Czy sztuczna inteligencja w procesie tworzenia produktu to zawsze dobry pomysł?

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 w procesie tworzenia produktu

Sztuczna inteligencja może wspomóc wiele aspektów procesu projektowania i wdrażania nowych produktów. Często jej wykorzystanie jest dobrym pomysłem, a do najważniejszych korzyści należą:

• badania rynku — przyspieszenie badań lub przeprowadzenie ich na większą skalę jest możliwe dzięki automatyzacji powtarzalnych zadań, takich jak na przykład analizy ankiet czy transkrypcji wywiadów. To pozwala zespołowi skupić się na bardziej kreatywnych i wymagających aspektach rozwoju produktu,
• nowe inspiracje — ułatwiony dostęp do szerszego spektrum pomysłów to jedna z głównych zalet generatywnej sztucznej inteligencji. Algorytmy AI mogą przeszukiwać ogromne bazy danych w poszukiwaniu nieznanych wzorców i koncepcji, wykraczających poza dotychczasowy sposób myślenia projektantów,
• pogłębiona analiza danych — lepsze zrozumienie potrzeb docelowych klientów dzięki przetwarzaniu danych o ich zachowaniach, preferencjach i motywacjach zakupowych.

Kiedy jednak warto zastanowić się po raz drugi przed skorzystaniem ze współpracy z AI?

Pod lupą. Ukryte wyzwania wdrażania AI

Choć sztuczna inteligencja w procesie tworzenia produktu oznacza wiele nowych możliwości, jej wdrożenie nie jest pozbawione wyzwań. Najważniejsze z nich to:

• konieczność gruntownego przeszkolenia zespołów produktowych i dostosowania istniejących procesów pracy pod kątem integracji z systemami AI. To może być trudne w dużych, hierarchicznych organizacjach, zatrudniających specjalistów przywiązanych do tradycyjnych sposobów pracy,
• obawy o bezpieczeństwo danych klientów wykorzystywanych do trenowania algorytmów AI. Aby skorzystać z dodatkowych zabezpieczeń, firmy muszą często korzystać z licencji typu Enterprise, których użycie może przekraczać budżet małych organizacji. Dlatego mniejsze firmy decydują się czasem na lokalne wykorzystanie modeli w otwartym dostępie, takich jak Llama 2, Vicuna czy Alpaca. Co prawda wymagają one mocniejszego sprzętu w firmie, jednak zapewniają bezpieczeństwo danych. Modele uczenia maszynowego bazują bowiem na wrażliwych informacjach osobowych. Przy nieumiejętnym ustawieniu zabezpieczeń ich wyciek mógłby mieć katastrofalne skutki dla wizerunku firmy,
• zwiększona złożoność i rozproszenie odpowiedzialności za kluczowe decyzje biznesowe podejmowane z udziałem systemów AI. Kto ponosi finansową i reputacyjną odpowiedzialność za ewentualne błędy tych systemów? Jak zapewnić nadzór nad „czarnymi skrzynkami” AI?

Pułapka czarnej skrzynki. Brak przejrzystości w decyzjach AI

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:

• wizualizacje przepływów danych w sieciach neuronowych, czy
• tekstowe wyjaśnienia podjętych decyzji generowane przez dodatkowe algorytmy.

AI i etyka. Jak uniknąć dyskryminacji i stronniczości?

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:

• ustalania priorytetów obsługi klienta,
• targetowania reklam,
• sugerowania specjalistów w najbliższej okolicy, czy
• personalizacji sugestii produktów.

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.

Granice algorytmów. Sztuczna inteligencja w procesie kreatywnym?

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/)

Zapewnienie kontroli i zgodności z prawem

Aby zminimalizować ryzyka związane z AI, firmy muszą wdrożyć odpowiednie mechanizmy nadzoru i kontroli nad tymi systemami. Obejmuje to między innymi:

• weryfikację poprawności i źródeł informacji generowanych przez modele AI przed ich praktycznym wykorzystaniem,
• audyty algorytmów uczenia maszynowego pod kątem stronniczości, niepewności predykcji i przejrzystości podejmowanych decyzji,
• powołanie specjalisty lub komitetu etycznego nadzorującego projektowanie, testowanie i użytkowanie systemów AI w firmie,
• opracowanie jasnych wytycznych odnośnie dopuszczalnych zastosowań AI i granic ingerencji tych systemów w procesy biznesowe oraz decyzje projektowe,
• przeszkolenie projektantów, aby mieli świadomość ograniczeń i pułapek, co pozwoli uniknąć nadmiernego, bezkrytycznego polegania na jej wskazaniach.

Sztuczna inteligencja w procesie tworzenia produktu -podsumowanie

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