Czym jest GenAI? Wprowadzenie do GenAI i jej możliwości.

Sztuczna inteligencja stała się nieodłącznym elementem współczesnego świata. Media codziennie przybliżają jej zastosowania i potencjał rozwoju. Dla wielu firm wyzwaniem jest nie tylko nadążanie za nowościami, ale także wybór tych rozwiązań, które najlepiej zrealizują ich potrzeby. Jak więc zrozumieć Generative AI i skutecznie podejść do jej wdrożenia, aby maksymalnie wykorzystać potencjał? O tym właśnie opowiemy w tym artykule.

Podstawowe pojęcia 

Na początek kluczowe jest zrozumienie podstaw AI. Dlatego zaczniemy od wyjaśnienia pojęć związanych ze sztuczną inteligencją, które ukażą jej różnorodne możliwości.

Jednym z dobrze znanych wyrażeń jest sztuczna inteligencja (AI). To technologia, której celem jest tworzenie systemów zdolnych do naśladowania ludzkich działań, takich jak rozumienie języka, podejmowanie decyzji czy rozwiązywanie problemów, ale także próba symulacji ludzkiej inteligencji w kontekście rozumowania, uczenia się i adaptacji. 

Rozwinięciem AI jest uczenie maszynowe (Machine Learning – ML). To technika, która pozwala systemom sztucznej inteligencji na samodzielne uczenie się na podstawie danych. Zamiast programować każdy ruch, ML analizuje dane, aby zbudować model predykcyjny. Dobrym przykładem jest system, który uczy się rozpoznawać oszustwa finansowe na podstawie dokonywanych transakcji.

Z kolei, Deep Learning nazywane jako głębokie uczenie (DL) to zaawansowana forma uczenia maszynowego. Wykorzystuje ono sieci neuronowe o wielu warstwach, których działanie jest inspirowane działaniem ludzkiego mózgu. Deep Learning jest szczególnie skuteczny w analizowaniu złożonych, nieustrukturyzowanych danych, takich jak obrazy, dźwięk czy tekst. Dzięki tej technice, systemy AI są w stanie rozpoznawać obrazy czy tłumaczyć mowę na tekst.

Na bazie omawianego już Deep Learningu powstała generatywna sztuczna inteligencja (GenAI), która nie tylko analizuje dane, ale potrafi także tworzyć nowe treści, takie jak teksty, obrazy, muzykę czy kod. Jest to najnowszy i najbardziej innowacyjny obszar AI, wykorzystywany w wielu branżach. 

W tym miejscu warto też zaznaczyć, że popularna automatyzacja to osobna koncepcja, choć często interpretowana jest jako sztuczna inteligencja. W przeciwieństwie do AI i jej zaawansowanych modeli, automatyzacja polega na wykonywaniu powtarzalnych zadań zgodnie z wcześniej ustalonymi regułami. Maszyny realizują określone procesy, bez możliwości samodzielnego doskonalenia.

Oprócz wymienionych wcześniej technologii istnieje wiele bardziej zaawansowanych pojęć, takich jak:

• Large Language Model (LLM) rozumiany, jako duży model językowy, wykorzystujący miliardy parametrów do generowania odpowiedzi, co pozwala na głębokie zrozumienie kontekstu i niuansów językowych. Przykładem wykorzystania LLM jest ChatGPT.
• Foundation Model inaczej zwany modelem bazowym, który może być dostosowany do wielu zastosowań dzięki szerokiej wiedzy zdobytej podczas trenowania na dużych zbiorach danych. Przykładem są modele, takie jak Claude czy Llama, przetwarzające tekst i obraz oraz stable diffusion, generujący obrazy na podstawie opisu słownego.
• Fine-tuning to proces dostrajania modelu AI przy użyciu specyficznych danych, dzięki czemu model lepiej odpowiada na potrzeby konkretnej branży lub problemu.
• RAG (Retrieval-Augmented Generation) to technologia łącząca wyszukiwanie informacji zewnętrznych lub wewnętrznych z generowaniem treści, co pozwala AI dostarczać trafne i precyzyjne odpowiedzi.

Skupmy się zatem na technologii GenAI, dzięki której możliwe jest tworzenie narzędzi wspierających biznes, generujących treści, analizujących dane i podejmujących decyzje na podstawie wzorców.

Regulacje prawne i ryzyka przy wdrożeniu GenAI

Generatywna sztuczna inteligencja wpływa na nasze życie oraz działalność biznesową. Naszym zadaniem jest odpowiednia ochrona tych obszarów, ale aby móc to robić, warto kierować się wytycznymi, które zapewniają nam najwyższy poziom bezpieczeństwa i pomagają odpowiedzialnie poruszać się w tej przestrzeni.

Swoistym drogowskazem, jak adoptować GenAI w organizacji jest zbiór najlepszych praktyk AWS Cloud Adoption Framework for AI (CAF-AI). Porady te są oparte na doświadczeniu tysięcy klientów Amazon Web Services. W ramach CAF wyróżniono sześć kluczowych punktów:

• Jasne określenie celów i zakresu, w tym działów oraz procesów objętych polityką GenAI,
• Przeprowadzenie testów każdego modelu i rozwiązania GenAI pod kątem zgodności z wewnętrznymi standardami i regulacjami,
• Opracowanie szczegółowego planu zarządzania ryzykiem, uwzględniającego wymogi GDPR i AI Act,
• Szkolenie i zaangażowanie pracowników, aby zapewnić bezpieczne korzystanie z GenAI,
• Zapewnienie etycznego wykorzystania GenAI, w tym transparentności wobec klientów i bezstronności modeli, zgodnie z wartościami firmy,
• Zarządzanie danymi w zgodności z GDPR jako kluczowy element każdej strategii GenAI.

Podstawowe rekomendacje dla wdrażania Generative AI warto uzupełnić o aspekty regulacyjne. W Polsce działa Grupa Robocza ds. AI (GRAI), pracująca nad regulacjami i wsparciem dla rozwoju AI w sektorach publicznym i prywatnym. Na poziomie europejskim kluczowy jest EU AI Act – kompleksowy dokument, który wchodzi w życie częściowo w 2025 roku, a w pełni w 2027 roku, regulując systemy AI według stopnia ryzyka. 

Z uwagi na istotność tego tematu, każdy z tych aspektów omawiamy szczegółowo w osobnym artykule, do którego zachęcamy zajrzeć.

Jak wdrożyć GenAI w organizacji?

Wymaga to przede wszystkim solidnego planu i strategii, które jasno definiują cele biznesowe i obszary, gdzie GenAI może przynieść największą wartość. Na początek warto przeanalizować potrzeby, możliwości i wyzwania organizacji, aby określić konkretne zastosowania GenAI, na przykład w automatyzacji procesów czy analizie danych. Następnie należy zadbać o zgodność z regulacjami prawnymi oraz wytycznymi dotyczącymi etyki i bezpieczeństwa, zwłaszcza w zakresie ochrony danych. Kluczowe jest także przeszkolenie zespołów, by odpowiedzialnie i efektywnie korzystały z nowych narzędzi. 

Dobrym przykładem odpowiedniego zaprojektowania i wdrożenia narzędzia opartego o GenAI jest jeden z naszych Klientów, będący właściciel platformy low-code do zarządzania współpracą i pracą zdalną. Zmagał się on z czasochłonnym i nieefektywnym procesem onboardingu nowych pracowników. Nasz dedykowany zespół stworzył rozwiązanie w postaci Czat Bota opartego o GenAI, który odpowiada na pytania nowo zatrudnionych pracowników na dedykowanym kanale Slack. Narzędzie zostało oparte o wewnętrzne bazy danych i usługi AWS. Dzięki wdrożeniu Czat Bota czas onboardingu skrócono z 3 do 1,5 miesiąca, a koszty zmniejszono o 40%. Zapraszamy do zapoznania się z całym case study, by zobaczyć dokładnie, w jaki sposób osiągnęliśmy wskazane rezultaty.

Twoje wyzwania, nasza realizacja

Warto pamiętać, że każda organizacja przechodzi drogę wdrażania generatywnej sztucznej inteligencji unikalnie, dlatego warto dopasować rozwiązania do potrzeb. 

Jeśli posiadasz pomysł na wykorzystanie GenAI bądź widzisz problemy w swojej organizacji, które da się rozwiązać za pomocą AI, skontaktuj się z nami kontakt@lcloud.pl.

Przeprowadzimy bezpłatne konsultacje i zaplanujemy Twoje wejście w świat sztucznej inteligencji.