Umělá inteligence: buzzword, realita nebo praxe?

Umělá inteligence taková, jaká je

Začněme prostým rozdělením. Existují dvě skupiny, které se k umělé inteligenci (AI) stavějí velmi odlišně: profesionálové a zbytek světa. Jednoduchý koncept, který však ukazuje na hluboké rozdíly v chápání a očekávání AI. Jak vnímají AI Petar Stanchev a Boris Fačkovec se dozvíte v následujícím článku.

Autoři: Petar Stanchev, Ph.D, Boris Fačkovec, Ph.D

Skupina 1: Profesionálové

Pro profesionály, kteří znají detaily fungování AI, není umělá inteligence žádný buzzword. Tito lidé sledují její vývoj od počátků, kdy šlo o pouhý akademický nástroj na hraní šachu. Dobře chápou, že AI není žádný zázrak, ale spíše důsledek desetiletí vývoje algoritmů, výpočetní výkonnosti a dostupnosti dat. Ano, možná jsou překvapeni raketovou rychlostí, jakou dnes AI roste, a enormními investicemi, které se do tohoto oboru hrnou. Ale když se na AI podíváme střízlivě, její hlavní přínos spočívá v odemykání produktivity a nahrazování rutinní, ne-kreativní práce.

Skupina 2: Zbytek světa

Druhou skupinu tvoří zbytek světa: studenti, úředníci, novináři, politici, recepční, řidiči, zemědělci, blogeři a další. Tito lidé objevili AI teprve nedávno. S hlavou plnou obav a otázek řeší, co to pro ně znamená. Mnozí podlehli iracionálnímu strachu, že je AI nahradí, zatímco jiní to celé ignorují a označují AI za pouhý marketingový hype, podobný bublině dot.com z konce 90. let.

Kde je pravda?

Skutečnost, jak už to bývá, leží někde uprostřed. Ano, AI prochází obdobím „hyper“ pozornosti. Nejenže se o ní mluví, ale díky široce dostupným aplikacím, jako jsou ChatGPT, Claude nebo MidJourney, je možné si ji okamžitě vyzkoušet. To není samozřejmost – technologie jako blockchain nebo IoT zůstaly pro mnoho lidí neuchopitelné. Na druhou stranu, pokud řeknete, že AI je pouze hype, jste na omylu. AI již transformuje obory jako zdravotnictví, logistiky, průmysl nebo marketing. Podle analýzy McKinsey může AI přinést globální ekonomice 6–9 bilionů dolarů ročně. To nejsou iluze, ale byznysem očekávané výsledky přes asi 60 již popsaných použití AI.

Jaký je rozdíl?

Rozdíl mezi oběma skupinami spočívá v jejich perspektivě. Zatímco profesionálové chápou AI jako nástroj, který jim může ušetřit čas a zdroje, druhá skupina v ní často vidí buď hrozbu, nebo magii. Tento pohled je přirozený. Technologie jako internet nebo elektřina také potřebovaly desetiletí, než se staly přirozenou součástí každodenního života.

Etapy vývoje AI

  1. První vlna (do 2000): Akademická hračka. V této fázi byla AI nástrojem akademiků a typicky se využívala k řešení her, jako je šach. Praktické aplikace byly omezené, což vedlo k období tzv. „zim AI“, kdy frustrace z pomalého pokroku vedla ke snížení investic.
  2. Druhá vlna (2000-2020): Neuronové sítě a užitečné aplikace. V 80. letech se začal akademicky zkoumat model neuronových sítí, který napodoboval strukturu mozku. Díky omezenému výpočetnímu výkonu však tato technologie nepřinesla okamžitou revoluci. První průlomové aplikace se objevily až na přelomu tisíciletí, například v modelování biomolekul a analýze obrazu.
  3. Třetí vlna (od 2020): Transformace průmyslu. Od roku 2020 AI díky nárůstu výpočetního výkonu, dostupnosti dat a novým technologiím, jako jsou transformery, začala být široce využívána ve výrobě, zdravotnictví a dalších oborech. Tato vlna přinesla AI do rukou široké veřejnosti.
  4. Čtvrtá vlna (možná 2030?): Obecná umělá inteligence (AGI). Tato fáze je zatím spíše vizí než realitou. Spekulace o jejích důsledcích jsou různorodé, ale momentálně se soustředíme na třetí vlnu a její dopady na průmyslové IT a data.

Problémy při využití AI

Navzdory slibnému potenciálu se využití AI neobejde bez problémů. Mezi nejčastější patří:

  • Kvalita a rozsah vstupních dat: Pro úspěšné modelování jsou potřebná vhodná a důvěryhodná data. Ve výrobě například často chybí dostatečně podrobné a strukturované informace. Pro užití AI je zapotřebí datová infrastruktura, velká většiná závodů jen pomalu dohání digitalizační dluh.
  • Vysoké náklady na odborníky: Kvalitní experti na AI jsou poměrně drahým zdrojem. V Česku může seniorní specialista stát (vysoce přes) 800 EUR za manday, což mnohé menší firmy odrazuje. Bez usměrnění dobrého experta je však naděje projektu na úspěch mizivá.
  • Technická omezení: AI modely jsou často citlivé na kvalitu a nastavení dat. Například model trénovaný na jednom typu dat může selhávat při aplikaci na jiná data nebo změněné podmínky. Velká fragmentace IoT senzorů a způsobuje, že modely nejsou jednoduše přenositelné ani v rámci jedné haly.
  • Nejasné obchodní případy: Firmy často nasazují AI bez jasně definovaných cílů a očekávání, což vede k frustraci a neúspěchu projektů. Zatímco návratnost automatizace práce výrobních dělníků se počítá jednoduše, automatizace části práce automatizace kancelářských aktivit a digitalizace pomocí AI vyžaduje větší zkušenost a práci s nejistotou.  
  • Odpor ke změnám: Přijetí AI ve firmách často brzdí konzervativní přístup a obavy zaměstnanců z technologických inovací. Např. v ČR a Německu vidíme oblíbenost přístupu “na míru”, kde se v každém projektu vynalézá kolo a programuje se odznovu jednoúčelový datový SW místo využívání již dostupných a vyladěných SaaS. Zažité nákupní postupy pro SW nelze pro datové řešení použít, je třeba rychlejší a flexibilnější testování a nové podmínky ve smlouvách, např. specificita a senzitivita, ošetření sdílení dat atd.

Mýty a fakta

Mýtus: AI nahradí všechny práce. Fakt: AI spíše automatizuje rutinní práce. Hlubší odbornost, empatie, umělecká tvořivost / novost a strategické myšlení zatím zůstávají doménou lidí.

Mýtus: AI způsobí nezaměstnanost. Fakt: Podobně jako průmyslová revoluce, AI přinese nová pracovní místa, která dnes ještě neexistují a celkem zásadně zvýší možnosti lidstva, tím vytvoří prostor pro ekonomický růst a větší blahobyt.

Mýtus: AI je chytrější než lidé. Fakt: AI je efektivní v konkrétních úkorech, ale postrádá zdravý rozum a kritické myšlení, t.j. analýzu a kontextové chápání.

Co nám AI skutečně přináší?

  • Nižší náklady: Redukce chyb, efektivnější řešení problémů, automatizace úkolů, ve kterých jsme .
  • Změna myšlení: Sblížení lidí díky jednodušším překladům, rychlejšímu hledání, automatické, více naplňující a odborné práci díky AI nahrazující pomocné a nudné aktivity.
  • Demokratizaci technologií: AI aplikace jsou dostupné i pro malé firmy a jednotlivce.

Jak se na AI připravit?

  1. Vzdělávejte se: Pochopte, jak AI funguje a kde ji můžete využít.
  2. Spolupracujte s odborníky: Nechte si poradit od těch, kteří AI rozumí.
  3. Zachovejte kritický přístup: AI je nástroj, ne řešení všeho.
  4. Experimentujte: Začněte s malými projekty a testujte jejich dopad. Každý týden je na trhu nová aplikace AI, jejich výhody nemusí být zřejmé ihned, je dobré jich vyzkoušet víc a rychleji, získat prax v hodnocení výhod a přehled, co je možné.

AI jako zrcadlo našich očekávání

AI není buzzword ani zázračná technologie. Je to nástroj, který nám může ušetřit čas, peníze a otevřít nové možnosti. To, jak jej využijeme, závisí na naší schopnosti ji pochopit a integrovat do praxe. Ale jedno je jisté: AI je tu, a zůstat tu hodlá. Otázkou je, jak se s tím vypořádáme my.