Az elmúlt évben a mesterséges intelligencia területén elért jelentős fejlődések hatással voltak a technológiai ipar értékére. Az AI-alapú modellek és kutatási eredmények publikálása óta az ipar piaci kapitalizációja jelentősen emelkedett, milliárdos értékű részvényesi értéket teremtve. Ugyanakkor a technológiai óriásoknak még mindig küzdeniük kell az AI-alapú szoftverek értékesítésével, amelyek bevételei még mindig alacsonyak.
Közel egy év telt el azóta, hogy az OpenAI (mesterséges intelligenciával foglalkozó kutatólaboratórium – a ford.) kiadta a GPT-4-et, a legkifinomultabb mesterséges intelligencia-modelljét, valamint publikálta a nagy nyelvi modellt magyarázó kutatási eredményeket. Ez idő alatt az amerikai technológiai ipar piaci kapitalizációja nagyjából a másfélszeresére emelkedett, ami 6 milliárd dolláros részvényesi értéket teremtett. Egyes technológiai cégeknél a növekvő bevételek kezdenek megfelelni a mondhatni már irreálisan magas részvényárfolyamoknak. Nemrégiben a NVIDIA (kaliforniai számítástechnikai vállalat – a ford.), amely a GPT-4-hez hasonló modellek betanításához és futtatásához használt chipeket tervez, a negyedik negyedéves eredményeit közölte, mely szerint piaci értéke a 2 milliárd dollár felé tolódott el, ami nagy ütemű növekedést jelent. Az AI (artificial intelligence – mesterséges intelligencia – a ford.) robbanásszerű terjedése más technológiai óriáscégek, köztük az Alphabet (a Google anyavállalata), az Amazon és a Microsoft részvényeinek árfolyamát is jelentősen megemelte.
Ábra forrása: The Economist
Ugyanakkor a BigTechek (globálisan működő technológiai óriásvállalatok – a ford.) mesterséges intelligencia-alapú szoftvereinek eladásai továbbra is csekélyek. Az elmúlt évben a mesterséges intelligencia az Azure, a Microsoft felhőalapú számítástechnikai részlege és a kapcsolódó szolgáltatások bevételnövekedésének csak mintegy ötödét tette ki. Az Alphabet és az Amazon feltehetően stratégiai és üzletbiztonsági okokból nem hozzák nyilvánosságra a mesterséges intelligenciával kapcsolatos eladásaikat, de a témában dolgozó adat- és piacelemzők álláspontja szerint, ezen bevételek alacsonyabbak, mint a Microsofté. Ahhoz, hogy a mesterséges intelligencia általi tőzsdei fellendülés fennmaradjon, az érintett piaci szereplőknek nyereségesen kell működniük az AI okozta bevételi és kiadási oldal tekintetében. A vállalkozásoknak, a bankoktól és tanácsadó cégektől a filmstúdiókig, szerte a világon el kell kezdeniük a ChatGPT-szerű mesterségesintelligencia-eszközök széles körű használatát. Amikor az ilyen „generatív” mesterséges intelligencia valós alkalmazásáról esik szó, a vállalatok a tapasztalatok szerint még mindig kifejezetten óvatosak és bizonytalanok. Ennek számos oka lehet, de pozitív predikció, hogy minden kockázat ellenére egyre több vállalat nyit az AI technológia irányába.
Ábra forrása: The Economist
Az ipari- és technológiai forradalmak alapjaiban reformálták meg az irodákban, hivatalokban folyó munkát. Egy 1888-as megfigyelés az írógép kapcsán rámutatott a gépek elterjedésének korai szakaszában arra, hogy miként alakítja az emberek munkahasznosságát a technológia. „E kis gép segítségével egy kezelő több levelezést tud lebonyolítani egy nap alatt, mint féltucatnyi hivatalnok a tollal, és jobb munkát végez” – mondta egy megfigyelő. A számítógép elterjedése körülbelül egy évszázaddal később kiüresített néhány alacsony hatékonyságú adminisztrációs munkakört, miközben a magasan képzett alkalmazottak számára új utakat világított meg. Az egyik korabeli cikk szerint a számítógép a 70-es évektől az 1990-es évekig a munkaerő iránti keresletnek a legalább főiskolai végzettségű munkavállalók felé történő eltolódásának több mint felét magyarázza. A közelmúltban a COVID-19 világjárvány által előidézett és a videokonferenciák által lehetővé tett otthoni munkavégzés térhódítása megváltoztatta a szellemi munkavégzés napi ritmusát.
Vajon a generatív AI hasonlóan mélyreható változásokat idézhet elő? A korábbi technológiai áttörések tanulsága az, hogy a gazdaság egészében évekre van szükség ahhoz, hogy megtérüljenek az innovációk. Egy átlagos piaci szereplő átlagos dolgozójának időre van szüksége ahhoz, hogy megszokja az új munkamódszereket. A személyi számítógép termelékenységnövekedése csak legalább egy évtizeddel azután következett be, hogy széles körben elérhetővé vált az emberek számára. Egyelőre nincs bizonyíték a mesterséges intelligencia által kiváltott termelékenység-ugrásra a gazdaságban. A Boston Consulting Group (stratégiai menedzsment tanácsadással foglalkozó globális vállalat – a ford.) friss felmérése szerint a vezetők többsége szerint legalább két évnek kell eltelnie ahhoz, hogy „túllépjünk az AI körüli hype-on”. Oliver Wyman, egy másik szaktanácsadó legújabb kutatása arra a következtetésre jutott, hogy az AI átvétele „még nem feltétlenül eredményezte magasabb termelékenységi szinteket”.
Ábra forrása: The Economist
Ez nem meglepő. A legtöbb cég jelenleg nem használja szisztematikusan a ChatGPT-t, a Google Gemini-t, a Microsoft Copilot-ot vagy más hasonló eszközöket, még akkor sem, ha az alkalmazottak támogatnák ezt. Az amerikai Census Bureau (az Amerikai Egyesült Államok Népszámlálási Irodája – a ford.) nemrégiben végzett felmérése több tízezer vállalkozást kérdezett meg arról, hogy használnak-e valamilyen mesterséges intelligencia-formát. A kérdőív magában foglalja az újszerű generatív eszközöket és a régebbi típusokat is, amelyeket a vállalatok 2023 előtt használtak az online keresési eredmények javításától a készletszükségletek előrejelzéséig. Az év elején a felmérés szempontjából releváns amerikai cégek mindössze körülbelül 5%-a mondta, hogy alkalmazza a mesterséges intelligenciát. A cégek további 7%-a tervezi, hogy hat hónapon belül alkalmazza (lásd az ábrát). A számok pedig nagy különbségeket takarnak az ágazatok között: a technológiát és a médiát is magában foglaló információs iparban működő cégek 17%-a állítja, hogy az AI-t használja termékeik előállításához, míg a gyártási tevékenységet végző vállalatok csupán 3%-a és az egészségügyi szektorban tevékenykedők 5%-a.
Amikor 2023 szeptemberében a Census Bureau elkezdte a felmérését, kiderült, hogy a kkv-k nagyobb arányban használták ezt a technológiát, mint a nagyobb vállalatok. Talán azért, mert a kisebb formakényszer megkönnyítette az alkalmazást a kkv-k számára. Manapság a mesterséges intelligencia leginkább a nagy (több mint 250 alkalmazottat foglalkoztató) vállalatoknál terjedt el, amelyek megengedhetik maguknak, hogy kellően felkészült szakembereket alkalmazzanak és rendelkeznek a szükséges anyagi háttérrel az infrastruktúra biztosításához. A Morgan Stanley Bank közvélemény-kutatása szerint 2023 eleje és vége között a kísérleti mesterséges intelligencia projektek aránya 9%-ról 23%-ra nőtt.
Egyes óriásvállalatok mondhatni kétségbeesetten igyekeznek minél gyorsabban kideríteni, hogy mely technológia a leghatékonyabb számukra. Ennek eredményeképp ezrével alkalmaznak mesterséges intelligencia-szakértőket, derül ki az Indeed álláskereső platform adataiból (lásd a táblázatot). Tavaly Jamie Dimon, a JPMorgan Chase főnöke azt mondta, hogy az intézet már „több mint 300 mesterséges intelligenciát használó eszközt, eljárást vezetett be”. A Capgemini tanácsadó cég állítása szerint, „a Google Cloud generatív AI technológiáját fogja használni egy több mint 500 iparági felhasználási esetből álló könyvtár kifejlesztéséhez”. A Bayer német vegyipari vállalat pedig több mint 700 felhasználási esetet regisztrál, melynek során igénybevették a generatív mesterséges intelligenciát.
Ábra forrása: The Economist
Ez a folyamat, azaz „a felhasználási esetek expanzibilitása”, ahogy egy tanácsadó nevezi, három nagy kategóriába sorolható: reprezentatív technológiák, az alap- és középszintű képzettséget igénylő eszközök és a felsőfokú képzettségi szintet igénylő felhasználás. Ezek közül messze a legelterjedtebb a reprezentatív technológiák alkalmazása. Kristina McElheran, a Torontói Egyetem munkatársa szerint sok vállalat „általános mesterségesintelligencia-programokká” nevezi át a digitalizálási erőfeszítéseket, hogy kifinomultabbá tegyék azokat. A Presto, egy éttermi technológiát fejlesztő vállalat, bevezetett egy generális mesterséges intelligencia asszisztenst, amely a rendeléseket veszi fel. Mégis a folyamatban rögzített rendelések 70%-a emberi beavatkozást igényel. A Spotify zenei streaming szolgáltató, kifejlesztett egy mesterséges intelligencia asszisztenst, amely kiválasztja a dalokat és képes tematikus lejátszási listákat generálni. A közelmúltban az Instacart, egy élelmiszer-kiszállító cég eltávolított egy eszközt, amely fényképeket generált a termékekről, miután a vásárlók visszajelzéseikben visszataszítónak találták a képeket. A technológiai óriásvállalatok is előszeretettel építik be saját mesterséges intelligencia-fejlesztéseiket a fogyasztóknak szánt kínálatukba. Az Amazon piacra dobta a Rufust, egy mesterséges intelligenciával működő vásárlási asszisztenst, annak ellenére, hogy erre a vásárlók részéről nem volt igény. A Google hozzáadta a mesterséges intelligenciát a Mapshez, így a program „magával ragadóbb” lett, bármit is jelentsen ez.
Az alap- és középszintű képzettséget igénylő eszközök is nagy hatékonysági mutatókkal rendelkeznek. Néhány olyan egyszerű alkalmazás, mint például az ügyfélszolgálat, mely magában foglalja a kész mesterséges intelligenciát már jelenleg is elterjedt a piacon. Ennek oka, hogy a legtöbb ügyfél kérdése egyszerű, és kevés témát érint, így a vállalatok könnyen kiképezhetik a chatbotokat ezek kezelésére. Néhány ilyen kezdeményezés már kifizetődő lehet. Az Amdocs (izraeli távközlés-fejlesztési vállalat – a ford.) szoftvereket gyárt, amelyek segítik a távközlés profilú vállalatokat adminisztratív tevékenységükben. A generatív mesterséges intelligencia használata az Amdocs üzleti partnerei szerint közel 50%-kal csökkentette az ügyfelek hívásainak kezelési idejét. A hasonló termékeket kínáló Sprinklr (amerikai szoftverfejlesztő vállalat – a ford.) azt állítja, hogy a közelmúltban az egyik luxuscikket forgalmazó ügyfele „25%-os javulást tapasztalt” az ügyfélszolgálati pontszámok terén.
A rutinszerű adminisztrációs feladatok szintén megérettek az AI általi megreformálásra. A Bayer 700 felhasználási esetére a „legjobb példák” közé tartoznak az olyan hétköznapi feladatok, mint az „Excel-fájlokból történő egyszerű adatgyűjtés” és „Word dokumentumok létrehozása”. Más piaci szereplők is használják a generatív mesterséges intelligenciát kutatási tevékenységeikhez, adatgyűjtésekhez. A Nasdaq pénzügyi szolgáltató cégnél az AI segít a pénzforgalom biztonságát érintő bűncselekmények felderítéséhez bizonyítékokat gyűjteni a gyanús banki tranzakciók értékelésén keresztül. A cég szerint ezzel egy 30-60 percet tartó folyamatot három percre csökkent a technológia.
Egyelőre kevésbé elterjedt, hogy mesterséges intelligencia eszközöket alkalmazzanak a vállalatok magasan képzett munkavállalói, akiknek összetettek az igényei az asszisztenciára vonatkozóan. De azért ezen a területen is pozitív tendencia figyelhető meg. A jogászok a mesterséges intelligencia alkalmazóinak úttörői közé tartoztak. Az Allen & Overy globálisan működő ügyvédi iroda a Harvey-vel (szintén globális iroda – a ford.), egy mesterséges intelligencia startuppal karöltve kifejlesztett egy rendszert, amely az ügyvédeket a kellő gondosság értékelésén át a szerződéselemzésig mindenben segíti. A pénzintézetek is mesterséges intelligencia segítségével automatizálják kutatási folyamataik egy részét. A Bank of New York Mellonnál egy mesterséges intelligencia-rendszer egyik napról a másikra feldolgozza az adatokat a bank elemzői számára, és minden reggel értékelési jelentést készít a munkavállalók számára. „Tehát ahelyett, hogy hajnali négykor kelnének kutatást írni, hatig aludhatnak a dolgozóink” – mondta a bank képviselője. A Sanofi, egy francia gyógyszergyártó egy mesterséges intelligencia-alkalmazást használ, hogy valós idejű információkat biztosítson a vezetőknek a vállalat működésének számos aspektusáról.
Egyes cégek a technológiát szoftverek készítésére használják. A Microsoft GitHub Co-pilotja, mesterséges intelligencia kódoló 1,3 millió előfizetővel rendelkezik. Az Amazon és a Google rivális termékekkel van jelen a piacon. Állítólag az Apple is dolgozik egy hasonló technológia kifejlesztésén. A Fortive, technológiai konglomerátum azt állítja, hogy az általa üzemeltetett vállalatok „20%-nál magasabb gyorsulást tapasztalnak a szoftverfejlesztési időben a GenAI használata révén”. Chirantan Desai, a ServiceNow szoftverfejlesztő cég operatív igazgatója elmondta, hogy a GitHub Co-pilot „egyszámjegyű termelékenységnövekedést” produkált a fejlesztők számára. Az AI eszközök segítségével a Konnectify, indiai startup havi négy alkalmazás kiadásáról havi hétre bővítette munkatervét.
A Pinterest, közösségimédia-vállalat állítása szerint a generatív mesterségesintelligencia révén tíz százalékponttal javította a felhasználók keresési eredményeinek relevanciáját. A vezérigazgató, Bill Ready egy közelmúltbeli sajtótájékoztatón elmondta, hogy az új keresőmotorok 100-szor hatékonyabbak, mint azok, amelyeket cég korábban használt. A L’Oréal, a világ egyik legnagyobb kozmetikai cége is felkeltette a potenciális befektetők figyelmét, mivel fejleszti a BetIQ-t , amely egy belső eszköz a vállalat reklámozásának és promóciójának mérésére és javítására. A L’Oréal azt állítja, hogy a generatív mesterséges intelligencia már „akár 10-15%-kal növeli a termelékenységet egyes márkáink esetében”.
Ez nem jelenti azt, hogy ezeknek a márkáknak 10-15%-kal kevesebb munkavállalóra lesz szükségük. A korábbi technológiai forradalmakhoz hasonlóan a mesterségesintelligencia-apokalipszistől való félelem helytelennek bizonyul. Eddig úgy tűnik, hogy a technológia több munkahelyet teremt, mint amennyit megszüntet. Az Evercore ISI globálisan működő befektetési bank novemberben közzétett felmérése szerint a vállalatok mindössze 12%-a gondolta úgy, hogy a generatív mesterséges intelligencia felváltotta az emberi munkát, vagy 12 hónapon belül felváltja azt. Bár egyes technológiai vállalatok azt állítják, hogy a mesterséges intelligencia miatt leállítják a munkaerő-felvételt vagy létszámleépítést tartanak, kevés bizonyíték van arra, hogy a gazdaság világában ezen okból egyre több elbocsátás következne be.
A generatív mesterséges intelligencia új típusú szellemi munkákat is generál. Az olyan cégek, mint a Nestlé, a kávé-macskaeledel konglomerátum és a KPMG tanácsadó cég, „prompt mérnököket” (prompt engineer) alkalmaznak, hogy hasznos válaszokat kapjanak a chatbotoktól. Az egyik biztosító cég „magyarázhatósági mérnököket” (explainability engineer) alkalmaz, hogy segítsenek megérteni az AI-rendszerek eredményeit. Egy fogyasztási cikkekkel foglalkozó cég, amely a közelmúltban bevezette a generatív mesterséges intelligenciát értékesítési csapatában, most egy „értékesítési bot-menedzserrel” (sales-bot manager) rendelkezik, aki felügyeli a technológiai munkafolyamatokat.
Bár az ilyen fejlemények egy ideig nem fognak általános termelékenységi statisztikákban megjelenni, már most hatással vannak a szellemi munkát végzők tevékenységére. Egyes hatások egyértelműen jók. A mesterséges intelligencia lehetővé teszi a vállalatok számára, hogy digitalizálják és rendszeresítsék a korábban szétszórt belső adatokat, a teljesítményértékelésektől a találkozók nyilvántartásáig. A Randy Bean tanácsadó által végzett felmérések válaszadói jelentős előrelépésekről számoltak be a belső „adat- és elemzési kultúra” kialakításában, amelyet sok vállalkozás nehezen fejleszt.
A mesterséges intelligencia alkalmazása bizonyos előre nem látható következményekkel is járhat. Bár az AI kódíró eszközei segítik a szoftvermérnököket munkájuk elvégzésében, a GitClear szoftvercég jelentése szerint az elmúlt egy évben az ilyen munka minősége romlott. Előfordulhat, hogy a programozók mesterséges intelligencia segítségével készítik el az első vázlatot, hogy felfedezzék, az tele van hibákkal vagy hiányos az adatkészlet. Ennek eredményeképpen kevesebb időt töltenek a kódírással, de több időt fordítanak arra, hogy áttekintsék a vázlatot, majd a szerkesztést elvégezzék. Amennyiben más cégek is tapasztalnak hasonlót, a modern munkahelyeken a kimeneti tevékenységek mennyisége megnőhet – mivel a mesterséges intelligencia több e-mailt és emlékeztetőt ad ki –, még akkor is, ha ez kevésbé lesz hasznos a mindennapi munkafolyamatok elvégzésében.
Az IBM, multinacionális informatikai vállalat közvélemény-kutatása azt sugallja, hogy sok vállalat ódzkodik a mesterséges intelligencia elfogadásától és alkalmazásától, mert hiányzik a megfelelő szakértelem a vállalaton belül. Mások attól tartanak, hogy adataik túlságosan tömörek és összetettek ahhoz, hogy össze lehessen őket foglalni a mesterségesintelligencia-eszközök. Az amerikai vállalatvezetők körülbelül egynegyede egyenesen tiltja a generatív mesterséges intelligencia használatát a munkahelyen. Ennek egyik lehetséges oka a vállalatok információbiztonsága miatti aggodalom. Éves jelentésében a Blackstone, a világ legnagyobb alternatív vagyonkezelő vállalata és az Eli Lilly and Company gyógyszergyártó cég figyelmeztette a befektetőiket a mesterséges intelligenciával kapcsolatos kockázatokra, mint például a szellemi tulajdon lehetséges kiszivárogtatására. Tavaly Marie-Hélène Briens Ware, az Orange távközlési vállalat vezetője elmagyarázta, hogy a cég adatvédelmi intézkedéseket alkalmazott mielőtt megkezdte volna a Microsoft Co-pilot próbaverziójának tesztelését.
Végső soron ahhoz, hogy több vállalkozás nyitottabban álljon az innovációhoz a mesterséges intelligencia még mindig fejlesztésre szorul. Novemberben a Microsoft bevezette a Co-pilot rendszert olyan népszerű szoftvereihez, mint a Word és az Excel. Egyes felhasználók meglepően ügyetlennek és megbízhatatlannak találják ezt az újítást – nem beszélve arról, hogy nehézkes, még az Office-ban már jártas emberek számára is minden bővítmény használata. Sok vállalatvezető továbbra is tart a generatív mesterséges intelligencia használatától, feltehetően addig, amíg a modellek esetén nem fordulhat elő hallucináció. Nemrég az Air Canada légitársaság is kutyaszorítóba került, miután mesterséges intelligencia chatbotja téves információkat adott egy utasnak a légitársaság visszatérítési politikájáról. Ez a helyzet hátrányos következményekkel járt a társaság számára, de könnyű elképzelni ennél sokkal rosszabb esetet is.
Mégis érdemes szem előtt tartani, hogy az írógépet is elkezdtük egyszer megszeretni és előszeretettel használni…
Fordította: Takács Fanni Bernadett
Eredeti cikk: How businesses are actually using generative AI
