AI pertvarka iki 2030 m.: praktinis neuroninių tinklų įdiegimo gidas jūsų darbui

Dirbtinio intelekto revoliucija: Ateitis jau čia

Dirbtinis intelektas jau keičia pasaulį, ir Pasaulio ekonomikos forumo tyrimai atskleidžia neišvengiamą tiesą – iki 2030 m. pokyčiai palies kiekvieną žmogų, o daugiau nei 50% darbų bus atliekama pasitelkus dirbtinį intelektą. Bet štai kas stebina – nors daugiau nei 40% įmonių planuoja mažinti darbuotojų skaičių ir 92 milijonai žmonių praras darbo vietas, tai nėra pabaiga, o tik pradžia.

Nes tikrasis revoliucijos proveržis atsiskleidžia tiems, kurie ne bijo pokyčių, o juos įvaldo – dirbtinio intelekto dėka atsiras 170 milijonų naujų darbo vietų ir jau dabar už šias žinias mokama aukščiausia kaina.

Ateitis priklauso tiems, kurie kuria pokyčius

Dirbtinio intelekto era jau prasidėjo, ir tai nėra ateities vizija – tai mūsų dabartis. Nuo finansų iki sveikatos apsaugos, nuo gamybos iki mažmeninės prekybos, AI keičia kiekvieną pramonės šaką. Tačiau svarbiausia žinia yra ta, kad šis pokytis nėra grėsmė, o galimybė.

Tie, kurie išmoks valdyti neuroninius tinklus, automatizuoti procesus ir kurti inovatyvius sprendimus, taps naujosios ekonomikos lyderiais. Nesvarbu, ar jūs esate patyręs specialistas, ar tik pradedate savo karjerą – dabar yra idealus metas žengti į AI pasaulį.

Pradėkite nuo mažų žingsnių, eksperimentuokite, mokykitės iš klaidų ir nebijokite inovacijų. Ateitis priklauso tiems, kurie ne tik prisitaiko prie pokyčių, bet ir juos kuria. Būkite vienas iš jų – nes dirbtinio intelekto revoliucija jau čia, ir ji laukia jūsų indėlio.

Pradėkite savo AI kelionę šiandien

Dirbtinio intelekto revoliucija: kas laukia ateityje?

Pasaulio ekonomikos forumas atlikęs tyrimus prognozuoja, kad iki 2030 m. dirbtinio intelekto sukelta transformacija palies kiekvieną žmogų. Pagal McKinsey atlikto tyrimo duomenis, net 50% visų darbų bus atliekama pasitelkus dirbtinį intelektą. Vidutinis žmogus, naudodamasis dirbtinio intelekto įrankiais, gali pasiekti daug geresnių rezultatų per trumpesnį laiką – tai efektyvumo revoliucija, tačiau kartu ir neišvengiamas darbo rinkos perversmas.

Nykstančios profesijos jau tampa realybe – išsamūs tyrimai rodo, kad dėl automatizacijos daugiau nei 40% įmonių planuoja mažinti darbuotojų skaičių, o apie 92 milijonai žmonių susilauks pokyčių savo karjeroje. Daugiausiai rizikuoja šių profesijų atstovai:

• Pašto darbuotojai
• Bankų darbuotojai
• Duomenų specialistai
• Kasininkai
• Administratoriai
• Spaustuvių darbuotojai
• Buhalteriai
• Kodavimo specialistai
• Pardavėjai
• Grafikos dizaineriai
• Draudimo ekspertai
• Teisiniai pareigūnai ir teisininkai
• Telemarketingo specialistai

Tačiau kai vienos profesijos nyksta, atsiranda naujos – dirbtinio intelekto dėka prognozuojama apie 170 milijonų naujų darbo vietų. Įdomu tai, kad statistiniai duomenys rodo, jog apie 46% visų profesijų atstovams reikės persikvalifikuoti dėl dirbtinio intelekto įgyvendinimo. Šiuo metu specialistų, gebančių efektyviai išnaudoti dirbtinio intelekto galimybes, yra ypač mažai, tad jų paslaugos vertinamos itin brangiai – tai puiki galimybė tiems, kurie pradeda mokytis jau dabar.

Kaip neuroniniai tinklai veikia: paprastai paaiškinta

Norint suprasti, kaip įdiegti neuroninius tinklus savo darbe, pirmiausia reikia suprasti jų veikimo principus. Paprastai kalbant, neuroniniai tinklai gali būti lyginami su virykle, ant kurios gaminamas maistas. Jei viryklė – tai neuroninis tinklas, tai receptas – tai komandos (prompts), kurį jam siųsite, o ingredientai – pradiniai duomenys, kuriuos įkelsite.

Gera žinia ta, kad dauguma neuroninių tinklų jau turi „įkrautus ingredientus” – jie turi informacijos, su kuria galite dirbti. Jei naudojate teksto neuroninius tinklus, galite gauti lenteles, analizę, užrašus ar socialinių tinklų įrašus. Grafiniai neuroniniai tinklai gali generuoti vaizdus ar nuotraukas.

Naujausi tyrimai rodo, kad šiuolaikiniai neuroniniai tinklai, pavyzdžiui, GPT-4, gali apdoroti ir suprasti informaciją beveik žmogaus lygiu, o kai kuriais atvejais – net geriau. Statistika rodo, kad ChatGPT-4 per mažiau nei metus nuo sukūrimo pasiekė 100 milijonų vartotojų, ir tai yra greičiausiai adaptuojama technologija žmonijos istorijoje.

Keturi žingsniai sėkmingam neuroninių tinklų įdiegimui

Pirmas žingsnis: Būti gerai pastebėtam

Norint pradėti dirbti su neuroniniais tinklais, svarbu suprasti, kokie neuroniniai tinklai egzistuoja, kokie jų privalumai ir trūkumai, bei kokius užklausas jiems galima siųsti. GPT – populiariausias, bet jis yra tarsi sulankstomas peilis, kuris gali atlikti įvairias užduotis, tačiau nėra specializuotas.

Štai keli specializuoti neuroniniai tinklai, su kuriais galima dirbti:

• Claude – gali apdoroti iki 100 puslapių vienu metu
• Perplexity – ieško internete ir greitai pateikia rezultatus
• Grok – specializuotas Twitter turiniui

Grafinių neuroninių tinklų taip pat yra daug – nuo Midjourney iki Stable Diffusion ir Leonardo AI. Kiekvienas turi savo stipriąsias puses ir yra tinkamas skirtingoms užduotims. Tyrimai rodo, kad 2023 m. grafinių neuroninių tinklų rinka pasiekė 10 milijardų JAV dolerių ir prognozuojama, kad ji kasmet augs po 35%.

Dvi strategijos efektyviam darbui su neuroniniais tinklais

Svarbu suprasti, kad neuroniniai tinklai, ypač ankstesnių versijų, dažnai turi žinių, atitinkančių maždaug mokyklos programą, nors naujausios versijos (kaip GPT-4.2) yra gerokai pažangesnės. Galimos dvi pagrindinės strategijos darbui su jais:

1. Automatizuoti savo darbą

Pirmoji strategija – automatizuoti rutinines užduotis. Štai keletas realių pavyzdžių:

• Matas, technikas, naudoja neuroninius tinklus įrašams generuoti, turiniui kurti, kūrybiniams projektams atlikti.
• Nojus, IT specialistas, sutaupė apie 1 530 EUR, kurdamas testus žmonių kompetencijoms vertinti, naudodamas „ChatGPT“ ir specialų asistentą.
• Viktorija per vieną dieną parengė 10 komercinių pasiūlymų (anksčiau tam reikėdavo 10 dienų), kurie atnešė pajamų už maždaug 5 100 EUR.
• Rasa sukūrė pristatymą ir paruošė pasirodymus, dėl to sulaukė trijų klientų ir užsakymų už maždaug 3 600 EUR.

2. Išmokti naujų įgūdžių ir tobulinti žinias

Antra strategija – panaudoti neuroninius tinklus išmokti to, ko anksčiau nemokėjote ar nesupratote:

• Liepa, nemokėjusi kurti interneto svetainių, naudodama flexbe.com ir neuroninius tinklus, sukūrė svetaines, išvertė jas į kitas kalbas, generavo vaizdus ir analizavo svetainės efektyvumą.
• Ugnė sukūrė naują produktą ir gavo užsakymą už maždaug 510 EUR, naudodama „ChatGPT“ analizei ir produkto pakuotės kūrimui.

Naujausių tyrimų duomenimis, kompanijos, integravusios didžiuosius kalbos modelius (Large Language Models) į savo darbo procesus, patyrė vidutiniškai 34% produktyvumo šuolį per pirmuosius šešis mėnesius. Tai žymiai viršija ankstesnius produktyvumo technologijų bandymus.

Antras žingsnis: Ingredientai (duomenų įkėlimas)

Kad neuroniniai tinklai pateiktų tikslesnius rezultatus, jiems reikia tinkamų duomenų. Galima įkelti įvairias medžiagas – nuo nuotraukų iki dokumentų ir lentelių. Pavyzdžiui, įkeliant ankstesnius pardavimų duomenis ir prašant neuroninių tinklų juos išanalizuoti, galima gauti vertingų įžvalgų apie efektyvumo didinimą.

Realūs pavyzdžiai rodo, kad šis metodas gali atnešti 8-50% pajamų augimą. Vienas iš nestandartinių būdų – įkelti ekrano nuotraukas iš telefono galerijos ir prašyti neuroninio tinklo sudaryti dinamiškų socialinių tinklų istorijų planą.

Ekspertų vertinimu, kokybiškas duomenų parengimas prieš pateikiant užklausą dirbtiniam intelektui gali padidinti rezultatų tikslumą iki 78%, lyginant su neapdorotų užklausų pateikimu. Tai ypač svarbu specializuotose srityse, pavyzdžiui, medicinoje ar teisėje.

Trečias žingsnis: Precedentas (pirmų rezultatų gavimas)

Viena didžiausių kliūčių – gauti pirmą sėkmingą rezultatą. Statistika rodo, kad devyni iš dešimties žmonių nepasiekia šio taško. Įprastos problemos – neuroniniai tinklai pateikia nesąmones, meluoja, nesilaikoma instrukcijų, pateikiami per trumpi ar per ilgi atsakymai.

Esmė ta, kad problema dažniausiai ne neuroniniame tinkle, o tame, kaip jiems siunčiamos užklausos. Štai kelios strategijos sėkmingam darbui:

• Paprašykite ChatGPT užduoti jums papildomų klausimų, kad geriau suprastų užduotį
• Paprašykite pagerinti jūsų užklausą, kurią ką tik išsiuntėte
• Gavę rezultatą, paprašykite neuroninio tinklo jį kritikuoti ir tada patobulinti

Šie paprasti žingsniai leidžia gauti kur kas geresnius rezultatus. Naujos studijos demonstruoja, kad gerai suformuluotos užklausos (prompt engineering) gali padidinti dirbtinio intelekto atsakymų kokybę iki 60%, todėl ši sritis tampa viena pelningiausių naujų specializacijų.

Šešių skrybėlių technika rezultatų pagerinimui

Šis metodas padeda pasiekti stulbinančių rezultatų dirbant su neuroniniais tinklais:

• Išsikelkite tikslą ir nurodykite užduotį
• Rinkite duomenis (kaip jūs paprastai atliekate šią užduotį)
• Parašykite užklausą neuroniniam tinklui
• Gaukite atsiliepimą iš neuroninio tinklo arba kitų žmonių
• Duokite atsiliepimą neuroniniam tinklui (įsivaizduokite save neuroninio tinklo vietoje)
• Darykite išvadas ir pakartokite procesą

Studijos rodo, kad pakartojus šį ciklą keturis kartus, rezultatai būna stulbinantys. Nijolė, metodininkė, per 3 valandas atliko darbus, kuriems įprastai reikėtų mėnesio. Rūta, logistikos specialistė, automatizavo darbą, kuris anksčiau užtrukdavo po 12 valandų per dieną.

Ketvirtas žingsnis: Įrankiai

Norint pasiekti stabilius rezultatus, reikia tinkamų įrankių. Čia svarbu suprasti, kad proveržis dažnai įvyksta disciplinų sandūroje – kai sujungiamos žinios iš skirtingų sričių.

Kaip Dmitrijus Mendelejevas, kuris po apsilankymo cirke sapnavo periodinę elementų lentelę, arba Steve Jobs, kuris panaudojo kaligrafijos žinias kompiuterių sąsajoms kurti, taip ir jūs galite pasiekti proveržį, jungdami neuroninius tinklus su savo pagrindine veikla.

Realūs pavyzdžiai rodo, kaip šis metodas veikia praktikoje:

• Artūras, drabužių gamybos įmonės vadovas, naudojo neuroninius tinklus dizaino juostelėms generuoti ir laimėjo užsakymą, kurį bandė gauti dvejus metus.
• Saulius, statybų įmonės vadovas, per vieną savaitę sukūrė turinį ateinantiems metams, o kai kurie įrašai sulaukė iki 900 000 peržiūrų.
• Saulė, e. komercijos pardavėja, perdirbo produktų nuotraukas su neuroniniais tinklais, padidindama pardavimo konversiją.

Tyrimai rodo, kad įmonės, kurios naudoja skirtingus neuroninius tinklus ir juos jungia su savo srities žiniomis, pasiekia vidutiniškai 42% didesnį produktyvumą nei tos, kurios apsiriboja vienu įrankiu.

Automatizavimas – galutinis žingsnis

Turint gerą supratimą apie neuroninius tinklus, precedentą ir įrankius, kitas žingsnis – automatizavimas. Galima išskirti penkis automatizavimo lygius, kurie prilyginami skirtingiems virtuvės įrankiams:

• Orkaitė – rankinis neuroninių tinklų naudojimas
• Daugiafunkcis puodas – padėjėjai, kuriuose jau įdiegti receptai
• Kavos aparatas – agentai, kurie bendrauja su klientais
• Operatoriai – automatiniai procesai, atliekantys veiksmus internete pagal nurodymus

Realūs automatizavimo naudos pavyzdžiai:

• Laura naudojo neuroninį tinklą automatizavimui sukurti ir „ChatGPT“ darbui analizuoti, automatizuodama 70% verslo užduočių, kas padvigubino mėnesines pajamas.
• Eugenijus sukūrė pardavimo agentą, kuris dirba geriau nei 5 metų patirtį turintis specialistas. Agento sukūrimas užtruko 15 minučių, o tai leido sutaupyti apie 1 020 EUR, palyginti su ankstesnėmis tokio įrankio kūrimo išlaidomis.
• Vytas sukūrė statybos verslo asistentą, kuris pagal brėžinius per kelias minutes parengia komercinius pasiūlymus (anksčiau tam reikėdavo dienos), dėl ko pajamos išaugo 30%.

Dirbtinio intelekto įtaka skirtingoms pramonės šakoms

Dirbtinio intelekto revoliucija paliečia visas pramonės šakas nevienodai. Naujausi 2024 m. tyrimai rodo, kad greičiausiai transformuojasi šios sritys:

• Finansų sektorius – dirbtinis intelektas jau analizuoja rinkas ir siūlo investicinius sprendimus, o JAV ir Europoje 63% bankų jau naudoja pažangius dirbtinio intelekto modelius klientų aptarnavimui
• Sveikatos apsauga – neuroniniai tinklai padeda diagnozuoti ligas ankstyvose stadijose, planuoti gydymą ir net kurti naujus vaistus, o pagal Pasaulio sveikatos organizacijos ataskaitą, tai gali sumažinti gydytojų administracinį darbą 30-40%
• Gamyba – automatizuoti procesai optimizuoja gamybos linijas ir sumažina atliekų kiekį, kas vidutiniškai didina produktyvumą 17-22%
• Mažmeninė prekyba – personalizuotos rekomendacijos ir automatinis atsargų valdymas keičia vartotojų įpročius, o dirbtinio intelekto naudojimas mažmeninėje prekyboje gali padidinti pajamas iki 15% ir sumažinti atsargų išlaidas 10-20%

Itin įdomu, kad šalys, kurios investuoja į dirbtinio intelekto plėtrą ir parengia savo darbo jėgą pokyčiams, tikėtina, patirs BVP augimą 1,2-3,7% per metus, remiantis naujausiais Tarptautinio valiutos fondo skaičiavimais.

Keturi žingsniai į naują lygį

Apibendrinant galima išskirti keturis pagrindinius žingsnius, kaip dirbtinis intelektas gali padėti jums pasiekti naują karjeros ir pajamų lygį:

• Pasirinkite pasikartojančias užduotis, kurioms skiriate daugiausiai laiko
• Pasirinkite tinkamą neuroninį tinklą šiai užduočiai atlikti
• Sukurkite precedentą – pirmą kartą atlikite užduotį su dirbtinio intelekto pagalba
• Sukurkite asistentą, kuris automatizuos šį procesą ateityje

Tokiu būdu galima pasiekti 15-40% didesnį efektyvumą. Pažangesniu lygiu galima audituoti veiklos procesus, pasirinkti 3-5 pagrindinius procesus automatizavimui ir sukurti agentą, kuris dirbs savarankiškai. Tai gali padidinti rezultatus 2-10 kartų.

Išvados ir perspektyvos

Dirbtinis intelektas nėra stebuklingas įrankis – jis tiesiog padaugina jūsų patirtį ir žinias. Jei turite metų patirtį, dirbtinis intelektas gali ją „padauginti” iki 10 metų patirties. Tačiau be patirties ir supratimo, net neuroniniai tinklai nepadės.

Svarbu suprasti, kad technologijos versija nėra svarbiausia – naujausi tyrimai rodo, kad ne aukščiausios klasės modeliai, bet tinkamai adaptuoti įrankiai konkrečioms užduotims duoda geriausius rezultatus. Pavyzdžiui, specializuotas, nedidelis modelis, sukonfigūruotas konkrečiai pramonei, dažnai veikia efektyviau nei universalūs flagmanai.

Pagrindinis privalumas – galimybė sukurti vertę ir palengvinti žmonių darbą. Dirbtinis intelektas gali padėti kurti produktus, kurie išspręs sudėtingas problemas ir pagerins gyvenimą, tačiau tik nuo jūsų priklauso, ar tikslingai jį panaudosite.

Skirtingai nei ankstesnės technologinės revoliucijos, dirbtinio intelekto proveržis jau vyksta – pasiruoškite pokyčiams dabar, kad galėtumėte pasinaudoti ateities galimybėmis ir tapti vienu iš 170 milijonų naujų darbo vietų kūrėjų, o ne vienu iš 92 milijonų, kuriuos pakeis automatizacija.

Ateitis priklauso tiems, kurie kuria pokyčius

Dirbtinio intelekto era jau prasidėjo, ir tai nėra ateities vizija – tai mūsų dabartis. Nuo finansų iki sveikatos apsaugos, nuo gamybos iki mažmeninės prekybos, AI keičia kiekvieną pramonės šaką. Tačiau svarbiausia žinia yra ta, kad šis pokytis nėra grėsmė, o galimybė.

Tie, kurie išmoks valdyti neuroninius tinklus, automatizuoti procesus ir kurti inovatyvius sprendimus, taps naujosios ekonomikos lyderiais. Nesvarbu, ar jūs esate patyręs specialistas, ar tik pradedate savo karjerą – dabar yra idealus metas žengti į AI pasaulį.

Pradėkite nuo mažų žingsnių, eksperimentuokite, mokykitės iš klaidų ir nebijokite inovacijų. Ateitis priklauso tiems, kurie ne tik prisitaiko prie pokyčių, bet ir juos kuria. Būkite vienas iš jų – nes dirbtinio intelekto revoliucija jau čia, ir ji laukia jūsų indėlio.

Pradėkite savo AI kelionę šiandien