Leadership în transformarea inteligenței artificiale: un raport de atelier pentru specialiști și manageri

Stăpânirea Revoluției AI: O Introducere pentru Lideri

Puterea transformatoare a inteligenței artificiale: Reproiectarea muncii și crearea de valoare

Inteligența artificială (IA) este considerată o tehnologie care, ca puține altele, deschide noi posibilități pentru regândirea fundamentală a muncii și a creării de valoare. Pentru companii, integrarea IA este un pas crucial către succesul și competitivitatea pe termen lung, deoarece promovează inovația, crește eficiența și îmbunătățește calitatea. Impactul economic și social al IA este semnificativ; este unul dintre cele mai importante subiecte digitale ale viitorului, se dezvoltă rapid și are un potențial enorm. Companiile recunosc din ce în ce mai mult avantajele automatizării și creșterea eficienței prin IA. Aceasta nu este doar o schimbare tehnologică, ci o transformare fundamentală a modelelor de afaceri, a optimizării proceselor și a interacțiunilor cu clienții, făcând din adaptare o necesitate pentru supraviețuire în peisajul competitiv.

„Puterea transformatoare” a IA, mult menționată, depășește simpla introducere de noi instrumente; aceasta implică o schimbare de paradigmă în gândirea strategică. Liderii sunt provocați să reevalueze procesele de bază, propunerile de valoare și chiar structurile industriale. Cei care consideră IA doar un instrument de eficiență riscă să treacă cu vederea potențialul său strategic mai profund. Dezvoltarea rapidă a IA coincide cu o lipsă existentă de competențe. Acest lucru creează o dublă provocare: pe de o parte, există o nevoie urgentă de perfecționare rapidă a competențelor pentru a utiliza IA. Pe de altă parte, IA oferă oportunitatea de a automatiza sarcinile și, astfel, de a atenua potențial deficitul de competențe în anumite domenii, creând în același timp noi cerințe de calificare. Acest lucru necesită o planificare nuanțată a forței de muncă din partea liderilor.

Legat de asta:

• Inteligența artificială ca impuls pentru afaceri – Alte sfaturi practice pentru introducerea inteligenței artificiale în companii, de la unsprezece manageri interimari

Evaluarea oportunităților și riscurilor în era inteligenței artificiale

Deși sistemele de inteligență artificială oferă oportunități extrem de eficiente, acestea sunt inextricabil legate de riscuri care trebuie gestionate. Discursul din jurul inteligenței artificiale implică evaluarea potențialului său semnificativ față de pericolele inerente, necesitând o abordare echilibrată pentru a valorifica beneficiile și a minimiza dezavantajele. Companiile se confruntă cu provocarea de a stimula inovația, respectând în același timp confidențialitatea datelor și liniile directoare etice, făcând ca echilibrul dintre progres și conformitate să fie crucial.

Acest act de echilibru nu este o decizie singulară, ci o necesitate strategică continuă. Pe măsură ce tehnologiile de inteligență artificială evoluează - de exemplu, de la inteligența artificială specializată la capabilități mai generale - natura oportunităților și a riscurilor se va schimba, de asemenea. Acest lucru necesită o reevaluare și o adaptare continuă a guvernanței și strategiei. Percepția riscurilor și beneficiilor inteligenței artificiale poate varia considerabil în cadrul unei organizații. De exemplu, utilizatorii activi de inteligență artificială tind să fie mai optimiști decât cei care nu au adoptat încă inteligența artificială. Acest lucru evidențiază o provocare critică în gestionarea schimbării pentru lideri: această diferență de percepție trebuie eliminată prin educație, comunicare clară și demonstrarea beneficiilor tangibile, abordând în același timp preocupările.

Înțelegerea peisajului IA: concepte și tehnologii de bază

IA generativă (GenAI) și calea către inteligența artificială generală (AGI)

IA generativă (GenAI)

Inteligența artificială generativă (GenAI) se referă la modelele de inteligență artificială concepute pentru a genera conținut nou sub formă de text scris, audio, imagini sau videoclipuri, oferind o gamă largă de aplicații. GenAI ajută utilizatorii să creeze conținut unic și semnificativ și poate funcționa ca un sistem inteligent de întrebări și răspunsuri sau ca un asistent personal. GenAI revoluționează deja crearea de conținut, marketingul și implicarea clienților, permițând producerea rapidă de materiale personalizate și automatizarea răspunsurilor.

Accesibilitatea imediată și gama largă de aplicații a GenAI înseamnă că aceasta servește adesea drept „IA de bază” pentru multe organizații. Această expunere inițială modelează percepțiile și poate fie să stimuleze, fie să împiedice adoptarea pe scară largă a IA. Liderii trebuie să gestioneze cu atenție aceste experiențe timpurii pentru a crea un impuls pozitiv.

Inteligența Artificială Generală (AGI)

Inteligența Generală Artificială (IAG) se referă la inteligența ipotetică a unei mașini capabile să înțeleagă sau să învețe orice sarcină intelectuală pe care o poate îndeplini un om, imitând astfel abilitățile cognitive umane. Se concentrează pe sistemele de IA care pot îndeplini o gamă largă de sarcini, mai degrabă decât să fie specializate în unele specifice.

În prezent, AGI autentică nu există; rămâne un concept și un obiectiv de cercetare. OpenAI, o companie lider în acest domeniu, definește AGI ca fiind „sisteme extrem de autonome care depășesc performanțele umane la munca cea mai valoroasă din punct de vedere economic”. Până în 2023, doar prima dintre cele cinci etape ascendente ale AGI, cunoscute sub numele de „IA emergentă”, era considerată a fi atinsă.

Ambiguitatea și definițiile variate ale AGI sugerează că liderii ar trebui să o considere un orizont pe termen lung, potențial transformator, mai degrabă decât o preocupare operațională imediată. Accentul ar trebui să se pună pe valorificarea „IA puternică” actuală, monitorizând strategic progresul AGI. Suprainvestițiile în scenarii speculative de AGI ar putea devia resursele de la oportunități de IA mai imediate. Evoluția de la IA specializată prin GenAI la cercetarea continuă în domeniul AGI implică un grad tot mai mare de autonomie și capacitate în sistemele de IA. Această tendință se corelează direct cu o nevoie tot mai mare de cadre etice și guvernanță robuste, deoarece o IA mai puternică are un potențial mai mare de utilizare abuzivă sau consecințe neintenționate.

Legat de asta:

• Diferența dintre agenții IA și asistenții IA: o analiză cuprinzătoare

Asistenți IA vs. agenți IA: definirea rolurilor și capacităților

Asistenții IA sprijină oamenii în sarcini individuale, răspund la solicitări, răspund la întrebări și fac sugestii. De obicei, aceștia sunt reactivi și așteaptă comenzi umane. Primii asistenți erau bazați pe reguli, dar cei moderni se bazează pe învățarea automată (ML) sau pe modele fundamentale. În schimb, agenții IA sunt mai autonomi și capabili să urmărească obiective și să ia decizii independent, cu o intervenție umană minimă. Sunt proactivi, pot interacționa cu mediul lor și se adaptează prin învățare.

Principalele diferențe constau în autonomia, complexitatea sarcinilor, interacțiunea utilizatorului și capacitățile decizionale. Asistenții furnizează informații pentru luarea deciziilor umane, în timp ce agenții pot lua și executa decizii. În practică, asistenții îmbunătățesc experiența clienților, oferă asistență în ceea ce privește solicitările bancare și eficientizează sarcinile de resurse umane. Agenții, pe de altă parte, se pot adapta la comportamentul utilizatorilor în timp real, pot preveni proactiv frauda și pot automatiza procese complexe de resurse umane, cum ar fi achiziția de talente.

Tranziția de la asistenți IA la agenți IA semnalează o evoluție de la IA ca „instrument” la IA ca „colaborator” sau chiar „angajat autonom”. Aceasta are implicații profunde asupra designului posturilor, structurilor echipelor și abilităților necesare angajaților umani care vor trebui din ce în ce mai mult să gestioneze și să colaboreze cu acești agenți inteligenți. Pe măsură ce agenții IA devin mai răspândiți și mai capabili să ia decizii independente, „decalajul de responsabilitate” devine o problemă mai presantă. Dacă un agent IA ia o decizie greșită, atribuirea responsabilității devine complexă. Acest lucru subliniază nevoia critică a unei guvernanțe robuste a IA care să abordeze provocările unice ale sistemelor autonome.

Mai jos este o comparație a celor mai importante caracteristici distinctive:

Comparație între asistenții și agenții IA

Comparație între asistenții și agenții IA – Imagine: Xpert.Digital

Acest tabel oferă directorilor o înțelegere clară a diferențelor fundamentale pentru a selecta tehnologia potrivită pentru nevoile specifice și pentru a anticipa diferitele niveluri de complexitate a supravegherii și integrării.

O comparație între asistenții IA și agenții IA relevă diferențe semnificative în caracteristicile acestora. În timp ce asistenții IA tind să fie reactivi și să aștepte comenzi umane, agenții IA acționează proactiv și autonom, luând măsuri independente. Funcția principală a unui asistent IA este de a executa sarcini la cerere, în timp ce un agent IA este concentrat pe atingerea unui obiectiv specific. În procesul decizional, asistenții IA sprijină oamenii, în timp ce agenții IA iau și implementează decizii independent. Comportamentul lor de învățare diferă, de asemenea: asistenții IA învață de obicei într-un mod limitat, bazat pe versiuni, în timp ce agenții IA învață adaptiv și continuu. Aplicațiile cheie ale asistenților IA includ chatbot-urile și recuperarea informațiilor, în timp ce agenții IA sunt utilizați în automatizarea proceselor, detectarea fraudelor și rezolvarea problemelor complexe. Interacțiunea cu oamenii necesită un input constant din partea asistenților IA, în timp ce agenții IA necesită doar o intervenție umană minimă.

Sala motoarelor: învățare automată, modele lingvistice mari (LLM) și modele de bază

Învățare automată (ML)

Învățarea automată este un subdomeniu al inteligenței artificiale în care computerele învață din date și se îmbunătățesc odată cu experiența, fără a fi programate explicit. Algoritmii sunt antrenați să găsească modele în seturi mari de date și să ia decizii și să facă predicții pe baza acestor modele. Modelele de învățare automată includ învățarea supravegheată (învățarea din date etichetate), învățarea nesupravegheată (găsirea de modele în date neetichetate), învățarea semi-supravegheată (un amestec de date etichetate și neetichetate) și învățarea prin consolidare (învățarea prin încercări și erori cu recompense). Învățarea automată crește eficiența, minimizează erorile și sprijină luarea deciziilor în cadrul afacerilor.

Înțelegerea diferitelor tipuri de învățare automată este importantă pentru manageri nu doar dintr-o perspectivă tehnică, ci și pentru înțelegerea cerințelor de date. Învățarea supravegheată, de exemplu, necesită cantități mari de seturi de date etichetate de înaltă calitate, ceea ce are implicații pentru strategia și investițiile în date. Deși identificarea problemei de afaceri ar trebui să fie punctul de plecare, aplicabilitatea unui anumit tip de învățare automată va depinde în mare măsură de disponibilitatea și natura datelor.

Modele lingvistice mari (LLM)

Modelele lingvistice mari (LLM) sunt un tip de algoritm de învățare profundă antrenat pe seturi de date masive și utilizate frecvent în aplicațiile de procesare a limbajului natural (NLP) pentru a răspunde la interogări în limbaj natural. Exemplele includ seria GPT a OpenAI. LLM-urile pot genera text asemănător cu cel uman, pot alimenta chatbot-urile și pot oferi servicii automate pentru clienți. Cu toate acestea, ele pot moșteni și inexactități și prejudecăți din datele de antrenament, ceea ce ridică probleme legate de drepturile de autor și securitate.

Problema „memorării” în cadrul programelor de masterat în drept (LLM), unde acestea generează text ad litteram din datele de instruire, prezintă riscuri semnificative legate de drepturile de autor și plagiat pentru companiile care utilizează conținut generat de LLM. Acest lucru necesită procese de revizuire atentă și o înțelegere a originii rezultatelor LLM.

Modele de bază

Modelele de bază sunt modele de inteligență artificială de mari dimensiuni, antrenate pe seturi de date largi și adaptabile (ajustate fin) pentru o varietate de sarcini ulterioare. Acestea sunt caracterizate prin emergență (capacități neașteptate) și omogenizare (o arhitectură comună). Ele diferă de modelele clasice de inteligență artificială prin faptul că sunt inițial independente de domeniu, utilizează învățarea autosupervizată, permit învățarea prin transfer și sunt adesea multimodale (procesarea textului, imaginilor și audio). Managementul ciclului de viață al învățării (LLM) este un tip de model de bază. Avantajele includ accesul mai rapid pe piață și scalabilitatea; cu toate acestea, provocările includ transparența (problema „cutiei negre”), confidențialitatea datelor și costurile ridicate sau cerințele de infrastructură.

Creșterea numărului de modele de bază semnalează o trecere către o inteligență artificială mai versatilă și adaptabilă. Cu toate acestea, natura lor de „cutie neagră” și resursele semnificative necesare pentru instruire sau reglare fină înseamnă că accesul și controlul ar putea deveni concentrate, creând potențial dependențe de câțiva furnizori mari. Acest lucru are implicații strategice pentru deciziile de tip „face sau cumpără” și riscul de dependență de un furnizor. Capacitatea multimodală a multor modele de bază deschide categorii complet noi de aplicații care pot sintetiza informații din diferite tipuri de date (de exemplu, analizarea rapoartelor text alături de imaginile de pe camerele de supraveghere). Acest lucru depășește ceea ce pot face LLM-urile axate pe text și impune directorilor să se gândească mai larg la activele lor de date disponibile.

Busola de reglementare: Navigarea cadrelor juridice și etice

Legislația UE privind inteligența artificială: principalele prevederi și implicații pentru companii

Legea UE privind inteligența artificială, care a intrat în vigoare la 1 august 2024, este prima lege cuprinzătoare din lume privind inteligența artificială și stabilește un sistem de clasificare bazat pe riscuri pentru inteligența artificială.

Categorii de risc:

• Risc inacceptabil: Sistemele de inteligență artificială care reprezintă o amenințare clară la adresa securității, mijloacelor de trai și drepturilor sunt interzise. Printre exemple se numără scorarea socială de către autoritățile publice, manipularea cognitivă a comportamentului și scanarea fără discernământ a imaginilor faciale. Aceste interdicții vor intra în vigoare în mare parte până la 2 februarie 2025.
• Risc ridicat: sisteme de inteligență artificială care au un impact negativ asupra siguranței sau drepturilor fundamentale. Acestea sunt supuse unor cerințe stricte, inclusiv sisteme de gestionare a riscurilor, guvernanță a datelor, documentație tehnică, supraveghere umană și evaluări ale conformității înainte de introducerea pe piață. Exemplele includ inteligența artificială în infrastructura critică, dispozitivele medicale, ocuparea forței de muncă și aplicarea legii. Majoritatea regulilor pentru inteligența artificială cu risc ridicat se vor aplica începând cu 2 august 2026.
• Risc limitat: Sistemele de inteligență artificială, cum ar fi chatboții sau cele care generează deepfake-uri, trebuie să respecte obligațiile de transparență și să informeze utilizatorii că interacționează cu inteligența artificială sau că respectivul conținut este generat de inteligența artificială.
• Risc minim: Sisteme de inteligență artificială, cum ar fi filtrele de spam sau jocurile video bazate pe inteligență artificială. Legea permite utilizarea lor gratuită, deși sunt încurajate codurile de conduită voluntare.

Legat de asta:

• Sisteme de inteligență artificială, sisteme cu risc ridicat și Legea privind inteligența artificială pentru aplicații practice în companii și autorități publice

Legea stabilește obligații pentru furnizorii, importatorii, distribuitorii și utilizatorii (operatorii) sistemelor de IA, furnizorii de sisteme cu risc ridicat fiind supuși celor mai stricte cerințe. Datorită aplicării sale extrateritoriale, aceasta afectează și companiile din afara UE dacă sistemele lor de IA sunt utilizate pe piața UE. Se aplică reguli specifice modelelor de IA cu uz general (GPAI), cu obligații suplimentare pentru cele clasificate ca prezentând un „risc sistemic”. Aceste reguli se aplică, în general, începând cu 2 august 2025. Legea are o implementare etapizată: interdicții (februarie 2025), reguli GPAI (august 2025), majoritatea regulilor cu risc ridicat (august 2026) și reguli specifice privind produsele cu risc ridicat (august 2027). Nerespectarea poate duce la amenzi substanțiale, de până la 35 de milioane de euro sau 7% din cifra de afaceri anuală globală pentru aplicațiile interzise. Articolul 4 prevede, de asemenea, începând cu februarie 2025, un nivel adecvat de competență în domeniul IA pentru personalul furnizorilor și operatorilor anumitor sisteme de IA.

Abordarea bazată pe risc din legislația UE privind IA necesită o schimbare fundamentală în modul în care companiile abordează dezvoltarea și implementarea IA. Nu mai este vorba doar despre fezabilitatea tehnică sau valoarea comercială; conformitatea cu reglementările și atenuarea riscurilor trebuie integrate încă de la începutul ciclului de viață al IA („conformitate prin proiectare”). „Obligația de competență în IA” este o prevedere semnificativă, cu acțiune timpurie. Aceasta implică o nevoie imediată ca firmele să evalueze și să implementeze programe de formare, nu numai pentru echipele tehnice, ci pentru toți cei care dezvoltă, implementează sau monitorizează sisteme de IA. Aceasta depășește conștientizarea de bază și include o înțelegere a funcționalităților, limitărilor și cadrelor etice și juridice. Accentul legii pus pe modelele GPAI, în special pe cele cu risc sistemic, indică o preocupare din partea reglementărilor cu privire la impactul larg și potențial neprevăzut al acestor modele puternice și versatile. Companiile care utilizează sau dezvoltă astfel de modele vor fi supuse unui control și unor obligații sporite, afectându-le planurile de dezvoltare și strategiile de lansare pe piață.

Prezentare generală a categoriilor de risc din legislația UE privind IA și a principalelor obligații

Prezentare generală a categoriilor de risc din legislația UE privind inteligența artificială și a principalelor obligații – Imagine: Xpert.Digital

Acest tabel rezumă structura de bază a legislației UE privind IA și îi ajută pe directori să identifice rapid în ce categorie s-ar putea încadra sistemele lor de IA și să înțeleagă sarcina de conformitate și termenele aferente.

O prezentare generală a categoriilor de risc din legislația UE privind IA arată că sistemele cu un risc inacceptabil, cum ar fi scorarea socială, manipularea cognitiv-comportamentală și extragerea fără discernământ a imaginilor faciale, sunt complet interzise și nu mai pot fi utilizate începând cu februarie 2025. IA cu risc ridicat, utilizată, de exemplu, în infrastructura critică, dispozitivele medicale, ocuparea forței de muncă, aplicarea legii, educație sau gestionarea migrației, este supusă unor obligații extinse. Furnizorii și operatorii trebuie, printre altele, să demonstreze un sistem de gestionare a riscurilor, de gestionare a calității datelor și de documentație tehnică, precum și să asigure transparența, să garanteze supravegherea umană și să îndeplinească criterii precum robustețea, acuratețea, securitatea cibernetică și evaluarea conformității. Măsurile corespunzătoare vor intra în vigoare din august 2026 și, în unele cazuri, din august 2027. Riscul limitat se aplică aplicațiilor de IA, cum ar fi chatboții, sistemele de recunoaștere a emoțiilor, sistemele de categorizare biometrică și deepfake-urile. În acest caz, se aplică obligații de transparență, cum ar fi etichetarea ca sistem de inteligență artificială sau conținut generat de inteligență artificială, care vor intra tot în vigoare din august 2026. Pentru aplicațiile de inteligență artificială cu risc minim, cum ar fi filtrele de spam sau jocurile video bazate pe inteligență artificială, nu există obligații specifice, deși se recomandă coduri de conduită voluntare. Astfel de sisteme pot fi implementate imediat.

Tensiunea dintre inovație și responsabilitate: Găsirea echilibrului potrivit

Companiile trebuie să navigheze între tensiunea dintre promovarea inovării în domeniul inteligenței artificiale și asigurarea responsabilității, a protecției datelor (GDPR) și a utilizării etice. Principiile GDPR (legalitate, echitate, transparență, limitarea scopului, minimizarea datelor, acuratețe și responsabilitate) sunt fundamentale pentru o inteligență artificială responsabilă și influențează modul în care sistemele de inteligență artificială sunt dezvoltate și implementate. Strategiile pentru echilibrarea acestor principii includ implicarea timpurie a echipelor de conformitate și protecție a datelor, audituri regulate, valorificarea expertizei externe și utilizarea unor instrumente specializate de conformitate. Unii consideră orientările de reglementare nu ca obstacole în calea inovării, ci ca acceleratoare care construiesc încredere și sporesc adoptarea noilor tehnologii.

„Tensiunea dintre inovație și responsabilitate” nu este un compromis static, ci un echilibru dinamic. Companiile care integrează proactiv responsabilitatea și considerațiile etice în ciclul lor de inovare în domeniul inteligenței artificiale (IA) sunt mai predispuse să construiască soluții de IA sustenabile și de încredere. Acest lucru încurajează, în cele din urmă, o inovare sporită pe termen lung, evitând modernizările costisitoare, daunele aduse reputației sau sancțiunile de reglementare. Provocarea menținerii responsabilității este agravată de complexitatea crescândă și de natura potențială de „cutie neagră” a modelelor avansate de IA (cum ar fi unele discutate în modelele de bază). Acest lucru necesită o concentrare mai puternică pe tehnicile de IA explicabilă (XAI) și pe mecanisme robuste de audit pentru a se asigura că deciziile bazate pe IA pot fi înțelese, justificate și, dacă este necesar, contestate.

Integrarea unei platforme de inteligență artificială independente și multi-sursă de date pentru toate nevoile afacerii - Imagine: Xpert.Digital

AI Game Changer: Cea mai flexibilă platformă AI - Soluții personalizate care reduc costurile, îmbunătățesc deciziile și cresc eficiența

Platformă independentă de inteligență artificială: Integrează toate sursele de date relevante ale companiei

• Această platformă de inteligență artificială interacționează cu toate sursele de date specifice
  • Din SAP, Microsoft, Jira, Confluence, Salesforce, Zoom, Dropbox și multe alte sisteme de gestionare a datelor
• Integrare rapidă cu inteligență artificială: Soluții de inteligență artificială personalizate pentru companii în câteva ore sau zile, în loc de luni
• Infrastructură flexibilă: Bazată pe cloud sau găzduire în propriul centru de date (Germania, Europa, alegere liberă a locației)

• Securitate maximă a datelor: utilizarea sa în firmele de avocatură este o dovadă incontestabilă
• Implementare într-o gamă largă de surse de date ale întreprinderii
• Alegerea propriilor modele de IA sau a unor modele diferite (DE, UE, SUA, CN)

Provocări pe care le rezolvă platforma noastră de inteligență artificială

• Lipsa de compatibilitate a soluțiilor convenționale de inteligență artificială
• Protecția datelor și gestionarea securizată a datelor sensibile
• Costuri ridicate și complexitate a dezvoltării individuale de inteligență artificială
• Lipsa specialiștilor calificați în inteligență artificială
• Integrarea inteligenței artificiale în sistemele IT existente

Mai multe informații aici:

• Integrarea AI a unei platforme AI independente și multi-sursă de date pentru toate nevoile afacerii

Strategii de inteligență artificială pentru directori: îndrumări practice și exemple – Imagine: Xpert.Digital

IA în acțiune: aplicații, cazuri de utilizare și interacțiune eficientă

Recunoașterea oportunităților: posibilități de aplicare a inteligenței artificiale și cazuri de utilizare în diferite industrii

IA oferă diverse posibilități de aplicare, inclusiv crearea de conținut, comunicarea personalizată cu clienții, optimizarea proceselor în producție și logistică, mentenanța predictivă și asistență în domeniul financiar, al resurselor umane și al IT.

Exemple specifice din industrie includ:

• Automotive/Producție: Inteligență artificială și simulare în cercetare (ARENA2036), interacțiune automatizată între roboți (Festo), optimizarea proceselor și mentenanță predictivă în producție (Bosch).
• Servicii financiare: Securitate sporită prin analiza seturilor mari de date pentru tranzacții suspecte, facturare automată, analiza investițiilor.
• Asistență medicală: Diagnostice mai rapide, acces extins la îngrijire (de exemplu, interpretarea imaginilor medicale), optimizarea cercetării farmaceutice.
• Telecomunicații: Optimizarea performanței rețelei, îmbunătățiri audiovizuale, prevenirea pierderii clienților.
• Comerț cu amănuntul/comerț electronic: recomandări personalizate, chatboți pentru serviciul clienți, procese automate de finalizare a comenzii.
• Marketing și Vânzări: Creare de conținut (ChatGPT, Canva), campanii optimizate, segmentare clienți, previziuni de vânzări.

Deși multe cazuri de utilizare se concentrează pe automatizare și eficiență, o tendință emergentă cheie este rolul IA în îmbunătățirea procesului decizional uman și facilitarea unor noi forme de inovare (de exemplu, dezvoltarea de medicamente; dezvoltarea de produse). Liderii ar trebui să privească dincolo de reducerea costurilor pentru a identifica oportunități de creștere și inovare bazate pe IA. Cele mai reușite implementări ale IA implică adesea integrarea IA în procesele și sistemele de bază existente (de exemplu, SAP utilizează IA în software-ul întreprinderii, Microsoft 365 Copilot), mai degrabă decât tratarea IA ca o tehnologie independentă, izolată. Acest lucru necesită o perspectivă holistică asupra arhitecturii întreprinderii.

Legat de asta:

• Inteligența artificială: Cinci strategii cheie pentru transformarea inteligenței artificiale – Integrare de succes pentru un management sustenabil al afacerilor

Stăpânirea dialogului: Îndemnuri eficiente pentru IA generativă

Ingineria prompturilor este un proces iterativ, bazat pe teste, pentru îmbunătățirea performanței modelului, care necesită obiective clare și testare sistematică. Prompturile eficiente depind atât de conținutul lor (instrucțiuni, exemple, context), cât și de structură (ordine, etichetare, separatoare).

Componentele importante ale unui prompt includ: scopul/misiunea, instrucțiunile, constrângerile (ce să faci/ce să nu faci), tonul/stilul, contextul/date de fundal, câteva exemple, lanțul de gânduri și formatul dorit al răspunsului.

Cele mai bune practici includ:

• Stabilește obiective clare și folosește verbe de acțiune.
• Oferiți context și informații de fundal.
• Definiți cu precizie grupul țintă.
• Spune-i inteligenței artificiale ce să nu facă.
• Formulează sugestiile clar, concis și cu o alegere precisă a cuvintelor.
• Adăugați limite de ieșire, în special pentru sarcinile de scriere.
• Atribuiți un rol inteligenței artificiale (de exemplu, „Ești profesor de matematică”).
• Înlănțuirea prompturilor (folosind prompturi interconectate) poate genera idei continue.

O instruire eficientă înseamnă mai puțin găsirea unei singure „prompturi perfecte” și mai mult dezvoltarea unei abordări strategice pentru interacțiunea cu LLM-urile. Aceasta implică înțelegerea capacităților modelului, rafinarea iterativă a prompturilor pe baza rezultatelor și utilizarea unor tehnici precum atribuirea rolurilor și lanțul de gândire pentru a ghida IA ​​către rezultatele dorite. Este o abilitate care necesită practică și gândire critică. Capacitatea de a oferi un context relevant și de a defini constrângeri este esențială pentru obținerea unor rezultate valoroase de la GenAI. Aceasta înseamnă că calitatea conținutului generat de IA este adesea direct proporțională cu calitatea și specificitatea inputului uman, subliniind importanța continuă a expertizei umane în acest proces.

Cele mai bune practici pentru crearea unor solicitări eficiente bazate pe inteligență artificială

Cele mai bune practici pentru crearea unor prompturi eficiente bazate pe inteligență artificială – Imagine: Xpert.Digital

Acest tabel oferă sfaturi practice și acționabile pe care managerii și profesioniștii le pot aplica imediat pentru a-și îmbunătăți interacțiunile cu instrumentele de inteligență artificială generativă.

Pentru a obține rezultate valoroase atunci când se utilizează IA generativă, este crucial să se procedeze specific și clar, definind cu precizie obiectivul și folosind verbe de acțiune, cum ar fi „Creați o listă cu marcatori care să rezume principalele constatări ale lucrării”. La fel de importantă este furnizarea contextului, de exemplu, prin furnizarea de informații generale și date relevante, cum ar fi „Pe baza raportului financiar, analizați profitabilitatea în ultimii cinci ani”. Publicul țintă și tonul dorit ar trebui să fie clar articulate, cum ar fi „Scrieți o descriere a produsului pentru tinerii adulți care apreciază sustenabilitatea”. IA poate primi, de asemenea, un rol sau o personalitate specifică, de exemplu, „Sunteți expert în marketing. Proiectați o campanie pentru…”. Exemple concise, cum ar fi „Intrare: Măr. Ieșire: Fructe. Intrare: Morcov. Ieșire:”, pot ajuta la clarificarea formatului de ieșire dorit. Definirea formatării precise a răspunsurilor este, de asemenea, recomandabilă, cum ar fi „Formatați răspunsul în Markdown”. Restricții precum „Evitați jargonul. Răspunsul nu trebuie să depășească 200 de cuvinte” ajută la optimizarea rezultatului. O abordare iterativă, în care solicitările sunt ajustate și rafinate pe baza rezultatelor anterioare, îmbunătățește și mai mult calitatea. În cele din urmă, lanțul de gândire poate fi utilizat cerându-i inteligenței artificiale să-și explice procesul de raționament pas cu pas, de exemplu: „Explică-ți argumentul pas cu pas”.

Abordarea IA invizibilă: Înțelegerea și gestionarea aplicațiilor din umbră (IA în umbră)

IA din umbră se referă la utilizarea neautorizată sau nereglementată a instrumentelor de IA de către angajați, adesea pentru a crește productivitatea sau a ocoli procesele oficiale lente. Este o subcategorie a IT-ului din umbră.

Riscurile IA din umbră:

• Securitatea și confidențialitatea datelor: Instrumentele neautorizate pot duce la încălcări ale securității datelor, la divulgarea de date publice/ale companiei sensibile și la nerespectarea GDPR/HIPAA.
• Conformitate și legislație: Încălcări ale legilor privind protecția datelor, probleme legate de drepturile de autor, conflicte cu legile privind libertatea informației. Cerința legislației UE privind inteligența artificială privind „competența în domeniul inteligenței artificiale” din februarie 2025 face ca abordarea acestor probleme să fie urgentă.
• Economic/Operațional: Structuri paralele ineficiente, costuri ascunse prin abonamente individuale, lipsa controlului asupra licențelor, incompatibilitate cu sistemele existente, perturbarea fluxurilor de lucru, eficiență redusă.
• Calitate și control: Lipsa de transparență în prelucrarea datelor, potențialul de rezultate părtinitoare sau înșelătoare, erodarea încrederii publice/interne.
• Subminarea guvernanței: Eludarea guvernanței IT, ceea ce îngreunează aplicarea politicilor de securitate.

Strategii pentru gestionarea inteligenței artificiale din umbră:

• Dezvoltarea unei strategii clare în domeniul inteligenței artificiale și stabilirea unei politici responsabile în domeniul inteligenței artificiale.
• Furnizarea de instrumente de inteligență artificială oficiale, aprobate, ca alternative.
• Stabilirea unor linii directoare clare pentru utilizarea inteligenței artificiale, prelucrarea datelor și instrumentele aprobate.
• Instruirea și creșterea gradului de conștientizare a angajaților cu privire la utilizarea responsabilă a inteligenței artificiale, riscuri și cele mai bune practici.
• Efectuarea de audituri regulate pentru a detecta inteligența artificială neautorizată și a asigura conformitatea.
• Adoptarea unei abordări incrementale de guvernanță bazată pe inteligența artificială, începând cu pași mici și rafinând politicile.
• Promovarea colaborării interdepartamentale și a implicării angajaților.

Inteligența artificială din umbră este adesea un simptom al nevoilor nesatisfăcute ale utilizatorilor sau al proceselor excesiv de birocratice de adoptare a tehnologiei. O abordare pur restrictivă („interzicerea inteligenței artificiale”) se poate întoarce împotriva sa. Managementul eficient necesită înțelegerea cauzelor profunde și furnizarea de alternative viabile și sigure, alături de o guvernanță clară. Creșterea numărului de instrumente GenAI ușor disponibile (cum ar fi ChatGPT) a accelerat probabil proliferarea inteligenței artificiale din umbră. Angajații pot utiliza rapid aceste instrumente fără implicarea departamentului IT. Acest lucru face ca instruirea proactivă în domeniul competențelor de inteligență artificială (așa cum prevede legislația UE privind inteligența artificială) și comunicarea clară despre instrumentele aprobate să fie și mai importante.

Riscurile inteligenței artificiale din umbră și ale răspunsurilor strategice

Riscurile inteligenței artificiale din umbră și ale răspunsurilor strategice – Imagine: Xpert.Digital

Acest tabel oferă o imagine de ansamblu structurată a diverselor amenințări reprezentate de utilizarea nereglementată a inteligenței artificiale și strategii concrete și acționabile pentru manageri.

Inteligența artificială din umbră prezintă numeroase riscuri pe care companiile trebuie să le abordeze strategic. În domeniul securității datelor, pot apărea scurgeri de date, acces neautorizat la informații sensibile și infecții cu programe malware. Măsurile strategice includ implementarea unei politici de utilizare a inteligenței artificiale, crearea unei liste de instrumente aprobate, utilizarea criptării, implementarea unor controale stricte ale accesului și instruirea angajaților. În ceea ce privește riscurile de conformitate, cum ar fi încălcările GDPR, încălcările reglementărilor din industrie sau încălcările drepturilor de autor, sunt esențiale audituri regulate, evaluări ale impactului asupra protecției datelor (DPIA) bazate pe date pentru instrumentele noi, politici de prelucrare a datelor clar definite și, dacă este necesar, consiliere juridică. Riscurile financiare apar din cauza cheltuielilor necontrolate pentru abonamente, licențe redundante sau ineficiențe. Prin urmare, companiile ar trebui să se concentreze pe achiziții centralizate, control strict al bugetului și revizuirea regulată a utilizării instrumentelor. Provocările operaționale, cum ar fi rezultatele inconsistente, incompatibilitatea cu sistemele existente ale întreprinderii sau întreruperile proceselor, pot fi abordate prin furnizarea de instrumente standardizate, integrarea lor în fluxurile de lucru existente și implementarea unui control continuu al calității. Riscurile reputaționale reprezintă, de asemenea, o amenințare, de exemplu, pierderea încrederii clienților din cauza încălcărilor de date sau a comunicării defectuoase generate de inteligența artificială. Comunicarea transparentă, respectarea principiilor etice și un plan de răspuns la incidente bine conceput sunt măsuri cruciale pentru menținerea încrederii în companie și minimizarea potențialelor daune.

Beneficiați de expertiza extinsă, în cinci domenii, a Xpert.Digital într-un pachet complet de servicii | Cercetare și dezvoltare, XR, PR și optimizare a vizibilității digitale - Imagine: Xpert.Digital

Xpert.Digital deține cunoștințe aprofundate în diverse industrii. Acest lucru ne permite să dezvoltăm strategii personalizate, aliniate cu precizie cerințelor și provocărilor segmentului dumneavoastră specific de piață. Prin analiza continuă a tendințelor pieței și monitorizarea evoluțiilor din industrie, putem acționa proactiv și oferi soluții inovatoare. Combinația dintre experiență și expertiză generează valoare adăugată și oferă clienților noștri un avantaj competitiv decisiv.

Mai multe informații aici:

• Beneficiați de cele 5 domenii de expertiză ale Xpert.Digital într-un singur pachet – începând de la doar 500 €/lună

Cum transformă IA leadershipul și colaborarea și consolidează abilitățile non-tehnice în leadership: Avantajul uman în era IA – Imagine: Xpert.Digital

Elementul uman: Impactul inteligenței artificiale asupra leadershipului, colaborării și creativității

Schimbarea conducerii în era inteligenței artificiale: Noi cerințe și competențe

IA necesită o schimbare în concentrarea conducerii către capacități unice umane: conștientizare, compasiune, înțelepciune, empatie, înțelegere socială, comunicare transparentă, gândire critică și adaptabilitate. Liderii trebuie să dezvolte competențe tehnologice pentru a lua decizii informate cu privire la instrumentele IA și pentru a ghida echipele prin transformare. Aceasta include înțelegerea datelor și evaluarea critică a informațiilor generate de IA.

Responsabilitățile cheie de conducere includ promovarea unei culturi a luării deciziilor bazate pe date, gestionarea eficientă a schimbării, abordarea considerațiilor etice prin guvernanța inteligenței artificiale (IA) și promovarea inovației și creativității. IA poate degreva liderii de sarcinile de rutină, permițându-le să se concentreze pe aspecte strategice și umane, cum ar fi motivația și dezvoltarea angajaților. Ar putea apărea noul rol de Director pentru Inovație și Transformare (CITO), combinând expertiza tehnică, cunoștințele comportamentale și viziunea strategică. Liderii vor trebui să navigheze pe peisaje etice complexe, să impulsioneze transformarea culturală, să gestioneze colaborarea om-IA, să promoveze integrarea interfuncțională și să asigure inovația responsabilă.

Principala provocare pentru liderii din era IA nu este doar înțelegerea IA, ci și conducerea răspunsului uman la aceasta. Aceasta include cultivarea unei culturi a învățării, abordarea temerilor de pierdere a locului de muncă și susținerea utilizării etice a IA, făcând abilitățile non-tehnice mai importante ca niciodată. Există o potențială discrepanță în percepția importanței relațiilor interpersonale în era IA: 82% dintre angajați le consideră esențiale, comparativ cu doar 65% dintre lideri. Această diferență ar putea duce la strategii de leadership care investesc prea puțin în conexiunile umane, putând afecta moralul și colaborarea. Leadershipul eficient în domeniul IA implică un set paradoxal de abilități: acceptarea obiectivității bazate pe date din partea IA, consolidând simultan judecata umană subiectivă, intuiția și raționamentul etic. Este vorba despre augmentarea inteligenței umane, nu despre renunțarea la inteligența artificială.

Legat de asta:

• Acceptarea noilor tehnologii precum inteligența artificială, realitatea extinsă și augmentată și modul de promovare a acestora

Transformarea muncii în echipă: Influența inteligenței artificiale asupra colaborării și dinamicii echipei

IA poate îmbunătăți munca în echipă prin automatizarea sarcinilor de rutină, permițând angajaților să se concentreze pe munca strategică și creativă. Sistemele de IA pot sprijini o mai bună luare a deciziilor prin analizarea datelor și oferirea de informații echipelor. Instrumentele de IA pot promova o mai bună comunicare și coordonare, permițând colaborarea în timp real și partajarea informațiilor și resurselor. Managementul cunoștințelor bazat pe IA poate facilita accesul la cunoștințe centralizate, poate permite căutarea inteligentă și poate promova partajarea cunoștințelor. Combinarea creativității umane, a judecății și a inteligenței emoționale cu capacitățile de analiză a datelor și de automatizare ale IA poate duce la o muncă mai eficientă și mai informată.

Printre provocări se numără asigurarea protecției datelor și gestionarea etică a acestora în cadrul instrumentelor de inteligență artificială colaborativă, potențialul de „pierdere a competențelor” în rândul angajaților dacă inteligența artificială preia prea multe sarcini fără o strategie de formare suplimentară și teama că contactele personale ar putea deveni mai puțin frecvente.

Deși IA poate îmbunătăți eficiența colaborării (de exemplu, prin colectarea mai rapidă a informațiilor, automatizarea sarcinilor), liderii trebuie să lucreze activ pentru a menține calitatea interacțiunii umane și coeziunea echipei. Aceasta înseamnă proiectarea fluxurilor de lucru astfel încât IA să completeze membrii echipei, mai degrabă decât să-i izoleze, și crearea de oportunități pentru o conexiune umană autentică. Integrarea cu succes a IA în munca în echipă depinde în mare măsură de încredere - încredere în fiabilitatea și corectitudinea tehnologiei, precum și de încrederea dintre membrii echipei în modul în care sunt utilizate informațiile bazate pe IA. Lipsa de încredere poate duce la rezistență și poate submina eforturile de colaborare.

Inteligența artificială ca partener creativ: Extinderea și redefinirea creativității în organizații

IA generativă, atunci când este implementată strategic și atent, poate crea un mediu în care creativitatea umană și IA coexistă și colaborează. IA poate încuraja creativitatea acționând ca un partener, oferind noi perspective și depășind limitele posibilului în domenii precum media, arta și muzica. IA poate automatiza aspectele de rutină ale proceselor creative, eliberând oamenii pentru o muncă mai conceptuală și inovatoare. De asemenea, poate ajuta la identificarea tendințelor emergente sau la accelerarea dezvoltării de produse prin experimentare bazată pe IA.

Dilemele și provocările etice apar din faptul că, pe baza conținutului generat de inteligența artificială, se contestă noțiunile tradiționale de autor, originalitate, autonomie și intenție. Utilizarea datelor protejate prin drepturi de autor pentru a antrena modele de inteligență artificială și generarea de conținut care ar putea încălca drepturile de autor reprezintă preocupări semnificative. În plus, există riscul unei dependențe excesive de inteligența artificială, care ar putea înăbuși explorarea creativă umană independentă și dezvoltarea competențelor pe termen lung.

Integrarea inteligenței artificiale (IA) în procesele creative nu este doar o chestiune de instrumente noi, ci o redefinire fundamentală a creativității în sine - către un model de co-creare om-IA. Aceasta necesită o schimbare de mentalitate în rândul profesioniștilor din domeniul creativității și al liderilor acestora, o schimbare care să pună accentul pe colaborarea cu IA ca o nouă modalitate. Considerațiile etice legate de conținutul generat de IA (autoratul, prejudecățile, deepfake-urile) înseamnă că organizațiile nu pot adopta pur și simplu instrumente creative de IA fără îndrumări etice robuste și o supraveghere adecvată. Liderii trebuie să se asigure că IA este utilizată în mod responsabil pentru a spori creativitatea, nu pentru a înșela sau a încălca drepturile.

Crearea ordinii: Implementarea guvernanței IA pentru o transformare responsabilă

Necesitatea guvernării IA: De ce este importantă pentru compania dumneavoastră

Guvernanța IA asigură că sistemele de IA sunt dezvoltate și implementate în mod etic, transparent și în conformitate cu valorile umane și cerințele legale.

Printre principalele motive pentru guvernarea inteligenței artificiale se numără:

• Considerații etice: Abordează potențialul unor decizii părtinitoare și al unor rezultate nedrepte, asigură corectitudinea și respectarea drepturilor omului.
• Conformitate juridică și de reglementare: Asigură conformitatea cu legile specifice IA în evoluție (cum ar fi legislația UE privind IA) și cu reglementările existente privind protecția datelor (GDPR).
• Managementul riscurilor: Oferă un cadru pentru identificarea, evaluarea și controlul riscurilor asociate cu IA, cum ar fi pierderea încrederii clienților, pierderea competenței sau procesele decizionale părtinitoare.
• Menținerea încrederii: Promovează transparența și explicabilitatea deciziilor privind inteligența artificială și creează încredere în rândul angajaților, clienților și părților interesate.
• Maximizarea valorii: Asigură că utilizarea IA este aliniată cu obiectivele afacerii și că beneficiile acesteia sunt realizate eficient.

Fără o guvernanță adecvată, IA poate duce la daune neintenționate, încălcări ale eticii, sancțiuni legale și prejudicii reputaționale.

Guvernanța IA nu este doar o funcție de conformitate sau de atenuare a riscurilor, ci un factor strategic. Prin stabilirea unor reguli clare, a responsabilităților și a unor ghiduri etice, organizațiile pot promova un mediu în care inovațiile în domeniul IA pot prospera în mod responsabil, ducând la soluții de IA mai sustenabile și mai de încredere. Nevoia de guvernanță IA este direct proporțională cu autonomia și complexitatea crescânde a sistemelor de IA. Pe măsură ce organizațiile trec de la asistenți simpli de IA la agenți și modele de bază de IA mai sofisticați, domeniul de aplicare și rigoarea guvernanței trebuie, de asemenea, să evolueze pentru a aborda noile provocări legate de responsabilitate, transparență și control.

Cadre și cele mai bune practici pentru o guvernanță eficientă a inteligenței artificiale

Abordările de guvernanță variază de la informale (bazate pe valorile companiei) la soluții ad-hoc (răspuns la probleme specifice) și până la formale (cadre cuprinzătoare).

Cadre de lucru principale (exemple):

• Cadrul NIST de gestionare a riscurilor legate de inteligența artificială (AI RMF): Se concentrează pe a ajuta organizațiile să gestioneze riscurile legate de inteligența artificială prin funcții precum controlul, cartografierea, măsurarea și gestionarea.
• ISO 42001: Stabilește un sistem cuprinzător de management al inteligenței artificiale care necesită politici, managementul riscurilor și îmbunătățire continuă.
• Principiile OCDE privind IA: Promovează utilizarea responsabilă a IA și pun accent pe drepturile omului, echitatea, transparența și responsabilitatea.

Cele mai bune practici pentru implementare:

• Stabilirea unor structuri de guvernanță internă (de exemplu, consilii de etică în domeniul inteligenței artificiale, grupuri de lucru interfuncționale) cu roluri și responsabilități clare.
• Implementarea unui sistem de clasificare bazat pe riscuri pentru aplicațiile de inteligență artificială.
• Asigurarea unei guvernanțe și a unei gestionări robuste a datelor, inclusiv calitatea datelor, protecția datelor și verificarea prejudecăților.
• Efectuarea evaluărilor de conformitate și conformitate pe baza standardelor și reglementărilor relevante.
• Necesită supraveghere umană, în special pentru sistemele cu risc ridicat și deciziile critice.
• Implicarea părților interesate (angajați, utilizatori, investitori) printr-o comunicare transparentă.
• Dezvoltarea unor ghiduri etice clare și integrarea acestora în ciclul de dezvoltare a inteligenței artificiale.
• Investiții în formare și managementul schimbării pentru a asigura înțelegerea și acceptarea politicilor de guvernanță.
• Începeți cu cazuri de utilizare și proiecte pilot clar definite, apoi extindeți treptat.
• Menținerea unui director al sistemelor de inteligență artificială utilizate în companie.

O guvernanță eficientă a IA nu este o soluție universală. Organizațiile trebuie să adapteze cadre precum NIST AI RMF sau ISO 42001 la industria lor specifică, dimensiunea, apetitul pentru risc și tipurile de IA pe care le implementează. Simpla adoptare teoretică a unui cadru fără adaptare practică este puțin probabil să fie eficientă. „Factorul uman” în guvernanța IA este la fel de crucial ca aspectele de „proces” și „tehnologie”. Aceasta include atribuirea clară a responsabilității, furnizarea de instruire cuprinzătoare și promovarea unei culturi care valorizează utilizarea etică și responsabilă a IA. Fără acceptarea și înțelegerea angajaților, chiar și cel mai bine conceput cadru de guvernanță va eșua.

Componentele cheie ale unui cadru de guvernanță a inteligenței artificiale

Componente cheie ale unui cadru de guvernanță a inteligenței artificiale – Imagine: Xpert.Digital

Acest tabel oferă o listă de verificare și un ghid cuprinzător pentru directorii care doresc să își stabilească sau să își îmbunătățească guvernanța în domeniul inteligenței artificiale.

Componentele cheie ale unui cadru de guvernanță a IA sunt cruciale pentru asigurarea utilizării responsabile și eficiente a IA. Principiile de bază și orientările etice ar trebui să reflecte valorile corporative și să fie aliniate cu drepturile omului, corectitudinea și transparența. Rolurile și responsabilitățile trebuie să fie clar definite; acestea includ un comitet de etică a IA, operatori de date și evaluatori de modele, cu atribuții clar definite, autoritate decizională și responsabilitate. Gestionarea eficientă a riscurilor necesită identificarea, evaluarea și atenuarea riscurilor, așa cum sunt definite, de exemplu, de categoriile legislației UE privind IA. Evaluările regulate ale riscurilor, precum și dezvoltarea și monitorizarea strategiilor de atenuare, joacă un rol central aici. Guvernanța datelor asigură luarea în considerare a unor aspecte precum calitatea, protecția datelor, securitatea și detectarea prejudecăților, inclusiv conformitatea cu GDPR și măsurile antidiscriminare. Gestionarea ciclului de viață al modelului cuprinde procese standardizate pentru dezvoltare, validare, implementare, monitorizare și dezafectare, cu accent deosebit pe documentație, versionare și monitorizarea continuă a performanței. Transparența și explicabilitatea sunt esențiale pentru a asigura trasabilitatea deciziilor privind IA și pentru a dezvălui utilizarea IA. Respectarea cerințelor legale, cum ar fi Directiva UE privind inteligența artificială și GDPR, trebuie asigurată și prin revizuiri continue și ajustări ale proceselor, precum și prin colaborarea cu departamentul juridic. Programele de instruire și conștientizare pentru dezvoltatori, utilizatori și manageri promovează înțelegerea principiilor fundamentale ale inteligenței artificiale, a considerațiilor etice și a liniilor directoare de guvernanță. În cele din urmă, trebuie garantate răspunsul și rezolvarea incidentelor pentru a aborda eficient defecțiunile, încălcările etice sau incidentele de securitate. Aceasta include canale de raportare stabilite, procese de escaladare și acțiuni corective care permit o intervenție rapidă și țintită.

Legat de asta:

• Cursa în domeniul inteligenței artificiale (IA): 7 țări pe care ar trebui să le urmăriți – Germania se numără printre ele – Top zece sfaturi

Preluarea inițiativei: Imperative strategice pentru transformarea inteligenței artificiale

Cultivarea pregătirii pentru inteligența artificială: Rolul învățării continue și al formării profesionale ulterioare

Pe lângă expertiza tehnică, directorii au nevoie în primul rând de o înțelegere strategică a inteligenței artificiale (IA) pentru a-și dezvolta eficient companiile. Instruirea în domeniul IA pentru directori ar trebui să acopere fundamentele IA, studii de caz de succes, gestionarea datelor, considerații etice și identificarea potențialului IA în cadrul propriei organizații. Directiva UE privind IA (articolul 4) impune „competența în domeniul IA” pentru personalul implicat în dezvoltarea sau implementarea sistemelor IA, începând cu 2 februarie 2025. Aceasta include o înțelegere a tehnologiilor IA, cunoștințe despre aplicații, abilități de gândire critică și cadre legale.

Beneficiile instruirii în domeniul inteligenței artificiale pentru manageri includ capacitatea de a gestiona proiecte de inteligență artificială, de a dezvolta strategii sustenabile în domeniul inteligenței artificiale, de a optimiza procesele, de a obține avantaje competitive și de a asigura o utilizare etică și responsabilă a inteligenței artificiale. Lipsa de competență și abilități în domeniul inteligenței artificiale reprezintă un obstacol semnificativ în calea adoptării inteligenței artificiale. Sunt disponibile diverse formate de instruire: programe de certificare, seminarii, cursuri online și instruire față în față.

Pregătirea pentru IA înseamnă mai mult decât simpla dobândire de competențe tehnice; înseamnă și promovarea unei mentalități de învățare continuă și adaptabilitate în întreaga organizație. Având în vedere ritmul rapid al dezvoltării IA, instruirea specifică bazată pe instrumente poate deveni rapid învechită. Prin urmare, cunoștințele fundamentale despre IA și abilitățile de gândire critică reprezintă investiții mai durabile. „Obligația de competență în IA” din legislația UE privind IA acționează ca un factor de reglementare pentru perfecționarea competențelor, dar organizațiile ar trebui să considere acest lucru ca pe o oportunitate, nu doar ca pe o povară de conformitate. O forță de muncă mai competentă în domeniul IA este mai bine echipată pentru a identifica aplicații inovatoare de IA, a utiliza instrumentele eficient și a înțelege implicațiile etice, ceea ce duce la rezultate generale mai bune în domeniul IA. Există o legătură clară între lipsa de competențe/înțelegere a IA și proliferarea IA din umbră. Investițiile în educația cuprinzătoare în domeniul IA pot atenua direct riscurile asociate cu utilizarea neautorizată a IA, prin împuternicirea angajaților să ia decizii informate și responsabile.

Sintetizare a oportunităților și riscurilor: O foaie de parcurs pentru conducerea suverană a inteligenței artificiale

Conducerea transformării IA necesită o înțelegere holistică a potențialului tehnologiei (inovație, eficiență, calitate) și a riscurilor inerente acesteia (etice, juridice, sociale).

Conducerea suverană a inteligenței artificiale implică modelarea proactivă a parcursului organizației în domeniul inteligenței artificiale prin:

• Stabilirea unei guvernanțe robuste a IA, bazată pe principii etice și cadre juridice, cum ar fi legislația UE privind IA.
• Promovarea unei culturi a învățării continue și a competenței în domeniul inteligenței artificiale la toate nivelurile.
• Identificarea și prioritizarea strategică a cazurilor de utilizare a inteligenței artificiale care oferă valoare tangibilă.
• Consolidarea talentelor umane prin concentrarea asupra abilităților pe care IA le completează, mai degrabă decât le înlocuiește, și gestionarea impactului uman al IA.
• Gestionare proactivă a provocărilor emergente, cum ar fi inteligența artificială din umbră.

Scopul final este de a valorifica IA ca factor strategic pentru creștere durabilă și avantaj competitiv, atenuând în același timp potențialele sale dezavantaje. Adevărata „leadership suveran în domeniul IA” se extinde dincolo de managementul intern al organizației și cuprinde o înțelegere mai largă a impactului societal al IA și a rolului companiei în cadrul ecosistemului respectiv. Aceasta înseamnă implicarea în discuții politice, contribuția la stabilirea unor standarde etice și asigurarea faptului că IA este utilizată pentru binele comun, nu doar pentru profitul corporativ. Călătoria transformării IA este neliniară și va implica navigarea prin ambiguități și provocări neașteptate. Prin urmare, liderii trebuie să cultive agilitatea și reziliența organizațională, astfel încât echipele lor să se poată adapta la progrese tehnologice neprevăzute, schimbări de reglementare sau perturbări ale pieței cauzate de IA.

Legat de asta:

• Top Zece pentru Consultanță și Planificare – Prezentare generală și sfaturi despre inteligența artificială: diferite modele de IA și domenii tipice de aplicare

Înțelegerea și utilizarea tehnologiilor: Noțiuni de bază despre inteligența artificială pentru factorii de decizie

Transformarea prin inteligență artificială nu mai este o viziune îndepărtată a viitorului, ci o realitate prezentă care provoacă companii de toate dimensiunile și industriile, oferind în același timp oportunități imense. Pentru specialiști și manageri, aceasta înseamnă asumarea unui rol activ în modelarea acestei schimbări pentru a valorifica în mod responsabil potențialul IA și a gestiona cu încredere riscurile asociate.

Fundamentele IA, de la modelele generative și distincția dintre asistenți și agenți până la factori tehnologici precum învățarea automată și modelele de bază, formează fundamentul unei înțelegeri mai profunde. Aceste cunoștințe sunt esențiale pentru luarea unor decizii informate cu privire la implementarea și integrarea sistemelor de IA.

Cadrul juridic, în special Directiva UE privind IA, stabilește linii directoare clare pentru dezvoltarea și aplicarea IA. Abordarea bazată pe risc și obligațiile care rezultă, în special pentru sistemele cu risc ridicat și în ceea ce privește competența IA necesară a angajaților, necesită o abordare proactivă și implementarea unor structuri de guvernanță robuste. Tensiunea dintre urmărirea inovării și nevoia de responsabilitate trebuie rezolvată printr-o strategie integrată care să considere conformitatea și etica drept componente integrante ale procesului de inovare.

Aplicațiile potențiale ale IA sunt diverse și se întind în diverse industrii. Identificarea cazurilor de utilizare adecvate, stăpânirea tehnicilor de interacțiune eficiente, cum ar fi prompting-ul, și gestionarea conștientă a aplicațiilor din umbră sunt competențe cheie pentru realizarea valorii adăugate a IA în propria arie de responsabilitate.

Nu în ultimul rând, inteligența artificială schimbă fundamental modul în care conducem, colaborăm și cultivăm creativitatea. Liderii sunt provocați să își adapteze abilitățile, să pună un accent mai mare pe abilitățile umane, cum ar fi empatia, gândirea critică și managementul schimbării, și să creeze o cultură în care oamenii și mașinile lucrează sinergic. Promovarea colaborării și integrarea inteligenței artificiale ca partener creativ necesită noi moduri de gândire și abordări de management.

Stabilirea unei guvernanțe cuprinzătoare a inteligenței artificiale nu este un supliment opțional, ci o necesitate strategică. Aceasta creează cadrul pentru utilizarea etică, transparentă și sigură a inteligenței artificiale, minimizează riscurile și consolidează încrederea între toate părțile interesate.

Transformarea IA este o călătorie care necesită învățare continuă, adaptabilitate și o viziune clară. Profesioniștii și managerii care îmbrățișează aceste provocări și internalizează principiile și practicile descrise aici sunt bine echipați pentru a modela viitorul organizațiilor, departamentelor și echipelor lor într-un mod solid și încrezător în era inteligenței artificiale.