(Kiemelt kép: IVSZ)
– A generatív mesterséges intelligencia hozzájárulhat az üzleti élet átalakításához. Mely területeken van a legnagyobb potenciál erre?
– A generatív mesterséges intelligenciában (MI) megvan a potenciál, hogy több milliárd dolláros gazdasági értéket hozzon létre a következő évtizedekben. Az IBM Institute for Business Value felméréséből kiderült, hogy a megkérdezett vállalatvezetők több mint háromnegyede szerint alapvetően meghatározza majd a cégek versenyképességék, hogy melyikük használ fejlettebb generatív MI-t. Bár vannak az adatvédelemmel és biztonsággal kapcsolatos félelmeik, amik valamelyest lassíthatják ezt a folyamatot, már olyan szintre fejlődött a generatív MI, hogy tisztában vannak vele: mindenképp alkalmazniuk kell ahhoz, hogy a piacon versenyelőnyben tudjanak maradni. Az ügyfeleink különböző felhasználási területeken alkalmazzák a technológiát, többek között tartalomgyártásra (content generation), üzleti terminológiák és kategóriák szerinti osztályozásra (classification), nagyobb volumenű szövegek – például jegyzőkönyvek vagy tárgyalási szerződések – összefoglalására (summarization), vagy éppen definiált névelemek felismerésére (entity recognition) hosszabb dokumentumokban.
Az ügyfeleink a legkülönbözőbb iparágakban alkalmazzák ezeket a felhasználási módokat, hogy javítsák folyamataik hatékonyságát és az ügyfélélményt. Három fontos területet emelnék ki, ahol már kézzel fogható eredményeket látunk, és számszerűsíthető, 40 százalékos termelékenység-javulást rögzíthettünk: a munkaerő-menedzsmentben, az ügyfélszolgálati területen és az alkalmazások fejlesztéséhez szükséges kódolási feladatokban. Az egyik ügyfelünknél olyan széles körben alkalmazzuk a generatív MI-t a HR területén, ami magába foglalja a tehetségek bevonzását, a teljesítménymenedzsmentet, a munkavállalási adatok nyilvántartását, a belső kommunikációt és a képzési programokat egyaránt.
Az ügyfélszolgálati területen azt látjuk, hogy a társalgások 70 százalékát ma már a mesterséges intelligencia is kezelheti. Chatbotokat már közel egy évtizede szállítunk, de a generatív MI hatalmas előrelépést jelentett ezen a területen, hiszen a technológia ügyfélspecifikus adathalmazokon való tréningjével olyan modelleket tudunk létrehozni, amelyek lényegesen gyorsabban meg tudják azokat az új témákat és területeket, amelyekről a chatbotnak „tudnia kell”. Az alkalmazások gépi kódgenerálással történő fejlesztése során pedig 30 százalékos termékenységnövelést látunk – sokkal rövidebb idő alatt tudjuk modernizálni a vállalat számára fontos applikációkat.
– Milyen konkrét eszközöket és technológiákat kínál az IBM a vállalkozásoknak a generatív mesterséges intelligencia alkalmazásához? Hogyan segítenek ezek az eszközök a cégeknek az innovációban és a hatékonyság növelésében?
– Az IBM-nek saját technológiája van, de partnerekkel is dolgozunk. Az MI stratégiánk négy olyan követelményt fogalmaz meg, aminek minden általunk kínált technológiának meg kell felelnie: legyen nyílt, megbízható, célzott és képességnövelő, vagyis adjon olyan képességet a felhasználó kezébe, amelynek segítségével új értéket tudnak teremteni. A generatív MI nem számunkra csak a kész nagy nyelvi modellek (LLM) használatáról szól, hanem olyan, ún. foundation modelleket akarunk a vállalkozások rendelkezésére bocsátani, amelyet aztán saját adataikkal a számukra fontos felhasználási területekre tudnak finomhangolni. Mindehhez pedig biztosítjuk a felelősségteljes felhasználáshoz szükséges vállalatirányítási (governance) eszközöket is. Az IBM nyílt forráskódú platformot kínál az ügyfeleknek, különben korlátozná és bezárná az ott dolgozó szakemberek számára elérhető lehetőségeket. Nyilvánvalóan tudjuk, hogy a generatív MI modellek olykor hallucinálnak, néha adnak irreleváns vagy értelmetlen válaszokat, ezért a platformjainknak előre beépített adat- és modellvédelmet is nyújtaniuk kell.
Az IBM MI és adatplatformja a watsonx, amit a stratégia kritikus elemeit szem előtt tartva terveztünk meg. A platform maga három részből áll, a watsonx.ai stúdió, amit az ügyfelek mind hagyományos gépi tanulási, mind generatív MI modellek tréningjére, validációjára, finomhangolására és üzembe helyezésére használhatnak. A watsonx.data egy szabályozott adatokra és MI munkafolyamatokra optimalizált adattár, ami lehetővé teszi, hogy a kliensek a saját adataikat tudják behozni a modellekbe. A harmadik rész pedig a watsonx.governance, amely olyan végponttól végpontig tartó adat és MI irányítási eszközöket kínál, amelyek révén a vállalatok felelős, átlátható, és megmagyarázható MI munkafolyamatokat hozhatnak létre.
Az IBM kínálatában megtalálható még a watson Orchestrate, mellyel az ügyfeleink különböző folyamatokat automatizálhatnak az MI segítségével, hogy felszabadíthassák a munkatársakat az egyszerű, unalmas, repetitív feladatok alól. Olyan összetett feladatokat tudunk automatizálni, mint például egy jelentés lekérdezése vagy egy-egy meeting összefoglalása. A sort még tudjuk folytatni. A watsonx Assistanttel bármilyen alkalmazáson, eszközön vagy csatornán keresztül könnyen bevethetünk társalgásra képes virtuális ügynököket. A watsonx code assistant pedig megadja a lehetőséget, hogy az MI által generált kódokat írjunk. Az összes felsorolt alkalmazásban az a legfontosabb, hogy a mesterséges intelligencia nem átveszi a feladatokat az emberektől, hanem támogatja őket abban, hogy azokat jobban, gyorsabban és hatékonyabban tudjuk megoldani.
– Hogyan segíti az IBM a vállalatokat abban, hogy biztosítsák az MI rendszerek etikus működését és az adatvédelem betartását?
– Az IBM a nagy nyelvi modellek létrehozásának minden egyes szakaszában szem előtt tartja az etikai alapelvek betartását. Figyelünk rá, hogy a modellek tréningjére használt adatok gyűjtése az adatvédelmi elveknek megfelelően történjen, jogunk legyen az adatok felhasználására, és pontosan lássuk, honnan származnak az adatok. Nagy hangsúlyt fektetünk arra is, hogy a nagy nyelvi modelleket óvatosan és felelősségteljesen alkalmazzuk. Vigyázunk, hogy az adatokat a modellek ne értelmezzék félre, és ne eredményezzék olyan „elfogult” modellek létrehozását, amely aztán diszkriminációhoz vagy hibás döntésekhez vezethet. Amikor létrehozunk egy új megoldást vagy alkalmazást, igyekszünk biztosítani azok folyamatos karbantartását, hogy lépést tudjanak tartani az új kihívásokkal és fejlesztésekkel.
– Hogyan látja az IBM a mesterséges intelligencia szerepét az ügyfélszolgálatok és a kapcsolattartó központok jövőjében?
– Az ügyfelek ma nagyon személyre szabott élményeket várnak el a kapcsolattartó személyektől. A mesterséges intelligenciával pontosan ezt tudjuk elősegíteni. Nem elég, hogy az ügyfélszolgálati szakemberek jobban tudnak reagálni a problémákra, de proaktívak is lehetnek a call centerrel: nem kell arra várniuk, hogy az ügyfelek problémákkal forduljanak hozzájuk, hanem a generatív MI kielemzi a korábbi beszélgetéseket, és tud javaslatokat tenni arról, hogy hogyan tudják javítani az ügyfelek kiszolgálását.
– Az ügyfélszolgálatokat és kapcsolattartó központokat gyakran az emberi interakciók jellemzik. Hogyan lehet a mesterséges intelligenciát úgy beépíteni a folyamatokba, hogy javítsa az ügyfélkapcsolatok minőségét anélkül, hogy elveszne az emberi kapcsolat?
– A kimondottan emberi készségek, mint például az érzelmi intelligencia vagy az empátia, nehezen pótolhatóak, és ezekben a generatív MI – akármilyen fejlett is – nem kimondottan jó. Amikor ezeket a call centereket tervezzük, nem az ügynököket akarjuk helyettesíteni, hanem az a célunk, hogy támogassuk az ügynököket abban, hogy arra összpontosítani, hogy nyitottan és empatikusan forduljanak az ügyfelek felé komplikált esetekben is. Ha valaki csak azt akarja megnézni, hogy mikor van nyitva a bank, vagy a telefontársaság milyen dolgokat ajánl, arra tökéletes az MI. A cél, hogy az ilyen hétköznapi feladatokat át tudjuk adni a generatív MI-nek, azokohoz az interakciókhoz viszont, amelyekhez empátia szükséges – például valakinek meghal egy családtagja – és fontos az érzelmek megértése, megmaradjon az emberi kapcsolattartóknál.
– A mesterséges intelligencia bevezetése gyakran aggályokat vet fel a munkahelyek jövője miatt. Mely ágazatokat érinti leginkább a generatív MI alkalmazása? Hogyan bővíti és alakítja át a munkahelyeket és feladatokat a vállalatoknál az MI?
– Az IBM-nek a legfontosabb mesterséges intelligencia etikai alapelve, hogy az MI mindig az emberi intelligencia kiegészítését szolgálja, nem a helyettesítését. Tehát mi az IBM-nél abban hiszünk, hogy az MI mindannyiunkat jobbá tehet a munkánkban és ez sokakat érinthet, nem csak az elit kevés tagját. Természetesen a generatív MI bevezetése átalakítja a munkánkat és az életünket. A legképzetlenebb és a legtapasztalatlanabb munkavállalóknak lehet a leghasznosabb a generatív MI alkalmazása, a legtapasztaltabbak munkáját kevésbé segíti. Kutatások alapján az eszközökre való túlzott támaszkodás károsíthatja a munkavállaló képességét az új készségek elsajátítására és szinten tartására, de kiegyensúlyozott használat esetén akár tanulhatnak is az MI-től. A mesterséges intelligencia segít, de fontos a munkavállalók tudatos önfejlesztése is.
A kreativitást úgy tartjuk számon, mint egy eredeti emberi tulajdonságot, ami kevésbé érzékeny a technológiai változásokra. A tartalomszolgáltatásra összpontosító munkakörök, az írók, a kódolók, az intenzív tudást- és információt előállítók és hasonló területek lesznek leginkább érintettek a generatív mesterséges intelligencia által. Nőhet a hatékonyság, a kreativitás, több időt takaríthatunk meg, jobb minőségben írhatunk, mégsem igaz, hogy elveszi a munkánkat. A munkahelyek fele automatizálható lesz, de ha belegondolunk, amit automatizálni lehetett – gyári gépsorok az autók, repülőgépek összeszerelésénél – már nagyrészt automatizáltuk, nem biztos, hogy olyan olyan beható lesz a generatív MI hatása. Inkább azokra a területekre tudunk összpontosítani a generatív MI-vel, mint a tartalomgyártás vagy ügyfélszolgálat.
A mesterséges intelligencia és az új technológiák új munkahelyeket hoznak létre, például a prompt engineering (vagyis a generatív MI-nek beírt „parancsok”, promptok fejlesztése), a jelenlegieket pedig átalakíthatják. Ez lehet pozitív irányú változás, viszont szükség van hozzá a munkavállalók átképzésére. Az ügyfélfogadással foglalkozóknak fejleszteniük kell a gondolkodásukat, alkalmazkodó képességüket, értelmi és érzelmi intelligenciájukat. Az emberi munka soha nem fog eltűnni. Lesznek szakmák, amiket kiszorít, mások átalakulnak, ugyanakkor újakat is teremt – ennek az egyensúlyát kell megtalálnunk.
– Milyen tervei vannak az IBM-nek a vállalatok segítésére az MI által megkövetelt munkaerő fejlesztésében és átképzésében?
– Arra törekszünk, hogy ne csak megoldásokat biztosítsunk az ügyfeleink számára, hanem kompetenciát is. Az akarjuk, hogy az ügyfelek valóban megismerjék azokat a módszereket, amelyekkel saját magukon is segíthetnek. A digitális átalakulással a munkakörök és készségek terén a szabályok megváltoznak, de az IBM segítséget tud nyújtani abban, hogy a cégek felismerjék a változásokat, azokat saját ügyfeleik és munkatársaik érdekében kiaknázhassák.
Rózsa Enikő az IBM Consulting globális AI & Analytics Practice technológiai igazgatója, az IBM Research munkatársa. Tagja az IBM Consulting Generatív AI Vezetői Tanácsának, emellett a ‘Watsonx now for Customer Care’ kezdeményezés vezetője. Egyike az IBM legelismertebb mérnökeit tömörítő „Distinguished Engineer” című viselőinek. Mély műszaki ismeretei és sokrétű ügyféltapasztalata a technológia, a tervezés, a fejlesztés, valamint az üzleti műveletek átalakítása terén az elmúlt 30 év során lehetővé tette számára, hogy a társalgási MI területén több szabadalmat is kezdeményező szakértővé váljon. A Világgazdasági Fórum egyik projektjén is dolgozik a Negyedik Ipari Forradalom Központjának égisze alatt.
