Jest 2026, a generatywna sztuczna inteligencja nie jest już fantastyką naukową. Te potężne modele szybko zmieniają nasz świat (i tylko czasami odbierają nam pracę). Przy tak dużym rozgłosie łatwo dać się porwać szumowi medialnemu.
Jak zauważa dyrektor ds. technologii w firmie ClearScale, Pavel Vasilyev: „Wyzwanie polega na tym, gdzie i jak stosujemy GenAI. Zidentyfikowanie optymalnych procesów integracji GenAI ma kluczowe znaczenie dla maksymalizacji korzyści i ograniczenia ryzyka.”
„Zainteresowanie AI i GenAI wśród przedsiębiorstw jest ogromne” — twierdzi dyrektor ds. technologii w firmie Lemongrass, Eamonn O’Neill. „Jednak mimo dużego zainteresowania rzeczywiste wdrożenie pozostaje na bardzo niskim poziomie, co wskazuje, że technologie te są nadal na wczesnym etapie rozwoju w sektorze biznesowym. Przewiduję, że wraz z lepszym poznawaniem możliwości AI przez przedsiębiorstwa tempo wdrażania przyspieszy, wykraczając poza podstawowe zastosowania w kierunku bardziej transformacyjnych procesów opartych na AI, które mogą znacząco wpłynąć na praktyki branżowe i efektywność operacyjną.”
W tym artykule przyjrzę się faktom stojącym za szumem medialnym i omówię konkretne realia generatywnej sztucznej inteligencji w 2026. Jakie przełomowe osiągnięcia znalazły praktyczne zastosowanie? Czy możemy obalić niektóre przesadzone obietnice i zajrzeć w ekscytujące możliwości, które czekają nas w przyszłości? Czy platformy sztucznej inteligencji odbiorą ludziom pracę? Sprawdźmy!
GenAI — początkowy szum medialny a rzeczywistość
Według Niranjana Ramsundera, dyrektora ds. technologii w UST, początkowo oczekiwano, że GenAI zmieni reguły gry, oferując wszystkim zaawansowaną sztuczną inteligencję. Obiecywano znaczącą poprawę w trzech obszarach:
- Doświadczenia bez udziału ludzi: Inteligentniejsze i szybsze interakcje z usługami dla klientów i pracowników opartymi na AI.
- Praca kreatywna: Generowanie muzyki, obrazów i filmów na podstawie prostych poleceń.
- Produktywność programistów: Przyspieszenie pisania, testowania i modernizacji kodu.
Rzeczywistość jest jednak wolniejsza, niż przewidywano. „Firmy koncentrują się na mierzeniu wpływu, zarządzaniu kosztami i zapewnianiu bezpieczeństwa. Skalowanie inicjatyw GenAI przy jednoczesnym kontrolowaniu kosztów i dostarczaniu wartości okazuje się trudne” — mówi Niranjan.
Have an account? Log In
Rysująca się zmiana układu sił
Patrząc w przyszłość, Niranjan spodziewa się zmiany układu sił. „Firmy, które skutecznie wykorzystają GenAI, zyskają znaczącą przewagę. Jednak dostęp do zasobów, takich jak procesory GPU i najlepsze talenty, jest coraz bardziej monopolizowany przez nieliczne, dobrze finansowane organizacje.”
Prawdopodobnie doprowadzi to do:
- Sojuszy: Liderzy spoza sektora technologicznego będą nawiązywać współpracę z gigantami technologicznymi.
- Płać, aby korzystać: Mniejsze firmy będą zmuszone polegać na drogiej własności intelektualnej tych oligopoli.
- Pogłębiającej się przepaści majątkowej: Nierówny rozkład bogactwa może się pogorszyć.
Początkowy szum wokół GenAI ustąpił miejsca bardziej wyważonemu podejściu, a przyszłość może zostać zdominowana przez kilku potężnych graczy.
Wyzwania związane z generatywną sztuczną inteligencją
Jedno z największych wyzwań dla dyrektorów ds. technologii wdrażających GenAI polega na zidentyfikowaniu najbardziej odpowiednich zastosowań.
Jak podkreśla Pavel: „Zrozumienie, "gdzie i jak" skutecznie integrować GenAI, ma kluczowe znaczenie. ClearScale, firma doradcza specjalizująca się w usługach chmurowych, stawia czoła temu wyzwaniu, opracowując uzasadnienia biznesowe, oceniając ryzyko i przeprowadzając testy koncepcyjne przed skalowaniem wdrożeń. Takie ostrożne podejście gwarantuje, że firmy wykorzystują GenAI strategicznie, maksymalizując korzyści i ograniczając potencjalne negatywne skutki.”
Bezpieczeństwo pozostaje głównym problemem dla firm rozpoczynających przygodę z GenAI. Pavel podkreśla znaczenie zabezpieczenia danych treningowych oraz zagwarantowania, że są one wolne od błędów i uprzedzeń.
„Podobnie jak w przypadku każdej aplikacji obejmującej bazy danych lub zarządzanie danymi, przechowywanie danych GenAI wymaga rygorystycznych zabezpieczeń. Niezwykle ważne jest przechowywanie danych na wszystkich etapach — od pozyskiwania i przygotowania po trenowanie i skalowanie operacyjne — aby chronić je przed zagrożeniami, takimi jak ataki na łańcuch dostaw AI, zatruwanie danych i wstrzykiwanie poleceń.”
Budowanie strategii danych dla GenAI
Zarządzanie danymi, będące fundamentem udanych inicjatyw AI, przeżywa rozkwit w chmurze.
„„Gotowość danych” i „przygotowanie danych” to tutaj słowa kluczowe,” mówi Pavel V. „Firmy mogą czerpać korzyści ze swoich danych tylko wtedy, gdy są one odpowiednio przygotowane. Faktem jest, że nie można mieć strategii nauki o danych, jeśli najpierw nie ma się strategii danych. Wielu liderów IT stawia wóz przed koniem – inwestują w GenAI, zanim dokładnie zrozumieją, jak ujednolicić, przechowywać, analizować i wykorzystywać dane na dużą skalę.”
Pavel podkreśla, że gotowość danych nie jest podejściem uniwersalnym. Zależy ona od konkretnych celów biznesowych. Jednak solidna strategia danych stanowi fundament. Strategia ta powinna określać technologie, procesy, ludzi i wytyczne potrzebne do skutecznego zarządzania zasobami danych organizacji. W dzisiejszym świecie bogatym w dane dobrze zdefiniowana strategia danych jest niezbędna, aby w pełni wykorzystać posiadane informacje.
Eamonn zauważa, że „Niektóre przedsiębiorstwa zaczęły badać zastosowania sztucznej inteligencji, szczególnie w zarządzaniu nieustrukturyzowanymi danymi, uzyskując szybkie i skuteczne rezultaty w obszarach takich jak zarządzanie dokumentami. Ten przypadek użycia stanowi punkt wejścia dla firm stawiających pierwsze kroki w technologii sztucznej inteligencji, zapewniając im wymierne korzyści i przygotowując grunt pod bardziej złożone zastosowania”.
Wzmacnianie pozycji pracowników
Poza kwestiami technicznymi związanymi z generatywną sztuczną inteligencją równie ważne jest uzyskanie poparcia pracowników. Jednym z kluczowych wyzwań dla dyrektorów ds. technologii jest rozwianie obaw pracowników dotyczących utraty pracy wskutek automatyzacji.
„Wyjaśnij swoim pracownikom, że GenAI ich nie zastąpi” – zachęca Pavel. „Nie stanowi to dla nich zagrożenia, ale osoby, które z niej nie korzystają, zostaną zastąpione przez tych, którzy jej używają.”
Pavel sugeruje wykorzystanie tej rozmowy jako „„miękkiego” impulsu” do przedstawienia GenAI jako narzędzia wspierającego rozwój zawodowy i ograniczającego wykonywanie rutynowych zadań. Zachęcając pracowników do korzystania z GenAI i podnosząc ich kwalifikacje w zakresie jej wykorzystywania, firmy mogą tworzyć pozytywne i produktywne środowisko pracy, w którym pracownicy postrzegają GenAI jako sprzymierzeńca, a nie zagrożenie.
More Articles
Chmura, dostawcy hiperskalowi i przyszłość GenAI
Ekosystem dostawców hiperskalowych również odgrywa rolę w rozwoju GenAI. GenAI jest głównym obszarem zainteresowania wiodących dostawców chmury, takich jak AWS.
„Oprócz tego wspomniałbym o przejęciu VMware przez Broadcom” – dodaje Pavel V. Plan Broadcomu zakładający zakończenie wszystkich programów partnerskich VMware i przeniesienie partnerów do programu partnerskiego Broadcom dostępnego wyłącznie na zaproszenie stanowi problem dla wielu firm. Wśród partnerów brakuje jasności co do możliwości dołączenia do programu Broadcom, przez co użytkownicy VMware pozostają w niewiedzy.”
Zakłócenia te mogą jednak stać się okazją do ponownej oceny infrastruktury IT i zbadania korzyści płynących z rozwiązań opartych na chmurze, takich jak AWS, które oferują efektywność kosztową, skalowalność i zwiększone bezpieczeństwo.
Eamonn podkreśla rosnące znaczenie chmury dla GenAI: „W miarę jak sztuczna inteligencja staje się coraz bardziej zintegrowana z operacjami przedsiębiorstw, dyrektorzy ds. technologii analizują bardziej dynamiczne i zaawansowane zastosowania sztucznej inteligencji w chmurze, wykraczające poza podstawową automatyzację, dążąc do znaczącej transformacji procesów biznesowych i interakcji z klientami. Zamiast kupować drogie mikrochipy do zastosowań związanych ze sztuczną inteligencją, można na przykład wykorzystać chmurę – jest znacznie tańsza, skalowalna i równie skuteczna jak sprzęt lokalny, a nawet skuteczniejsza”.
Końcowe przemyślenia
W miarę jak przechodzimy przez 2026, byliśmy świadkami znaczącego postępu w upowszechnianiu GenAI. Chociaż firmy aktywnie wdrażają rozwiązania GenAI, dominuje ostrożne podejście, uwzględniające kwestie bezpieczeństwa.
Eamonn, spoglądając w przyszłość, porusza interesującą kwestię: „W miarę jak sztuczna inteligencja staje się coraz bardziej zintegrowana z operacjami przedsiębiorstw... pojawiają się potencjalne skutki obliczeń kwantowych dla bezpieczeństwa danych. Rośnie przekonanie, że przyszłe środki bezpieczeństwa muszą uwzględniać zagrożenia związane z obliczeniami kwantowymi, co podkreśla znaczenie rozwiązań opartych na chmurze i ich zaawansowanych możliwości w zakresie bezpieczeństwa.”
Zarządzanie danymi nadal stanowi przeszkodę na drodze do szerszego upowszechnienia, a uzyskanie poparcia pracowników ma kluczowe znaczenie dla pomyślnego wdrożenia. Potencjał GenAI do transformacji całych branż jest jednak niezaprzeczalny. Dzięki dalszemu rozwojowi i koncentracji na odpowiedzialnym rozwoju przyszłość GenAI daje ogromne nadzieje na transformację branż oraz redefinicję sposobu, w jaki pracujemy i wchodzimy w interakcje z technologią.
Subskrybuj biuletyn CTO, aby otrzymywać więcej informacji o najnowszych trendach.
