Lidé mají od umělé inteligence občas příliš velká očekávání. Velké množství generativních AI pilotů, myšleno řešení využívajících velkých jazykových modelů, pod náročnými úkoly selže. Na vině jsou halucinace modelů a obtížnost donutit AI dělat přesně to, co uživatel chce. Řídící manažeři se pak zaleknou nedokonalých výsledků a AI projekt shodí ze stolu.
V mnoha případech si tyto projekty ale prostě kladou velké cíle. Snaží se je vyřešit pomocí jednoduché architektury, kdy jeden model má vyřešit celý problém, bez jakékoliv větší práce vývojářů. Je to jako bychom od jednoho špičkového pilota očekávali, že zvládne obsluhovat řídicí věž.
Úspěch v nasazení generativní AI tkví v dobrém návrhu a uvědomění si, že výsledky nebudou z počátku stoprocentní. Je třeba si dobře nastavit monitorování a strategii, jak z provozních dat řešení zlepšovat.
Pomáhá, když si konkrétní řešení rozdělíme do několika logických částí, které pak monitorujeme odděleně a máme jasnou strategii na detekci a odstranění chyb v těchto částech. V této fázi se neobejdeme bez zásahu člověka a musíme se smířit s tím, že i po delší době provozu nedosáhneme bezchybné AI. Proto se musíme rozhodnout, jestli jsme schopni dané riziko akceptovat, a pokud ne, jak do toho procesu začlenit člověka. Ten sice už nemusí většinu práce dělat manuálně sám, ale musí mezivýsledek zkontrolovat.
Jak si správně pustit AI do firmy. Alza, Rohlík a další ukázaly, jak ji používají dovnitř i navenek
Ve spoustě projektů, které jsou úspěšné, vidíme, že svatý grál se nenachází v nasazení nejmodernějšího AI modelu, který aktuálně nějaká firma nabízí, ale v řešení skládajícím se z několika menších modelů, klasických procedur, správného zpracování dat a poskytnutí kvalitního kontextu AI. A v neposlední řadě AI, která kontroluje výsledky AI. Britská firma Robin, která se specializuje na právní konzultace například ve spolupráci s IBM, nasadila do produkce agenta, který odpovídá na dotazy týkající se legislativy a přiložených právních dokumentů.
Za úspěchem britské firmy, kromě jiného, nepochybně stojí správné vyhodnocení možností uplatnění AI. Na začátku každého projektu bychom si měli vyhodnotit, kde je umělá inteligence skutečně potřeba, nastavit si malé cíle a implementovat transparentní řešení. A až po dosažení důvěry v AI v rámci malého projektu zkusme něco ambicióznějšího.
Přidejte si Hospodářské noviny
mezi své oblíbené tituly
na Google zprávách.
Tento článek máteje zdarma. Když si předplatíte HN, budete moci číst všechny naše články nejen na vašem aktuálním připojení. Vaše předplatné brzy skončí. Předplaťte si HN a můžete i nadále číst všechny naše články. Nyní první 2 měsíce jen za 40 Kč.
- Veškerý obsah HN.cz
- Možnost kdykoliv zrušit
- Odemykejte obsah pro přátele
- Ukládejte si články na později
- Všechny články v audioverzi + playlist
