Šta je generativna veštačka inteligencija?

Generativna veštačka inteligencija (AI) osvojila je svet krajem 2022. godine, otvarajući nove vidike i mnoštvo pitanja o svom potencijalu.

A šta je tačno generativna AI?

U suštini, generativna AI je tehnologija koja uzima podatke i koristi ih da stvori nešto novo – to može biti poezija, objašnjenje iz fizike, mejl klijentu, slika ili nova muzika – kad to zatraži čovek.

Za razliku od klasičnih AI modela, generativna AI ne samo da klasifikuje ili predviđa, već stvara sopstveni sadržaj i to sa jezičkom preciznošću koja podseća na ljudsku, objašnjava Silvio Savarese, glavni naučnik u Salesforce-u.

Ipak, kvalitet generativne AI zavisi od kvaliteta podataka na kojima se zasniva. Da bi rezultati bili dobri, podaci moraju biti reprezentativni i pažljivo odabrani.

Kako funkcioniše generativna AI?

Generativna AI radi tako što uzima podatke i na osnovu njih stvara nešto novo, bilo da je to tekst, kod, slika ili čak muzika.

Jedan od najčešćih pristupa danas je korišćenje prethodno obučenih velikih jezičkih modela (LLM), koji omogućavaju da AI kreira sadržaj prema uputstvima koje korisnik da.

Već sada pomaže ljudima da naprave CV-jeve, poslovne planove, linije koda ili digitalnu umetnost, ali njen potencijal u poslovnom svetu ide mnogo dalje od zabavnih primera poput slika polarnih medveda koji sviraju bas gitaru.

Kod generativne AI, korisnik zapravo „usmerava“ veštačku inteligenciju - daje joj instrukcije o tome šta želi da se napravi, a AI, koristeći svoje modele, generiše sadržaj kao što su reči, kod, slike...

Stručnjaci predviđaju da će generativna AI postati superkoristan alat u mnogim aspektima naših života, gotovo kao „supermoćni saradnik“.

Ipak, za firme je važno da ljudi budu uključeni u proces, da nadgledaju i testiraju rezultate pre nego što se sistemi puste da rade potpuno sami.

Na taj način se smanjuju rizici i osigurava da se tehnologija koristi na etički i odgovoran način. Uključivanje čoveka u proces takođe gradi poverenje u tehnologiju među zaposlenima i korisnicima.

Tehnološki gledano, generativna AI najčešće funkcioniše pomoću dva tipa modela: generativnih suprotstavljenih mreža (GAN) i transformera.

🔹 GAN modeli imaju dve mreže: generator i diskriminator. Generator stvara sadržaj na osnovu ulaznih podataka, dok diskriminator procenjuje da li je rezultat „pravi“ ili „lažan“. Generator zatim prilagođava svoj izlaz prema povratnim informacijama, i ciklus se ponavlja dok se ne dobije kvalitetan rezultat.

🔹 Transformer modeli, poput ChatGPT-a, rade na principu obrade sekvenci podataka - rečenica ili pasusa - umesto pojedinačnih delova informacija. To im omogućava da bolje razumeju kontekst, što ih čini odličnim za generisanje i prevođenje teksta.

Pored GAN i transformer modela, postoje i druge tehnike, kao što su variational autoencoders (VAE), koji takođe koriste dve mreže za generisanje novih podataka, i neural radiance fields (NeRFs), koji služe za kreiranje 2D i 3D slika.

Kako generativna AI menja svet poslovanja?

Generativni AI modeli, poput ChatGPT-a, StableDiffusion-a i Midjourney-a, privukli su ogromnu pažnju poslovnih lidera širom sveta, i to s razlogom.

Prema Salesforce anketi, dve trećine IT lidera (67%) planira da u narednih 18 meseci stavi generativnu AI kao prioritet u svom poslovanju, dok jedna trećina (33%) smatra da je to njihova glavna stavka na listi.

Salesforce već godinama istražuje kako da primeni generativnu AI u praksi. Na primer, projekat CodeGen omogućava korisnicima da obične upute na engleskom jeziku pretvore u funkcionalni kod, dok projekat LAVIS (Language-Vision) pak kombinuje jezik i vizuelne podatke, čineći ove napredne AI sposobnosti dostupnim istraživačima i praktičarima.

Još fascinantniji je ProGen projekat, gde je generativna AI učena na aminokiselinama umesto na slovima i rečima. Rezultat? Novi proteini koji do sada nisu postojali u prirodi, a u mnogim slučajevima su i funkcionalniji od prirodnih. U budućnosti, ovi proteini mogu postati osnova za nove lekove, vakcine i tretmane za razne bolesti.

Jednostavno rečeno, generativna AI više nije samo alat za kreiranje slika ili teksta. Ona postaje moćan partner u inovacijama, istraživanjima i svakodnevnom poslovanju.

Rizici i prilike generativne AI

Generativna AI ima ogroman potencijal, ali nije bez izazova. Paula Goldman i Kejti Bakster iz Salesforce-a naglašavaju da sama tehnologija nije dovoljna - potrebno je razmišljati odgovorno. 

Cilj je da zaposleni, partneri i korisnici imaju alate za sigurno, tačno i etičko korišćenje AI-a.

Tačnost je posebno važna u poslovnom okruženju.

Ako AI daje preporuke za chat za korisnicima, prodajni mejl ili bilo koji drugi poslovni proces, mora se osigurati da ne izmišlja činjenice. Pouzdani podaci su osnova svake AI primene.

Jedan od izazova je i impresivni, profesionalni ton modela poput ChatGPT-a. Savarese upozorava da ovaj „samouvereni ton“ može biti opasan, jer stručnjaci ponekad poveruju AI-u čak i kada je u zabludi.

Što se više oslanjamo na AI u velikim preduzećima, veći su i ulozi. Zbog toga IT lideri ostaju oprezni: skoro šest od deset (59%) smatra da generativna AI ponekad daje netačne rezultate.

Osim tačnosti, važno je i etičko korišćenje AI, uz inkluzivnost i odgovornost.

Salesforce zato razvija pouzdane AI funkcionalnosti sa ugrađenim zaštitnim merama kako bi se potencijalni problemi uočili pre nego što nastanu.

Odgovorna AI znači i održiva AI.

Generativni modeli troše mnogo više energije od tradicionalnih IT sistema, a 71% IT lidera smatra da bi upotreba AI mogla povećati karbonski otisak kompanija.

Ipak, uz pažljiv i promišljen pristup, generativna AI ima ogroman potencijal da transformiše CRM i unapredi način na koji preduzeća komuniciraju sa svojim korisnicima.

Generativna veštačka inteligencija u Salesforce-u: Šta ona znači za CRM?

AI je već dugo ugrađen u Salesforce i pomaže kompanijama da bolje razumeju svoje korisnike. Na primer, Einstein AI dnevno pravi više od 200 milijardi predikcija i time omogućava bržu prodaju, kao i „ljudske“ odgovore na često postavljana pitanja i dublje razumevanje ponašanja korisnika.

Salesforce Einstein danas može da kreira sve - od personalizovanih mejlova do automatski generisanog koda - i koristi se u prodaji, podršci, marketingu, trgovini i IT-u, i to u ogromnom obimu. Einstein kombinuje podatke iz Data Cloud sa javno dostupnim informacijama kako bi kreirala sadržaj koji je relevantan za svakog korisnika.

Kao i svi Salesforce proizvodi, Einstein je napravljen sa fokusom na inkluzivnost, odgovornost i održivost.

Ovo je veliki korak u svetu CRM-a i pokazuje kako generativna AI može da transformiše način na koji kompanije komuniciraju sa korisnicima i rade svoj posao.

Izvor: Salesforce