Pieci ieteikumi, kā nenokavēt mākslīgā intelekta aktualitāti 11
Skaidrs, ka mākslīgais intelekts, tāpat kā savulaik internets, būtiski mainīs lielu daļu no tā, ko šobrīd ikdienā darām. Vadoties pēc LMT pieredzes un citu ekspertu komentāriem, varu ieteikt piecas lietas, kas palīdzēs nepalaist garām šīs jaunās tehnoloģiju iespējas.
Elīna Lidere, LMT inovāciju ekosistēmu daļas vadītāja
Šobrīd mākslīgā intelekta tehnoloģijas tiek salīdzinātas jau ar kodolieročiem, kas var izšķirt spēku pārsvaru starp valstīm un reģioniem. Arī Nobela prēmija fizikā šobrīd piešķirta mākslīgā intelekta pamatlicējiem. Tikmēr tehnoloģiju inovācijās starptautiski respektētā konsultāciju kompānija Gartner jau iezīmē drīzu ažiotāžas viļņa kritumu. Liela daļa ekspertu šobrīd mēģina drudžaini saprast, kā no šiem jaudīgajiem rīkiem gūt praktisku labumu biznesam, ne tikai demonstrēt mirdzošu nākotnes potenciālu. Te pieci ieteikumi no manis par to, ko darīt, lai nepalaistu garām mākslīgā intelekta iespējas.
1. Jāmācās darot
Pirmais un obligātais nosacījums, kā nepalaist garām mākslīgā intelekta iespējas, ir vispirms tās pilnīgi noteikti izmēģināt. Lai arī cik frivols sākotnēji nešķistu šis ieteikums, taču pieredze rāda, ka daudzi par mākslīgo intelektu runā, bet nemaz tik daudzi paši dzīvē šīs tehnoloģijas nav izmēģinājuši. Tai skaitā svarīgi ir arī uzņēmumu un iestāžu vadītājiem pašiem praktiski izmēģināt šos rīkus, jo tas ievērojami labāk palīdz izprast un iztēloties, kam tie varētu noderēt.
2. Vispirms izmēģini ar AI
Nākamais solis būtu radīt ieradumu pēc iespējas visus darāmos darbus izmēģināt vispirms ar mākslīgā intelekta rīkiem. Nevajag veltīt tam daudz laika, ja nesanāk, taču šāds treniņš palīdzēs labāk iemanīties nedarīt pašam tās lietas, ko var deleģēt mākslīgajam intelektam. Uz šiem rīkiem jāskatās nevis kā draudiem, ka tiksi atlaists no darba, bet gan kā palīgiem, kas ļaus daudz vieglāk izdarīt esošos darbus un paveikt vairāk.
3. Sāc ar pilotprojektiem
Mākslīgā intelekta iespējas tiešām ir ļoti plašas, tāpēc parasti rekomendē sākt ar mazākām lietām un projektiem. Nevajag sagaidīt, ka viss uzreiz būs perfekti, un sākumā droši vien daudz kas neies tik ātri, kā gribētos. Tomēr, izmēģinot dažādas iespējas, noteikti atradīsies lietas, ko, pateicoties mākslīgajam intelektam, varēsi vairs pats nedarīt. Pagaidām diemžēl ir vairākas lietas, kas mākslīgajam intelektam latviešu valodā ne visai labi padodas. Tomēr gan mārketingā, gan personāla vadībā, gan klientu apkalpošanā, tāpat arī datu analīzei un informācijas monitoringam, un vēl daudz citām lietām jau tagad Latvijā tiek pielietoti dažādi rīki, kas ļauj sasniegt ātrus rezultātus.
4. Kopā mācīšanās spēks
Tehnoloģiju iespēju attīstības temps ir ļoti straujš, tāpēc ir vēlams ne tikai mācīties darot, bet arī jauno lietu apgūšanā sadarboties ar kolēģiem un tīkloties ar citiem partneriem, lai dalītos pieredzē. Bieži vien Latvijā dzirdu, ka citur pasaulē jau viss ir izdomāts un mēs esam vairākus gadus iepalikuši. No savas pieredzes LMT varu apliecināt, ka tehnoloģiju iespējas Latvijai sniedz ļoti daudz priekšrocību un mēs varam atrast nišas, kurās esam pat līderos pasaulē. Citās valstīs tāpat vēl daudzi tikai apgūst jaunās tehnoloģijas un mēģina saprast, kur tās labāk pielietot. Ja interesē mākslīgais intelekts regulējuma kontekstā, tad noderīgi būtu apmeklēt forumu 5G Techritory, kur tiks pētīta Eiropas Savienības pieeja mākslīgā intelekta tehnoloģiju attīstībai un regulēšanai.
Pie tik strauja attīstības tempa ir tā saukto atvērto inovāciju laiks, kad jaunas lietas tiek radītas nevis slēgtās laboratorijās, bet gan organizācijām daloties idejās, lai kāds tās pamanītu un palīdzētu ātrāk attīstīt.
5. Dari pa jaunam
Tehnoloģiju ieviešana un izmantošana nevar kalpot tikai kā pašmērķis. Lai sasniegtu rezultātus, ir būtiski pārskatīt visus darba procesus un izvērtēt, vai ar tehnoloģiju palīdzību to nevajag darīt pavisam citādi. Līdz ar to lielā mērā mākslīgā intelekta iespējas ir saistītas arī ar dažādām tradīcijām, kas iesakņojušās darba procesos, un cilvēkiem, kuri ne vienmēr ir gatavi kaut ko mainīt. LMT bieži vien iesakām konsultēties pie biznesa analītiķiem, pirms iepirkt tehnoloģijas, kas šķietami ir nepieciešamas. Noteikti ir jāpiedomā arī pie pārmaiņu vadības un jāizskaidro, kāds katram iesaistītajam no jaunajām tehnoloģijām būtu labums, lai mazinātu bailes no nezināmā. Turklāt svarīgi ir ņemt vērā arī visas nepieciešamās datu drošības un konfidencialitātes prasības.
Tehnoloģijas kopumā lielākoties cilvēkiem saistās ar kaut ko sarežģītu. Tai pašā laikā, pārvarot pirmo mulsumu, bieži vien mūsdienu rīki izrādās ātri vien jau ierasti un pavisam loģiski. Liela daļa tehnoloģiju, tai skaitā šobrīd populārais Chat GPT, ir izstrādātas tā, lai tās varētu viegli saprast pēc iespējas plašāks lietotāju loks. Tagad pat programmēšanā tiek ieviesti rīki, lai nebūtu vairs jāraksta kods. Tajās ar vizuāliem elementiem var sasaistīt funkcijas kopā, un līdz ar to ikviens pat bez programmēšanas valodu zināšanām varētu izdarīt lietas, kas iepriekš bija pa spēkam, tikai rakstot koda rindiņas. Ieskatam kā piemēru var minēt Organge Data mining vai Make.com rīku.
Šobrīd ir superaktuālas tā sauktā ģeneratīvā mākslīgā intelekta tehnoloģijas, kas spēj radīt pilnīgi jaunu saturu. Nākamais aktuālais mākslīgā intelekta vilnis ir mākslīgā intelekta aģentu tehnoloģijas, kas ne tikai radīs jaunu saturu, bet arī mācēs pieņemt lēmumus mūsu vietā. Piemēram, kad meklēsi labākos ceļojumu maršrutus, mākslīgā intelekta aģenta tehnoloģijas varēs piemeklēt un arī nopirkt izdevīgākos lidojumus un viesnīcas. Tāpat līdz ar 5G jaunajām iespējām strauji attīstās tā saukto digitālo dvīņu tehnoloģijas, kas caur dažādiem sensoriem ļauj reālajā laikā atspoguļot fiziskas lietas un procesus digitālajā vidē. Piemēram, Eiropa šobrīd strādā pie planētas Zemes digitālā dvīņa, lai piefiksētu visus dabas resursus un klimata pārmaiņas. Tāpat digitālie dvīņi tiek veidoti pilsētu infrastruktūrai, rūpnīcām, cilvēka imūnsistēmai un vairākām citām lietām.
