W jaki sposób uwzględnić komponent ludzki przy wykorzystaniu sztucznej inteligencji? Naukowcy są przekonani, że sztuczna inteligencja będzie w przyszłości posiadała umiejętności kognitywne zbliżone do ludzkich, lub nawet lepsze. Jeszcze tylko nie wiadomo, kiedy to nastąpi. Na co trzeba zwrócić uwagę podczas implementacji sztucznej inteligencji, wyjaśnia dyplomowany inżynier Christof Wolf-Brenner z Know-Center GmbH.
| REKLAMA |
 |
Już dziś sztuczna inteligencja pozwala osiągać szybsze wyniki i otwiera dotąd nieznane perspektywy. Sztuczna inteligencja uczy się przy tym autonomicznie – bez potrzeby ciągłego nadzoru – oraz adaptacyjnie – przez przenoszenie doświadczeń z pokazywanego jej obszaru na inne pola.
Choć brzmi to bardzo pozytywnie, nie można przy tym wykluczyć negatywnych efektów. Znanym przykładem jest tzw. algorytm AMS, który dzieli osoby poszukujące pracy na trzy klasy, charakteryzujące się odpowiednio wysokimi, średnimi i małymi szansami na znalezienie stałego zatrudnienia na przestrzeni kolejnych sześciu miesięcy. Krytycy zarzucają temu systemowi utrwalanie istniejących nierówności społecznych.
Oznacza to, że decyzje sztucznej inteligencji opierają się na światopoglądzie, który należy do przeszłości. Jeżeli problemy etyczne związane ze stosowaniem sztucznej inteligencji nie zostaną odpowiednio zaadresowane, mogą szybko stać się źródłem publicznej krytyki.
Aktualnie największe wyzwania technologiczne
Złożona kwestia etycznego wykorzystania sztucznej inteligencji jest tematyzowana w szczególności w następujących trzech obszarach:
- Bias w uproszczeniu są to algorytmy utrwalające stereotypy i uprzedzenia. Skutkiem zastosowania takiego algorytmu może być preferowanie zatrudniania mężczyzn lub wykluczenie np. osób ciemnoskórych, mimo jednakowych kwalifikacji.
- Brak jawności: Istnieją sytuacje, w których nie można stwierdzić, w jaki sposób algorytmy doszły do określonych wniosków, na podstawie przedstawionych im danych. Aby rozwiązać ten problem, naukowcy pracują nad wyjaśnieniem procesów myślowych sztucznej inteligencji w ramach projektu „Explainable AI“.
- Ochrona danych: Dane wykorzystywane przez sztuczną inteligencję podlegają ochronie prawnej, co jest ważnym i słusznym założeniem. Pomocne są tu rozwiązania techniczne opierające się na anonimizacji i regulacji wykorzystania danych.
Aby zminimalizować ryzyko otrzymywania moralnie niepożądanych wyników, należy skupić się na trzech prostych kwestiach.
- Promowanie świadomości, w celu uzmysłowienia użytkownikom problemów natury etycznej. Pozwala to również na realizowanie strategii przygotowawczej do wprowadzania sztucznej inteligencji. Dzięki temu możliwe jest uniknięcie bezrefleksyjnej implementacji, której konsekwencje mogą okazać się brzemienne w skutkach.
- Określenie polityki firmy w kwestiach etycznych związanych z zastosowaniem sztucznej inteligencji oraz określenie podstawowych wzorców postępowania, wykraczających poza wymagania ustawowe, do których zarząd przedsiębiorstwa czuje się zobowiązany.
- Wdrażanie procesów do systematycznej kontroli potencjalnego ryzyka związanego z zastosowaniem sztucznej inteligencji. Rozumiane jest przez to tworzenie koncepcji, planowanie, definiowanie oraz wprowadzanie w życie odpowiednich procesów.
W taki sposób przedsiębiorstwa przemysłowe małej i średniej wielkości planują wykorzystanie rozwiązań bazujących na sztucznej inteligencji
Gdy kwestie etyczne związane z wprowadzeniem sztucznej inteligencji zostaną rozwiązane, można rozpocząć konkretne planowanie. Najważniejsze jest tu zapewnienie zgodności ze strategią przedsiębiorstwa. Decydujące pytanie brzmi: Jak dopasować sztuczną inteligencję do sposobu funkcjonowania naszego przedsiębiorstwa i do osiągnięcia jakich celów ją wykorzystać?
Planowanie nie obejmuje tylko kwestii technicznych, ale bierze pod uwagę również strategiczne cele przedsiębiorstwa oraz aspekt ludzki, odzwierciedlany we wpływie decyzji sztucznej inteligencji na jej użytkowników.
W następnej kolejności konieczne jest przygotowanie solidnego harmonogramu działań, tzw. roadmap. W praktyce najłatwiej jest zacząć od inicjatyw przynoszących szybkie efekty (tzw. quick wins), w szczególności tych, dla których istnieją już dane o dobrej jakości i na podstawie których odpowiedni pracownicy będą mogli wyciągnąć sensowne wnioski bez dużego nakładu pracy.
Na koniec ważne jest zaangażowanie kompetentnych partnerów, którzy zadbają o pomyślną realizację projektów wykorzystujących sztuczną inteligencję, nie tylko z techniczno-organizacyjnego punktu widzenia, ale również z uwzględnieniem kwestii etycznych.
Podsumowanie: Jak uniknąć publicznej krytyki i utraty wizerunku
Wykorzystanie sztucznej inteligencji, opierającej się na danych, aby np. sklasyfikować produkty na "dobre" i "niedobre", kładzie duży nacisk na uogólnienia. Przyjmuje się bowiem, że na podstawie zaobserwowanych przykładów będzie można sporządzić dokładną prognozę dotyczącą przyszłych wydarzeń. Z tego względu rozwiązania wykorzystujące sztuczną inteligencję doskonale skalują, ale jednocześnie maskują błędy i nieetyczne wyniki.
Dlatego projekty wdrażania sztucznej inteligencji muszą zostać dobrze przygotowane. Wykorzystanie sztucznej inteligencji w istniejących procesach oznacza daleko idące zmiany w organizacji, obejmujące nie tylko aspekty techniczne, ale również rozważania na temat polityki firmy i jej nastawienia do wielu zasadniczych kwestii.
Przedsiębiorstwa, które nie potraktują tych tematów z należytą uwagą, mogą narazić się na publiczną krytykę, czy nawet utratę wiarygodności, przez co ich pozycja na rynku może zostać zachwiana. Wartością dla klientów jest dziś nie tylko sama funkcjonalność, ale również kwestie etyczne i uwzględnianie oczekiwań społecznych.
Źródło: www.proalpha.pl
Najnowsze wiadomości
Customer-specific AI: dlaczego w 2026 roku to ona przesądza o realnym wpływie AI na biznes
W 2026 roku sztuczna inteligencja przestaje być ciekawostką technologiczną, a zaczyna być rozliczana z realnego wpływu na biznes. Organizacje oczekują dziś decyzji, którym można zaufać, procesów działających przewidywalnie oraz doświadczeń klientów, które są spójne w skali. W tym kontekście coraz większe znaczenie zyskuje customer-specific AI - podejście, w którym inteligencja jest osadzona w danych, procesach i regułach konkretnej firmy, a nie oparta na generycznych, uśrednionych modelach.
PROMAG S.A. rozpoczyna wdrożenie systemu ERP IFS Cloud we współpracy z L-Systems
PROMAG S.A., lider w obszarze intralogistyki, rozpoczął wdrożenie systemu ERP IFS Cloud, który ma wesprzeć dalszy rozwój firmy oraz integrację kluczowych procesów biznesowych. Projekt realizowany jest we współpracy z firmą L-Systems i obejmuje m.in. obszary finansów, produkcji, logistyki, projektów oraz serwisu, odpowiadając na rosnącą skalę i złożoność realizowanych przedsięwzięć.
SkyAlyne stawia na IFS dla utrzymania floty RCAF
SkyAlyne, główny wykonawca programu Future Aircrew Training (FAcT), wybrał IFS Cloud for Aviation Maintenance jako cyfrową platformę do obsługi technicznej lotnictwa i zarządzania majątkiem. Wdrożenie ma zapewnić wgląd w czasie rzeczywistym w utrzymanie floty, zasoby i zgodność, ograniczyć przestoje oraz zwiększyć dostępność samolotów szkoleniowych RCAF w skali całego kraju. To ważny krok w modernizacji kanadyjskiego systemu szkolenia załóg lotniczych.
Wykorzystanie AI w firmach rośnie, ale wolniej, niż oczekiwano. Towarzyszy temu sporo rozczarowań
Wykorzystanie sztucznej inteligencji w firmach rośnie, ale tempo realnych wdrożeń pozostaje znacznie wolniejsze od wcześniejszych oczekiwań rynku. Dane pokazują, że z rozwiązań AI korzysta dziś wciąż niewiele przedsiębiorstw, a menedżerowie coraz częściej wskazują na bariery regulacyjne, koszty oraz brak powtarzalnych efektów biznesowych. W praktyce technologia jest testowana głównie w wybranych obszarach, a kluczowe decyzje nadal pozostają po stronie człowieka. Również w firmach, które wdrożyły AI, nierzadko towarzyszą temu rozczarowania.
Europejski przemysł cyfryzuje się zbyt wolno – ERP, chmura i AI stają się koniecznością
Europejski przemysł średniej wielkości wie, że cyfryzacja jest koniecznością, ale wciąż nie nadąża za tempem zmian. Ponad 60% firm ocenia swoje postępy w transformacji cyfrowej jako zbyt wolne, mimo rosnącej presji konkurencyjnej, regulacyjnej i kosztowej. Raport Forterro pokazuje wyraźną lukę między świadomością potrzeby inwestycji w chmurę, ERP i AI a realną zdolnością do ich wdrożenia – ograniczaną przez braki kompetencyjne, budżety i gotowość organizacyjną.
Europejski przemysł średniej wielkości wie, że cyfryzacja jest koniecznością, ale wciąż nie nadąża za tempem zmian. Ponad 60% firm ocenia swoje postępy w transformacji cyfrowej jako zbyt wolne, mimo rosnącej presji konkurencyjnej, regulacyjnej i kosztowej. Raport Forterro pokazuje wyraźną lukę między świadomością potrzeby inwestycji w chmurę, ERP i AI a realną zdolnością do ich wdrożenia – ograniczaną przez braki kompetencyjne, budżety i gotowość organizacyjną.
Najnowsze artykuły
5 pułapek zarządzania zmianą, które mogą wykoleić transformację cyfrową i wdrożenie ERP
Dlaczego jedne wdrożenia ERP dowożą korzyści, a inne kończą się frustracją, obejściami w Excelu i spadkiem zaufania do systemu? Najczęściej decyduje nie technologia, lecz to, jak organizacja prowadzi zmianę: czy liderzy biorą odpowiedzialność za decyzje czy tempo jest dopasowane do zdolności absorpcji oraz czy ludzie dostają klarowność ról i realne kompetencje. Do tego dochodzi pytanie: co po go-live - stabilizacja czy chaos w firmie? Poniżej znajdziesz 5 pułapek, które najczęściej wykolejają transformację i praktyczne sposoby, jak im zapobiec.
SAP vs Oracle vs Microsoft: jak naprawdę wygląda chmura i sztuczna inteligencja w ERP
Wybór systemu ERP w erze chmury i sztucznej inteligencji to decyzja, która determinuje sposób działania organizacji na lata- a często także jej zdolność do skalowania, adaptacji i realnej transformacji cyfrowej. SAP, Oracle i Microsoft oferują dziś rozwiązania, które na pierwszy rzut oka wyglądają podobnie, lecz w praktyce reprezentują zupełnie odmienne podejścia do chmury, AI i zarządzania zmianą. Ten artykuł pokazuje, gdzie kończą się deklaracje, a zaczynają realne konsekwencje biznesowe wyboru ERP.
Transformacja cyfrowa z perspektywy CFO: 5 rzeczy, które przesądzają o sukcesie (albo o kosztownej porażce)
Transformacja cyfrowa w finansach często zaczyna się od pytania o ERP, ale w praktyce rzadko sprowadza się wyłącznie do wyboru systemu. Dla CFO kluczowe jest nie tylko „czy robimy pełną wymianę ERP”, lecz także jak policzyć ryzyko operacyjne po uruchomieniu, ocenić wpływ modelu chmurowego na koszty OPEX oraz utrzymać audytowalność i kontrolę wewnętrzną w nowym modelu działania firmy.
Agentic AI rewolucjonizuje HR i doświadczenia pracowników
Agentic AI zmienia HR: zamiast odpowiadać na pytania, samodzielnie realizuje zadania, koordynuje procesy i podejmuje decyzje zgodnie z polityką firmy. To przełom porównywalny z transformacją CRM – teraz dotyczy doświadczenia pracownika. Zyskują HR managerowie, CIO i CEO: mniej operacji, więcej strategii. W artykule wyjaśniamy, jak ta technologia redefiniuje rolę HR i daje organizacjom przewagę, której nie da się łatwo nadrobić.
Composable ERP: Przewodnik po nowoczesnej architekturze biznesowej
Czy Twój system ERP nadąża za tempem zmian rynkowych, czy stał się cyfrową kotwicą hamującą rozwój? W dobie nieciągłości biznesowej tradycyjne monolity ustępują miejsca elastycznej architekturze Composable ERP. To rewolucyjne podejście pozwala budować środowisko IT z niezależnych modułów (PBC) niczym z klocków, zapewniając zwinność nieosiągalną dla systemów z przeszłości. W tym raporcie odkryjesz, jak uniknąć pułapki długu technologicznego, poznasz strategie liderów rynku (od SAP po MACH Alliance) i wyciągniesz lekcje z kosztownych błędów gigantów takich jak Ulta Beauty. To Twój strategiczny przewodnik po transformacji z cyfrowego "betonu" w adaptacyjną "plastelinę".
Customer-specific AI: dlaczego w 2026 roku to ona przesądza o realnym wpływie AI na biznes
W 2026 roku o wartości sztucznej inteligencji decyduje nie jej „nowość”, ale zdolność do dostarczan… / Czytaj więcej
Europejski przemysł cyfryzuje się zbyt wolno – ERP, chmura i AI stają się koniecznością
Ponad 60% średnich przedsiębiorstw przemysłowych w Europie uważa, że tempo ich transformacji cyfrow… / Czytaj więcej
Nowa era komunikacji biznesowej, KSeF stał się faktem
Od 1 lutego 2026 roku, w Polsce z sukcesem rozpoczęła się nowa era elektronicznej komunikacji w biz… / Czytaj więcej
Co dziś decyduje o sukcesie projektów IT?
Według danych z analizy rynku IT w 2025 roku, 59% projektów jest ukończonych w ramach budżetu, 47%… / Czytaj więcej
Przemysł w 2026 roku: od eksperymentów do zdyscyplinowanego wdrażania AI
Rok 2026 będzie momentem przejścia firm produkcyjnych od pilotaży technologicznych do konsekwentnyc… / Czytaj więcej
Hakerzy nie kradną już tylko haseł. Oni kradną Twój czas i przyszłość. Jak chronić ERP przed paraliżem?
Hakerzy coraz rzadziej koncentrują się wyłącznie na kradzieży haseł. Ich prawdziwym celem jest dziś… / Czytaj więcej
