Je vždy výhodné pridať umelú inteligenciu do procesu vývoja produktu? | AI v podnikaní #55

Úloha umelej inteligencie v procese vývoja produktov

Umelá inteligencia môže podporiť mnohé aspekty procesu návrhu a implementácie nových produktov. Často je to dobrý nápad a kľúčové výhody zahŕňajú:

• Prieskum trhu – urýchlenie výskumu alebo jeho vykonávanie na väčšej škále je možné automatizovaním opakujúcich sa úloh, ako je analýza prieskumov alebo prepisovanie rozhovorov, napríklad. To umožňuje tímu sústrediť sa na kreatívnejšie a náročnejšie aspekty vývoja produktov,
• Nová inšpirácia – uľahčený prístup k širšiemu spektru nápadov je jednou z hlavných výhod generatívnej AI. Algoritmy AI môžu prehľadávať obrovské databázy za neznámymi vzormi a konceptmi, ktoré presahujú predchádzajúce myslenie dizajnérov,
• Hlboká analýza údajov – lepšie pochopenie potrieb cieľových zákazníkov prostredníctvom spracovania údajov o ich správaní, preferenciách a motiváciách na nákup.

Ale kedy je dobrý nápad premyslieť si to druhýkrát pred použitím spolupráce s AI?

Zblízka: Skryté výzvy implementácie AI

Aj keď umelá inteligencia v procese vývoja produktov znamená mnoho nových príležitostí, jej implementácia nie je bez výziev. Najdôležitejšie z nich sú:

• potreba dôkladne školit produktové tímy a prispôsobiť existujúce pracovné procesy na integráciu s AI systémami. To môže byť ťažké v veľkých, hierarchických organizáciách zamestnaných špecialistami viazanými na tradičné spôsoby práce,
• obavy o bezpečnosť údajov zákazníkov, ktoré trénujú algoritmy AI. Aby mohli využiť dodatočné bezpečnostné funkcie, spoločnosti často potrebujú podnikové licenčné zmluvy, ktoré môžu presiahnuť rozpočet malých organizácií. Preto sa menšie spoločnosti niekedy rozhodnú pre malú integráciu modelov s otvoreným prístupom, ako sú Llama 2, Vicuna alebo Alpaca. Treba uznať, že vyžadujú výkonnejší hardvér v spoločnosti, ale poskytujú bezpečnosť údajov. To je preto, že modely strojového učenia sa spoliehajú na citlivé osobné informácie. Ak nie je bezpečnosť správne nastavená, ich únik by mohol mať katastrofálne následky pre imidž spoločnosti,
• zvýšená zložitost a rozptýlenie zodpovednosti za kľúčové obchodné rozhodnutia týkajúce sa systémov AI. Kto nesie finančnú a reputačnú zodpovednosť za akékoľvek chyby týchto systémov? Ako zabezpečiť dohľad nad “čiernymi skriniekami” AI?

Pasca čiernej skrinky. Nedostatok transparentnosti v rozhodnutiach AI

Jednou z fundamentálnych nevýhod pokročilých techník strojového učenia, ako sú neurónové siete, je nedostatok transparentnosti v prijatých rozhodnutiach. Tieto systémy fungujú ako “čierne skrinky,” transformujúc vstupy na požadované výsledky bez schopnosti pochopiť základnú logiku.

To sťažuje zabezpečenie dôvery používateľov v odporúčania generované AI. Ak nerozumieme, prečo systém navrhol konkrétnu variantu produktu alebo koncept, je ťažké posúdiť rozumnosť návrhu. To môže viesť k nedôvere voči technológii ako celku.

Spoločnosti používajúce umelú inteligenciu vo vývoji produktov musia byť si vedomé problému “čiernej skrinky” a podniknúť kroky na zvýšenie transparentnosti svojich riešení. Príklady riešení zahŕňajú:

• vizualizácie toku údajov v neurónových sieťach, alebo
• textové vysvetlenia prijatých rozhodnutí generované dodatočnými algoritmami.

AI a etika. Ako sa vyhnúť diskriminácii a predsudkom?

Ďalšou dôležitou otázkou sú potenciálne etické problémy spojené s AI. Systémy strojového učenia sa často spoliehajú na údaje podliehajúce rôznym typom predsudkov a nedostatku reprezentatívnosti. To môže viesť k diskriminačným alebo nespravodlivým obchodným rozhodnutiam.

Například, náborový algoritmus Amazonu sa zdalo, že uprednostňuje mužských kandidátov na základe historických vzorcov zamestnávania spoločnosti. Podobné situácie môžu nastať pri vývoji aplikácií so strojovým učením na:

• Nastavenie priorít zákazníckych služieb,
• Cielenie reklám,
• Navrhovanie špecialistov v bezprostrednej oblasti, alebo
• Personalizácia návrhov produktov.

Aby sa predišlo takýmto problémom, spoločnosti musia starostlivo analyzovať datasety, ktoré používajú, aby zabezpečili adekvátnu reprezentáciu rôznych demografických skupín a pravidelne monitorovať systémy AI na znaky diskriminácie alebo nespravodlivosti.

Limity algoritmov. Umelá inteligencia v procese

Umelá inteligencia môže podporiť kreatívny proces, hľadanie nápadov a optimalizáciu riešení. Napriek tomu existuje stále málo spoločností, ktoré sa rozhodnú plne dôverovať AI. Zamestnávanie umelej inteligencie v procese tvorby obsahu ponúka neuveriteľné príležitosti, ale konečné rozhodnutia o publikovaní alebo kontrole informácií obsiahnutých v generovaných materiáloch musia byť prijaté s ľudským vstupom.

Preto musia dizajnéri a produktoví manažéri byť si vedomí obmedzení technológie AI a považovať ju za podporu, nie za automatický zdroj hotových riešení. Kľúčové dizajnérske a obchodné rozhodnutia stále vyžadujú kreativitu, intuíciu a hlboké pochopenie zákazníkov, čo algoritmy samy o sebe nemôžu poskytnúť.

Zdroj: DALL-E 3, prompt: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Zabezpečte kontrolu a právnu súlad

Aby sa minimalizovali riziká AI, spoločnosti musia implementovať vhodné mechanizmy dohľadu a kontroly pre tieto systémy. To zahŕňa, ale nie je obmedzené na:

• Overenie správnosti a zdrojov informácií generovaných modelmi AI pred ich praktickým použitím,
• Audity algoritmov strojového učenia na predsudky, predikčnú neistotu a transparentnosť rozhodnutí,
• Vytvorenie špecializovanej alebo etickej komisie na dohľad nad návrhom, testovaním a aplikovaním systémov AI v spoločnosti,
• Vypracovanie jasných pokynov o prijateľných aplikáciách AI a hraniciach zasahovania týchto systémov do obchodných procesov a dizajnérskych rozhodnutí,
• Školenie dizajnérov na uvedomenie si obmedzení a nástrah, aby sa predišlo príliš nekritickej závislosti na jeho indikáciách.

Zhrnutie

Na záver, umelá inteligencia nepochybne otvára vzrušujúce vyhliadky na optimalizáciu a urýchlenie návrhu a implementácie nových produktov. Avšak jej integrácia s existujúcimi systémami a praktikami nie je bez výziev, z ktorých niektoré sú fundamentálne – ako neistota a nedostatok prediktívnej transparentnosti.

Aby mohli plne využiť potenciál AI, musia spoločnosti s ňou zaobchádzať s primeraným množstvom opatrnosti a kritiky, chápať obmedzenia technológie. Je tiež kľúčové vyvinúť etické rámce a kontrolné postupy, ktoré minimalizujú riziká spojené s implementáciou pokročilých algoritmov do reálnych obchodných procesov. Iba vtedy sa môže AI stať cenným a bezpečným doplnkom ľudskej kreativity a intuície.

Ak sa vám náš obsah páči, pridajte sa k našej komunite usilovných včiel na Facebooku, Twitteri, LinkedIn, Instagrame, YouTube, Pinterest, TikTok.