Cristina MOISE, Business Transformation Leader – IBM Romania & Moldova @ Conferința Ziua Internațională a Telecomunicațiilor și a Societății Informaționale – #AI4Good, organizată de Digital Transformation Council pe 17 mai 2024, la CCIR Business Center, moderată de Ion Vaciu și Roxana Onea. Parteneri media: Revista COMUNICAȚII Mobile și TelecomTV.
Fac parte din IBM Consulting, sunt information architect și dezvoltator, cu focus pe zona de AI, în sensul în care implementez AI și GenAI pe diferite proiecte și doresc să vă ofer o perspectivă din ceea ce observ în implementările concrete.
La IBM Consulting lucrăm inclusiv cu OpenAI și mai mult decât atât, pentru a ne asigura că toți colegii din IBM înțeleg conceptele tehnologice, indiferent de rolurile pe care le au în companie, chiar dacă sunt dezvoltatori sau activează în departamentele noastre de suport, folosim platforma noastră internă de AI și GenAI. Încercăm să educăm toți colegii cum să folosească aceste instrumente și cum pot deveni mai productivi zi de zi.
În discuția AI versus GenAI, machine learning, deep learning etc, aș vrea să punctez un lucru: inteligența artificială este de foarte mulți ani cu noi, o avem deja în mai multe industrii. Nu este un concept nou. O scurtă diferență pe care vreau să o menționez este că dacă la AI investeam foarte mult efort în a centraliza datele de calitate, în a aplica reguli de validare, astfel încât să creăm și să antrenăm niște modele, diferența cu GenAI este că, de fapt, avem deja anumite foundation models cu diferiți parametri.
Aceste modele vin deja trainuite pe un conținut general, după care începe zona de fine tuning și sunt mai multe astfel de modele pentru că și fine tuning-ul este destul de costisitor. Așadar, ajungem să customizăm aceste modele imense în momentul în care avem chiar o nevoie aparte, deoarece avem foarte multe alte metode pe care le putem modela să facă ce vrem noi, de fapt, în diferite industrii.
Aceasta este principala observație pe care o fac, și anume GenAI vine deja “învățat”.
Folosesc platforma de GenAI de aproape 8 luni de zile și dacă nu am acces la ea din varii motive o resimt ca pe o pierdere a mâinii drepte, deja devin dependentă de ea. Pentru mine este clar un accelerator.
Aici avem un flux. GenAI nu înlocuiește AI. Trebuie să fim foarte atenți când folosim machine learning, când folosim AI, când folosim deep learning. GenAI vine cu niște costuri și s-ar putea ca noi să adresăm anumite studii de caz pe care să le rezolvăm foarte ușor cu un robot, cu un RPA. Prin urmare, în momentul în care alegem să implementăm GenAI în organizația noastră, indiferent că vorbim de sector public sau privat, trebuie să ne uităm la procesul în întregime și să vedem dacă unele aspecte pot fi adresate cu un simplu robot, alte cu machine learning, deci nu targetăm peste tot GenAI sau AI.
De la o lună la alta văd că apar modele nișate, pe industrii, ale căror costuri încep să scadă, deci treptat s-ar putea ca zona de infrastructură și de cloud să nu mai fie o problemă.
Zona de IT este cea mai impactată, din punctul meu de vedere. Cel puțin acum, automat, când vorbim de generarea de cod, avem diferențe de la tehnologie la tehnologie.
Customer transformation, customer service sunt impactate pentru că putem customiza și avea discuții customizate cu clienți în zona de customer care, de asemenea și industria de supply chain este impactată.
Concluzionând, aproape toate industriile sunt impactate, unele mai mult, altele mai puțin, dar lucrurile evoluează de la zi la zi. Recent a apărut Llama 3, săptămâna aceasta GPT 4.0, deci e clar că rapiditatea cu care lucrurile se schimbă este una extrem de de mare.
Apple lucrează la propriul model pe care îl va integra în telefon și practic vor utiliza aceste small language models care pot fi folosite la nivel de device. SLM-urile vor fi revoluția în telefoane, pentru că altfel nu poți să ai o putere de procesare atât de mare în device.
Observați aici primul ATM, creat undeva în anii 70, când toți casierii din bănci erau foarte îngrijorați că vor fi înlocuiți și după cum vedem, după atâția ani, încă avem casieri.
Este clar că inteligenșa artificială nu va înlocui omul, vom avea mereu viziunea human-in-the-loop și mai mult decât atât partea creativă va fi întotdeauna atuul omului.
Noi avem în focus 4 arii: zona de customer, deci cum folosim AI, GenAI în funcție de customer facing, HR și Finance, IT și tot ce înseamnă core business operation. Aici impactul este cel mai mare, aici este cel mai mare interes.
E clar că există un potențial imens în inteligența artificială. E clar că ne ajută pe toți să devenim mai productivi, mai eficienți, indiferent de industria în care lucrăm și de rolul pe care îl avem într-o organizație.
Avem foarte multe programe de intership la IBM și sunt impresionată de tinerii care vin în internship, în sensul în care sunt foarte inteligenți și pasionați să încerce toate tehnologiile noi. Așadar, sunt convinsă că generația care vine din urmă va îmbrățișa toate aceste dezvoltări, iar curricula de la universități este adaptată la noile cerințe, în multe cazuri.
