Materiał partnera: Polskie Stowarzyszenie ESG
Biznes – przynajmniej na poziomie deklaracji – entuzjastycznie podchodzi do sztucznej inteligencji. Badanie „CEO Pulse” przeprowadzone przez firmę EY w październiku 2023 roku wykazało, że 99% prezesów firm (w badaniu wzięło udział 1,2 tys. menedżerów) planuje zainwestować w tzw. generatywną sztuczną inteligencję (opartą na dużych modelach językowych, jak ChatGPT).
Do tego entuzjazmu należy jednak podchodzić z pewną ostrożnością. Powszechna chęć inwestowania nie oznacza bowiem, że każda firma zdołała znaleźć konkretne zastosowanie dla tego typu AI. – Wokół generatywnej sztucznej inteligencji jest dużo szumu i mam wrażenie, że w wielu miejscach jest ona stosowana na siłę – mówi Tomasz Smoleński, Chief AI & Data Strategy Officer w GFT Poland. To problem typowy dla sztucznej inteligencji jako całości, nie tylko jej generatywnej odmiany.
– Ludzie często błędnie zakładają, że sztuczna inteligencja to magiczna kula rozwiązująca wszystkie problemy. Niestety rzeczywistość jest inna. Nie zdają sobie sprawy, że wiele rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji funkcjonuje już od lat. Nie rozumieją też, że do tworzenia dobrych modeli wykorzystujących uczenie maszynowe potrzebne są duże ilości wysokiej jakości danych – dodaje Smoleński.
W efekcie – jak wskazuje menedżer z GFT Poland – dobre wykorzystanie tej technologii nie jest jeszcze powszechne. Chodzi o znalezienie takich zastosowań biznesowych, które generują realną wartość dodaną, mają sens finansowy i nie wiążą się z nadmiernym ryzykiem. – Z pewnością nie jest to łatwe zadanie – podkreśla Smoleński.
Kiedy jednak już udaje się znaleźć sensowne, biznesowe rozwiązania AI, to często okazują się strzałami w dziesiątkę. Przykładem jest chociażby oprogramowanie do tworzenia elektronicznych wersji papierowych map (proces ten nazywa się wektoryzacją), w które zainwestowała Grupa Kapitałowa Respect Energy RE, dostawca rozwiązań do zarządzania rozproszonymi źródłami energii, należąca do Grupy Kapitałowej Respect Energy.
Standerski: Cyfryzacja wymaga zwiększenia współpracy w rządzie
W resorcie cyfryzacji rozpoczęliśmy konsultacje, do których wszystkich serdecznie zapraszam. Będziemy szukali odpowiedzi na pytanie kto powinien odpowiadać za wykonanie regulacji związanych ze sztuczną inteligencją – mówi Dariusz Standerski, sekretarz stanu w Ministerstwie Cyfryzacji:
- Jest kilka obszarów, w których uczenie maszynowe pomaga nam w optymalizacji, ale najbardziej obrazowym przykładem jest nasza „glebogryzarka”. To moduł, który służy do wektoryzacji klas gruntu. Dla nas jest szalenie istotne, żeby szukać miejsca pod inwestycje w najgorszych gruntowo lokalizacjach – tam, gdzie nie da się praktycznie nic uprawiać. Tymczasem mapy z lat 60. to obrazki narysowane ołówkiem – opowiada Mateusz Pawełczuk, członek zarządu Re Poweric, dyrektor rozwoju cyfrowego w Grupie Kapitałowej Respect Energy.
„Glebogryzarka”, która oparta jest na sieciach neuronowych, pomaga firmie „przegryzać” się z łatwością przez owe stare rysunki i podejmować decyzje inwestycyjne w ramach realizacji celów ESG (chodzi o inwestycje w zieloną energię, które odbywają się z szacunkiem dla szerszego otoczenia nie wyłączając z produkcji gruntów wysokiej klasy).
Kawecki: Jak reagować na „halucynacje” sztucznej inteligencji
Jednym z największych dziś wyzwań stojących przed twórcami sztucznej inteligencji jest kontrola nad prawdziwością wyników, które podaje AI – mówi dr Maciej Kawecki, prezes Instytutu Polska Przyszłości im. Stanisława Lema.
Po sztuczną inteligencję sięga jednak nie tylko biznes, ale też i strona rządowa. Jak zapewnia Dariusz Standerski, sekretarz stanu w Ministerstwie Cyfryzacji, obecnie w tej kwestii dzieje się bardzo dużo. Także we współpracy z innymi resortami.
Dariusz Standerski, sekretarz stanu w Ministerstwie Cyfryzacji.
- Przykład pierwszy z brzegu: wszyscy, którzy kiedyś byli w sądzie gospodarczym wiedzą, co znaczy skrócenie postępowania o kilkanaście miesięcy. Dlatego chcemy zaproponować konkretne rozwiązania we współpracy z Ministerstwem Sprawiedliwości, dzięki którym obsługa sądowa będzie szybsza i sprawniejsza – mówi minister. W zamierzeniach znajduje się nawet narzędzie, dzięki któremu być może zmniejszy się liczba spraw w sądach, bo potencjalny powód będzie mógł za jego pomocą sprawdzić, jak prawdopodobnie zakończy się jego sprawa.
AI w biznesie i w ESG – od ChataGPT do „glebogryzarki”
Zarówno jeśli idzie o ESG, jak i o szerszy kontekst wykorzystania sztucznej inteligencji w biznesie bardzo ważne są przepisy, których na chwilę obecną brakuje. Oczywiście, Unia Europejska opracowała własne rozporządzenie w tym temacie, ale czeka ono jeszcze na implementację w polskim prawie.
Wiceminister Standerski zapowiedział, że rząd nie chce być „prymusem” w jak najszybszym wdrożeniu tego prawa. Podkreśla natomiast, że Polska „chce być prymusem w dokładnym, dobrze skonsultowanym wdrożeniu AI Act'u”. – W resorcie cyfryzacji rozpoczęliśmy konsultacje, do których wszystkich serdecznie zapraszam. Będziemy szukali odpowiedzi na pytania: kto powinien odpowiadać za wykonywanie regulacji związanych ze sztuczną inteligencją? Czy to powinien być nowy urząd? Istniejący urząd? Podlegający resortowi, czy nie? – mówi wiceminister.
Maruta: Jak regulować działanie AI w biznesie
Wyzwania związane ze sztuczną inteligencją w naszej organizacji dotyczą własności intelektualnej, ochrony danych czy odpowiedzialności za produkty, które wykorzystujemy – mówi Marcin Maruta, partner w kancelarii Rymarz Zdort Maruta.
Ale luk w prawie jest znacznie więcej. Jak zauważa Marcin Maruta, partner zarządzający w kancelarii Rymarz Zdort Maruta, w Polsce nie ma np. silnego systemu prawnego ochrony danych. – Bardzo poważnym problemem jest perspektywa firm, które zapewniają dane do trenowania modeli. Trening przeprowadza najczęściej zewnętrzna firma wytwarzająca oprogramowanie. Niestety, na chwilę obecną prawa do tego oprogramowania wytrenowanego na „cudzych” danych zostają przy firmie programistycznej. Więc jeśli tego się nie ureguluje kontraktowo, to jest to bardzo niekorzystne dla firmy zapewniającej dane – tłumaczy prawnik.
ESG & Sustainability FORUM "Go to the Future" 2024"
- Ze sztuczną inteligencją jest trochę jak z grzybami. Są jadalne i są trujące. Jak ich nie rozróżniamy, to boimy się chodzić na grzyby. Ale ja się nie boję, bo wiem, które mogę włożyć do koszyka. Z AI jest podobnie – nie bójmy się jej, ale uczmy się i starajmy się ją zrozumieć; wiedzmy, jak mądrze ją wykorzystywać – mówi Michał Kanownik, prezes zarządu Związku Cyfrowa Polska.
Pawełczuk: Technologie wspierają transformację energetyczną
Energetyka opiera się na bardzo szybkich procesach. Przepływ energii w różnych kierunkach można optymalizować wykorzystując sztuczną inteligencję – mówi Mateusz Pawełczuk, członek zarządu Re Poweric, dyrektor rozwoju cyfrowego w Grupie Kapitałowej Respect Energy.
- Mądrych, dobrych przykładów nie brakuje. Naprawdę jest ich dużo: w optymalizacji zarządzania, ESG, medycynie, budownictwie. Nie skupiajmy się na największych organizacjach, które wyprzedzają wszystkich. Skupmy się na małych i średnich firmach, dla których ta technologia może być fantastycznym narzędziem rozwoju produktów, usług, zdobywania nowych klientów i rynków – dodaje Kanownik. – Ta technologia kładzie na stole pewną szansę. Ale musimy po nią sięgnąć – mówi ekspert.
Smoleński: Sztuczną inteligencję można wykorzystać w ESG
Zagadnienia związane z ESG wymagają przetwarzania dużej ilości danych, których z czasem będzie jeszcze przybywać. Sztuczna inteligencja może wspierać te procesy, choćby przy modelowaniu śladu węglowego – mówi Tomasz Smoleński, Chief AI & Data Strategy Officer, GFT Technologies.
Materiał partnera: Polskie Stowarzyszenie ESG
