MI izmantošana uzņēmumu darbībā

Jo īpaši svarīgi tas ir laikā, kad aktuāli ir recesijas draudi un citi izaicinājumi, ar kuriem saskaras uzņēmumi. Varam minēt, piemēram, straujo enerģijas cenu pieaugumu un augsto inflāciju, arī sankciju ierobežojumus, kā rezultātā vairākiem uzņēmumiem ir sarucis noieta tirgus, mainījušās piegādes cenas un piegādes ķēdes.

Tomēr zinātniskajā literatūrā, kā arī konsultāciju uzņēmumu un ekspertu kopienas publikācijās mēs neesam atraduši mēģinājumus apkopot ģeneratīvā MI izmantošanas virzienus un funkcijas, kā arī darba pamatprincipus, riskus un iespējamās problēmas, kas varētu rasties, izmantojot MI produktus biznesā. Tāpat mēs neesam atraduši nedz pārskatus par galvenajiem pielietošanas principiem un riskiem, kas varētu rasties, izmantojot ģeneratīvo MI uzņēmumu darbībā, nedz arī apskatus, kas veltīti ģeneratīvā MI ekosistēmas attīstībai.

Tas arī ir iemesls, kādēļ šajā rakstā aplūkosim galvenās iespējas un izaicinājumus, ar kuriem saskarsies uzņēmumi, izmantojot ģeneratīvā MI produktus un rīkus.

 

MI ietekme uz ekonomiku un uzņēmējdarbību

MI ir vadošā jaunā tehnoloģija, ko iespējams izmantot dažādos sektoros un nozarēs, un tam būs globāla ietekme uz sabiedrību (US Commercial Service, 2022).

Ģeneratīvā MI rīki, piemēram, ChatGPT, var mainīt veidu, kā tiek veikti dažādi darbi (McKinsey, 2023a). Šajā McKinsey & Company sagatavotajā pētījumā norādīts, ka MI var nodrošināt ātrākus un efektīvākus risinājumus visos organizācijas līmeņos. (Jāatzīmē, ka ģeneratīvais MI ir mākslīgā intelekta modelis, kas ģenerē saturu, atbildot uz pieprasījumu.) Savukārt kompānijas Goldman Sachs pētījumā (2023) prognozēts, ka MI ieviešana tirgū desmit gadu laikā nodrošinās pasaules IKP pieaugumu par septiņiem procentiem. MI produkti un tehnoloģijas, piemēram, ChatGPT, nodrošina uzņēmumiem ievērojamas priekšrocības konkurences ziņā salīdzinājumā ar tradicionālajām metodēm, kuras jau visai drīz tiks uzskatītas par novecojušām (George et al., 2023). Ikviens uzņēmums, kas vēlas saglabāt ilgtspēju un pārspēt konkurentus, tuvākajā nākotnē neizbēgami izmantos MI, jo tādējādi var automatizēt daudzus uzdevumus un procesus, kā arī palielināt efektivitāti un produktivitāti (Kinetic Consulting, 2023). Arī Bils Geitss intervijā Bloomberg 2023. gada 21. martā atzina, ka veselas nozares pārorientēsies uz MI izmantošanu. Pēc viņa domām, uzņēmumu atšķirības noteiks tas, cik labi tie izmanto MI.

Goldman Sachs ekonomisti Džozefs Brigss (Joseph Briggs) un Devešs Kodnani (Devesh Kodnani) uzskata, ka aptuveni divas trešdaļas no 900 profesiju, kuras ekonomisti apsekoja Amerikas Savienotajās Valstīs, MI izmantošanai paplašinoties, tiks automatizētas. Rezultātā 25–50 % darbinieku tiks aizstāti ar mašīnām. Tomēr šajā Goldman Sachs pētījumā norādīts, ka daudzi atlaistie darbinieki varētu atrast citu nodarbošanos jaunās profesijās, kas rodas, pateicoties automatizācijai.

 

Iemesli MI produktu pieejamības pieaugumam uzņēmumos

Līdz aptuveni 2022. gada pēdējam ceturksnim MI produkti tika izstrādāti un lietoti galvenokārt konkrētu – vairumā gadījumu lielu – uzņēmumu labā. Tātad tie bija paredzēti, lai uzlabotu konkrēto uzņēmumu darbības efektivitāti. Svarīgi atzīmēt, ka šiem uzņēmumiem bija izpratne par tiem izstrādātā MI produkta uzbūves, darbības un pārkonfigurēšanas principiem, jo viņi paši bija vai nu MI produkta pasūtītāji, vai arī šos produktus izstrādāja uzņēmuma darbinieki. MI izstrādes varēja atļauties salīdzinoši neliels skaits uzņēmumu, jo tam bija nepieciešams ievērojams finansējums.

Ģeneratīvā MI produktu, piemēram, ChatGPT, izstrādi un ieviešanu nodrošināja ne tikai attiecīgo tehnoloģiju pieprasījums un attīstība. Ģeneratīvā MI produktu eksplozīvo pieaugumu nodrošināja finansējums, ko piešķīra investori – Venture Capital un Private Equity –, kas novērtēja MI tehnoloģiju izmantošanas perspektīvas un attiecīgi MI produktu tirgus augsto pieauguma tempu. Kā liecina Kanādas un Indijas kopuzņēmuma Precedence Research prognozes (Precedenceresearch, 2021), MI tirgus vidējais gada pieaugums laika posmā no 2021. līdz 2030. gadam būs 38,1 %, un 2030. gadā MI tirgus daļa varētu sasniegt 1,591 triljonu dolāru. Pamatojoties uz prognozēto tirgus pieauguma tempu un milzīgo MI tirgus apjomu, kā arī MI tehnoloģiju perspektivitāti, investīcijas jaunuzņēmumos, kas izstrādā MI produktus, ir palielinājušies no trim miljardiem dolāru 2013. gadā līdz 69 miljardiem 2021. gadā (Crunchbase, 2022). Tas nozīmē, ka investīciju apjoms MI attīstībā iesaistītajos jaunuzņēmumos astoņu gadu laikā ir pieaudzis 23 reizes. Kā liecina Crunchbase dati (2022), ieguldījumu skaits ir vairāk nekā četrkāršojies un pārsniedz 4000 ieguldījumu. Tas nozīmē, ka tuvākajos gados pieaugs gan dažādu MI produktu skaits, gan arī uzlabosies biznesa aplikācijām nepieciešamo produktu funkcionālās iespējas.

ChatGPT un citu līdzīgu MI produktu, piemēram, Jasper vai Lensa, parādīšanās ir veicinājusi to, ka visi uzņēmumi (un cilvēki) ir ieguvuši piekļuvi MI lietošanai. Droši vien šā iemesla dēļ Ītans Molliks (Ethan Mollick), Pensilvānijas Universitātes Vartona skolas profesors, Harvard Business Review 2022. gada decembra numurā ChatGPT ienākšanu tirgū nosauca par kardinālu pavērsienu MI attīstībā. Savukārt citi pētnieki (Teubner et al., 2023) uzskata, ka ChatGPT ienākšana tirgū un dažādu mākslīgā intelekta lietošanas gadījumu izplatības dinamika varētu būt salīdzināma ar kembrija eksploziju – laiku pirms 540 miljoniem gadu, kad notika straujš dzīvās dabas daudzveidības pieaugums.

MI produktu ieviešana tirgū ir radījusi uzņēmumiem jaunas un grandiozas iespējas palielināt sava biznesa efektivitāti, produktivitāti un līdz ar to arī ilgtspējību. Īpaši tas attiecas uz mikrouzņēmumiem, mazajiem un vidējiem uzņēmumiem, kuriem, pastāvot ierobežotai piekļuvei finanšu resursiem, nebija iespēju saviem spēkiem radīt sev nepieciešamos MI produktus.

 

Biznesa veidi un uzdevumi, ko uzņēmumi risina ar MI produktu palīdzību: analītisks apskats

McKinsey & Company veiktajā pētījumā (2023b) norādīts: lai gan ģeneratīvais MI ilgtermiņā ietekmēs lielāko daļu uzņēmējdarbības funkciju, visticamāk, ka pirmajam lietojuma vilnim vispiemērotākie virzieni ir informācijas tehnoloģijas, mārketings un pārdošana, klientu apkalpošana un produktu attīstība. Nākotnē ChatGPT un līdzīgi produkti būs lielisks rīks uzņēmumiem tādās nozarēs kā klientu apkalpošana, tiešsaistes izglītība un tirgus izpēte (Haleem et al., 2023). ChatGPT var mainīt daudzas jomas, piemēram, pakalpojumu nozari, veselības aprūpi, finanses, izglītību un informācijas tehnoloģijas (Rana, 2023).

Mēs izskatījām vairāk nekā 30 zinātnisku rakstu un konsultāciju uzņēmumu analītisko materiālu par ChatGPT izmantošanu uzņēmumu darbībā. Šajos avotos visbiežāk minētās ChatGPT lietojuma jomas bija mārketings un pārdošana, finanšu vadība, cilvēkresursi, piegādes ķēdes vadība, klientu apkalpošana, juridiskie pakalpojumi, mazumtirdzniecība un veselības aprūpe.

Kopumā literatūrā par ChatGPT lietojumu bija minētas 64 biznesa funkcijas. 1. tabulā atspoguļotas visbiežāk minētās ChatGPT funkcijas, ko uzņēmumi izmanto, lai paaugstinātu risinājumu efektivitāti konkrētās jomās.

1. tabula

Pētījumos visbiežāk minētās ChatGPT funkcijas

ChatGPT funkcijas	Pieminējumu biežums
Klientu apkalpošana	17
Satura izveide	15
Koda rakstīšana un uzlabošana	6
Sociālo mediju vadība	4
Pētījumi	4
Tulkošana	4
Svina paaudze	4
Datu analīze	4
Produktu aprakstu uzlabošana	4

 

Pētījumos minēto biznesa funkciju analīzes rezultātā varam secināt, ka patlaban uzņēmumu darbībā ChatGPT visplašāk tiek izmantots klientu apkalpošanas un satura veidošanas jomā.

 

MI produktu un darbības jomas izaugsme

Izvēloties MI produktus, uzņēmumu un biznesa aprindu pārstāvjiem būtu jāņem vērā fakts, ka ChatGPT ir pirmais MI produkts, kas ienācis atvērtajā tirgū, turklāt ienācis ar vērienu. Un ChatGPT, būdams šajā ziņā pirmais, ir izpelnījies ļoti plašu publicitāti. Tāpēc uzņēmumu vadībai, domājot par pareizu MI produktu izvēli, ir jāņem vērā, ka pastāv ne tikai ChatGPT, bet arī liels skaits citu pagaidām mazāk pazīstamu ģeneratīvo MI produktu, kas tāpat ir paredzēti pakalpojumu sniegšanai atvērtajā tirgū. Piemēram, saskaņā ar datiem, kas sniegti vietnē futurepedia.io, 2023. gada 22. martā tika prezentēti 1374 MI rīki 50 dažādās kategorijās, taču jau 2023. gada 29. aprīlī šādu rīku (vai produktu) skaits sasniedza 2191, bet kategoriju skaits pieauga līdz 54. Tas nozīmē, ka īsā laika periodā, tikai piecās nedēļās, MI rīku vai produktu skaits palielinājās par 59,5 %, bet MI kategoriju vai pielietojuma jomu skaits pieauga par 8 %. Vērojot MI produktu skaita pieauguma tempu, varam apgalvot, ka ir sācies eksponenciāls finansējuma pieaugums jaunuzņēmumiem, kas izstrādā dažādus MI rīkus, un tas savukārt rezultējas MI rīku un produktu eksponenciālā pieaugumā. Paplašinās arī MI darbības jomas. Turklāt jaatzīmē, ka notiek ne tikai MI produktu kvantitatīvs pieaugums, bet arī to kvalitatīva uzlabošana. MI produktu kvalitatīvi uzlabojumi nozīmē arī to, ka šie produkti, saņemot jaunu informāciju, var ģenerēt precīzākas atbildes (Shen et al., 2023).

 

Pamatprincipi darbā ar ģeneratīvā MI produktiem

Lai gan MI modeļi – piemēram, ChatGPT – atrodas mērogošanas sākumposmā, uzņēmumi jau ir sākuši izmantot šos modeļus daudzās uzņēmējdarbības jomās, un tas ir pilnīgi pamatoti, tomēr prasa no vadītājiem zināmu piesardzību (Chui et al., 2022). Pētnieki atzīst (Chui et al., 2022), ka ģeneratīvais MI veic interaktīvu darbu veidā, kas ļoti līdzinās, bet dažos gadījumos pavisam cieši pietuvinās cilvēka uzvedībai. Taču tas nenozīmē, ka šie MI rīki ir paredzēti darbam bez cilvēka līdzdalības un iejaukšanās. Daudzos gadījumos MI rīki ir visefektīvākie tad, ja tie ir savienoti pārī ar cilvēkiem, jo šie rīki paver viņiem iespēju un ļauj paveikt darbu ātrāk un labāk (Chui et al., 2022). McKinsey & Company pētījumā (2023a) arī norādīts: lai gan ģeneratīvajam MI pašam par sevi ir liels potenciāls, tas, visticamāk, savas iespējas vislabāk apliecina, strādājot kopā ar cilvēkiem, kuri palīdz tam darboties efektīvāk.

Ģeneratīvā MI modeļi tiek apmācīti datu kopā. Pētnieku kolektīvs no Ņujorkas (Shen et al., 2023) atzīmē, ka ChatGPT apmācība tikusi balstīta uz datu kopu, kas ir vismaz divus gadus veca. Tādējādi viens no ChatGPT trūkumiem ir latentums. Tas nozīmē, ka ChatGPT ir tik labs, cik labi ir dati, kas bijuši tā apmācības pamatā (Shen et al., 2023).

Tāpat kā cilvēki, arī ģeneratīvais MI var kļūdīties (Chui et al., 2022). Piemēram, ChatGPT dažkārt halucinē, proti, atbildot uz lietotāja jautājumu, tas pārliecinoši ģenerē neprecīzu informāciju, bet ChatGPT nav iebūvēts mehānisms, kas par to signalizētu lietotājam.

Uzņēmuma darbiniekiem ir jāpārbauda ģeneratīvā MI modeļa rezultāti pirms to piemērošanas, kā arī jāizvairās izmantot ģeneratīvo MI modeļus, pieņemot svarīgus lēmumus, piemēram, tādus, kas attiecas uz ievērojamiem resursiem (McKinsey, 2023a).

Tiek uzsvērts (Kinetic Consulting, 2023), ka ļoti svarīgi ir rūpīgi izvērtēt izmaksas un ieguvumus, kas saistīti ar jebkuras tehnoloģijas ieviešanu, kā arī plānot iespējamos satricinājumus un personāla izmaiņas. Kinetic Consulting ieteikumos norādīts, ka dažos gadījumos ChatGPT ieviešana var prasīt papildu darbiniekus, lai pārvaldītu un uzturētu sistēmu.

Pētnieki atzīmē (Zierock and Jungblut, 2023), ka, izmantojot ģeneratīvā MI produktus, ir skaidri jādefinē problēma un tas, kādu informāciju vēlaties saņemt. Lai uzlabotu mijiedarbības efektivitāti ar MI produktiem, tiem ir jāuzdod skaidri, kodolīgi un konkrēti jautājumi. Jāizvairās uzdot atvērtus jautājumus, uz kuriem nav skaidras atbildes. Dažos gadījumos ir jāsniedz papildu informācija un jālūdz paskaidrojumi. Pētnieki arī uzskata, ka ir svarīgi pārbaudīt MI sniegto informāciju, izmantojot papildu pētījumus un ekspertu atzinumus.

 

Riski un problēmas, piemērojot ģeneratīvā MI produktus

McKinsey & Company veiktajā pētījumā (2023a) norādīts, ka nav zināmi nedz ģeneratīvā MI riski, nedz arī pilnībā tā ietekmes apmērs. Tāpēc vadītājiem ir ļoti vispusīgi jāapzinās riski, kas pastāv šajā agrīnajā ģeneratīvā MI tehnoloģiju izstrādes posmā (Chui et al., 2022).

Arī Sudhirs Rana (Rana, 2023) uzsver, ka ģeneratīvā MI produktiem, tostarp ChatGPT, ir nākotne, taču, kamēr šie produkti nav sasnieguši noteiktu brieduma līmeni, to lietotājiem jābūt ļoti uzmanīgiem.

Pētnieki arī atzīmē, ka ChatGPT veiktspēja ir ievērojami uzlabojusies, tomēr pagaidām šim produktam ir grūti tikt galā ar sarežģītām vai dīvainām situācijām, jo tam trūkst izpratnes par kontekstu (George et al., 2023). Tāpat ģeneratīvā MI rīku filtri vēl nav pietiekami jaudīgi, lai spētu noteikt satura piemērotību (Chui et al., 2022).

Kinetic Consulting pētnieki (2023) atzīmē, ka ChatGPT nav bezsaistes (standalone) risinājums. Lai palielinātu produktivitāti un sasniegtu augstu efektivitāti, izmantojot ģeneratīvā MI produktus, var būt nepieciešams papildu darbs un attiecīgi ieviešanas, kā arī integrācijas izmaksas. Tāpēc, plānojot ģeneratīvo MI produktu ieviešanu, uzņēmumiem jāņem vērā arī iespējamo papildu izmaksu riski.

Viens no ģeneratīvo MI rīku izmantošanas riskiem ir arī ievērojams daudzums laika, kas tiek tērēts neefektīvi, bez rezultātiem, proti, laiks, ko speciālisti velta atsevišķu uzņēmumu problēmu risināšanai. Piemēram, 2023. gada martā un aprīlī, darbojoties konkrēta Latvijas vidēja lieluma uzņēmuma interesēs, mēs veicām eksperimentu, kurā izmantojām ChatGPT.[1] Uzņēmumam starp digitālā mārketinga aģentūrām bija jāatrod potenciālais partneris, kas atbilstu noteiktiem kritērijiem. Kopumā šīs problēmas risināšanai uzņēmuma darbinieki un mūsu grupas pētnieki veltīja vairāk nekā 20 stundu darba laika. Tomēr uzdevums netika izpildīts. Veicot šo uzdevumu, mēs saskārāmies ar aptuveni tām pašām problēmām, kas šajā sadaļā jau raksturotas, iztirzājot ārzemju kolēģu pētījumus (George et al., 2023).

Mūsu eksperimenta rezultāti liecina – uzņēmumiem būtu jāņem vērā, ka ģeneratīvā MI produkti pašlaik vēl nav pietiekami efektīvs instruments vairāku uzņēmuma uzdevumu, tostarp atsevišķu informācijas un mārketinga uzdevumu risināšanai. Tāpēc, izvēloties konkrētus rīkus uzņēmumu problēmu risināšanai, jāvadās pēc vairākiem principiem darbā ar ģeneratīvā MI produktiem, no kuriem galvenie minēti iepriekšējā sadaļā.

 

MI ekosistēmas veidošanās kā jauni uzņēmējdarbības virzieni

Ģeneratīvais MI veido veselu ekosistēmu, no aparatūras pārdevējiem līdz lietojumprogrammu izstrādātājiem, kas palīdz realizēt ģeneratīvā MI potenciālu uzņēmējdarbībai (McKinsey 2023b).

McKinsey speciālisti (2023b) atzīmē, ka atvērtā pirmkoda modeļiem, kas nodrošina kodu, ko var brīvi izmantot un modificēt, parādās neatkarīgi modeļu koncentratori. Daži no tiem var darboties tikai kā modeļu agregatori, nodrošinot MI grupām piekļuvi dažādiem bāzes modeļiem, tostarp tiem, kurus ir pielāgojuši citi izstrādātāji. Pēc tam uzņēmumi, kas plāno sniegt šādus pakalpojumus, var augšupielādēt modeļus savos serveros, pielāgot un izvietot tos savā lietojumprogrammā. Citi modeļi, piemēram, Hugging Face un Amazon Web Services, var nodrošināt piekļuvi MLOps modeļiem un transversālām iespējam, tostarp nodot pieredzi bāzes modeļa iestatīšanā, izmantojot savus datus, un tā izvietošanu savas lietojumprogrammās. Uzņēmumiem, kas vēlas izmantot ģeneratīvā MI tehnoloģiju, bet kuriem trūkst pašiem savu speciālistu un infrastruktūras, lai šo vēlmi īstenotu, pēdējie minētie modeļi tad arī aizpilda šo pieaugošo plaisu (McKinsey, 2023b).

Lietojumprogrammas, kas izstrādātas konkrētām nozarēm un funkcijām, būs ļoti vērtīgas ģeneratīvā MI izmantošanas sākumstadijā. McKinsey & Company argumentē (2023b) savu viedokli ar to, ka lietojumprogrammu izstrādātāji var uzkrāt datus, pamatojoties uz dziļām zināšanām nozarē, specifiskām biznesa funkcijām vai klientu vajadzībām. Piemēram, par to, kā izmantot ģeneratīvo MI klientu apkalpošanas procesā (McKinsey, 2023b).

Globālās un vietējās konsultāciju kompānijas, piemēram, McKinsey un Kinetic Consulting, jau ir sākušas sniegt saviem klientiem pakalpojumus ģeneratīvā MI jomā. Bain & Company, lai palīdzētu uzņēmuma klientiem identificēt un realizēt visu MI potenciālu un maksimālo vērtību, paziņo par pakalpojumu aliansi ar OpenAI (Bain & Company, 2023). Arī BCG (Boston Consulting Group) ir sākusi sadarbību ar OpenAI, lai palīdzētu saviem klientiem pilnībā realizēt OpenAI tehnoloģiju iespējas un atbildīgi risināt vissarežģītākos uzdevumus, kas saistīti ar ģeneratīvā MI izmantošanu (BCG, 2023).

Paralēli apskatam par zinātniskajām un profesionāļu sagatavotajām publikācijām par ģeneratīvo MI, mēs veicām vairāk nekā desmit augstākā līmeņa vadītāju un IT konsultantu aptauju. Gan šis literatūras apskats, gan intervijas ar speciālistiem liecina, ka ir pienācis laiks, kad ģeneratīvā MI ekosistēmas veidošanas procesā jau ir radies un vistuvākajā nākotnē strauji pieaugs pieprasījums gan pēc pakalpojumiem, gan speciālistiem ģeneratīvā MI jomā. Var secināt, ka MI konsultāciju pakalpojumi var kļūt par jaunām nišām Latvijas un citu valstu uzņēmumiem, kā to jau liecina, piemēram, McKinsey, Kinetic Consulting, BCG un Bain & Company pieredze. Pieaugs arī pakalpojumu sniedzēju un sistēmu integrētāju pakalpojumu sniegšana ģeneratīvā MI jomā. Eksponenciāli pieaugot ģeneratīvo MI produktu un šo produktu lietotāju skaitam, acīmredzot atbilstoši augs arī pieprasījums pēc speciālistu apmācības un padziļinātas apmācības ģeneratīvā MI produktu ieviešanā, attīstīšanā un uzturēšanā. Tādējādi arī uzņēmumiem, kas specializējas izglītībā un speciālistu apmācībā, paveras jaunas iespējas, jo būs nepieciešama kā speciālistu sagatavošana jaunās specialitātēs, tā arī apmācība un profesionāla izaugsme tiem speciālistiem, kuri ir nodarbināti MI ieviešanā, aktuālo operāciju apkalpošanā un citās jomās darbā ar ģeneratīvā MI produktiem.

 

Secinājumi un rekomendācijas

Jaunu ģeneratīvā MI produktu pieejamības nozīme ir īpaši aktuāla nākamajā ekonomikas lejupslīdes vai iespējamās recesijas periodā, jo tas ļaus uzņēmumiem optimizēt atsevišķus biznesa procesus, kā arī efektīvāk atrisināt dažus uzdevumus, ar kuriem sastopas uzņēmumi. MI produktu ienākšana tirgū īpaši aktuāla ir mikrouzņēmumiem, mazajiem un vidējiem uzņēmumiem, kuriem ir ierobežoti finanšu resursi.

Balstoties uz publikāciju apskatu, augstākā līmeņa vadītāju, konsultantu un ģeneratīvā MI izmantošanas eksperimentu aptaujām, varam izdarīt šādus secinājumus un sniegt rekomendācijas uzņēmumu vadībai.

Pirmkārt, plānojot izmantot ģeneratīvā MI produktus vai rīkus, ir jāizvērtē, vai šo produktu vai rīku izmantošana ir efektīvākais risinājums uzņēmuma problēmai.

Otrkārt, darbiniekus, kas izmantos MI produktus un rīkus, ir nepieciešams izglītot jautājumos par darbības principiem un riskiem, kādi var rasties, izmantojot MI produktus un rīkus.

Treškārt, strauji pieaugot ģeneratīvā MI lietojumprogrammu jomu, funkciju un produktu skaitam, uzņēmumiem ir nepārtraukti jāseko informācijai par jaunām lietojumprogrammu jomām un funkcijām, kā arī ģeneratīvā MI rīkiem un produktiem. Tas nepieciešams, lai izvēlētos gan efektīvākos ģeneratīvā MI produktus, gan optimālo brīdi to ieviešanai. Ja tas tiek darīts, pirms atlasītie MI produkti nodrošina paredzēto produktivitātes pieaugumu, šo produktu ieviešana nedos paredzēto ietekmi, taču, ja tas notiek novēloti, tad uzņēmums var atpalikt no konkurentiem. Tas nozīmē, ka uzņēmumi sastopas ar izaicinājumu, kā visefektīvāk uzraudzīt esošos un topošos MI rīkus un produktus un operatīvi izvērtēt to efektivitāti saistībā ar konkrētā uzņēmuma darbību.

Ceturtkārt, plānojot sarežģītu problēmu risinājumu, izmantojot ģeneratīvo MI, ir nepieciešams izvērtēt izmaksas, kas saistītas ar šo produktu ieviešanu un integrāciju ar citiem uzņēmuma izmantotajiem rīkiem un produktiem, tostarp izvērtējot nepieciešamību piesaistīt ieviešanas un integrācijas speciālistus no ārpuses.

Piektkārt, uzņēmuma vadībai ir jāapzinās, ka pašreizējā ģeneratīvā MI produktu attīstības stadijā tie vislielāko efektu dod nevis patstāvīgas funkcionēšanas rezultātā, bet gan mijiedarbībā ar uzņēmuma darbiniekiem.

Sestkārt, uzņēmumu vadībai ir jāapzinās riski, kas pastāv pašreizējā ģeneratīvā MI attīstības stadijā, un jāorganizē šo risku kontrole. Kā norādīts McKinsey pētījumā (2023a), vairākos citos avotos, kā arī to apliecina mūsu praktisko eksperimentu rezultāti, izmantojot ģeneratīvo MI, pastāv risks iegūt kļūdainu informāciju.

Ģeneratīvā MI produktu ienākšana tirgū ir devusi iespēju uzņēmumiem un konsultantiem paplašināt savu biznesu vai padarīt to produktīvāku. Ģeneratīvais MI jau ir atzīts par revolucionāru tehnoloģiju, un uzņēmumiem, kas spēs kvalitatīvi un savlaicīgi pielietot ģeneratīvā MI rīkus un produktus vai kļūt par ģeneratīvā MI ekosistēmas daļu, ir lieliska nākotne. Radusies iespēja ir jāizmanto laikus, jo šo nišu aizņems tie uzņēmēji, kas domā un rīkojas ātrāk.