Je vždy výhodné přidat umělou inteligenci do procesu vývoje produktu? | AI v podnikání #55

Role umělé inteligence v procesu vývoje produktů

Umělá inteligence může podpořit mnoho aspektů procesu návrhu a implementace nových produktů. Často je dobrý nápad, a klíčové výhody zahrnují:

• Průzkum trhu – zrychlení výzkumu nebo jeho provádění ve větším měřítku je možné automatizací opakujících se úkolů, jako je analýza průzkumů nebo přepisování rozhovorů, například. To umožňuje týmu soustředit se na kreativnější a náročnější aspekty vývoje produktu,
• Nová inspirace – usnadněný přístup k širšímu spektru nápadů je jednou z hlavních výhod generativní AI. Algoritmy AI mohou prohledávat obrovské databáze pro neznámé vzory a koncepty, které přesahují předchozí myšlení designérů,
• Hluboká analýza dat – lepší porozumění potřebám cílových zákazníků prostřednictvím zpracování dat o jejich chování, preferencích a motivačních faktorech nákupu.

Ale kdy je dobrý nápad přemýšlet podruhé před použitím spolupráce s AI?

Zblízka: Skryté výzvy implementace AI

I když umělá inteligence v procesu vývoje produktů znamená mnoho nových příležitostí, její implementace není bez výzev. Nejvýznamnější z nich jsou:

• potřeba důkladně školit produktové týmy a přizpůsobit stávající pracovní procesy pro integraci s AI systémy. To může být obtížné ve velkých, hierarchických organizacích obsazených specialisty vázanými na tradiční způsoby práce,
• obavy o bezpečnost zákaznických dat, která trénují algoritmy AI. Aby mohly využít dodatečné bezpečnostní funkce, společnosti často potřebují podnikové licenční smlouvy, které mohou překročit rozpočet malých organizací. Proto se menší společnosti někdy rozhodují pro malou integraci modelů s otevřeným přístupem, jako jsou Llama 2, Vicuna nebo Alpaca. Přiznejme si, že vyžadují výkonnější hardware ve společnosti, ale poskytují bezpečnost dat. To je proto, že modely strojového učení se spoléhají na citlivé osobní informace. Pokud není bezpečnost nastavena správně, jejich únik by mohl mít katastrofální následky pro obraz společnosti,
• zvýšená složitost a rozptýlení odpovědnosti za klíčová obchodní rozhodnutí zahrnující AI systémy. Kdo nese finanční a reputační odpovědnost za chyby těchto systémů? Jak zajistit dohled nad “černými skříněmi” AI?

Past černé skříně. Nedostatek transparentnosti v rozhodnutích AI

Jednou z základních nevýhod pokročilých technik strojového učení, jako jsou neuronové sítě, je nedostatek transparentnosti v přijatých rozhodnutích. Tyto systémy fungují jako “černé skříně,” které transformují vstupy na požadované výstupy, aniž by bylo možné pochopit základní logiku.

To vážně ztěžuje zajištění důvěry uživatelů v doporučení generovaná AI. Pokud nerozumíme, proč systém navrhl konkrétní variantu produktu nebo koncept, je obtížné posoudit smysluplnost návrhu. To může vést k nedůvěře v technologii jako celek.

Společnosti využívající umělou inteligenci ve vývoji produktů si musí být vědomy problému “černé skříně” a podniknout kroky k zvýšení transparentnosti svých řešení. Příklady řešení zahrnují:

• vizualizace toku dat v neuronových sítích, nebo
• textové vysvětlení přijatých rozhodnutí generovaných dodatečnými algoritmy.

AI a etika. Jak se vyhnout diskriminaci a zaujatosti?

Dalším důležitým problémem jsou potenciální etické problémy spojené s AI. Systémy strojového učení se často spoléhají na data podléhající různým typům zaujatosti a nedostatku reprezentativnosti. To může vést k diskriminačním nebo nespravedlivým obchodním rozhodnutím.

Například náborový algoritmus Amazonu se zdál upřednostňovat mužské kandidáty na základě historických vzorců najímání společnosti. Podobné situace mohou nastat při vývoji aplikací se strojovým učením pro:

• Nastavení priorit zákaznického servisu,
• Cílení reklam,
• Navrhování specialistů v bezprostředním okolí, nebo
• Personalizaci návrhů produktů.

Aby se předešlo takovým problémům, musí společnosti pečlivě analyzovat datové sady, které používají, aby zajistily adekvátní zastoupení různých demografických skupin, a pravidelně monitorovat AI systémy na známky diskriminace nebo nespravedlnosti.

Limity algoritmů. Umělá inteligence v procesu

Umělá inteligence může podpořit kreativní proces, hledání nápadů a optimalizaci řešení. Přesto stále existuje málo společností, které se rozhodují plně důvěřovat AI. Využití umělé inteligence v procesu tvorby obsahu nabízí neuvěřitelné příležitosti, ale konečná rozhodnutí o publikování nebo kontrole informací obsažených v generovaných materiálech musí být učiněna s lidským vstupem.

Proto si designéři a produktoví manažeři musí být vědomi omezení technologie AI a považovat ji za podporu spíše než za automatický zdroj hotových řešení. Klíčová designová a obchodní rozhodnutí stále vyžadují kreativitu, intuici a hluboké porozumění zákazníkům, což algoritmy samy o sobě nemohou poskytnout.

Zdroj: DALL-E 3, prompt: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Zajistit kontrolu a právní shodu

Aby se minimalizovala rizika AI, musí společnosti implementovat vhodné mechanismy dohledu a kontroly pro tyto systémy. To zahrnuje, ale není omezeno na:

• Ověření správnosti a zdrojů informací generovaných AI modely před jejich praktickým použitím,
• Audity algoritmů strojového učení na zaujatost, nejistotu predikce a transparentnost rozhodnutí,
• Vytvoření specialisty nebo etické komise pro dohled nad návrhem, testováním a aplikací AI systémů ve společnosti,
• Vypracování jasných pokynů o přijatelných aplikacích AI a limitech zásahu těchto systémů do obchodních procesů a designových rozhodnutí,
• Školení designérů k tomu, aby si byli vědomi omezení a úskalí, aby se vyhnuli příliš nekritickému spoléhání se na její indikace.

Shrnutí

Ve zkratce, umělá inteligence bezpochyby otevírá vzrušující vyhlídky na optimalizaci a zrychlení návrhu a implementace nových produktů. Nicméně její integrace s tradičními systémy a praktikami není bez výzev, z nichž některé jsou zásadní – jako je nejistota a nedostatek prediktivní transparentnosti.

Aby společnosti plně využily potenciál AI, musí s ní zacházet s přiměřenou dávkou opatrnosti a kritiky, chápající omezení technologie. Je také zásadní vyvinout etické rámce a kontrolní postupy, které minimalizují rizika spojená s implementací pokročilých algoritmů do reálných obchodních procesů. Teprve poté se může AI stát cenným a bezpečným doplňkem lidské kreativity a intuice.

Pokud se vám náš obsah líbí, připojte se k naší komunitě pracovních včel na Facebooku, Twitteru, LinkedInu, Instagramu, YouTube, Pinterestu, TikToku.