Dzięki algorytmom uczenia maszynowego, systemy AI mogą analizować ogromne ilości danych, generować koncepcje i prototypy oraz optymalizować parametry projektowe z nieosiągalną dotąd precyzją. W erze transformacji cyfrowej AI wydaje się nieodzownym narzędziem dla nowoczesnych firm dążących do zdobycia przewagi konkurencyjnej. Jednak, jak zawsze w przypadku nowych technologii, wraz z korzyściami niesie ze sobą szereg wyzwań. Poniżej przyjrzymy się bliżej zarówno pozytywnym aspektom jak i potencjalnym pułapkom integracji AI z procesem tworzenia nowych produktów.
Sztuczna inteligencja może wspomóc wiele aspektów procesu projektowania i wdrażania nowych produktów. Często jej wykorzystanie jest dobrym pomysłem, a do najważniejszych korzyści należą:
Kiedy jednak warto zastanowić się po raz drugi przed skorzystaniem ze współpracy z AI?
Choć sztuczna inteligencja w procesie tworzenia produktu oznacza wiele nowych możliwości, jej wdrożenie nie jest pozbawione wyzwań. Najważniejsze z nich to:
Jedną z fundamentalnych wad zaawansowanych technik uczenia maszynowego, takich jak sieci neuronowe, jest brak przejrzystości podejmowanych decyzji. Systemy te działają jak „czarne skrzynki”, przetwarzając dane wejściowe w pożądane rezultaty bez możliwości zrozumienia leżącej u ich podstaw logiki.
To poważnie utrudnia zapewnienie zaufania użytkowników do rekomendacji generowanych przez AI. Jeśli nie rozumiemy, dlaczego system zasugerował dany wariant produktu lub koncepcję, trudno ocenić sensowność tej propozycji. Może to prowadzić do nieufności wobec całej technologii.
Firmy korzystające ze sztucznej inteligencji w procesie tworzenia produktów muszą zdawać sobie sprawę z problemu „czarnej skrzynki” i podejmować działania w celu zwiększenia transparentności swoich rozwiązań. Przykładowe rozwiązania to:
Kolejną istotną kwestią są potencjalne problemy etyczne związane ze stosowaniem AI. Systemy uczenia maszynowego często bazują na danych obarczonych różnego rodzaju stronniczościami i brakami reprezentatywności. Może to prowadzić do dyskryminujących lub niesprawiedliwych decyzji biznesowych.
Przykładowo, algorytm rekrutacyjny firmy Amazon okazał się faworyzować kandydatów płci męskiej, co wynikało z historycznych schematów zatrudnienia w tej firmie. Podobne sytuacje mogą mieć miejsce przy tworzeniu aplikacji używających uczenia maszynowego do:
Aby uniknąć tego typu problemów, firmy muszą dokładnie analizować używane przez siebie zbiory danych pod kątem odpowiedniej reprezentacji różnych grup demograficznych, oraz regularnie monitorować systemy AI w poszukiwaniu oznak dyskryminacji lub nieuczciwości.
Sztuczna inteligencja może wspomagać proces twórczy, poszukiwanie pomysłów i optymalizację rozwiązań. Jednak wciąż jeszcze niewiele firm decyduje się na pełne zaufanie do AI. Wykorzystanie sztucznej inteligencji w procesie tworzenia treści daje niesamowite możliwości, jednak ostateczne decyzje dotyczące publikacji czy sprawdzania informacji zawartych w generowanych materiałach muszą zapadać z udziałem ludzi.
Dlatego projektanci i menedżerowie produktu muszą mieć świadomość ograniczeń technologii AI i traktować ją raczej jako wsparcie niż automatyczne źródło gotowych rozwiązań. Kluczowe decyzje projektowe i biznesowe nadal wymagają kreatywności, intuicji i głębokiego zrozumienia klientów, czego algorytmy same z siebie nie są w stanie zapewnić.
Źródło: DALL·E 3, prompt: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)
Aby zminimalizować ryzyka związane z AI, firmy muszą wdrożyć odpowiednie mechanizmy nadzoru i kontroli nad tymi systemami. Obejmuje to między innymi:
Reasumując, sztuczna inteligencja niewątpliwie otwiera fascynujące perspektywy dla optymalizacji i przyspieszenia procesu projektowania oraz wdrażania nowych produktów. Jej integracja z dotychczasowymi systemami i praktykami nie jest jednak pozbawiona wyzwań, z których część ma fundamentalny charakter — na przykład niepewność i brak przejrzystości predykcji.
Przeczytaj również, jak zarządzać produktem AI
Zastanawiasz się jak obliczać wyższe zaliczki na podatek pracownika zatrudnionego w trakcie roku? W dzisiejszym…
Pojęcie dopłaty zazwyczaj kojarzy się z dofinansowaniem, dokapitalizowaniem jakichś zasobów. Czym są dopłaty w spółce…
Każdy pracodawca będzie miał obowiązek wprowadzenia systemu płac zapewniającego równe wynagrodzenie za taką samą pracę…
Branding emocjonalny to strategia marketingowa, która skupia się na budowaniu głębokich, osobistych i emocjonalnych więzi…
Jak podaje resort rządowy, pomimo stabilizacji na europejskim i światowym rynku energii, skutki kryzysu energetycznego…
Zastanawiasz się kiedy druk jest traktowany jako towar a kiedy jako usługa? W dzisiejszym artykule…