Jeszcze dekadę temu autonomiczne samochody czy generowanie realistycznych obrazów przez komputer wydawały się domeną science fiction. Dziś stają się codziennością – AI podpowiada nam muzykę, wspiera diagnostykę medyczną, a nawet pomaga w tworzeniu dzieł sztuki. Sztuczna inteligencja (AI) to systemy zdolne do wykonywania zadań, które normalnie wymagają ludzkiej inteligencji – od rozpoznawania obrazów, przez analizę danych, po podejmowanie decyzji. Teraz dzięki ogólnie dostępnym narzędziom takim jak Chat GPT, Midjourney, Canva, Eleven Labs i setkom innych AI trafia pod strzechę.
Z jednej strony AI niesie obietnicę rewolucyjnych zmian i usprawnień, z drugiej – rodzi pytania o jej ograniczenia i potencjalne zagrożenia. W artykule analizuję realne zastosowania, ograniczenia, szanse i zagrożenia związane z rozwojem sztucznej inteligencji, dążąc do wyważonej oceny jej wpływu na naszą przyszłość.
Temat jest tak szeroki, że pozwolę sobie na bardzo osobisty ton artykułu, czyli oparty o moje osobiste doświadczenie. Sam stosuję w różne narzędzia w wielu kontekstach (rekrutacja, tworzenie tekstów, obróbka grafiki, analizowanie danych, podsumowania, obróbka video, tworzenie muzyki).
W kolejnych częściach przyglądam się praktycznym zastosowaniom AI, jej ograniczeniom, potencjalnym zagrożeniom, a także szansom, jakie otwiera przed biznesem, społeczeństwem i gospodarką.
Odpowiem też na pytanie: czy AI zabierze nam pracę?
Na początku był Chat GPT
Sztuczna inteligencja (AI), która zyskała masową popularność w 2022 roku dzięki głośnemu debiutowi Czatu GPT, być może na zawsze zmieniła sposób, w jaki będziemy wykonywać nasze zadania w pracy. Jej dynamiczny rozwój wywołuje duże zaniepokojenie w wielu kręgach — także moje. Jak każde narzędzie, AI może być używana zarówno w sposób korzystny, jak i szkodliwy. Niemniej jednak, musimy pogodzić się z faktem, że AI staje się integralną częścią naszego życia i pracy. To oznacza, że powinniśmy nauczyć się korzystać z niej mądrze, świadomie kontrolując, jak wpływa na nasze otoczenie.
W miarę jak AI zyskuje na popularności, pojawiają się nowe wyzwania, zwłaszcza w sferze online, które mogą mieć realne konsekwencje dla naszego życia offline. Na przykład, cyberzagrożenia i kwestie związane z prywatnością danych stają się coraz poważniejsze, gdy AI wchodzi w obszary takie jak przetwarzanie danych osobowych, monitorowanie zachowań użytkowników czy automatyzacja procesów decyzyjnych.
Kluczowe jest zatem, abyśmy byli czujni na te zagrożenia i aktywnie dążyli do zrozumienia, jakie ryzyka wiążą się z rozwojem tej technologii. Adaptacja do tych zmian wymaga nie tylko technicznych umiejętności, ale również refleksji nad wpływem AI na nasze wartości, relacje społeczne i codzienne życie.
Warto też zdawać sobie sprawę, że tworząc treści we wsparciu AI, może korzystać z różnych źródeł danych, co niesie ryzyko naruszenia praw autorskich. Zawsze należy zwracać uwagę na to, czy treści stworzone przez AI nie kopiują cudzej pracy bez odpowiedniego uznania. Ponadto, warto pamiętać o prawach autorskich i regulacjach dotyczących wykorzystania materiałów generowanych przez AI.
Przyznam, że temat AI bardzo mnie interesuje, korzystam z wielu narzędzi, ale nie czuję się ekspertem w tej dziecinie (jest tak obszerna i nowa, że nie da się wszystkiego poznać), co nie zmienia faktu, że w książce o efektywności osobistej, tego tematu nie mogę pominąć.
Czym się różni AI od uczenia maszynowego?
Różni eksperci wielokrotnie wskazują, że AI i uczenie maszynowe to nie to samo, dlatego tutaj chcę wprowadzić rozróżnienie, za Microsoft:
” Sztuczna inteligencja to możliwość naśladowania przez system komputerowy funkcji poznawczych, takich jak uczenie i rozwiązywanie problemów. Za pośrednictwem sztucznej inteligencji system komputerowy używa funkcji matematycznych i logiki, aby symulować rozumowanie, przy użyciu którego ludzie uczą się na podstawie nowych informacji i podejmują decyzje. Uczenie maszynowe to zastosowanie sztucznej inteligencji. Jest to używanie matematycznych modeli danych w celu ułatwienia komputerowi uczenia się bez bezpośrednich instrukcji. W ten sposób system komputerowy może kontynuować uczenie się i ulepszać się samodzielnie na podstawie doświadczeń.
Chociaż sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe są ze sobą ściśle połączone, nie są tym samym. Uczenie maszynowe jest traktowane jako podzbiór sztucznej inteligencji”.
Dla mniej zorientowanych odbiorców ta różnica może by być dostrzegana w praktyce używania narzędzi. Żeby nie robić zamieszania, będę używał określenia AI w tym tekście, jako szerszej kategorii.
Jak AI pomaga w pracy?
Nie słyszałem jeszcze o firmie, które ma czas na realizację wszystkich projektów i działań, które mogłyby pomóc w rozwoju firmy. Natomiast często słyszę: “na to nie mamy czasu lub budżetu”, czyli na działania marketingowe, tworzenie treści na stronę www, na głębsze analizy danych, projektowanie produktów, onboarding pracowników i wiele, wiele innych. Teraz sztuczna inteligencja zwiększa efektywność, oszczędza czas, obniża koszty i pozwala firmom szybciej reagować na zmiany rynkowe, a jej zastosowania stale się rozszerzają.
AI ułatwia automatyzację procesów biznesowych: od obsługi klienta przez chatboty, przez analizę dokumentów prawnych, czynności na produkcji (np. pakowanie, paletowanie, spawanie) zarządzanie łańcuchem dostaw – znacząco zwiększa efektywność organizacji.
Zaawansowana analiza danych umożliwia podejmowanie trafniejszych decyzji i generowanie wartościowych wglądów. Przykładem może być wykorzystanie AI w call center, gdzie systemy automatycznie odpowiadają na proste pytania i kierują klientów do odpowiednich konsultantów. Systemy umożliwiają też analizę rozmów i udzielanie informacji zwrotnej konsultantom. Pisaliśmy o tym w artykule o AI w sprzedaży
Jednym z elementów AI, który można wykorzystać to automatyzacja planowania, np. analiza ścieżki krytycznej w projekcie, zarządzanie terminarzami, planowanie produkcji (w taki sposób, aby wykonać ją w najbardziej optymalnej kolejności i przy minimalnej ilości odpadów).
Przykłady można mnożyć, ale nie chcę tego tutaj robić: sam/a zapytaj swojego ulubionego LLM’a 🙂, czyli modelu językowego jak Gemini, Claude czy Preplexity, jak AI może pomóc w realizacji Twoich obowiązków.
Jak wykorzystać AI jak kompetentnego i taniego asystenta?
Według licznych ekspertów. na obecnym etapie rozwoju, AI powinno być stosowane przede wszystkim jako bardzo kompetentny i tani asystent, a nie decydent – takie podejście jest obecnie rekomendowane także przez praktyków biznesu.
W sektorach z niedoborem wykwalifikowanych pracowników AI wspiera pracę ludzi – roboty w magazynach, restauracjach, systemy wspomagające diagnozę medyczną czy automatyzacja zadań niebezpiecznych i wymagających precyzji (np. inspekcje techniczne, chirurgia wspomagana robotem). W rolnictwie AI umożliwia precyzyjne nawadnianie i monitorowanie upraw, zwiększając wydajność i bezpieczeństwo produkcji.
Sztuczna inteligencja jest niezwykle skuteczna w analizie danych, generowaniu rekomendacji i wspieraniu ludzi w podejmowaniu decyzji, ale to człowiek powinien być „za kierownicą” i podejmować ostateczne decyzje. AI może podpowiadać rozwiązania, ostrzegać przed ryzykiem i przyspieszać procesy, jednak zachowanie ludzkiej kontroli pozwala uniknąć błędów wynikających z ograniczeń algorytmów oraz zapewnia „ludzki pierwiastek” w decyzjach biznesowych.
Ja sam, kiedy używam AI, stawiam się w roli recenzenta, czy managera, który ocenia efekt pracy oddelegowanego zadania. Dodam, że używam go w kwestiach, w których czuję się na tyle mocny, że odróżniam halucynacje (z których chat słynie) od tego, co jest prawidłową odpowiedzią. Jeśli na czymś, o co pytam, nie znam się dość dobrze, sprawdzam klasycznie w kilku źródłach. Generalnie informacje traktuję jako inspirację niż wyrocznię.
Agenci AI w optymalizacji pracy
Są jednak sposoby wykorzystania AI, które idą o krok dalej są to Agenci AI. Różnica między asystentem AI a agentem AI polega na tym, że Asystenci AI działają na polecenie użytkownika i wymagają jego nadzoru, co czyni je idealnymi do wsparcia w codziennych zadaniach i złożonych procesach, ale wciąż w ramach jasno określonych instrukcji.
Agenci AI mają większą autonomię i mogą podejmować decyzje samodzielnie, jednak to właśnie model asystenta jest obecnie bezpieczniejszy i bardziej przewidywalny w środowisku pracy. Aby wykorzystać Agentów AI, trzeba jednak mieć jasno określone algorytmy działań, bo w innym przypadku możemy doprowadzić do błędów. Zasada “garbage in, garbage out” także tutaj ma zastosowanie.
Moim zdaniem sztuczna inteligencja (póki co) powinna być wykorzystywana do wspierania ludzi – przyspieszania analiz, wskazywania trendów, automatyzacji powtarzalnych zadań – ale nie do całkowitego przejmowania kontroli nad decyzjami, zwłaszcza strategicznymi i etycznymi.
Np. dzięki agentom AI możliwa jest lepsza personalizacja usług i produktów na masową skalę, np. przez platformy e-commerce rekomendujące produkty, staje się standardem.
Wsparcie kreatywności i innowacji dzięki AI
Bardzo lubię wykorzystywać AI do kreatywnych poszukiwań. Rozmowa z czatem może być całkiem udaną burzą mózgów, wygenerowane grafiki na podstawie promptów mogą być świetną ilustracją przekazu, któremu chcemy nadać wartość.
Branża kreatywna dostała solidne wsparcie w realizacji swoich zadań (szczególnie marketingowych i związaną z obróbką obrazów, audio i video, Jednakże (z racji dostępności narzędzi dla wszystkich), łatwo stracić przewagę konkurencyjną i w praktyce, jeszcze bardziej trzeba się postarać, aby się wyróżnić w zalewie treści generowanych przez AI, szczególnie przez amatorów, którzy zabierają internetowe zasięgi terściom przygotowanym przez profesjonalistów, trzeba włożyć więcej pracy, a przede wszystkim, nadążać za narzędziami, które powstają jak grzyby po deszczu. To trochę tak jak z mediami tradycyjnymi, które są wypierane przez medium takie jak YouTube – konkurencja się zaostrza.
Sztuczna inteligencja staje się narzędziem inspiracji dla twórców lub ich zastępuje – generuje muzykę, scenariusze, projekty graficzne, a także wspiera projektantów w tworzeniu nowych wzorów i prototypów. Analiza dużych zbiorów danych pozwala identyfikować optymalne rozwiązania, usprawniające procesy projektowe i otwierając nowe ścieżki innowacji.
Niestety, branża kreatywna i twórcza jest w odwrocie w wyniku dostępności narzędzi AI. Prognozuję jednak, że wróci czas, kiedy to praca wykonana przez ludzi (podobnie jak jest z pracą rzemieślników) będzie doceniana jeszcze bardziej, niż dotychczas – oby umiejętności twórcze do tej pory nie zostaną zastąpione, tak jak zanikają umiejętności rzemieślnicze, choćby takie jak zwykła naprawa butów. Spróbuj znaleźć szewca w swojej okolicy…
Możemy też wyobrazić sobie odwrotny scenariusz, w którym opłaty za użytkowanie aplikacji poszybują w górę, a uzależnione od nich firmy będą musiały powrócić do bardziej tradycyjnych sposobów funkcjonowania, jak na przykład, jeden z moich klientów w pewnym momencie uznał, że reklama internetowa stała się w jego branży tak droga, że uznał iż warto wrócić do cold callingu.
Dane, Informacje, wiedza, mądrość a AI
Dane, informacje, wiedza i mądrość to pojęcia kluczowe dla zrozumienia uczenia się człowieka. AI wpływa na każdy z tych poziomów, ale jej możliwości i ograniczenia są różne na każdym z nich i nie zastąpią człowieka.
Informacja to przetworzone dane – fakty, liczby, komunikaty, które same w sobie nie muszą mieć znaczenia, dopóki nie zostaną zinterpretowane lub osadzone w kontekście. AI doskonale radzi sobie z gromadzeniem, przeszukiwaniem i filtrowaniem ogromnych ilości informacji. Umożliwia szybkie dotarcie do potrzebnych danych, automatyzuje wyszukiwanie i klasyfikację treści, a także pozwala na analizę i porządkowanie nieustrukturyzowanych zasobów (np. e-maile, dokumenty, rozmowy). AI radzi sobie, jeśli nie lepiej, to na pewno szybciej.
Wiedza powstaje, gdy informacje zostaną zrozumiane, zorganizowane i powiązane ze sobą w sensowny sposób. To etap, w którym rozpoznajemy wzorce, wyciągamy wnioski i zaczynamy rozumieć zależności. AI potrafi generować wiedzę poprzez analizę danych, wykrywanie zależności i odkrywanie nowych wzorców, których człowiek mógłby nie zauważyć. Jednak wiedza generowana przez AI, jak już wspominałem, wymaga weryfikacji i interpretacji przez człowieka, zwłaszcza w kontekście wiarygodności, obiektywizmu i etyki.
Natomiast mądrość to sztuka trafnego, etycznego i perspektywicznego wykorzystania wiedzy. Obejmuje zdolność do oceny skutków, przewidywania konsekwencji i podejmowania decyzji z uwzględnieniem wartości oraz dobra wspólnego. AI nie posiada nie ma samoświadomości, wartości, empatii ani zdolności do refleksji moralnej. Może wspierać nas w podejmowaniu decyzji, ale ostateczna odpowiedzialność za ich mądrość spoczywa na człowieku.
Zamiana wiedzy w mądrość to proces wyłącznie ludzki: to my decydujemy, jak wykorzystać wiedzę wygenerowaną przez AI, uwzględniając szerszy kontekst, etykę i długofalowe skutki. Jest jednak prawdopodobieństwo, że zaufamy tak bardzo tej technologii, że w pewnym sensie, na jakimś etapie, zrzekniemy się tej kompetencji. Zobaczymy jak będzie.
Dostępność i wyrównywanie szans w dostępie do informacji
Największą wartością AI jest to, że demokratyzuje (jeszcze bardziej niż internet) dostęp do informacji, czy do zaawansowanych narzędzi analitycznych umożliwiając mniejszym firmom i przedsiębiorcom konkurowanie z dużymi graczami. Dużo łatwiej być twórcą lub mieć wsparcie, które wcześniej było dostępne tylko dla firm z dużymi budżetami. .
Małe firmy musiałyby korzystać z wielu firm do tworzenia treści, grafik i content marketingu, dlatego nie podejmowały aktywności w tej sferze. Aktualnie się to zmieniło i próg wejścia do tworzenia treści wspierających rozwój firm jest dużo mniejszy. Prowadzenie strony www czy social mediów jest coraz łatwiejsze. Ceny usług stają się bardziej przystępne, ponieważ osoby zajmujące się tworzeniem treści same korzystają z narzędzi AI usług wielu, przez co mogą zrobić więcej tej w jednostce czasu.
W innym ważnym biznesowym kontekście, AI może być wykorzystana do wsparcia procesu wdrażania nowych pracowników. Można na przykład wytrenować chatbota na dużej ilości danych (często zadawane pytania, lokalizacja informacji), który znacząco przyspieszy onboarding, odpowiadając na pytania nowych pracowników zamiast poszukiwania ich w wielu różnych miejscach. Można śmiało powiedzieć, że zarządzanie firmową wiedzą nigdy nie było tak łatwe.
Ograniczenia sztucznej inteligencji
Zależność od danych i procesów („Garbage in, garbage out”)
AI jest tak dobra, jak dane, na których została wytrenowana. Krytyczna zależność od jakości, ilości i reprezentatywności danych sprawia, że systemy są podatne na błędy i uprzedzenia (bias), prowadzące do nieuczciwych lub niesprawiedliwych wyników. Przykładem są systemy rozpoznawania twarzy, które gorzej radzą sobie z osobami o ciemniejszej karnacji z powodu niedostatecznej ilości danych treningowych.
Generalnie, jeśli sztuczna inteligencja będzie bazować na niesprawdzonych danych, takie wyniki będzie przedstawiać. To tak ja w badaniach ankietowych: źle zadane pytanie wpływa na jego interpretację przez respondenta, a później może się okazać, że wyciągamy wnioski, które są nieuprawnione.
Systemy AI opierają się na dostępnych cyfrowo i ustrukturyzowanych informacjach. Mają trudność z interpretacją wiedzy niejawnej, kontekstowej lub zapisanej w tradycyjnych formatach. Przykład: AI próbująca zrozumieć niuanse kulturowe bez odpowiedniego kontekstu.
AI nie ma jeszcze treningowego dostępu do książek, wiedzy naukowej, która często jest objęta ochroną praw autorskich. Nie ma też dostępu do najbardziej aktualnych źródeł wiedzy,. To stawia pod znakiem zapytania jakość generowanych odpowiedzi.
Brak autonomicznej odpowiedzialności i intuicji
AI nie ponosi moralnej ani prawnej odpowiedzialności za swoje działania – ta spoczywa na twórcach i użytkownikach. Systemy mają trudność z radzeniem sobie z nowymi, nieprzewidzianymi sytuacjami, na które nie były trenowane. Brakuje im intuicji, zdrowego rozsądku i zdolności do kreatywnego myślenia, które są domeną człowieka. Przykładowo, autonomiczny samochód napotykający nietypową sytuację drogową nie wie jak ma zareagować.
Brak empatii i inteligencji emocjonalnej
AI ma ograniczone możliwości rozumienia i reagowania na złożone ludzkie emocje, co wpływa na jakość interakcji w obszarach wymagających empatii, takich jak opieka zdrowotna czy edukacja. Chatbot obsługujący klienta nie zawsze rozpozna frustrację i odpowiednio zareaguje.
Poczucie humoru, sarkazm, ironia, dwuznaczności – to czysto ludzka domena, często nie do naśladowania przez innych ludzi, a co dopiero przez AI.
Wiele osób próbuje wykorzystywać ją do rozwiązywania problemów życiowych, traktując ją jako terapeutę. Moim zdaniem to jest mało skuteczne, ponieważ problemy ludzi są złożone i nie dające się łatwo zracjonalizować. Wg Dyrektor Departamentu Zdrowia Psychicznego w Biurze Rzecznika Praw Pacjenta, Ewy Górko, „Diagnozowanie w psychiatrii wymaga rozmowy, obserwacji i interakcji, co jest poza możliwościami sztucznej inteligencji”. (za Medonet).
Potencjalne zagrożenia i wyzwania związane z AI
Jak AI ma wpływ na relacje społeczne?
AI wywiera coraz większy wpływ na relacje społeczne, niosąc zarówno szanse, jak i zagrożenia. Z jednej strony, narzędzia oparte na AI, takie jak inteligentne podpowiedzi w komunikatorach czy wirtualni asystenci, przyspieszają komunikację. AI personalizuje także treści w mediach społecznościowych, ułatwia nawiązywanie nowych znajomości i wspiera osoby samotne poprzez wirtualnych towarzyszy czy chatboty.
Z drugiej strony, korzystanie z AI w kontaktach międzyludzkich budzi obawy o autentyczność relacji, spłycenie emocji i jeszcze większe uzależnienie od technologii. Może to prowadzić do osłabienia empatii, większej izolacji społecznej, a także do powstawania nierealistycznych oczekiwań wobec relacji międzyludzkich, które w rzeczywistości są bardziej złożone i wymagają kompromisów. Dodatkowo, jeśli rozmówcy podejrzewają użycie AI, mogą negatywnie oceniać autentyczność i szczerość w kontakcie.
Więzi społeczne buduje się przez kontakty z innymi ludźmi, chociażby w procesie dzielenia się wiedzą i doświadczeniem, spędzaniem wspólnego czasu czy pytaniem się o radę w kontekście dzielenia się doświadczeniami na przykład między pokoleniami. Aktualnie te interakcje są ograniczane, przez co liczba okazji na nawiązywanie relacji spada, bo łatwiej sięgnąć po telefon i zadać pytanie w aplikacji w smartfonie.
Jaki jest wpływ AI na edukację i myślenie krytyczne?
Niestety, to jedno z największych zagrożeń związanych z wykorzystaniem AI. Mój pogląd ukształtował się w wyniku obserwacji tego, jak korzystają z niej uczniowie i studenci. W skrócie chodzi o to, że AI (podobnie jak internet) sprawia, że pozyskiwana wiedza jest płytka i wynika ona z realnych doświadczeń, samodzielnych analiz, zwracania uwagi na niuanse.
Wiedzę płytką trudno przełożyć na realną mądrość życiową, bo nie wkładamy wysiłku w jej przetworzenie. I tak żyjemy w świecie, w którym bazujemy na czytaniu nagłówków i skanowaniu tekstów, a nie ich zgłębianiu. AI tylko pogłębia to zjawisko – to taki fast food- mało wartościowe, a szybkie jedzenie.
Nadmierne poleganie na AI jako „inteligentnym asystencie” może osłabić umiejętności samodzielnego myślenia, analizowania i rozwiązywania problemów. W edukacji pojawiają się kwestie etyczne – ryzyko plagiatu, oszustw oraz powierzchowności wiedzy. Przykład: uczniowie korzystający z AI do generowania esejów, nie rozwijając własnych umiejętności.
Poza tym, AI może generować błędne, nieprawdziwe lub tendencyjne informacje („halucynacje”), co wymaga ciągłej weryfikacji przez człowieka. To podważa zaufanie do technologii i rodzi ryzyko dezinformacji oraz manipulacji. Na przykład: system AI generujący fałszywe informacje w odpowiedzi na zapytanie użytkownika – ponieważ nie ma realnej wiedzy, wymyśla odpowiedź ze strzepków informacji.
Jaki jest wpływ AI na rynek pracy i nierówności społeczne?
Moim zdaniem AI wpłynie na rynek pracy i sposób jej wykonywania – nie da się zaklinać rzeczywistości. Według sondażu Gallupa z sierpnia 2024 r., aż 75% Amerykanów obawia się, że AI może prowadzić do redukcji liczby miejsc pracy. Raport McKinsey z 2023 r. sugeruje, że do 2030 r. sztuczna inteligencja może zautomatyzować nawet połowę ludzkich obowiązków zawodowych.
Pracownicy będą musieli się dostosować do zmieniającego się rynku pracy, inwestując w przekwalifikowanie i doskonalenie zawodowe na znaczeniu zyskują takie działania jak upskilling i reskilling. Wymagać to będzie od nas wszystkich jeszcze większej otwartości na zmiany, szczególnie od pokoleń starszych, które nie wyrastały w otoczeniu technologii. W tym kontekście młodsze pokolenia, dzięki swojej elastyczności i gotowości do rozwoju, mogą zyskać przewagę.
Dostęp do technologii AI i edukacji w tym zakresie może być nierównomierny, co może pogłębiać nierówności społeczne. Osoby zamożniejsze i lepiej wykształcone będą miały większe szanse na zdobycie nowych kompetencji i lepszej pracy – w tym kontekście niewiele się zmieni, ponieważ takie zjawisko było obserwowane już od lat.
AI może rozwiązać problem firmowych projektów, na które nie było czasu, dzięki temu, że uwalnia czas pracowników na działania twórcze. Z drugiej strony pełnoetatowi pracownicy okażą się mniej potrzebni, a w związku z tym będą częściej pracować jako freelancerzy. Dlatego praca zdalna będzie się upowszechniać. Biura coworkingowe będą się rozwijać, a pracownicy w nich pracujący będą mogli się wymieniać doświadczeniami i wspierać w realizacji zadań.
Moim zdaniem zyskają osoby, których można określić jako generalistów, czyli osoby mające szeroką wiedzę z różnych dziedzin, a dzięki temu potrafią łączyć odległe od siebie kropki. Ten trend narasta już od wielu lat, a teraz jeszcze przyspieszy.
Automatyzacja wielu zadań grozi utratą miejsc pracy, szczególnie w sektorach opartych na powtarzalnych zadaniach. Z drugiej strony i tak jest duża luka na rynku, np. w rolnictwie w gospodarstwach już od dawna jest wiele automatyzacji związanych z oprządzaniem zwierząt. W gastronomii roboty jeżdżące wspierają i częściowo zastępują kelnerów, w hotelach recepcjoniści zastępowani są systemami samoobsługowymi, podobnie w kontekście firm kurierskich (paczkomaty, odbieranie i nadawanie paczek).
W dziedzinie programowania również wiele zadań przejmuje AI, ale póki co te działania są wspierającymi (tutaj AI sprawdza się jako asystent czy tester). Czas oszczędza choćby dzięki temu, że nie trzeba samodzielnie pisać kodu, ale go na bieżąco weryfikować (co przyspiesza pracę). Jednocześnie rośnie zapotrzebowanie na wysoko wykwalifikowanych specjalistów od AI, np. inżynierowie AI, analitycy danych, specjaliści ds. etyki AI, trenerzy AI, specjaliści ds. cyberbezpieczeństwa.
Automatyzacja procesów produkcyjnych prowadząca do zwolnień pracowników fizycznych.
Nastąpić może polaryzacja rynku pracy, gdzie z jednej strony będą wysoko opłacane stanowiska dla specjalistów od AI, a z drugiej strony nisko opłacane stanowiska dla pracowników wykonujących proste, powtarzalne zadania.
Wielu artystów już traci pracę. Eksperci World Economic Forum prognozują, że do 2030 r. AI zastąpi nawet 42 proc. zadań w branży kreatywnej. W 2024 r. 26% artystów straciło pracę przez AI, a 37% odnotowało spadek dochodów. Artyści, jak Magdalena Pankiewicz (ilustratorka), dostrzegają zalety AI jako narzędzia wspierającego pracę, ale podkreślają, że AI nie jest w stanie zastąpić ludzkiej kreatywności, zwłaszcza w poruszaniu trudnych tematów i wyrażaniu złożonych emocji. Branża stoi przed wyzwaniem ochrony praw twórców i redefinicji swojej roli, szukając nowych modeli działania i podkreślając unikalną wartość ludzkiej wyobraźni oraz autentyczności.
Dziennikarze i branża informacyjna podlegają podobnym wpływom. Szanse jakie dostrzegają, to uzyskanie większej ilości czasu kontakt z rozmówcami, badanie tematu. Nie zmienia to faktu, że lektorzy często są zastępowani przez głosy generowane przez AI (co najlepiej słychać na kanałach w YouTube). Najlepszym tego przykładem jest zastąpienie ludzkiego głosu w Google Maps na głos generowany przez AI. W początkowej fazie spotkało się to z dużą krytyką, ale teraz przeszliśmy już nad tym faktem do porządku dziennego…
Szanse i potencjał sztucznej inteligencji w przyszłości
Rzeczywiście, sztuczna inteligencja jest z nami i będzie się rozwijać. Ta technologiczna rewolucja, podobnie jak poprzednie, przyniesie zarówno ogromne korzyści, jak i nowe wyzwania. Metafora „jasnej i ciemnej strony mocy” jest tu bardzo trafna. AI może służyć dobru, usprawniając nasze życie, pracę i społeczeństwo, ale może też być wykorzystywana w złych celach, np. do manipulacji, inwigilacji czy siania dezinformacji. Debata o regulacjach prawnych jest kluczowa – choć ich skuteczność jest dyskusyjna, to jednak pewne ramy etyczne i prawne są niezbędne, aby zminimalizować ryzyka i chronić wartości, które są dla nas ważne. Musimy znaleźć balans między innowacją a ochroną przed potencjalnymi nadużyciami.
Wyrównywanie szans i demokratyzacja dostępu
To prawda, AI może być prawdziwym game-changerem dla mniejszych podmiotów. Dostęp do zaawansowanych narzędzi analitycznych, które wcześniej były domeną korporacji, otwiera nowe możliwości dla startupów i mikroprzedsiębiorstw. Dzięki AI mogą one lepiej analizować rynek, personalizować ofertę, optymalizować procesy i docierać do klientów z precyzyjnie dopasowanym przekazem. To demokratyzuje rynek, pozwalając mniejszym graczom na skuteczniejszą konkurencję z gigantami. Personalizacja usług na masową skalę, możliwa dzięki AI, to klucz do budowania lojalności klientów i wyróżnienia się na tle konkurencji.
Wsparcie kreatywności i innowacji
AI staje się nieocenionym partnerem dla twórców i naukowców. Narzędzia do generowania obrazów, muzyki czy tekstu otwierają nowe możliwości ekspresji artystycznej i eksperymentowania. Algorytmy analizujące dane naukowe przyspieszają proces odkrywania nowych leków czy materiałów. Szybkie prototypowanie i testowanie pomysłów, możliwe dzięki AI, radykalnie skraca czas potrzebny na wprowadzenie innowacji na rynek. To wszystko prowadzi do eksplozji kreatywności i innowacji w różnych dziedzinach, od sztuki po naukę. Wyzwaniem stają się prawa autorskie. Ten temat także i mnie dotyka osobiście, ponieważ w wynikach chatbotów wielokrotnie znalazłem treści stworzone przeze mnie.
Automatyzacja pracy i zwiększenie efektywności
Automatyzacja, napędzana przez AI, to klucz do podniesienia efektywności w wielu branżach. Przeniesienie na maszyny zadań niebezpiecznych (np. prace w kopalniach), monotonnych (np. sortowanie paczek) czy czasochłonnych (np. analiza dokumentów) nie tylko zwiększa bezpieczeństwo, ale też pozwala ludziom skupić się na zadaniach, które wymagają kreatywności, myślenia krytycznego czy interakcji międzyludzkiej. Wzrost produktywności i efektywności przekłada się na niższe koszty, szybsze dostarczanie usług i produktów oraz napędza innowacje i rozwój gospodarczy.
Rozwiązywanie globalnych problemów
Potencjał AI w rozwiązywaniu globalnych problemów jest ogromny. Dzięki zdolności do analizowania ogromnych zbiorów danych, AI może pomóc nam lepiej zrozumieć złożone zależności, które rządzą naszym światem. Systemy monitorujące zmiany klimatyczne, analizujące dane epidemiologiczne czy przewidujące katastrofy naturalne to tylko przykłady zastosowań AI, które mogą ratować życie i chronić naszą planetę. AI może również przyspieszyć badania nad nowymi lekami, optymalizować rolnictwo, zarządzać zasobami naturalnymi czy wspierać edukację w krajach rozwijających się.
Podsumowanie i wnioski
Sztuczna inteligencja to potężne narzędzie o ogromnym potencjale, ale jej rozwój niesie ze sobą zarówno możliwości, jak i realne wyzwania. AI może zrewolucjonizować biznes, naukę i codzienne życie, ale wymaga rozważnego i odpowiedzialnego wdrażania. Kluczowe jest ciągłe monitorowanie jej wpływu na społeczeństwo, gospodarkę i kulturę oraz tworzenie regulacji, które zapewnią bezpieczeństwo i etyczność jej rozwoju.
Przyszłość z AI nie jest zdeterminowana – to od nas zależy, jak wykorzystamy ten potężny instrument, aby budować lepszy świat, świadomi jego ograniczeń i potencjalnych zagrożeń. W erze AI rola człowieka, jego refleksji i odpowiedzialności staje się ważniejsza niż kiedykolwiek wcześniej.
Maciej Sasin
konsultant rozwoju firm
Akademia Rozwoju Kompetencji
