Generativna UI je oblik umjetne inteligencije koja se „samouči“ putem velikih količina javno dostupnih podataka kako bi stvorila novi sadržaj u obliku teksta, slika, videa i drugih vrsta informacija. Brzina kojom reagira na poticaje prirodnog jezika za stvaranje vrlo relevantnog sadržaja je bez presedana.
Danas, generativna UI uglavnom stvara sadržaj kao odgovor na zahtjeve prirodnog jezika. Gartner, vidi „generativnu umjetnu inteligenciju koja postaje tehnologija opšte namjene sa sličnim uticajem parne mašine, električne energije i interneta“.
Temeljni modeli iz generativnih UI sistema, kao što su Open ChatGPT ili Google Board, mogu automatizirati procese, pomoći ljudima ili mašinama u njihovim svakodnevnim zadacima i autonomno izvršavati poslovne i IT procese. Koriste ih firme za generiranje marketinškog sadržaja i članaka, razvoj komunikacije s kupcima i identificiranje budućih trendova. U razvoju softvera mogu se koristiti za dokumentiranje softverskog koda, predviđanje sekvenci koda i automatizaciju ključnih zadataka. I, u proizvodnji, mogu se koristiti za kontrolu kvaliteta, prediktivno održavanje i optimizaciju lanca snabdijevanja.
Iako će generativna UI igrati glavnu ulogu u pomaganju kompanijama da iskoriste ogromne količine podataka dostupnih interno i širom svijeta, kao tehnologija u nastajanju, postoje prepreke koje se moraju prevladati. Trenutno ne postoji način da se potvrdi tačnost artefakata koje proizvodi, niti način da se provjeri da li predstavlja nepristrane podatke. Osim toga, postoji bojazan da bi sposobnost generativne umjetne inteligencije da stvori simulirane slike ili masovnu komunikaciju mogla omogućiti onima sa zlokobnom namjerom da šire lažne informacije, ili još gore.
Istraživanje Summita izvršnih direktora Yalea pokazalo je da 42 posto anketiranih rukovodilaca vjeruje da UI ima potencijal da bude “rizik od izumiranja”, sposoban da uništi čovječanstvo u roku od deset godina. Ta ekstremna predviđanja opovrgnuli su Marc Andreesen i Bill Gates, koji se slažu da generativnom umjetnom inteligencijom treba upravljati, ali da koristi daleko nadmašuju rizike.
Lekcije iz industrijske revolucije i drugih digitalnih poremećaja
Jedno zanimljivo generativno UI poređenje koje Andreesen pravi u ovom članku je s drugim velikim društvenim poremećajima. Kao što danas doživljavamo, radnici su tokom industrijske revolucije bili zabrinuti zbog mašina koje su im oduzimale posao. Prema Andreesen-u, kada se tehnologija primjenjuje na proizvodnju, dobivamo rast produktivnosti, što rezultira nižim cijenama roba i usluga, te dodatnom potrošačkom moći za kupovinu drugih stvari. Podstičući privredu, pokreće i potrebu za novom proizvodnjom, “koja onda stvara nova radna mjesta za ljude koje su zamijenile mašine”.
Još jedno poređenje sa prilikama koje mogu proizaći iz prekida tehnologije je pojava personalnog računara 1980-ih. Radnici su se plašili da će računari učiniti njihov rad zastarelim, ali hiljade radnih mesta su dodane zbog računara. Od proizvođača računara do programera softvera, naučnika podataka i drugih, nastala je čitava industrija, dajući ljudima još više mogućnosti za ispunjenje posla. Posljednji primjer je pojava interneta. To je također izazvalo strah da će zamijeniti druge načine komunikacije. Ne samo da to nije učinilo, već je pokrenulo nove oblike komunikacije na mobilnim uređajima, kao i na društvenim mrežama.
Generativna UI u proizvodnji kvaliteta
I dok su prednosti generativne UI ogromne, mudro je da i poslovne organizacije i vlade istovremeno drže stvari pod kontrolom. Potrebno je implementirati strategije koje su sigurne i zvučne za korištenje, čak i ako to znači usporavanje procesa. Ipak, kako se razvija, kakvu ulogu može igrati UI u poboljšanju ukupne kvalitete u proizvodnji?
Budući da je UI obučen na masivnim skupovima podataka koristeći algoritme mašinskog učenja koji mu omogućuju predviđanje budućih ishoda, može pomoći proizvođačima da donose bolje, brže i više informirane poslovne odluke utemeljene na podacima. To uključuje predviđanje poremećaja u snabdijevanju , optimizaciju proizvodnih linija, smanjenje otpada ili reagiranje na povratne informacije kupaca s poboljšanjima u kvaliteti proizvoda, što sve rezultira višestrukim pozitivnim poslovnim ishodima. UI to već radi danas, ali generativna UI omogućit će novu razinu inteligencije. Razmotrimo sljedeće primjene.
- Dokumentacija i stvaranje sadržaja. Sa sposobnošću generiranja novog sadržaja, generativna UI moći će trenutno stvarati obuku, upute za korisnike proizvoda, dokumentaciju i mnogo više, sve iz jednostavnih ili složenih upita.
- Budući da ne stvara samo tekst, generativna UI će pomoći u procesu dizajniranja proizvoda na temelju skupa pravila i konteksta. Može pomoći u stvaranju novih oblika i estetike za nove ili postojeće proizvode.
- Prediktivno održavanje. Generativna UI također će pomoći u prediktivnom održavanju. Na temelju historijskih podataka, precizno će predviđati kada će sistem ili oprema vjerojatno otkazati ili uticati na sigurnost, pružati upozorenja i, u nekim slučajevima, potrebne korake za ispravak.
- Razvoj softvera. Osim toga, kako proizvođači rade na integraciji sistema na nivou kompanije radi vidljivosti i kvalitete kroz funkcionalne odjele, generativna UI igrat će ulogu u kodiranju i razvoju softvera, pomažući u omogućavanju komunikacije ključnih sistema, kao i u izgradnji novih aplikacija od nule. U stvari, studija McKinsey-a je otkrila da softverski developeri mogu završiti kodne zadatke do dva puta brže uz generativnu UI.
- Premostiti digitalni jaz. Generativna UI može pomoći u smanjenju jaza za radnike u proizvodnji koji su možda stručnjaci u svojim ulogama na proizvodnoj liniji ili mehaničari koji izuzetno razumiju rad ključne opreme, ali imaju poteškoća s prihvaćanjem tehnologije. Oni bi jednostavno mogli ubaciti svoj zahtjev u model i trenutno primati povratne informacije u obliku glasa ili teksta, ovisno o njihovim željama.
Kada je riječ o novoj eri generativne UI, ima mnogo toga za probaviti. Većina firmi oprezna je u vezi s njom, ali istodobno se nadaju. Ipak, kao i kod bilo koje nove transformacijske tehnologije, današnji proizvođači trebaju biti otvoreni za mogućnosti, shvaćajući da ima snagu povećati produktivnost, sigurnost i kvalitetu, sve dok surađuje s ljudima kako bi ih podržao, a ne kao suprotstavljena snaga.
Članak The Future Of Generative AI For Manufacturers autora Vick Vaishnavi-a preveden je sa portala Industry Today.
