Obawy o bezpieczeństwo jako główny problem we wprowadzaniu sztucznej inteligencji

Mimo że sztuczna inteligencja jest już szeroko stosowana w większości firm na świecie, wiele z nich wciąż pozostaje na etapie testów i wstępnych wdrożeń. Według raportu McKinsey & Company pt. „The State of AI 2025”, obecnie 88% przedsiębiorstw korzysta z technologii opartych na AI, w porównaniu do 78% w poprzednim roku. Niemniej jednak tylko część z nich wprowadziła sztuczną inteligencję na szeroką skalę i wykorzystuje ją w codziennej operacyjnej pracy.

W Polsce sektorem, który najbardziej zaawansował w wdrażaniu AI, jest sektor finansowy. Tak wynika z raportu EY „Jak polskie firmy wdrażają AI”, który wskazuje, że 52% ankietowanych firm w tej branży już zrealizowało swoje pierwsze implementacje. Dla porównania, w obszarze handlu postępujące wdrożenia dotyczą 22% przedsiębiorstw, a w przemyśle – 32%.

Zdaniem Bogdana Nowopolskiego, wiceprezesa Intelligent Automation Solutions w firmie Betacom, pomimo rosnącego zainteresowania sztuczną inteligencją, wiele organizacji napotyka istotne przeszkody. – Najbardziej znaczącą barierą w implementacji AI w firmach finansowych jest przede wszystkim brak odpowiednich kompetencji, zarówno wewnętrznych, jak i w zakresie partnerów oraz komponentów w szerszym ekosystemie IT. Kolejnym wyzwaniem jest podejście eksperymentalne, które umożliwia testowanie nowych rozwiązań dostępnych na rynku, a które nie mogą być bezpośrednio wdrożone w firmie finansowej z powodu różnych regulacji. Ponadto, zarządzanie danymi oraz infrastrukturą to trzeci kluczowy element, który wymienia ekspert.

Analizy McKinsey & Company pokazują, że przedsiębiorstwa aktywnie wykorzystujące sztuczną inteligencję osiągają wymierne rezultaty biznesowe. Firmy wskazują głównie na zwiększenie przychodów, redukcję kosztów operacyjnych oraz poprawę obsługi klientów. 64% respondentów w badaniach jest zdania, że sztuczna inteligencja sprzyja innowacji, a 39% zauważa jej korzystny wpływ na dochody.

Największy wzrost przychodów związany z implementacją AI występuje w obszarze marketingu, sprzedaży, finansów korporacyjnych oraz w zakresie rozwoju nowych produktów i usług. Coraz wyraźniej sztuczna inteligencja staje się kluczowym elementem w codziennych operacjach przedsiębiorstw. Rozwiązania AI są wykorzystywane m.in. do analizy dokumentów, zarządzania komunikacją z klientami, pracy w call center oraz automatyzacji procesów administracyjnych.

Jednak według raportu EY, polski rynek najbardziej obawia się kwestii związanych z bezpieczeństwem, co stanowi główną barierę w stosowaniu sztucznej inteligencji według 39% uczestników badania z różnych sektorów. W przypadku finansów rygorystyczne regulacje prawne stają się jeszcze większą przeszkodą.

Dane Eurostatu wskazują, że firmy w Unii Europejskiej najczęściej implementują sztuczną inteligencję do analizy treści i dokumentów, generowania tekstów oraz przetwarzania języka zarówno pisanego, jak i mówionego. Rośnie również potrzeba specjalistów z umiejętnościami związanymi z integracją AI z istniejącymi systemami oraz zarządzaniem danymi. – Z perspektywy IT kluczowe kompetencje to doświadczenie, zrozumienie procesów, danych, systemów oraz całego środowiska działania. Niezwykle istotne będą również umiejętności związane z integrowaniem AI w modelu operacyjnym oraz przekształceniem organizacji w nowy sposób działania. Będziemy mniej potrzebować klasycznych umiejętności technicznych, ale znaczny nacisk będzie kładziony na kwestie bezpieczeństwa – zarówno wewnętrznego, jak i ochrony przed zewnętrznymi atakami – dodaje Bogdan Nowopolski.

Z raportu „AI Index 2025” opracowanego przez Stanford Institute for Human-Centered AI wynika, że narzędzia generatywne AI są coraz częściej wykorzystywane w procesie tworzenia oprogramowania. Równocześnie przedsiębiorstwa podkreślają narastające znaczenie zapewnienia jakości i bezpieczeństwa systemów rozwijanych z użyciem sztucznej inteligencji. – Będziemy potrzebować znacznie mniejszych zespołów, zwłaszcza młodszych, do programowania. Znam firmy, które praktycznie w 95% zrezygnowały z deweloperów, decydując się na alternatywne metody generowania kodu za pomocą AI. Kluczowe stanie się dbanie o jakość tego oprogramowania, biorąc pod uwagę doświadczenie zespołu, architekturę, jakość oraz testowanie przy użyciu narzędzi wspieranych przez sztuczną inteligencję – podsumowuje ekspert.

fot. magnific.com
oprac. /kp/