Użytkownik wraca do punktu wyjścia i zaczyna od nowa.
To nie jest cecha przypadku. To naturalne ograniczenie uniwersalnych modeli. Przez pewien czas wiele osób wierzyło, że AI będzie rosło jak komputerowe procesory – będzie coraz większe, coraz potężniejsze. Tymczasem branża doszła do wniosku, że to nie jest właściwy kierunek.
GPT-5 nie jest silniejszym następcą GPT-4. Jest routerem, który wybiera model odpowiedni do konkretnego zadania. To zapowiedź nowej epoki: epoki Small Language Models – małych, wyspecjalizowanych modeli tworzonych do wąskich zadań, znacznie bardziej stabilnych, przewidywalnych i efektywnych kosztowo. A wysoka efektywność wymaga właśnie specjalizacji, nie uniwersalności.
Dopiero później przychodzi czas na stworzenie dedykowanego, wyspecjalizowanego rozwiązania. Takiego, które działa w infrastrukturze firmy, korzysta z jej danych, jest całkowicie pod jej kontrolą i wspiera konkretny proces, zamiast generować chaos.
Dobre wdrożenie AI daje przewagę, której nie da żadne publiczne narzędzie czatowe. Jest stabilne, powtarzalne, odporne na zmiany wersji modeli, bezpieczne pod względem danych i w pełni zgodne z regulacjami. Dopiero takie rozwiązania budują wartość w organizacji. A to pozwala myśleć o sztucznej inteligencji nie jak o modzie, ale jak o fundamencie przewagi konkurencyjnej.
Czas zacząć wdrażać rozwiązania problemów
Największym błędem firm jest kupowanie „ sztucznej inteligencji”, zanim odpowiedzą sobie na pytanie, do czego jest im potrzebna. To tak, jakby kupić spawarkę laserową do drukarni tylko dlatego, że sąsiednie zakłady też ją kupiły.
Tymczasem dobre wdrożenie AI zaczyna się od zdefiniowania potrzeb. Od zrozumienia, gdzie organizacja traci czas, gdzie brakuje ludzi, gdzie procesy wymagają usprawnienia. Od sprawdzenia, gdzie pracownicy już teraz wrzucają dane do publicznych czatów, ryzykując bezpieczeństwo firmy.
Damian Kałdonek
CEO, Shookai Analytics smart-magazine. pl
95