Czy AI naprawdę się opłaca? Firmy tracą czas na korektę błędów botów

Czy investment inwestycja w sztuczną inteligencję rzeczywiście się opłaca? Coraz więcej firm doświadcza gorzkiej niespodzianki: choć AI obiecuje olbrzymią efficiency efektywność, w praktyce wiele czasu idzie na poprawianie błędów generowanych przez boty. Badania wskazują, że aż 58 procent pracowników codziennie traci średnio trzy godziny tygodniowo na korygowanie niedokładności systemów artificial intelligence sztucznej inteligencji. To oznacza, że niemal 40 procent czasu, który miał być oszczędzony, znika w error correction korekcie błędów — realny cost koszt, którego nikt nie przewidział.

Ekspert z Dynatrace, Bernd Greifeneder, podkreśla, że entuzjazm wobec generative AI generatywnej AI musi ustąpić miejsca trzeźwej ocenie. „Systemy te są kreatywne, ale nieprecyzyjne — jak artysta, który nie wie, co narysuje. W krytycznych procesach biznesowych nie potrzebujemy creativity kreatywności, tylko reliability niezawodności. Potrzebujemy naukowca, nie artysty”, mówi. Prawdziwy problem tkwi w tzw. hallucinations halucynacjach — fałszywych danych lub zaleceniach podawanych przez AI jako prawdziwe. Weryfikacja tych informacji ręcznie to coraz większy burden obciążenie dla zespołów.

Dlatego kluczem jest przejście od pełnej automatyzacji do tzw. supervised autonomy nadzorowanej autonomii. Oznacza to, że system AI może analizować dane, rozumieć kontekst i proponować działania, ale decyzja końcowa pozostaje w rękach człowieka. Taki model pozwala osiągnąć balans między automation automatyzacją a control kontrolą, a jednocześnie buduje zaufanie do technologii. Według McKinsey tylko 23 procent firm, które testowało agenty AI, udało się je skaliować — reszta utknęła w fazie experiment eksperymentu.

Fundamentem skutecznego wdrożenia ma być trzyetapowa zasada: niezawodność, przejrzystość i pętla zwrotna. AI musi działać na podstawie structured data ustrukturyzowanych danych, bo ogromne ilości nieuporządkowanych informacji tylko pogarszają jakość wyników. Duże modele językowe nie radzą sobie z petabajtami danych — ich okna kontekstowe są ograniczone. Dlatego selekcja i organization organizacja kluczowych informacji to pierwszy krok do skutecznej implementation implementacji.

Ważne jest też, by nie próbować automatyzować wszystkiego naraz. Eksperci radzą zaczynać od prostych procesów, a potem stopniowo przechodzić do bardziej zaawansowanych scenariuszy. Wszystko to będzie tematem sesji „Sztuczna inteligencja w praktyce” podczas Europejskiego Kongresu Gospodarczego w Katowicach. Tam poruszony zostanie konkretny use case przypadek użycia, który pokaże, jak AI działa w realnych firmach — bez przesady, ale też bez fear strachu.