákazníkmi prevažne riadené umelou inteligenciou

Očakáva sa, že do roku 2030 bude väčšina interakcií so zákazníkmi zahŕňať umelú inteligenciu, pričom mnohé z nich budú od začiatku do konca úplne riadené umelou inteligenciou. Predpovede a trendy, ktoré to podporujú:

• Riešenie komplexnejších požiadaviek: Keďže modely umelej inteligencie integrujú rozsiahle znalosti a zlepšujú uvažovanie, budú schopné spracovať komplexnejšie požiadavky zákazníkov. Namiesto toho, aby len odpovedala na otázku „Ako môžem vrátiť položku?“, by budúca umelá inteligencia mohla riešiť viacstupňové problémy, ako napríklad „Môj internet nefunguje, skúsil som reštart, môžete mi pomôcť?“, a to diagnostikovaním problému prostredníctvom dialógu, sprevádzaním zákazníka pokročilým riešením problémov a iba v prípade, že všetko ostatné zlyhá, naplánovaním stretnutia technika – úlohy, ktoré by dnes pravdepodobne vyžadovali ľudského technika. V oblasti služieb zákazníkom v zdravotníctve by umelá inteligencia mohla komplexne spracovávať plánovanie termínov pacientov alebo otázky týkajúce sa poistenia.

• Komplexné riešenie služieb: Možno uvidíme, ako umelá inteligencia nielen hovorí zákazníkovi, čo má robiť, ale skutočne to robí v jeho mene v rámci backendových systémov. Napríklad, ak zákazník povie: „Chcem zmeniť let na budúci pondelok a pridať ďalšiu batožinu“, agent umelej inteligencie v roku 2030 by sa mohol priamo prepojiť s rezervačným systémom leteckej spoločnosti, vykonať zmenu, spracovať platbu za batožinu a potvrdiť zákazníkovi – všetko autonómne. Umelá inteligencia sa stane plnohodnotným agentom služieb, nielen zdrojom informácií.

• Všadeprítomní agenti s umelou inteligenciou: Spoločnosti pravdepodobne nasadia umelú inteligenciu vo všetkých kontaktných bodoch so zákazníkmi – telefonicky, v chate, e-maile, na sociálnych sieťach. Mnohí zákazníci si možno ani neuvedomia, či hovoria s umelou inteligenciou alebo s človekom, najmä preto, že hlasy umelej inteligencie sa stanú prirodzenejšími a odpovede v chate budú viac kontextovo orientované. Do roku 2035 by kontaktovanie zákazníckej podpory mohlo často znamenať interakciu s inteligentnou umelou inteligenciou, ktorá si pamätá vaše predchádzajúce interakcie, rozumie vašim preferenciám a prispôsobuje sa vášmu tónu – v podstate ide o personalizovaného virtuálneho agenta pre každého zákazníka.

• Rozhodovanie umelej inteligencie v interakciách: Okrem odpovedania na otázky začne umelá inteligencia robiť rozhodnutia, ktoré v súčasnosti vyžadujú súhlas manažmentu. Napríklad dnes môže ľudský agent potrebovať súhlas nadriadeného, ​​aby mohol ponúknuť vrátenie peňazí alebo špeciálnu zľavu na upokojenie nahnevaného zákazníka. V budúcnosti by tieto rozhodnutia mohla byť zverená umelej inteligencii v rámci definovaných limitov na základe vypočítanej hodnoty celoživotného cyklu zákazníka a analýzy sentimentu. Štúdia spoločností Futurum/IBM predpokladá, že do roku 2030 bude približne 69 % rozhodnutí prijatých počas interakcií so zákazníkmi v reálnom čase prijímaných inteligentnými strojmi ( Aby si marketéri predstavili prechod na klientsku skúsenosti, musia urobiť tieto 2 veci ) – v podstate umelá inteligencia rozhoduje o najlepšom postupe v interakcii.

• 100 % zapojenie umelej inteligencie: Jedna správa naznačuje, že umelá inteligencia bude nakoniec hrať úlohu v každej interakcii so zákazníkom ( 59 štatistík o zákazníckom servise s umelou inteligenciou za rok 2025 ), či už na začiatku alebo v pozadí. To môže znamenať, že aj keď človek interaguje so zákazníkom, bude mu umelá inteligencia pomáhať (poskytovať návrhy, získavať informácie). Alternatívnou interpretáciou je, že žiadna otázka zákazníka nezostane nezodpovedaná – ak sú ľudia offline, umelá inteligencia je vždy prítomná.

Do roku 2035 by sme mohli zistiť, že agenti zákazníckeho servisu sa špecializujú iba na najcitlivejšie alebo najkontaktnejšie scenáre (napr. VIP klienti alebo riešenie zložitých sťažností, ktoré si vyžaduje ľudskú empatiu). Pravidelné požiadavky – od bankovníctva cez maloobchod až po technickú podporu – by mohla vybavovať flotila agentov s umelou inteligenciou, ktorí pracujú 24 hodín denne, 7 dní v týždni a neustále sa učia z každej interakcie. Tento posun by mohol viesť k konzistentnejšiemu a okamžitejšiemu zákazníckemu servisu, pretože umelá inteligencia nenecháva ľudí čakať a teoreticky dokáže vykonávať viac úloh naraz, aby mohla spracovať neobmedzený počet zákazníkov súčasne.

Táto vízia predstavuje výzvy, ktoré treba prekonať: UI musí byť veľmi robustná, aby zvládla nepredvídateľnosť ľudských zákazníkov. Musí byť schopná vysporiadať sa so slangom, hnevom, zmätkom a nekonečnou rozmanitosťou spôsobov, akými ľudia komunikujú. Potrebuje tiež aktuálne znalosti (nemá zmysel, ak sú informácie UI zastarané). Investovaním do integrácie medzi UI a firemnými databázami (pre informácie o objednávkach, výpadkoch atď. v reálnom čase) je možné tieto prekážky vyriešiť.

Z etického hľadiska sa spoločnosti budú musieť rozhodnúť, kedy zverejniť informáciu „rozprávate sa s umelou inteligenciou“ a zabezpečiť spravodlivosť (umelá inteligencia sa k určitým zákazníkom nespráva negatívne kvôli zaujatému školeniu). Za predpokladu, že tieto faktory budú riadené, je obchodný argument silný: zákaznícky servis s umelou inteligenciou môže dramaticky znížiť náklady a čakacie doby. Predpokladá sa, že trh s umelou inteligenciou v oblasti zákazníckeho servisu do roku 2030 vzrastie na desiatky miliárd dolárov ( Správa o trhu s umelou inteligenciou v zákazníckom servise 2025 – 2030: Prípadová štúdia ) ( Ako generatívna umelá inteligencia podporuje logistiku | Ryder ), keďže organizácie investujú do týchto funkcií.

Stručne povedané, očakávajte budúcnosť, v ktorej bude autonómny zákaznícky servis s umelou inteligenciou normou . Získanie pomoci bude často znamenať interakciu s inteligentným strojom, ktorý dokáže váš problém rýchlo vyriešiť. Ľudia budú stále dohliadať a riešiť okrajové prípady, ale skôr ako supervízori pracovnej sily s umelou inteligenciou. Výsledkom by mohli byť rýchlejšie a personalizovanejšie služby pre spotrebiteľov – pokiaľ bude umelá inteligencia riadne vyškolená a monitorovaná, aby sa predišlo frustráciám z minulosti, keď sme mali „robotické horúce linky“.

Generatívna umelá inteligencia v zdravotníctve a medicíne

Zdravotníctvo je oblasť, kde sú stávky vysoké. Myšlienka fungovania umelej inteligencie bez ľudského dohľadu v medicíne vyvoláva nadšenie (kvôli efektívnosti a dosahu) aj opatrnosť (z dôvodu bezpečnosti a empatie). Generatívna umelá inteligencia si začala robiť prelom v oblastiach, ako je analýza lekárskeho zobrazovania, klinická dokumentácia a dokonca aj objavovanie liekov. Čo dokáže zodpovedne robiť sama?

Súčasné možnosti (2025): Pomoc lekárom, nie ich nahrádzanie

V súčasnosti generatívna umelá inteligencia v zdravotníctve slúži predovšetkým ako silný asistent zdravotníckych pracovníkov, a nie ako autonómny rozhodovateľ. Napríklad:

• Lekárska dokumentácia: Jedným z najúspešnejších nasadení umelej inteligencie v zdravotníctve je pomoc lekárom s papierovou prácou. Modely prirodzeného jazyka dokážu prepisovať návštevy pacientov a generovať klinické poznámky alebo prepúšťacie súhrny. Spoločnosti majú „pisárov s umelou inteligenciou“, ktorí počúvajú počas vyšetrenia (prostredníctvom mikrofónu) a automaticky vytvárajú koncept záznamov o stretnutí, ktoré si lekár môže skontrolovať. To lekárom šetrí čas pri písaní. Niektoré systémy dokonca automaticky vypĺňajú časti elektronických zdravotných záznamov. To sa dá urobiť s minimálnym zásahom – lekár iba opraví všetky malé chyby v koncepte, čo znamená, že písanie záznamov je do značnej miery autonómne.

• Rádiológia a zobrazovanie: AI, vrátane generatívnych modelov, dokáže analyzovať röntgenové snímky, snímky magnetickou rezonanciou a počítačovú tomografiu (CT) na detekciu anomálií (ako sú nádory alebo zlomeniny). V roku 2018 FDA schválil systém AI na autonómnu detekciu diabetickej retinopatie (očného ochorenia) na snímkach sietnice – je dôležité poznamenať, že v danom kontexte skríningu bol povolený vykonať toto zaznamenanie bez vyšetrenia špecialistom. Tento systém nebol generatívnou AI, ale ukazuje, že regulačné orgány povolili autonómnu diagnostiku pomocou AI v obmedzených prípadoch. Generatívne modely prichádzajú do úvahy pri vytváraní komplexných správ. Napríklad AI môže vyšetriť röntgen hrudníka a vypracovať rádiológovu správu s textom „Žiadne akútne nálezy. Pľúca sú čisté. Srdce má normálnu veľkosť.“ Rádiológ potom iba potvrdí a podpíše. V niektorých bežných prípadoch by tieto správy mohli byť odoslané bez úprav, ak rádiológ dôveruje AI a vykoná len rýchlu kontrolu.

• Kontrolóri symptómov a virtuálne zdravotné sestry: Generatívne chatboty s umelou inteligenciou sa používajú ako kontrolóri symptómov v prvej línii. Pacienti môžu zadať svoje príznaky a dostať rady (napr. „Možno ide o bežné prechladnutie; odpočívajte a pite tekutiny, ale ak sa objaví X alebo Y, navštívte lekára.“). Aplikácie ako Babylon Health používajú umelú inteligenciu na poskytovanie odporúčaní. V súčasnosti sú tieto odporúčania zvyčajne koncipované ako informačné, nie definitívne lekárske rady a v prípade závažných problémov nabádajú k následnej starostlivosti s ľudským klinickým pracovníkom.

• Objavovanie liekov (generatívna chémia): Generatívne modely umelej inteligencie dokážu navrhovať nové molekulárne štruktúry liekov. Toto je skôr v oblasti výskumu ako starostlivosti o pacientov. Tieto umelé inteligencie pracujú autonómne a navrhovajú tisíce kandidátskych zlúčenín s požadovanými vlastnosťami, ktoré potom chemici v laboratóriu skúmajú a testujú. Spoločnosti ako Insilico Medicine použili umelú inteligenciu na generovanie nových kandidátskych liekov v podstatne kratšom čase. Hoci to priamo neinteraguje s pacientmi, je to príklad toho, ako umelá inteligencia autonómne vytvára riešenia (molekulárne návrhy), ktorých hľadanie by ľuďom trvalo oveľa dlhšie.

• Zdravotnícke operácie: Umelá inteligencia pomáha optimalizovať plánovanie, riadenie dodávok a ďalšiu logistiku v nemocniciach. Napríklad generatívny model môže simulovať tok pacientov a navrhovať úpravy plánovania s cieľom skrátiť čakacie doby. Hoci to nie je až také viditeľné, ide o rozhodnutia, ktoré môže umelá inteligencia robiť s minimálnymi manuálnymi zmenami.

Je dôležité uviesť, že od roku 2025 žiadna nemocnica nedovolí umelej inteligencii samostatne robiť dôležité lekárske rozhodnutia alebo liečebné postupy bez ľudského súhlasu. Diagnóza a plánovanie liečby zostávajú pevne v ľudských rukách, pričom umelá inteligencia poskytuje vstupy. Dôvera potrebná na to, aby umelá inteligencia mohla pacientovi úplne autonómne povedať „Máte rakovinu“ alebo predpísať lieky, ešte neexistuje a ani by nemala byť bez rozsiahleho overenia. Zdravotnícki pracovníci využívajú umelú inteligenciu ako druhý pár očí alebo ako nástroj na úsporu času, ale overujú kritické výstupy.

Výhľad na roky 2030 – 2035: UI ako kolega lekára (a možno aj zdravotnej sestry alebo farmaceuta)

V nasledujúcom desaťročí očakávame, že generatívna umelá inteligencia bude autonómne vykonávať rutinnejšie klinické úlohy a rozšíri dosah zdravotníckych služieb:

• Automatizované predbežné diagnózy: Do roku 2030 by umelá inteligencia mohla spoľahlivo zvládnuť počiatočnú analýzu mnohých bežných ochorení. Predstavte si systém umelej inteligencie v klinike, ktorý prostredníctvom kamery číta pacientove príznaky, anamnézu, dokonca aj jeho tón a výrazy tváre a poskytuje diagnostický návrh a odporúčané testy – to všetko ešte predtým, ako ľudský lekár pacienta vôbec navštívi. Lekár sa potom môže sústrediť na potvrdenie a diskusiu o diagnóze. V telemedicíne by pacient mohol najprv chatovať s umelou inteligenciou, ktorá zúži problém (napr. pravdepodobná infekcia dutín verzus niečo závažnejšie) a potom ho v prípade potreby spojí s lekárom. Regulačné orgány by mohli umelej inteligencii povoliť oficiálne diagnostikovať určité menej závažné ochorenia bez ľudského dohľadu, ak by sa preukázala jej extrémna presnosť – napríklad by mohla byť možná diagnostika priamočiarej infekcie ucha z otoskopického obrazu pomocou umelej inteligencie.

• Osobné monitory zdravia: S rozšírením nositeľných zariadení (inteligentné hodinky, zdravotné senzory) bude umelá inteligencia nepretržite monitorovať pacientov a autonómne ich varovať pred problémami. Napríklad do roku 2035 by umelá inteligencia vášho nositeľného zariadenia mohla zistiť abnormálny srdcový rytmus a autonómne vám naplánovať urgentnú virtuálnu konzultáciu alebo dokonca zavolať sanitku, ak zistí príznaky infarktu alebo mozgovej príhody. Toto prechádza do oblasti autonómneho rozhodovania – rozhodnutia, že situácia je núdzová, a konania – čo je pravdepodobné a život zachraňujúce využitie umelej inteligencie.

• Odporúčania pre liečbu: Generatívna umelá inteligencia vyškolená na základe lekárskej literatúry a údajov o pacientoch by mohla navrhovať personalizované liečebné plány. Do roku 2030 by v prípade komplexných ochorení, ako je rakovina, mohli nádorové komisie s umelou inteligenciou analyzovať genetickú výbavu a anamnézu pacienta a autonómne navrhnúť odporúčaný liečebný režim (chemoplán, výber liekov). Ľudskí lekári by ho prehodnotili, ale časom, ako sa bude budovať dôvera, by mohli začať akceptovať plány generované umelou inteligenciou, najmä pre bežné prípady, a upravovať ich iba v prípade potreby.

• Virtuálne sestry a domáca starostlivosť: Umelá inteligencia, ktorá dokáže konverzovať a poskytovať lekárske poradenstvo, by mohla zvládnuť množstvo následnej starostlivosti a monitorovania chronickej starostlivosti. Napríklad pacienti s chronickými ochoreniami doma by mohli hlásiť denné metriky asistentke sestry s umelou inteligenciou, ktorá by im poradila („Vaša hladina cukru v krvi je trochu vysoká, zvážte úpravu večerného občerstvenia“) a ľudskú sestru by zapojila iba vtedy, keď sú namerané hodnoty mimo rozsahu alebo sa vyskytnú problémy. Táto umelá inteligencia by mohla fungovať do značnej miery autonómne pod vzdialeným dohľadom lekára.

• Medicínske zobrazovanie a laboratórna analýza – plne automatizované postupy: Do roku 2035 by v niektorých oblastiach mohla umelá inteligencia (AI) prevažne vykonávať čítanie lekárskych skenov. Rádiológovia by dohliadali na systémy umelej inteligencie a riešili by zložité prípady, ale väčšinu bežných skenov (ktoré sú skutočne normálne) by mohla umelá inteligencia priamo „čítať“ a schvaľovať. Podobne by sa analýza patologických preparátov (napríklad detekcia rakovinových buniek v biopsii) mohla vykonávať autonómne pre počiatočné skríningové vyšetrenie, čo by dramaticky urýchlilo získanie laboratórnych výsledkov.

• Objav liekov a klinické skúšky: Umelá inteligencia pravdepodobne navrhne nielen molekuly liekov, ale aj generuje syntetické údaje o pacientoch pre klinické skúšky alebo nájde optimálne kandidáty na klinické skúšky. Mohla by autonómne spúšťať virtuálne skúšky (simulujúce reakcie pacientov), ​​aby zúžila výber možností pred skutočnými skúškami. To môže uviesť lieky na trh rýchlejšie s menším počtom experimentov riadených ľuďmi.

Vízia lekára s umelou inteligenciou, ktorý úplne nahradí ľudského lekára, je stále dosť vzdialená a zostáva kontroverzná. Očakáva sa, že aj do roku 2035 bude umelá inteligencia slúžiť lekárom skôr ako kolega , než ako náhrada za ľudský prístup. Komplexná diagnóza si často vyžaduje intuíciu, etiku a konverzácie na pochopenie kontextu pacienta – oblasti, v ktorých ľudskí lekári vynikajú. Napriek tomu by umelá inteligencia mohla zvládnuť povedzme 80 % bežnej pracovnej záťaže: papierovačky, jednoduché prípady, monitorovanie atď., čo by ľudským lekárom umožnilo sústrediť sa na zložitých 20 % a na vzťahy s pacientmi.

Existujú značné prekážky: regulačné schvaľovanie autonómnej umelej inteligencie v zdravotníctve je prísne (čo je aj vhodné). Systémy umelej inteligencie budú vyžadovať rozsiahle klinické overenie. Mohli by sme byť svedkami postupného akceptovania – napr. umelá inteligencia bude môcť autonómne diagnostikovať alebo liečiť v nedostatočne obsluhovaných oblastiach, kde nie sú k dispozícii žiadni lekári, ako spôsob rozšírenia prístupu k zdravotnej starostlivosti (predstavte si „kliniku umelej inteligencie“ v odľahlej dedine do roku 2030, ktorá bude fungovať s pravidelným teledohľadom lekára z mesta).

Etické aspekty sú dôležité. Zodpovednosť (ak autonómna umelá inteligencia urobí chybu v diagnóze, kto je zodpovedný?), informovaný súhlas (pacienti musia vedieť, či sa umelá inteligencia podieľa na ich starostlivosti) a zabezpečenie rovnosti (umelá inteligencia funguje dobre pre všetky populácie a vyhýba sa zaujatosti) sú výzvami, ktoré treba zvládnuť. Za predpokladu, že sa tieto otázky vyriešia, do polovice 30. rokov 21. storočia by sa generatívna umelá inteligencia mohla stať súčasťou poskytovania zdravotnej starostlivosti a vykonávať mnoho úloh, ktoré uvoľnia ľudských poskytovateľov a potenciálne oslovia pacientov, ktorí majú v súčasnosti obmedzený prístup.

Stručne povedané, do roku 2035 bude zdravotná starostlivosť pravdepodobne zaznamenaná hlboko integrovanou umelou inteligenciou, ale prevažne v rámci „pod kapotou“ alebo v podporných úlohách. Budeme dôverovať umelej inteligencii, že veľa urobí sama – bude čítať skeny, sledovať životne dôležité ukazovatele, navrhovať plány – ale s bezpečnostnou sieťou ľudského dohľadu nad kritickými rozhodnutiami. Výsledkom by mohol byť efektívnejší a responzívnejší systém zdravotnej starostlivosti, kde umelá inteligencia zvládne ťažkú ​​prácu a ľudia poskytnú empatiu a konečný úsudok.

Generatívna umelá inteligencia vo vzdelávaní

Vzdelávanie je ďalšou oblasťou, v ktorej generatívna umelá inteligencia robí vlny, od doučovacích botov poháňaných umelou inteligenciou až po automatizované známkovanie a tvorbu obsahu. Výučba a učenie zahŕňajú komunikáciu a kreativitu, čo sú silné stránky generatívnych modelov. Dá sa však umelej inteligencii dôverovať pri vzdelávaní bez dozoru učiteľa?

Aktuálne možnosti (2025): Tútori a tvorcovia obsahu na vodítku

V súčasnosti sa umelá inteligencia vo vzdelávaní používa predovšetkým ako doplnkový nástroj, a nie ako samostatný učiteľ. Príklady súčasného použitia:

• Asistenti doučovania s umelou inteligenciou: Nástroje ako „Khanmigo“ od Khan Academy (s podporou GPT-4) alebo rôzne aplikácie na výučbu jazykov používajú umelú inteligenciu na simuláciu individuálneho doučovania alebo konverzačného partnera. Študenti môžu klásť otázky v prirodzenom jazyku a dostávať odpovede alebo vysvetlenia. Umelá inteligencia môže poskytovať rady pre domáce úlohy, vysvetľovať pojmy rôznymi spôsobmi alebo dokonca hrať rolu historickej postavy na interaktívnej hodine dejepisu. Títo doučovatelia s umelou inteligenciou sa však zvyčajne používajú s dohľadom; učitelia alebo správcovia aplikácie často monitorujú dialógy alebo stanovujú hranice toho, o čom môže umelá inteligencia diskutovať (aby sa predišlo dezinformáciám alebo nevhodnému obsahu).

• Tvorba obsahu pre učiteľov: Generatívna umelá inteligencia pomáha učiteľom vytváraním kvízových otázok, súhrnov prečítaného materiálu, osnov vyučovacích hodín atď. Učiteľ môže umelú inteligenciu požiadať: „Vygenerujte 5 praktických úloh na kvadratické rovnice s odpoveďami,“ čím ušetrí čas na prípravu. Ide o autonómne generovanie obsahu, ale učiteľ zvyčajne kontroluje výstup z hľadiska presnosti a súladu s učebnými osnovami. Je to teda skôr nástroj na úsporu práce ako na úplnú nezávislosť.

• Známkovanie a spätná väzba: Umelá inteligencia dokáže automaticky hodnotiť testy s výberom odpovede (nič nové) a čoraz častejšie dokáže hodnotiť krátke odpovede alebo eseje. Niektoré školské systémy používajú umelú inteligenciu na hodnotenie písomných odpovedí a poskytovanie spätnej väzby študentom (napr. gramatické opravy, návrhy na rozšírenie argumentácie). Hoci to samo o sebe nie je generatívna úloha, nové umelé inteligencie dokážu dokonca vygenerovať personalizovanú správu so spätnou väzbou pre študenta na základe jeho výkonu, v ktorej zvýraznia oblasti, ktoré je potrebné zlepšiť. Učitelia v tejto fáze často dvakrát kontrolujú eseje hodnotené umelou inteligenciou kvôli obavám z nuans.

• Adaptívne vzdelávacie systémy: Ide o platformy, ktoré upravujú náročnosť alebo štýl učiva na základe výkonu študenta. Generatívna umelá inteligencia to vylepšuje vytváraním nových problémov alebo príkladov za pochodu prispôsobených potrebám študenta. Napríklad, ak má študent problémy s nejakým konceptom, umelá inteligencia môže vygenerovať ďalšiu analógiu alebo praktickú otázku zameranú na tento koncept. Toto je do istej miery autonómne, ale v rámci systému navrhnutého pedagógmi.

• Využitie študentmi na učenie: Študenti sami používajú nástroje ako ChatGPT na pomoc s učením – žiadajú o vysvetlenia, preklady alebo dokonca používajú umelú inteligenciu na získanie spätnej väzby k návrhu eseje („vylepšiť môj úvodný odsek“). Toto je samostatné a môže to prebiehať bez vedomia učiteľa. Umelá inteligencia v tomto scenári funguje ako tútor alebo korektor na požiadanie. Výzvou je zabezpečiť, aby ju študenti používali na učenie, a nie len na získavanie odpovedí (akademická integrita).

Je zrejmé, že od roku 2025 je umelá inteligencia vo vzdelávaní silná, ale zvyčajne funguje s ľudským pedagógom v slučke, ktorý spravuje príspevky umelej inteligencie. Je tu pochopiteľná opatrnosť: nechceme dôverovať umelej inteligencii, že bude učiť nesprávne informácie alebo že bude riešiť citlivé interakcie so študentmi vo vákuu. Učitelia vnímajú tútorov s umelou inteligenciou ako užitočných asistentov, ktorí môžu študentom poskytnúť viac praxe a okamžité odpovede na bežné otázky, čo učiteľom umožňuje sústrediť sa na hlbšie mentorstvo.

Výhľad na roky 2030 – 2035: Personalizovaní lektori s umelou inteligenciou a automatizovaní učitelia

V nasledujúcom desaťročí očakávame, že generatívna umelá inteligencia umožní personalizovanejšie a autonómnejšie vzdelávacie zážitky , zatiaľ čo sa budú vyvíjať úlohy učiteľov:

• Osobní lektori s umelou inteligenciou pre každého študenta: Do roku 2030 je víziou (zdieľanou odborníkmi ako Sal Khan z Khan Academy), aby mal každý študent prístup k lektorovi s umelou inteligenciou, ktorý je v mnohých ohľadoch rovnako efektívny ako ľudský lektor ( Tento lektor s umelou inteligenciou by mohol urobiť ľudí 10-krát múdrejšími, tvrdí jeho tvorca ). Títo lektori s umelou inteligenciou by boli k dispozícii 24 hodín denne, 7 dní v týždni, dôkladne by poznali históriu učenia študenta a podľa toho by prispôsobili svoj štýl výučby. Napríklad, ak je študent vizuálnym študentom, ktorý sa trápi s algebrovým konceptom, umelá inteligencia by mohla dynamicky vytvoriť vizuálne vysvetlenie alebo interaktívnu simuláciu, ktorá by mu pomohla. Keďže umelá inteligencia dokáže sledovať pokrok študenta v priebehu času, môže sa autonómne rozhodnúť, ktorú tému si preštudovať ďalej alebo kedy prejsť na novú zručnosť – čím by efektívne riadila plán hodiny pre daného študenta v mikro zmysle.

• Znížená pracovná záťaž učiteľov pri bežných úlohách: známkovanie, tvorba pracovných listov, kreslenie učebných materiálov – tieto úlohy by sa mohli do 30. rokov 21. storočia takmer úplne presunúť na umelú inteligenciu. Umelá inteligencia by mohla vygenerovať týždennú zásobu prispôsobených domácich úloh pre triedu, ohodnotiť všetky zadania z minulého týždňa (aj tie s otvoreným koncom) so spätnou väzbou a upozorniť učiteľa, ktorí študenti by mohli potrebovať dodatočnú pomoc s ktorými témami. Toto by sa mohlo stať s minimálnym zásahom učiteľa, možno len rýchlym pohľadom, aby sa uistil, že známky umelej inteligencie sa zdajú byť spravodlivé.

• Autonómne adaptívne vzdelávacie platformy: V určitých predmetoch by sme mohli vidieť kurzy plne riadené umelou inteligenciou. Predstavte si online kurz bez ľudského inštruktora, kde agent umelej inteligencie predstavuje materiál, poskytuje príklady, odpovedá na otázky a upravuje tempo na základe študenta. Študentova skúsenosť by mohla byť jedinečná a generovaná v reálnom čase. Niektoré firemné školenia a vzdelávanie dospelých by mohli prejsť na tento model skôr, kde by do roku 2035 mohol zamestnanec povedať: „Chcem sa naučiť pokročilé makrá programu Excel“ a lektor umelej inteligencie by ho učil prostredníctvom personalizovaných učebných osnov vrátane generovania cvičení a hodnotenia jeho riešení bez ľudského trénera.

• Asistenti s umelou inteligenciou v triede: Vo fyzických alebo virtuálnych triedach by umelá inteligencia mohla počúvať diskusie v triede a pomáhať učiteľovi za pochodu (napr. šepkaním návrhov cez slúchadlo: „Niekoľko študentov vyzerá z tohto konceptu zmätene, možno uveďte iný príklad“). Mohla by tiež moderovať online triedne fóra, odpovedať na jednoduché otázky študentov („Kedy je potrebné odovzdať úlohu?“ alebo dokonca objasniť bod prednášky), aby učiteľ nebol bombardovaný e-mailami. Do roku 2035 by mohlo byť štandardom mať v triede spoluučiteľa s umelou inteligenciou, zatiaľ čo ľudský učiteľ sa zameriava na vedenie na vyššej úrovni a motivačné aspekty.

• Globálny prístup k vzdelávaniu: Autonómni lektori s umelou inteligenciou by mohli pomôcť vzdelávať študentov v oblastiach s nedostatkom učiteľov. Tablet s lektorom s umelou inteligenciou by mohol slúžiť ako primárny inštruktor pre študentov, ktorí inak majú obmedzené školské vzdelanie, a pokrývať základnú gramotnosť a matematiku. Do roku 2035 by to mohlo byť jedno z najefektívnejších použití – umelá inteligencia by mohla preklenúť medzery tam, kde nie sú k dispozícii ľudskí učitelia. Zabezpečenie kvality a kultúrnej vhodnosti vzdelávania s umelou inteligenciou v rôznych kontextoch však bude nevyhnutné.

Nahradí umelá inteligencia učiteľov? Pravdepodobne úplne. Vyučovanie je viac než len poskytovanie obsahu – je to mentorstvo, inšpirácia, sociálno-emocionálna podpora. Tieto ľudské prvky je pre umelú inteligenciu ťažké napodobniť. Umelá inteligencia sa však môže stať druhým učiteľom v triede alebo dokonca prvým učiteľom v oblasti prenosu vedomostí, pričom ľudskí pedagógovia sa môžu sústrediť na to, čo ľudia robia najlepšie: vcítiť sa do seba, motivovať a podporovať kritické myslenie.

Existujú obavy, ktoré treba zvládnuť: zabezpečiť, aby umelá inteligencia poskytovala presné informácie (žiadne vzdelávacie halucinácie o nepravdivých faktoch), vyhnúť sa zaujatosti vo vzdelávacom obsahu, zachovať súkromie údajov študentov a udržať študentov zaujatých (umelá inteligencia musí byť motivujúca, nielen správna). Pravdepodobne sa dočkáme akreditácie alebo certifikácie vzdelávacích systémov založených na umelej inteligencii – podobne ako schvaľovanie učebníc – aby sa zabezpečilo, že spĺňajú štandardy.

Ďalšou výzvou je nadmerné spoliehanie sa: ak lektor s umelou inteligenciou dáva odpovede príliš rýchlo, študenti sa nemusia naučiť vytrvalosti alebo riešeniu problémov. Na zmiernenie tohto problému by budúci lektori s umelou inteligenciou mohli byť navrhnutí tak, aby niekedy nechali študentov trápiť sa (ako by to mohol urobiť ľudský lektor) alebo ich povzbudzovali k riešeniu problémov pomocou nápovedy, namiesto toho, aby im ponúkali riešenia.

Do roku 2035 by sa trieda mohla zmeniť: každý študent by mal mať zariadenie pripojené k umelej inteligencii, ktoré by ho viedlo vlastným tempom, zatiaľ čo učiteľ by riadil skupinové aktivity a poskytoval by mu ľudský pohľad. Vzdelávanie by sa mohlo stať efektívnejším a prispôsobenejším. Sľubom je, že každý študent dostane pomoc, ktorú potrebuje, keď ju potrebuje – skutočný zážitok „osobného tútora“ vo veľkom meradle. Rizikom je strata ľudského kontaktu alebo zneužitie umelej inteligencie (ako napríklad podvádzanie študentov prostredníctvom umelej inteligencie). Celkovo však platí, že ak je generatívna umelá inteligencia dobre riadená, dokáže demokratizovať a zlepšiť učenie tým, že bude vždy dostupným a informovaným spoločníkom študenta na jeho vzdelávacej ceste.

Generatívna umelá inteligencia v logistike a dodávateľskom reťazci

Logistika – umenie a veda o preprave tovaru a riadení dodávateľských reťazcov – sa nemusí zdať ako tradičná oblasť pre „generatívnu“ umelú inteligenciu, ale kreatívne riešenie problémov a plánovanie sú v tejto oblasti kľúčové. Generatívna umelá inteligencia môže pomôcť simuláciou scenárov, optimalizáciou plánov a dokonca aj riadením robotických systémov. Cieľom logistiky je efektívnosť a úspora nákladov, čo sa dobre zhoduje so silnými stránkami umelej inteligencie pri analýze údajov a navrhovaní riešení. Aká autonómna môže byť teda umelá inteligencia pri riadení dodávateľských reťazcov a logistických operácií?

Aktuálne možnosti (2025): Optimalizácia a zefektívnenie s ľudským dohľadom

Dnes sa umelá inteligencia (vrátane niektorých generatívnych prístupov) uplatňuje v logistike predovšetkým ako nástroj na podporu rozhodovania :

• Optimalizácia trasy: Spoločnosti ako UPS a FedEx už používajú algoritmy umelej inteligencie na optimalizáciu doručovacích trás – zabezpečujú, aby vodiči zvolili najefektívnejšiu cestu. Tradične to boli algoritmy operačného výskumu, ale teraz generatívne prístupy môžu pomôcť preskúmať alternatívne stratégie smerovania za rôznych podmienok (premávka, počasie). Zatiaľ čo umelá inteligencia navrhuje trasy, ľudskí dispečeri alebo manažéri nastavujú parametre (napr. priority) a v prípade potreby ich môžu prepísať.

• Plánovanie nakládky a priestoru: Pre baliace nákladné vozidlá alebo prepravné kontajnery dokáže umelá inteligencia vygenerovať optimálne plány nakládky (ktorá krabica kam patrí). Generatívna umelá inteligencia môže vytvoriť viacero konfigurácií balenia, aby maximalizovala využitie priestoru, čím v podstate „vytvorí“ riešenia, z ktorých si ľudia môžu vybrať. Toto zdôraznila štúdia, ktorá uvádza, že nákladné vozidlá v USA často jazdia na 30 % prázdne a lepšie plánovanie – s pomocou umelej inteligencie – môže toto plytvanie znížiť ( Najlepšie prípady použitia generatívnej umelej inteligencie v logistike ). Cieľom týchto plánov nakládky generovaných umelou inteligenciou je znížiť náklady na palivo a emisie a v niektorých skladoch sa vykonávajú s minimálnymi manuálnymi zmenami.

• Predpovedanie dopytu a riadenie zásob: Modely umelej inteligencie dokážu predpovedať dopyt po produktoch a generovať plány dopĺňania zásob. Generatívny model môže simulovať rôzne scenáre dopytu (napríklad umelá inteligencia si „predstaví“ nárast dopytu v dôsledku blížiacich sa sviatkov) a podľa toho plánovať zásoby. To pomáha manažérom dodávateľského reťazca pripraviť sa. V súčasnosti umelá inteligencia poskytuje predpovede a návrhy, ale konečné rozhodnutie o úrovni výroby alebo objednávaní zvyčajne robia ľudia.

• Posúdenie rizika: Globálny dodávateľský reťazec čelí narušeniam (prírodné katastrofy, meškania v prístavoch, politické problémy). Systémy umelej inteligencie teraz prehľadávajú správy a údaje, aby identifikovali riziká na obzore. Napríklad jedna logistická firma používa generatívnu umelú inteligenciu na skenovanie internetu a označovanie rizikových dopravných koridorov (oblastí, ktoré by mohli mať problémy napríklad v dôsledku prichádzajúceho hurikánu alebo nepokojov) ( Najlepšie prípady použitia generatívnej umelej inteligencie v logistike ). S týmito informáciami môžu plánovači autonómne presmerovať zásielky okolo problémových miest. V niektorých prípadoch môže umelá inteligencia automaticky odporučiť zmeny trasy alebo zmeny spôsobu dopravy, ktoré potom ľudia schvália.

• Automatizácia skladov: Mnohé sklady sú poloautomatizované s robotmi na vychystávanie a balenie. Generatívna umelá inteligencia dokáže dynamicky prideľovať úlohy robotom a ľuďom pre optimálny tok. Napríklad umelá inteligencia môže každé ráno generovať front úloh pre robotických vychystávačov na základe objednávok. Toto je často plne autonómne, pričom manažéri iba monitorujú kľúčové ukazovatele výkonnosti (KPI) – ak objednávky neočakávane prudko vzrastú, umelá inteligencia sama upraví operácie.

• Správa vozového parku: Umelá inteligencia pomáha pri plánovaní údržby vozidiel analýzou vzorcov a generovaním optimálnych plánov údržby, ktoré minimalizujú prestoje. Dokáže tiež zoskupovať zásielky, aby sa skrátil počet jázd. Tieto rozhodnutia môže softvér umelej inteligencie robiť automaticky, pokiaľ spĺňa požiadavky na servis.

Celkovo si od roku 2025 ľudia stanovujú ciele (napr. „minimalizovať náklady, ale zabezpečiť dodanie do 2 dní“) a umelá inteligencia chrlí riešenia alebo harmonogramy na dosiahnutie týchto cieľov. Systémy môžu bežať deň čo deň bez zásahu, kým sa nestane niečo nezvyčajné. Veľa logistiky zahŕňa opakujúce sa rozhodnutia (kedy by mala táto zásielka odísť? z ktorého skladu splniť túto objednávku?), ktoré sa umelá inteligencia dokáže naučiť robiť konzistentne. Spoločnosti postupne dôverujú umelej inteligencii pri riešení týchto mikrorozhodnutí a upozorňujú manažérov iba vtedy, keď sa vyskytnú výnimky.

Výhľad na roky 2030 – 2035: Autonómne dodávateľské reťazce

V nasledujúcom desaťročí si môžeme predstaviť oveľa autonómnejšiu koordináciu v logistike riadenú umelou inteligenciou:

• Autonómne vozidlá a drony: Samoriadiace nákladné vozidlá a doručovacie drony, hoci sú širšou témou umelej inteligencie/robotiky, majú priamy vplyv na logistiku. Do roku 2030, ak sa prekonajú regulačné a technické výzvy, by sme mohli mať umelú inteligenciu, ktorá bude pravidelne riadiť nákladné vozidlá na diaľniciach, alebo drony, ktoré budú zabezpečovať doručovanie na poslednú míľu v mestách. Tieto umelé inteligencie budú robiť rozhodnutia v reálnom čase (zmeny trasy, vyhýbanie sa prekážkam) bez ľudských vodičov. Generatívny aspekt spočíva v tom, ako sa tieto umelé inteligencie vozidiel učia z rozsiahlych údajov a simulácií, čím sa efektívne „trénujú“ na nespočetných scenároch. Plne autonómna flotila by mohla fungovať 24 hodín denne, 7 dní v týždni, pričom ľudia by ju mohli monitorovať iba na diaľku. Tým sa z logistických operácií odstráni obrovský ľudský prvok (vodiči), čím sa dramaticky zvýši autonómia.

• Samoopravné dodávateľské reťazce: Generatívna umelá inteligencia sa pravdepodobne bude používať na neustále simulovanie scenárov dodávateľského reťazca a na prípravu pohotovostných plánov. Do roku 2035 by umelá inteligencia mohla automaticky zistiť, kedy sa dodávateľská továreň zatvorila (prostredníctvom správ alebo dátových kanálov) a okamžite presunúť zdroje na alternatívnych dodávateľov, ktorých už v simulácii preverila. To znamená, že dodávateľský reťazec sa „opraví“ sám z prerušení, pričom umelá inteligencia prevezme iniciatívu. Ľudskí manažéri by boli informovaní o tom, čo urobila umelá inteligencia, a nie tí, ktorí iniciovali riešenie.

• Optimalizácia komplexných zásob: Umelá inteligencia by mohla autonómne spravovať zásoby v celej sieti skladov a predajní. Rozhodovala by o tom, kedy a kam presunúť zásoby (možno s použitím robotov alebo automatizovaných vozidiel), pričom by na každom mieste udržiavala len toľko zásob, koľko je potrebné. Umelá inteligencia v podstate riadi riadiacu vežu dodávateľského reťazca: sleduje všetky toky a vykonáva úpravy v reálnom čase. Do roku 2035 by myšlienka „samostatne riadiaceho sa“ dodávateľského reťazca mohla znamenať, že systém každý deň sám určí najlepší distribučný plán, objedná produkty, naplánuje chod továrne a zabezpečí dopravu. Ľudia by dohliadali na celkovú stratégiu a riešili by výnimky, ktorým umelá inteligencia v súčasnosti nerozumie.

• Generatívny dizajn v logistike: Mohli by sme vidieť umelú inteligenciu, ktorá navrhuje nové siete dodávateľského reťazca. Predpokladajme, že spoločnosť expanduje do nového regiónu; umelá inteligencia by mohla na základe údajov vygenerovať optimálne umiestnenie skladov, dopravné spojenia a politiky zásob pre daný región – čo dnes robia konzultanti a analytici. Do roku 2030 by sa spoločnosti mohli spoliehať na odporúčania umelej inteligencie pri výbere dizajnu dodávateľského reťazca, dôverovať jej, že rýchlejšie zváži faktory a možno nájde kreatívne riešenia (ako napríklad nenápadné distribučné centrá), ktoré ľudia prehliadajú.

• Integrácia s výrobou (Priemysel 4.0): Logistika nestojí osamotene; je prepojená s výrobou. Továrne budúcnosti môžu mať generatívnu umelú inteligenciu, ktorá plánuje výrobné série, objednáva suroviny just in time a následne dáva logistickej sieti pokyny na okamžité odoslanie produktov. Táto integrovaná umelá inteligencia by mohla celkovo znamenať menej ľudského plánovania – bezproblémový reťazec od výroby až po dodanie riadený algoritmami optimalizujúcimi náklady, rýchlosť a udržateľnosť. Už v roku 2025 budú vysoko výkonné dodávateľské reťazce riadené dátami; do roku 2035 môžu byť do značnej miery riadené umelou inteligenciou.

• Dynamický zákaznícky servis v logistike: Vychádzajúc z umelej inteligencie v oblasti zákazníckeho servisu, umelá inteligencia v dodávateľskom reťazci môže priamo komunikovať so zákazníkmi alebo klientmi. Napríklad, ak chce veľký klient zmeniť svoju hromadnú objednávku na poslednú chvíľu, agent umelej inteligencie by mohol vyjednať uskutočniteľné alternatívy (napríklad „Polovicu môžeme dodať teraz, polovicu budúci týždeň kvôli obmedzeniam“) bez toho, aby čakal na ľudského manažéra. To zahŕňa generatívnu umelú inteligenciu, ktorá rozumie obom stranám (potreby zákazníka vs. prevádzková kapacita) a prijíma rozhodnutia, ktoré zabezpečujú plynulý chod prevádzky a zároveň uspokojujú klientov.

Očakávaným prínosom je efektívnejší , odolnejší a responzívnejší logistický systém. Spoločnosti predpokladajú obrovské úspory – spoločnosť McKinsey odhadla, že optimalizácia dodávateľského reťazca riadená umelou inteligenciou by mohla výrazne znížiť náklady a zlepšiť úroveň služieb, čo by potenciálne pridalo biliónovú hodnotu v rôznych odvetviach ( Stav umelej inteligencie v roku 2023: Rok prelomu generatívnej umelej inteligencie | McKinsey ).

Prenesenie väčšej kontroly na umelú inteligenciu však so sebou prináša aj riziká, ako napríklad kaskádovanie chýb, ak je logika umelej inteligencie chybná (napr. neslávne známy scenár dodávateľského reťazca s umelou inteligenciou, ktorý neúmyselne vyčerpá zásoby spoločnosti kvôli chybe v modelovaní). Ochranné opatrenia, ako je „ľudská angažovanosť pri dôležitých rozhodnutiach“ alebo aspoň dashboardy, ktoré umožňujú rýchle prepísanie ľudskými rozhodnutiami, pravdepodobne zostanú v platnosti až do roku 2035. Postupom času, ako sa rozhodnutia umelej inteligencie ukážu ako užitočné, ľudia sa budú cítiť pohodlnejšie pri ustupovaní.

Je zaujímavé, že optimalizáciou efektívnosti môže umelá inteligencia niekedy robiť rozhodnutia, ktoré sú v rozpore s ľudskými preferenciami alebo tradičnými postupmi. Napríklad čistá optimalizácia môže viesť k veľmi štíhlym zásobám, čo je síce efektívne, ale môže sa zdať riskantné. Odborníci na dodávateľský reťazec v roku 2030 možno budú musieť upraviť svoju intuíciu, pretože umelá inteligencia, ktorá spracováva obrovské množstvo údajov, by mohla preukázať, že jej nezvyčajná stratégia v skutočnosti funguje lepšie.

Nakoniec musíme zvážiť, že fyzické obmedzenia (infraštruktúra, rýchlosti fyzických procesov) obmedzujú rýchlosť zmien v logistike, takže revolúcia sa tu týka inteligentnejšieho plánovania a využívania aktív, a nie úplne novej fyzickej reality. Ale aj v rámci týchto hraníc by kreatívne riešenia generatívnej umelej inteligencie a neúnavná optimalizácia mohli dramaticky zlepšiť spôsob, akým sa tovar pohybuje po svete s minimálnym manuálnym plánovaním.

Stručne povedané, logistika by do roku 2035 mohla fungovať podobne ako dobre naolejovaný automatizovaný stroj: tovar by prúdil efektívne, trasy by sa v reálnom čase prispôsobovali narušeniam, sklady by sa riadili samočinne pomocou robotov a celý systém by sa neustále učil a zlepšoval na základe údajov – to všetko by bolo riadené generatívnou umelou inteligenciou, ktorá by fungovala ako mozog celej operácie.

Generatívna umelá inteligencia vo financiách a podnikaní

Finančný priemysel sa vo veľkej miere zaoberá informáciami – správami, analýzami, komunikáciou so zákazníkmi – čo vytvára úrodnú pôdu pre generatívnu umelú inteligenciu. Od bankovníctva až po správu investícií a poisťovníctvo, organizácie skúmajú umelú inteligenciu na automatizáciu a generovanie poznatkov. Otázkou je, aké finančné úlohy dokáže umelá inteligencia spoľahlivo zvládnuť bez ľudského dohľadu, vzhľadom na dôležitosť presnosti a dôvery v tejto oblasti?

Aktuálne možnosti (2025): Automatizované reporty a podpora rozhodovania

V súčasnosti generatívna umelá inteligencia prispieva k financiám niekoľkými spôsobmi, často pod ľudským dohľadom:

• Generovanie správ: Banky a finančné firmy vytvárajú množstvo správ – súhrny ziskov, komentáre k trhu, analýzy portfólia atď. Na ich tvorbu sa už používa umelá inteligencia. Napríklad Bloomberg vyvinul BloombergGPT , rozsiahly jazykový model vyškolený na finančných údajoch, ktorý pomáha s úlohami, ako je klasifikácia správ a otázky a odpovede pre ich terminálových používateľov ( generatívna umelá inteligencia prichádza do financií ). Hoci jej primárne využitie pomáha ľuďom vyhľadávať informácie, ukazuje rastúcu úlohu umelej inteligencie. Automated Insights (spoločnosť, s ktorou AP spolupracovala) tiež generoval finančné články. Mnohé investičné newslettere používajú umelú inteligenciu na zhrnutie denných pohybov na trhu alebo ekonomických ukazovateľov. Ľudia ich zvyčajne pred odoslaním klientom prezerajú, ale ide o rýchlu úpravu, a nie o písanie od začiatku.

• Komunikácia so zákazníkmi: V retailovom bankovníctve chatboty s umelou inteligenciou riešia otázky zákazníkov týkajúce sa zostatkov na účtoch, transakcií alebo informácií o produktoch (čo je súčasťou oblasti služieb zákazníkom). Umelá inteligencia dokáže tiež generovať personalizované listy alebo odporúčania týkajúce sa financií. Napríklad, umelá inteligencia môže identifikovať, že zákazník by mohol ušetriť na poplatkoch, a automaticky napísať správu s návrhom na prechod na iný typ účtu, ktorá sa potom odošle s minimálnym ľudským zásahom. Tento druh personalizovanej komunikácie vo veľkom rozsahu je súčasným využitím umelej inteligencie vo financiách.

• Detekcia podvodov a upozornenia: Generatívna umelá inteligencia môže pomôcť vytvárať naratívy alebo vysvetlenia anomálií zistených systémami na detekciu podvodov. Napríklad, ak je nahlásená podozrivá aktivita, umelá inteligencia môže vygenerovať vysvetľujúcu správu pre zákazníka („Všimli sme si prihlásenie z nového zariadenia...“) alebo správu pre analytikov. Detekcia je automatizovaná (pomocou detekcie anomálií pomocou umelej inteligencie/strojového učenia) a komunikácia je čoraz automatizovanejšia, hoci konečné akcie (blokovanie účtu) často podliehajú určitej ľudskej kontrole.

• Finančné poradenstvo (obmedzené): Niektorí robo-poradcovia (automatizované investičné platformy) používajú algoritmy (nie nevyhnutne generatívnu umelú inteligenciu) na správu portfólií bez ľudských poradcov. Generatívna umelá inteligencia vstupuje napríklad generovaním komentárov o tom, prečo boli určité obchody uskutočnené, alebo súhrnu výkonnosti portfólia prispôsobeného klientovi. Čisté finančné poradenstvo (ako napríklad komplexné finančné plánovanie) je však stále prevažne založené na ľudských pravidlách alebo algoritmoch; generatívne poradenstvo vo voľnej forme bez dohľadu je riskantné z dôvodu zodpovednosti, ak je nesprávne.

• Posúdenie rizík a upisovanie: Poisťovne testujú umelú inteligenciu na automatické písanie správ o posúdení rizík alebo dokonca návrhov poistných dokumentov. Napríklad na základe údajov o nehnuteľnosti by umelá inteligencia mohla vygenerovať návrh poistnej zmluvy alebo správy upisovateľa s popisom rizikových faktorov. Ľudia v súčasnosti tieto výstupy kontrolujú, pretože akákoľvek chyba v zmluve môže byť nákladná.

• Analýza údajov a prehľady: Umelá inteligencia dokáže prehľadávať finančné výkazy alebo správy a generovať súhrny. Analytici používajú nástroje, ktoré dokážu okamžite zhrnúť 100-stranovú výročnú správu do kľúčových bodov alebo extrahovať hlavné poznatky z prepisu hovoru o hospodárskych výsledkoch. Tieto súhrny šetria čas a možno ich použiť priamo pri rozhodovaní alebo ich odovzdať ďalej, ale obozretní analytici dvakrát skontrolujú kľúčové detaily.

V podstate súčasná umelá inteligencia vo financiách funguje ako neúnavný analytik/spisovateľ , ktorý vytvára obsah, ktorý ľudia dolaďujú. Plne autonómne využitie sa nachádza najmä v presne definovaných oblastiach, ako sú správy založené na dátach (nie je potrebný subjektívny úsudok) alebo reakcie zákazníckeho servisu. Priame zverenie rozhodnutí o peniazoch (ako je presun finančných prostriedkov, vykonávanie obchodov nad rámec vopred nastavených algoritmov) umelej inteligencii je zriedkavé kvôli vysokým stávkam a regulačnej kontrole.

Výhľad na roky 2030 – 2035: Analytici umelej inteligencie a autonómne finančné operácie

S výhľadom do budúcnosti by generatívna umelá inteligencia mohla byť do roku 2035 hlboko zakorenená vo finančných operáciách a potenciálne by mohla autonómne zvládať mnoho úloh:

• Finanční analytici s umelou inteligenciou: Možno uvidíme systémy umelej inteligencie, ktoré dokážu analyzovať spoločnosti a trhy a vytvárať odporúčania alebo správy na úrovni analytika ľudského kapitálu. Do roku 2030 by umelá inteligencia mohla sama prečítať všetky finančné podania spoločnosti, porovnať ich s údajmi z odvetvia a vytvoriť správu s investičnými odporúčaniami („Kúpiť/Predať“ s argumentáciou). Niektoré hedžové fondy už používajú umelú inteligenciu na generovanie obchodných signálov; do 30. rokov 21. storočia by sa výskumné správy s umelou inteligenciou mohli stať bežnými. Správcovia ľudských portfólií by mohli začať dôverovať analýzam generovaným umelou inteligenciou ako jednému zo vstupov. Existuje dokonca potenciál pre umelú inteligenciu autonómne spravovať portfóliá: neustále monitorovať a vyvažovať investície podľa vopred definovanej stratégie. V skutočnosti je algoritmické obchodovanie už teraz vysoko automatizované – generatívna umelá inteligencia by mohla stratégie urobiť prispôsobivejšími tým, že by sama generovala a testovala nové obchodné modely.

• Automatizované finančné plánovanie: Poradcovia s umelou inteligenciou, ktorí sú v kontakte so spotrebiteľmi, by mohli zvládnuť bežné finančné plánovanie pre jednotlivcov. Do roku 2030 by ste mohli umelej inteligencii povedať svoje ciele (kúpa domu, sporenie na vysokú školu) a tá by mohla vygenerovať kompletný finančný plán (rozpočet, investičné alokácie, návrhy poistenia) prispôsobený vám. Spočiatku by ho mohol skontrolovať ľudský finančný plánovač, ale s rastúcou dôverou by sa takéto rady mohli poskytovať priamo spotrebiteľom s príslušnými upozorneniami. Kľúčom bude zabezpečiť, aby rady umelej inteligencie boli v súlade s predpismi a v najlepšom záujme klienta. Ak sa táto problematika vyrieši, umelá inteligencia by mohla základné finančné poradenstvo oveľa sprístupniť za nízku cenu.

• Automatizácia back-office: Generatívna umelá inteligencia by mohla autonómne spracovávať mnoho back-office dokumentov – žiadosti o úver, správy o dodržiavaní predpisov, súhrny auditov. Napríklad umelá inteligencia by mohla zhromažďovať všetky údaje o transakciách a generovať audítorskú správu, v ktorej by upozornila na akékoľvek problémy. Audítori v roku 2035 by mohli stráviť viac času kontrolou výnimiek označených umelou inteligenciou, než aby všetko prehľadávali sami. Podobne by v oblasti dodržiavania predpisov mohla umelá inteligencia generovať správy o podozrivej aktivite (SAR) pre regulačné orgány bez toho, aby ich analytik písal od začiatku. Autonómne generovanie týchto rutinných dokumentov s ľudským dohľadom, ktorý sa presunie na základe výnimiek, by sa mohlo stať štandardom.

• Poistné udalosti a upisovanie: Umelá inteligencia by mohla spracovať poistnú udalosť (s fotografickými dôkazmi atď.), určiť krytie a automaticky vygenerovať rozhodnutie o vyplatení. Mohli by sme dosiahnuť bod, kedy by jednoduché udalosti (ako napríklad dopravné nehody s jasnými údajmi) boli úplne vyriešené umelou inteligenciou v priebehu niekoľkých minút od ich podania. Upisovanie nových poistiek by mohlo byť podobné: umelá inteligencia posudzuje riziko a generuje podmienky poistky. Do roku 2035 by sa ľudským upisovateľom mohli postúpiť možno len zložité alebo hraničné prípady.

• Podvody a bezpečnosť: Umelá inteligencia bude pravdepodobne ešte dôležitejšia pri odhaľovaní a reagovaní na podvody alebo kybernetické hrozby vo financiách. Autonómni agenti umelej inteligencie by mohli monitorovať transakcie v reálnom čase a pri splnení určitých kritérií okamžite konať (blokovať účty, zmraziť transakcie) a následne vypracovať zdôvodnenie. Rýchlosť je tu kľúčová, preto je žiaduce minimálne ľudské zapojenie. Generatívna časť by mohla spočívať v jasnom oznámení týchto krokov zákazníkom alebo regulačným orgánom.

• Podpora manažérov: Predstavte si umelú inteligenciu ako „vedúceho personálu“, ktorá dokáže generovať obchodné správy pre manažérov za pochodu. Opýtajte sa: „Ako si viedla naša európska divízia v tomto štvrťroku a aké boli hlavné faktory v porovnaní s minulým rokom?“ a umelá inteligencia vygeneruje stručnú správu s presnými grafmi, ktoré budú čerpať z údajov. Tento typ dynamického, autonómneho reportovania a analýzy by sa mohol stať rovnako jednoduchým ako konverzácia. Do roku 2030 by dotazovanie sa na obchodnú inteligenciu od umelej inteligencie a dôvera v jej správne odpovede mohli do značnej miery nahradiť statické správy a možno aj niektoré analytické úlohy.

Jedna zaujímavá prognóza: do 30. rokov 21. storočia by väčšina finančného obsahu (správy, reportáže atď.) mohla byť generovaná umelou inteligenciou . Mediálne platformy ako Dow Jones a Reuters už teraz používajú automatizáciu pre určité spravodajské časti. Ak bude tento trend pokračovať a vzhľadom na explóziu finančných údajov, umelá inteligencia by mohla byť zodpovedná za filtrovanie a komunikáciu väčšiny z nich.

Dôvera a overovanie však budú kľúčové. Finančný sektor je prísne regulovaný a akákoľvek umelá inteligencia fungujúca autonómne bude musieť spĺňať prísne štandardy:

• Zabezpečenie absencie halucinácií (nemôžete nechať analytika umelej inteligencie vymyslieť finančnú metriku, ktorá nie je skutočná – to by mohlo zavádzať trhy).

• Vyhýbanie sa zaujatosti alebo nezákonným praktikám (ako napríklad neúmyselné zaradenie do zoznamu zaujatých pri rozhodovaní o úveroch z dôvodu skreslených údajov zo školení).

• Auditabilita: regulačné orgány budú pravdepodobne vyžadovať, aby boli rozhodnutia umelej inteligencie vysvetliteľné. Ak umelá inteligencia odmietne úver alebo urobí obchodné rozhodnutie, musí existovať odôvodnenie, ktoré sa dá preskúmať. Generatívne modely môžu byť trochu ako čierna skrinka, preto očakávajte vývoj vysvetliteľných techník umelej inteligencie , aby boli jej rozhodnutia transparentné.

Nasledujúcich 10 rokov bude pravdepodobne zahŕňať úzku spoluprácu medzi umelou inteligenciou a finančnými profesionálmi, pričom sa bude postupne posúvať hranica autonómie s rastúcou dôverou. Prvé úspechy sa prejavia v automatizácii s nízkym rizikom (ako je generovanie správ). Náročnejšie budú kľúčové rozhodnutia, ako sú úverové rozhodnutia alebo investičné tipy, ale aj v tomto prípade, s rastúcimi výsledkami umelej inteligencie, jej firmy môžu udeliť väčšiu autonómiu. Napríklad, fond umelej inteligencie bude mať ľudský dozorca, ktorý zasiahne iba v prípade odchýlky od výkonnosti alebo ak umelá inteligencia signalizuje neistotu.

Z ekonomického hľadiska spoločnosť McKinsey odhadla, že umelá inteligencia (najmä generácia umelej inteligencie) by mohla ročne zvýšiť hodnotu bankovníctva o 200 až 340 miliárd dolárov a mať podobný veľký vplyv na poisťovníctvo a kapitálové trhy ( Stav umelej inteligencie v roku 2023: Rok prelomu generatívnej umelej inteligencie | McKinsey ) ( Aká je budúcnosť generatívnej umelej inteligencie? | McKinsey ). To sa dosiahne prostredníctvom efektívnosti a lepších výsledkov rozhodovania. Na zachytenie tejto hodnoty sa pravdepodobne veľa rutinných finančných analýz a komunikácie presunie do systémov umelej inteligencie.

Stručne povedané, do roku 2035 by generatívna umelá inteligencia mohla byť ako armáda juniorných analytikov, poradcov a úradníkov pracujúcich vo finančnom sektore, ktorí budú autonómne vykonávať väčšinu hrubej práce a niektoré sofistikované analýzy. Ľudia si budú stále stanovovať ciele a zaoberať sa stratégiou na vysokej úrovni, vzťahmi s klientmi a dohľadom. Finančný svet bude, opatrne, postupne rozširovať svoju autonómiu – smer je však jasný, že čoraz viac spracovania informácií a dokonca aj odporúčaní pri rozhodovaní bude pochádzať z umelej inteligencie. V ideálnom prípade to vedie k rýchlejším službám (okamžité pôžičky, nepretržité poradenstvo), nižším nákladom a potenciálne väčšej objektivite (rozhodnutia založené na dátových vzoroch). Udržiavanie dôvery však bude kľúčové; jediná významná chyba umelej inteligencie vo financiách by mohla spôsobiť rozsiahle škody (predstavte si bleskový krach spustený umelou inteligenciou alebo neoprávnene odopretý benefit tisíckam ľudí). Preto pravdepodobne pretrvávajú ochranné zábrany a ľudské kontroly, najmä pri akciách súvisiacich so spotrebiteľmi, a to aj napriek tomu, že procesy v zázemí sa stanú vysoko autonómnymi.

Výzvy a etické úvahy

Vo všetkých týchto oblastiach, keďže generatívna umelá inteligencia preberá viac autonómnych zodpovedností, vzniká súbor spoločných výziev a etických otázok. Zabezpečenie toho, aby bola umelá inteligencia spoľahlivým a prospešným autonómnym agentom, nie je len technická úloha, ale aj spoločenská. Tu uvádzame kľúčové problémy a to, ako sa riešia (alebo bude potrebné ich riešiť):

Spoľahlivosť a presnosť

Problém s halucináciami: Generatívne modely umelej inteligencie môžu produkovať nesprávne alebo úplne vymyslené výstupy, ktoré vyzerajú sebavedomo. Toto je obzvlášť nebezpečné, keď nie je v procese žiadny človek, ktorý by chyby odhalil. Chatbot môže dať zákazníkovi nesprávne pokyny alebo správa napísaná umelou inteligenciou môže obsahovať vymyslenú štatistiku. Od roku 2025 organizácie považujú nepresnosť za najväčšie riziko generatívnej umelej inteligencie ( Stav umelej inteligencie v roku 2023: Rok prelomu generatívnej umelej inteligencie | McKinsey ) ( Stav umelej inteligencie: Globálny prieskum | McKinsey ). V budúcnosti sa na minimalizáciu halucinácií zavádzajú techniky ako overovanie faktov v databázach, vylepšenia architektúry modelov a posilňovacie učenie so spätnou väzbou. Autonómne systémy umelej inteligencie budú pravdepodobne vyžadovať dôkladné testovanie a možno aj formálne overenie kritických úloh (ako je generovanie kódu, ktorý by mohol v prípade chyby spôsobiť chyby/bezpečnostné nedostatky).

Konzistentnosť: Systémy umelej inteligencie musia spoľahlivo fungovať v priebehu času a naprieč rôznymi scenármi. Napríklad umelá inteligencia môže dobre fungovať v štandardných otázkach, ale môže naraziť na okrajové prípady. Zabezpečenie konzistentného výkonu si bude vyžadovať rozsiahle tréningové údaje pokrývajúce rôzne situácie a neustále monitorovanie. Mnohé organizácie plánujú hybridné prístupy – umelá inteligencia funguje, ale náhodné vzorky kontrolujú ľudia – aby zistili priebežnú mieru presnosti.

Bezpečnostné opatrenia proti zlyhaniu: Keď je umelá inteligencia autonómna, je kľúčové, aby rozpoznala svoju vlastnú neistotu. Systém by mal byť navrhnutý tak, aby „vedel, kedy nevie“. Napríklad, ak si lekár s umelou inteligenciou nie je istý diagnózou, mal by ju nahlásiť na kontrolu človekom, a nie ponúknuť náhodný odhad. Zabudovanie odhadu neistoty do výstupov umelej inteligencie (a stanovenie prahových hodnôt pre automatické odovzdávanie ľudským faktorom) je aktívnou oblasťou vývoja.

Zaujatosť a spravodlivosť

Generatívna umelá inteligencia sa učí z historických údajov, ktoré môžu obsahovať predsudky (rasové, rodové atď.). Autonómna umelá inteligencia môže tieto predsudky pretrvávať alebo dokonca zosilňovať:

• Pri prijímaní do zamestnania alebo prijímaní zamestnancov by osoba s rozhodovacou právomocou v oblasti umelej inteligencie mohla nespravodlivo diskriminovať, ak by jej tréningové údaje boli zaujaté.

• V zákazníckom servise môže umelá inteligencia reagovať na používateľov odlišne na základe dialektu alebo iných faktorov, pokiaľ nie je dôkladne skontrolovaná.

• V kreatívnych oblastiach by umelá inteligencia mohla nedostatočne reprezentovať určité kultúry alebo štýly, ak by trénovací súbor bol nevyvážený.

Riešenie tohto problému si vyžaduje starostlivé spracovanie súborov údajov, testovanie skreslenia a možno aj algoritmické úpravy, aby sa zabezpečila spravodlivosť. Transparentnosť je kľúčová: spoločnosti budú musieť zverejniť kritériá rozhodovania o umelej inteligencii, najmä ak autonómna umelá inteligencia ovplyvňuje niekoho príležitosti alebo práva (napríklad získanie pôžičky alebo zamestnania). Regulačné orgány už venujú pozornosť; napr. zákon EÚ o umelej inteligencii (ktorý sa pripravuje od polovice 20. rokov 21. storočia) bude pravdepodobne vyžadovať posúdenie skreslenia pre vysoko rizikové systémy umelej inteligencie.

Zodpovednosť a právna zodpovednosť

Keď systém umelej inteligencie fungujúci autonómne spôsobí škodu alebo urobí chybu, kto je zodpovedný? Právne rámce dobiehajú zameškané:

• Spoločnosti nasadzujúce umelú inteligenciu budú pravdepodobne niesť zodpovednosť, podobne ako sú zodpovedné za konanie zamestnanca. Napríklad, ak umelá inteligencia poskytne zlú finančnú radu, ktorá vedie k strate, firma bude možno musieť klienta odškodniť.

• Vedie sa debata o „osobnosti“ umelej inteligencie alebo o tom, či by za to mohla byť čiastočne zodpovedná pokročilá umelá inteligencia, ale to je teraz skôr teoretické. V praxi sa vina bude vysledovať späť k vývojárom alebo prevádzkovateľom.

• Pre prípad zlyhania umelej inteligencie sa môžu objaviť nové poistné produkty. Ak autonómne nákladné vozidlo spôsobí nehodu, poistenie výrobcu by ju mohlo pokryť, analogicky so zodpovednosťou za výrobok.

• Dokumentácia a zaznamenávanie rozhodnutí umelej inteligencie bude dôležité pre následné analýzy. Ak sa niečo pokazí, musíme auditovať rozhodovaciu sled umelej inteligencie, aby sme sa z toho poučili a priradili zodpovednosť. Regulačné orgány môžu práve z tohto dôvodu nariadiť zaznamenávanie autonómnych akcií umelej inteligencie.

Transparentnosť a vysvetliteľnosť

Autonómna umelá inteligencia by v ideálnom prípade mala byť schopná vysvetliť svoje uvažovanie v ľudsky zrozumiteľných termínoch, najmä v následných oblastiach (financie, zdravotníctvo, súdnictvo). Vysvetliteľná umelá inteligencia je oblasť, ktorá sa snaží otvoriť čiernu skrinku:

• V prípade zamietnutia úveru umelou inteligenciou môžu predpisy (ako napríklad v USA, ECOA) vyžadovať, aby žiadateľ uviedol dôvod. AI preto musí ako vysvetlenie uviesť faktory (napr. „vysoký pomer dlhu k príjmu“).

• Používatelia interagujúci s umelou inteligenciou (ako napríklad študenti s tútorom s umelou inteligenciou alebo pacienti s aplikáciou s umelou inteligenciou v oblasti zdravia) si zaslúžia vedieť, ako umelá inteligencia dospeje k svojim radám. Vynakladá sa úsilie na to, aby bolo uvažovanie umelej inteligencie sledovateľnejšie, a to buď zjednodušením modelov, alebo paralelnými vysvetľujúcimi modelmi.

• Transparentnosť tiež znamená, že používatelia by mali vedieť, kedy majú do činenia s umelou inteligenciou a kedy s človekom. Etické smernice (a pravdepodobne aj niektoré zákony) sa prikláňajú k požiadavke zverejnenia informácií, ak zákazník komunikuje s botom. To zabraňuje klamstvu a umožňuje súhlas používateľa. Niektoré spoločnosti teraz explicitne označujú obsah napísaný umelou inteligenciou (napríklad „Tento článok bol vygenerovaný umelou inteligenciou“), aby si zachovali dôveru.

Ochrana súkromia a údajov

Generatívna umelá inteligencia často potrebuje na fungovanie alebo učenie dáta – vrátane potenciálne citlivých osobných údajov. Autonómne operácie musia rešpektovať súkromie:

• Agent zákazníckej podpory s umelou inteligenciou bude mať prístup k informáciám o účte, aby pomohol zákazníkovi; tieto údaje musia byť chránené a použité iba na danú úlohu.

• Ak majú lektori s umelou inteligenciou prístup k profilom študentov, existujú zákony, ako je FERPA (v USA), ktoré by mali zabezpečiť súkromie vzdelávacích údajov.

• Veľké modely si môžu neúmyselne zapamätať špecifiká zo svojich tréningových dát (napr. opakované vyvolanie adresy osoby videnej počas tréningu). Techniky ako diferenciálna ochrana súkromia a anonymizácia údajov v tréningu sú dôležité na zabránenie úniku osobných údajov v generovaných výstupoch.

• Nariadenia ako GDPR dávajú jednotlivcom práva na automatizované rozhodnutia, ktoré sa ich týkajú. Ľudia môžu požiadať o ľudské preskúmanie alebo rozhodnutia, ktoré sa neautomatizujú výlučne, ak ich majú významný vplyv. Do roku 2030 by sa tieto nariadenia mohli vyvíjať s rastúcim rozšírením umelej inteligencie, pričom by sa mohli zaviesť práva na vysvetlenie alebo odhlásenie zo spracovania údajov umelou inteligenciou.

Bezpečnosť a zneužívanie

Autonómne systémy umelej inteligencie by sa mohli stať cieľom hackerských útokov alebo by sa mohli zneužiť na páchanie škodlivých činov:

• Generátor obsahu s umelou inteligenciou by sa mohol zneužiť na vytváranie dezinformácií vo veľkom rozsahu (deepfake videá, falošné spravodajské články), čo predstavuje spoločenské riziko. Etika zverejňovania veľmi výkonných generatívnych modelov je predmetom horlivých diskusií (OpenAI bola napríklad spočiatku opatrná, pokiaľ ide o obrazové schopnosti GPT-4). Medzi riešenia patrí vodoznak obsahu generovaného umelou inteligenciou, ktorý pomáha odhaľovať falzifikáty, a používanie umelej inteligencie na boj proti umelej inteligencii (ako napríklad detekčné algoritmy pre deepfake).

• Ak umelá inteligencia riadi fyzické procesy (drony, autá, priemyselné riadenie), jej zabezpečenie pred kybernetickými útokmi je kľúčové. Napadnutý autonómny systém môže spôsobiť škody v reálnom svete. To znamená robustné šifrovanie, zabezpečenie pred zlyhaním a možnosť ľudského prepísania alebo vypnutia, ak sa niečo zdá byť ohrozené.

• Existujú aj obavy z toho, že umelá inteligencia prekročí zamýšľané hranice (scenár „nečestnej umelej inteligencie“). Zatiaľ čo súčasné umelé inteligencie nemajú žiadnu agentúru ani zámer, ak budú budúce autonómne systémy viac agentívne, budú potrebné prísne obmedzenia a monitorovanie, aby sa zabezpečilo, že napríklad nevykonávajú neoprávnené obchody alebo neporušujú zákony z dôvodu nesprávne stanoveného cieľa.

Etické používanie a vplyv na človeka

Napokon, širšie etické úvahy:

• Prepúšťanie: Ak umelá inteligencia dokáže vykonávať úlohy bez ľudského zásahu, čo sa s týmito pracovnými miestami stane? Historicky technológia niektoré pracovné miesta automatizuje, ale iné vytvára. Prechod môže byť bolestivý pre pracovníkov, ktorých zručnosti sú spojené s úlohami, ktoré sa automatizujú. Spoločnosť to bude musieť zvládnuť prostredníctvom rekvalifikácie, vzdelávania a prípadne prehodnotenia ekonomickej podpory (niektorí naznačujú, že umelá inteligencia si môže vyžadovať myšlienky ako univerzálny základný príjem, ak sa veľa práce automatizuje). Prieskumy už teraz ukazujú zmiešané pocity – jedna štúdia zistila, že tretina pracovníkov sa obáva, že umelá inteligencia nahradí pracovné miesta, zatiaľ čo iní ju vnímajú ako odstránenie driny.

• Erózia ľudských zručností: Ak budú tútori v oblasti umelej inteligencie učiť, autopiloti v oblasti umelej inteligencie budú riadiť a programovať, stratia ľudia tieto zručnosti? Prílišné spoliehanie sa na umelú inteligenciu by v najhoršom prípade mohlo narušiť odbornosť; je to niečo, čomu sa budú musieť prispôsobiť vzdelávacie a školiace programy, aby sa zabezpečilo, že sa ľudia budú stále učiť základy, aj keď umelá inteligencia pomôže.

• Etické rozhodovanie: UI chýba ľudský morálny úsudok. V zdravotníctve alebo práve môžu byť rozhodnutia založené výlučne na dátach v jednotlivých prípadoch v rozpore so súcitom alebo spravodlivosťou. Možno budeme musieť do UI zakódovať etické rámce (oblasť výskumu etiky UI, napr. zosúladenie rozhodnutí UI s ľudskými hodnotami). Prinajmenšom je vhodné udržiavať ľudí v obraze o eticky podmienených rozhodnutiach.

• Inkluzívnosť: Zabezpečenie širokého rozdelenia výhod umelej inteligencie je etickým cieľom. Ak si pokročilú umelú inteligenciu môžu dovoliť iba veľké spoločnosti, menšie podniky alebo chudobnejšie regióny by mohli zostať pozadu. Snahy o otvorený zdrojový kód a cenovo dostupné riešenia umelej inteligencie môžu pomôcť demokratizovať prístup. Rozhrania by mali byť navrhnuté tak, aby nástroje umelej inteligencie mohol používať ktokoľvek (rôzne jazyky, prístupnosť pre osoby so zdravotným postihnutím atď.), aby sme nevytvorili novú digitálnu priepasť v tom, „kto má asistenta umelej inteligencie a kto nie“.

Zmierňovanie súčasných rizík: Pozitívnou stránkou je, že s tým, ako spoločnosti zavádzajú generačnú umelú inteligenciu, rastie povedomie a opatrenia v tejto oblasti. Koncom roka 2023 takmer polovica spoločností používajúcich umelú inteligenciu aktívne pracovala na zmierňovaní rizík, ako je nepresnosť ( Stav umelej inteligencie v roku 2023: Rok prelomu generatívnej umelej inteligencie | McKinsey ) ( Stav umelej inteligencie: Globálny prieskum | McKinsey ) a toto číslo stále rastie. Technologické firmy zriadili etické komisie pre umelú inteligenciu; vlády navrhujú predpisy. Kľúčom je začleniť etiku do vývoja umelej inteligencie od samého začiatku („Etika už od návrhu“), a nie reagovať neskôr.

Na záver o výzvach: poskytnutie väčšej autonómie umelej inteligencii je dvojsečná zbraň. Môže priniesť efektívnosť a inovácie, ale vyžaduje si vysokú latku zodpovednosti. V nasledujúcich rokoch sa pravdepodobne objaví kombinácia technologických riešení (na zlepšenie správania umelej inteligencie), procesných riešení (rámce politiky a dohľadu) a možno aj nových štandardov alebo certifikácií (systémy umelej inteligencie by mohli byť auditované a certifikované rovnako ako dnes motory alebo elektronika). Úspešné zvládnutie týchto výziev určí, ako hladko dokážeme integrovať autonómnu umelú inteligenciu do spoločnosti spôsobom, ktorý zvýši ľudskú pohodu a dôveru.

Záver

Generatívna umelá inteligencia sa rýchlo vyvinula z nového experimentu na transformačnú univerzálnu technológiu, ktorá sa dotýka každého kúta nášho života. Táto biela kniha skúmala, ako už do roku 2025 systémy umelej inteligencie píšu články, navrhujú grafiku, kódujú softvér, chatujú so zákazníkmi, sumarizujú lekárske záznamy, doučujú študentov, optimalizujú dodávateľské reťazce a navrhujú finančné správy. Dôležité je, že v mnohých z týchto úloh môže umelá inteligencia fungovať s malým alebo žiadnym ľudským zásahom , najmä pri dobre definovaných, opakovateľných úlohách. Spoločnosti a jednotlivci začínajú dôverovať umelej inteligencii, že tieto úlohy bude vykonávať autonómne, čo prináša výhody v rýchlosti a rozsahu.

S výhľadom do roku 2035 stojíme na prahu éry, v ktorej sa umelá inteligencia stane ešte všadeprítomnejším spolupracovníkom – často neviditeľnou digitálnou pracovnou silou , ktorá sa postará o rutinné záležitosti, aby sa ľudia mohli sústrediť na výnimočné veci. Očakávame, že generatívna umelá inteligencia bude spoľahlivo riadiť autá a nákladné autá na našich cestách, spravovať zásoby v skladoch cez noc, odpovedať na naše otázky ako informovaní osobní asistenti, poskytovať individuálne pokyny študentom na celom svete a dokonca pomáhať objavovať nové liečebné postupy v medicíne – to všetko s čoraz minimálnejším priamym dohľadom. Hranica medzi nástrojom a agentom sa rozmaže, keďže umelá inteligencia sa presunie z pasívneho sledovania pokynov k proaktívnemu generovaniu riešení.

Cesta k tejto autonómnej budúcnosti umelej inteligencie si však musí byť opatrná. Ako sme načrtli, každá oblasť prináša svoje vlastné obmedzenia a zodpovednosti:

• Dnešná kontrola reality: UI nie je neomylná. Vyniká v rozpoznávaní vzorov a generovaní obsahu, ale chýba jej skutočné pochopenie a zdravý rozum v ľudskom zmysle. Preto zatiaľ ľudský dohľad zostáva záchrannou sieťou. Rozpoznanie, kedy je UI pripravená lietať samostatne (a kedy nie), je kľúčové. Mnohé dnešné úspechy pochádzajú z tímového modelu človeka a UI a tento hybridný prístup bude naďalej cenný tam, kde úplná autonómia ešte nie je rozumná.

• Sľub zajtrajška: S pokrokom v architektúre modelov, tréningových technikách a mechanizmoch dohľadu sa budú možnosti umelej inteligencie naďalej rozširovať. Nasledujúce desaťročie výskumu a vývoja by mohlo vyriešiť mnohé súčasné problémové oblasti (zníženie halucinácií, zlepšenie interpretovateľnosti, zosúladenie umelej inteligencie s ľudskými hodnotami). Ak áno, systémy umelej inteligencie by do roku 2035 mohli byť dostatočne robustné na to, aby im bola zverená oveľa väčšia autonómia. Projekcie v tomto dokumente – od učiteľov umelej inteligencie až po prevažne samostatne riadené podniky – by mohli byť našou realitou alebo by ich dokonca mohli prekonať inovácie, ktoré si dnes len ťažko vieme predstaviť.

• Ľudská úloha a adaptácia: Namiesto toho, aby umelá inteligencia úplne nahradila ľudí, predpokladáme, že sa tieto úlohy budú vyvíjať. Odborníci v každej oblasti sa pravdepodobne budú musieť naučiť pracovať s umelou inteligenciou – riadiť ju, overovať a zameriavať sa na aspekty práce, ktoré si vyžadujú výrazne ľudské silné stránky, ako je empatia, strategické myslenie a riešenie komplexných problémov. Vzdelávanie a odborná príprava pracovnej sily by sa mali zamerať na zdôraznenie týchto jedinečných ľudských zručností, ako aj na gramotnosť v oblasti umelej inteligencie pre všetkých. Tvorcovia politík a vedúci pracovníci v podnikoch by mali plánovať zmeny na trhu práce a zabezpečiť podporné systémy pre tých, ktorých sa automatizácia dotýka.

• Etika a riadenie: Azda najdôležitejšie je, že tento technologický rast musí byť podložený rámcom etického používania a riadenia umelej inteligencie. Dôvera je mena, ktorá určuje jej prijatie – ľudia dovolia umelej inteligencii riadiť auto alebo asistovať pri operáciách, iba ak veria, že je bezpečná. Budovanie tejto dôvery zahŕňa prísne testovanie, transparentnosť, zapojenie zainteresovaných strán (napr. zapojenie lekárov do navrhovania medicínskych umelých inteligencií, učiteľov do vzdelávacích nástrojov v oblasti umelej inteligencie) a vhodnú reguláciu. Na zvládnutie výziev, ako sú deepfakey alebo umelá inteligencia vo vojnových konfliktoch, môže byť potrebná medzinárodná spolupráca, ktorá zabezpečí globálne normy pre zodpovedné používanie.

Záverom možno povedať, že generatívna umelá inteligencia predstavuje silný motor pokroku. Pri rozumnom používaní môže zbaviť ľudí únavy, uvoľniť kreativitu, personalizovať služby a riešiť medzery (priniesť odborné znalosti tam, kde je odborníkov málo). Kľúčom je nasadiť ju spôsobom, ktorý posilňuje ľudský potenciál, a nie ho marginalizuje . V krátkodobom horizonte to znamená udržiavať ľudí v obraze, aby usmerňovali umelú inteligenciu. V dlhodobom horizonte to znamená zakódovať humanistické hodnoty do jadra systémov umelej inteligencie tak, aby aj keď konajú nezávisle, konali v našom kolektívnom najlepšom záujme.

Doména	Spoľahlivá autonómia dnes (2025)	Očakávaná spoľahlivá autonómia do roku 2035
Písanie a obsah	- Automaticky generované bežné správy (šport, zárobky). - Recenzie produktov zhrnuté umelou inteligenciou. - Návrhy článkov alebo e-mailov na úpravu človekom. ( Philana Patterson – profil komunity ONA ) ( Amazon vylepšuje zážitok z recenzií zákazníkov pomocou umelej inteligencie )	- Väčšina spravodajského a marketingového obsahu je automaticky písaná s faktickou presnosťou. - Umelá inteligencia vytvára kompletné články a tlačové správy s minimálnym dohľadom. - Vysoko personalizovaný obsah generovaný na požiadanie.
Výtvarné umenie a dizajn	- AI generuje obrázky z výziev (človek vyberá tie najlepšie). - Konceptuálne umenie a dizajnové variácie vytvorené autonómne.	- AI vytvára kompletné video/filmové scény a komplexnú grafiku. - Generatívny návrh produktov/architektúry spĺňajúcej špecifikácie. - Personalizované médiá (obrázky, video) vytvorené na požiadanie.
Softvérové ​​kódovanie	- AI automaticky dokončuje kód a píše jednoduché funkcie (kontrolované vývojármi). - Automatizované generovanie testov a návrhy chýb. ( Kódovanie na Copilote: Údaje z roku 2023 naznačujú tlak na znižovanie kvality kódu (vrátane projekcií na rok 2024) - GitClear ) ( GitHub Copilot na vrchole výskumnej správy o asistentoch kódu s AI -- Visual Studio Magazine )	- AI spoľahlivo implementuje všetky funkcie zo špecifikácií. - Autonómne ladenie a údržba kódu pre známe vzory. - Vytváranie aplikácií s nízkym kódom a minimálnym ľudským zásahom.
Zákaznícky servis	- Chatboti odpovedajú na najčastejšie otázky, riešia jednoduché problémy (odovzdávajú zložité prípady). - AI spracováva ~70 % bežných otázok na niektorých kanáloch. ( 59 štatistík zákazníckeho servisu s AI za rok 2025 ) ( Do roku 2030 bude 69 % rozhodnutí počas interakcií so zákazníkmi... )	- AI spracováva väčšinu interakcií so zákazníkmi od začiatku do konca vrátane zložitých dotazov. - Rozhodovanie AI v reálnom čase o zľavách na služby (vrátenie peňazí, upgrady). - Ľudskí agenti iba pre eskalácie alebo špeciálne prípady.
Zdravotná starostlivosť	- UI vypracováva lekárske záznamy; navrhuje diagnózy, ktoré lekári overia. - UI číta niektoré skeny (rádiológiu) s dohľadom; triaguje jednoduché prípady. (Počet zdravotníckych zobrazovacích produktov s UI by sa mohol do roku 2035 päťnásobne zvýšiť )	- UI spoľahlivo diagnostikuje bežné ochorenia a interpretuje väčšinu lekárskych snímok. - UI monitoruje pacientov a začína starostlivosť (napr. pripomienky liekov, núdzové upozornenia). - Virtuálne „zdravotné sestry“ s UI zabezpečujú rutinné následné kontroly; lekári sa zameriavajú na komplexnú starostlivosť.
Vzdelávanie	- Doučovatelia s umelou inteligenciou odpovedajú na otázky študentov, generujú praktické úlohy (učitelia monitorujú). - Umelá inteligencia pomáha so známkovaním (s kontrolou učiteľa). ([Generatívne umelé inteligencie pre vzdelávanie od materskej školy po strednú školu]	Výskumná správa od spoločnosti Applify]( https://www.applify.co/research-report/gen-ai-for-k12#:~:text=AI%20tutors%3A%20Virtual%20AI,individual%20learning%20styles%20and%20paces ))
Logistika	- UI optimalizuje dodacie trasy a balenie (ľudia si stanovujú ciele). - UI signalizuje riziká v dodávateľskom reťazci a navrhuje zmierňovacie opatrenia. ( Najlepšie prípady generatívneho použitia UI v logistike )	- Prevažne autonómne dodávky (kamióny, drony) pod dohľadom kontrolórov s umelou inteligenciou. - Umelá inteligencia autonómne presmerováva zásielky v prípade narušení a upravuje zásoby. - Koordinácia dodávateľského reťazca (objednávanie, distribúcia) od začiatku do konca riadená umelou inteligenciou.
Financie	- AI generuje finančné správy/súhrny správ (kontrolované človekom). - Robo-poradcovia spravujú jednoduché portfóliá; chat s AI rieši otázky zákazníkov. ( Generatívne AI prichádza do financií )	- Analytici s využitím umelej inteligencie vytvárajú investičné odporúčania a správy o rizikách s vysokou presnosťou. - Autonómne obchodovanie a rebalansovanie portfólia v rámci stanovených limitov. - Umelá inteligencia automaticky schvaľuje štandardné úvery/pohľadávky; ľudia riešia výnimky.

Referencie:

1. Patterson, Philana. Automatizované správy o zárobkoch sa množia . The Associated Press (2015) – Opisuje automatizované generovanie tisícov správ o zárobkoch agentúrou AP bez ľudského autora ( Automatizované správy o zárobkoch sa množia | The Associated Press ).

2. McKinsey & Company. Stav AI začiatkom roka 2024: Zavádzanie generácie AI prudko rastie a začína generovať hodnotu . (2024) – Uvádza, že 65 % organizácií pravidelne používa generatívnu AI, čo je takmer dvojnásobok oproti roku 2023 ( Stav AI začiatkom roka 2024 | McKinsey ), a diskutuje o úsilí o zmiernenie rizík ( Stav AI: Globálny prieskum | McKinsey ).

3. Gartner. Beyond ChatGPT: Budúcnosť generatívnej umelej inteligencie pre podniky . (2023) – Predpovedá, že do roku 2030 by 90 % filmových trhákov mohlo byť vygenerovaných umelou inteligenciou ( Prípady použitia generatívnej umelej inteligencie pre odvetvia a podniky ) a zdôrazňuje prípady použitia generatívnej umelej inteligencie, ako je napríklad návrh liekov ( Prípady použitia generatívnej umelej inteligencie pre odvetvia a podniky ).

4. Twipe. 12 spôsobov, ako novinári používajú nástroje umelej inteligencie v redakcii . (2024) – Príklad umelej inteligencie „Klara“ v spravodajskom médiu, ktorá píše 11 % článkov, pričom všetok obsah s umelou inteligenciou kontrolujú ľudskí redaktori ( 12 spôsobov, ako novinári používajú nástroje umelej inteligencie v redakcii – Twipe ).

5. Správy Amazon.com. Amazon vylepšuje zážitok z recenzií zákazníkov pomocou umelej inteligencie . (2023) – Oznamuje zobrazovanie súhrnov recenzií generovaných umelou inteligenciou na stránkach produktov, aby pomohli nakupujúcim ( Amazon vylepšuje zážitok z recenzií zákazníkov pomocou umelej inteligencie ).

6. Zendesk. 59 Štatistiky zákazníckeho servisu s umelou inteligenciou za rok 2025. (2023) – Naznačuje, že viac ako dve tretiny organizácií zameraných na zákaznícky servis si myslia, že generatívna umelá inteligencia pridá „teplo“ do služieb ( 59 Štatistiky zákazníckeho servisu s umelou inteligenciou za rok 2025 ) a predpovedá, že umelá inteligencia bude nakoniec v 100 % interakcií so zákazníkmi ( 59 Štatistiky zákazníckeho servisu s umelou inteligenciou za rok 2025 ).

7. Futurum Research a SAS. Skúsenosti 2030: Budúcnosť zákazníckej skúsenosti . (2019) – Prieskum zistil, že značky očakávajú, že do roku 2030 bude ~69 % rozhodnutí počas interakcie so zákazníkmi urobených inteligentnými strojmi ( Aby si marketéri predstavili prechod na zákaznícku skúsenosti, musia urobiť tieto 2 veci ).

8. Dataiku. Najlepšie prípady použitia generatívnej umelej inteligencie v logistike . (2023) – Opisuje, ako GenAI optimalizuje nakladanie (zníženie priestoru prázdneho nákladného vozidla o ~30 %) ( Najlepšie prípady použitia generatívnej umelej inteligencie v logistike ) a signalizuje riziká dodávateľského reťazca skenovaním správ.

9. Časopis Visual Studio. GitHub Copilot na vrchole výskumnej správy o asistentoch kódu s umelou inteligenciou . (2024) – Predpoklady strategického plánovania spoločnosti Gartner: do roku 2028 bude 90 % podnikových vývojárov používať asistentov kódu s umelou inteligenciou (nárast zo 14 % v roku 2024) ( GitHub Copilot na vrchole výskumnej správy o asistentoch kódu s umelou inteligenciou -- Časopis Visual Studio ).

10. Bloomberg News. Predstavujeme BloombergGPT . (2023) – Podrobnosti o 50B-parametrovom modeli spoločnosti Bloomberg zameranom na finančné úlohy, zabudovanom do terminálu pre podporu otázok a odpovedí a analýz ( Generatívne umelé inteligencia prichádza do financií ).

Články, ktoré by ste si mohli prečítať po tomto:

🔗 Pracovné miesta, ktoré umelá inteligencia nedokáže nahradiť – a ktoré pracovné miesta umelá inteligencia nahradí?
Globálny pohľad na vyvíjajúcu sa oblasť pracovných miest, skúmajúci, ktoré pozície sú v bezpečí pred narušením spôsobeným umelou inteligenciou a ktoré sú najviac ohrozené.

🔗 Dokáže umelá inteligencia predpovedať akciový trh?
Hlboký pohľad na možnosti, obmedzenia a etické aspekty používania umelej inteligencie na predpovedanie akciového trhu.

🔗 Ako možno generatívnu umelú inteligenciu využiť v kybernetickej bezpečnosti?
Zistite, ako sa generatívna umelá inteligencia uplatňuje na obranu pred kybernetickými hrozbami, od detekcie anomálií až po modelovanie hrozieb.