Dr. Marily Nika

Produkty oparte na sztucznej inteligencji

Projektowanie, budowa i rozwijanie rozwiązań z AI i GenAI

Przekład: Grzegorz Werner

Tytuł oryginału: Building AI-Powered Products: The Essential Guide to AI and GenAI Product Management

Tłumaczenie: Grzegorz Werner

ISBN: 978-83-289-2941-8
© 2025 Helion S.A.

Authorized Polish translation of the English edition of Building AI-Powered Products ISBN 9781098152703 © 2025 Marily Nika.

This translation is published and sold by permission of O’Reilly Media, Inc., which owns or controls all rights to publish and sell the same.

All rights reserved. No part of this book may be reproduced or transmitted in any form or by any means, electronic or mechanical, including photocopying, recording or by any information storage retrieval system, without permission from the Publisher.

Wszelkie prawa zastrzeżone. Nieautoryzowane rozpowszechnianie całości lub fragmentu niniejszej publikacji w jakiejkolwiek postaci jest zabronione. Wykonywanie kopii metodą kserograficzną, fotograficzną, a także kopiowanie książki na nośniku filmowym, magnetycznym lub innym powoduje naruszenie praw autorskich niniejszej publikacji.

Wszystkie znaki występujące w tekście są zastrzeżonymi znakami firmowymi bądź towarowymi ich właścicieli.

Autor oraz wydawca dołożyli wszelkich starań, by zawarte w tej książce informacje były kompletne i rzetelne. Nie biorą jednak żadnej odpowiedzialności ani za ich wykorzystanie, ani za związane z tym ewentualne naruszenie praw patentowych lub autorskich. Autor oraz wydawca nie ponoszą również żadnej odpowiedzialności za ewentualne szkody wynikłe z wykorzystania informacji zawartych w książce.

Drogi Czytelniku!
Jeżeli chcesz ocenić tę książkę, zajrzyj pod adres
helion.pl/user/opinie/prodop_ebook
Możesz tam wpisać swoje uwagi, spostrzeżenia, recenzję.

Helion S.A.
ul. Kościuszki 1c, 44-100 Gliwice
tel. 32 230 98 63
e-mail: helion@helion.pl
WWW: helion.pl (księgarnia internetowa, katalog książek)

- Kup w wersji papierowej

- Poleć książkę na Facebook.com

- Oceń książkę

- Księgarnia internetowa

- Lubię to! » Nasza społeczność

Opinie o książce Produkty oparte na sztucznej inteligencji

Marily Nika napisała podręcznik dla menedżerów produktów, którzy muszą radzić sobie ze zmianami wprowadzanymi przez sztuczną inteligencję. Jej spostrzeżenia na temat wykorzystania AI jako narzędzia zmienią sposób, w jaki budujemy produkty. Marily pokazuje, że sztuczna inteligencja wcale nie musi sprawić, że produkty staną się mniej osobiste, lecz może nadać naszej pracy większy sens i zmienić jej charakter.

— Deb Liu, prezes i dyrektor generalny Ancestry.com

Marily twierdzi, że wszyscy menedżerowie produktów będą menedżerami produktów AI, a ja w to wierzę. Ta książka jest przewodnikiem, który pomoże Ci tam dotrzeć. Oferuje kombinację ramowych zasad, studiów przypadków i praktycznych porad, które pomogą Ci zmienić ścieżkę kariery i tworzyć udane produkty oparte na sztucznej inteligencji.

— Lenny Rachitsky, autor Lenny’s Newsletter i gospodarz podcastu

W czasach, w których sztuczna inteligencja w bezprecedensowym tempie zmienia oblicze wielu branż, książka Marily Niki prezentuje podstawowe zasady i spostrzeżenia, których potrzebują menedżerowie produktu, aby pewnie zarządzać firmą i utrzymać przewagę nad konkurentami. Przewodnik ten kładzie podwaliny pod sukces w przyszłości napędzanej przez sztuczną inteligencję, jak wiedzą uczestnicy kursu Marily oferowanego na platformie Maven.

— Gagan Biyani, dyrektor generalny i współzałożyciel Maven Learning, Inc.

W świecie pełnym szumu wokół sztucznej inteligencji Marily oferuje świeże i pragmatyczne spojrzenie na to, czego potrzeba do tworzenia produktów z wykorzystaniem sztucznej inteligencji. Jeżeli jesteś menedżerem produktu, jest to lektura obowiązkowa. Zawiera praktyczne wskazówki i narzędzia, które możesz od razu zastosować.

— Amit Fulay, wiceprezes ds. produktów, Microsoft

Książka Marily Niki pojawia się w przełomowym punkcie ewolucji sztucznej inteligencji i zarządzania produktami. Głęboka wiedza specjalistyczna Marily i jej praktyczne podejście stanowią nieocenione wsparcie dla liderów pragnących wykorzystać transformacyjny potencjał sztucznej inteligencji. Niniejsza praca stanowi istotny wkład w tę dziedzinę.

— Karim R. Lakhani, profesor zarządzania biznesem i przewodniczący Digital, Data, and Design Institute, Uniwersytet Harvarda

Przedmowa

Sztuczna inteligencja (AI) od dziesięcioleci jest przedmiotem badań informatyków i inżynierów. Choć przez wiele lat potencjał sztucznej inteligencji był ograniczony przez sprzęt i oprogramowanie, niedawne przełomy pozwoliły menedżerom produktów wykorzystać moc AI i przekształcić ją w praktyczne i skuteczne rozwiązania.

W 2023 r. wprowadzenie ChatGPT firmy OpenAI i innych dużych modeli językowych zmieniło rynek produktów cyfrowych, umożliwiając menedżerom produktów wykorzystanie sztucznej inteligencji w sposób, który jeszcze rok wcześniej był nie do pomyślenia. W ciągu roku gwałtownie wzrosła liczba generatywnych modeli AI, od narzędzi do generowania obrazów, takich jak Midjourney, Stable Diffusion i DALL-E, po zaawansowane wyszukiwarki, na przykład Deepseek, a nawet systemy multimodalne, takie jak Gemini firmy Google. Od 2024 r. większość firm technologicznych skupia się na integrowaniu pewnych aspektów sztucznej inteligencji ze swoimi produktami, przy czym wiele z nich priorytetowo traktuje przejście od rozwiązań AI ukierunkowanych na konkretne zadania do rozwiązań ogólnego przeznaczenia, a także tworzenie nowych doświadczeń użytkowników z wykorzystaniem multimodalnej AI i spersonalizowanych agentów AI.

Produkty oparte na sztucznej inteligencji. Projektowanie, budowa i rozwijanie rozwiązań z AI i GenAI pomaga zapanować nad skomplikowanymi procesami tworzenia produktów opartych na sztucznej inteligencji. Niniejszy przewodnik, bazujący na moich doświadczeniach w Google i Meta i uzupełniony spostrzeżeniami z AI Product Academy, ma wyposażyć menedżerów produktów, przedsiębiorców i liderów biznesowych w narzędzia, które pozwolą im skutecznie integrować sztuczną inteligencję z tworzonymi rozwiązaniami.

Specyfika zarządzania produktami opartymi na sztucznej inteligencji

Zarządzanie produktami AI wiąże się z unikatowymi wyzwaniami. W przeciwieństwie do tradycyjnych produktów systemy AI są probabilistyczne, zależą od danych wysokiej jakości i wymagają ciągłej nauki oraz optymalizacji. Konieczne jest zrozumienie takich koncepcji jak duże modele językowe, generowanie wspomagane wyszukiwaniem i dostrajanie modeli, które często wydają się niedostępne dla menedżerów projektów bez wykształcenia technicznego. Właśnie dlatego założyłam AI Product Academy, która oferuje certyfikaty z zakresu zarządzania produktami AI, i dlatego napisałam tę książkę — aby przybliżyć niszowe technologie AI i pokazać, jak skutecznie rozwiązywać problemy użytkowników. Książka oferuje praktyczne wskazówki, narzędzia i studia przypadków, które pomogą Ci poruszać się po zawiłym cyklu rozwoju produktu AI, zajmować się zagadnieniami strategicznymi i etycznymi oraz tworzyć produkty, które są zarówno innowacyjne, jak i zorientowane na użytkownika.

Kto powinien przeczytać tę książkę?

Książka ta jest przeznaczona dla liderów produktowych na każdym szczeblu, którzy chcą nauczyć się, jak budować i wdrażać produkty oparte na sztucznej inteligencji oraz generatywnej sztucznej inteligencji i jak zarządzać organizacjami tworzącymi produkty AI. Zaprojektowałam treść tak, aby była interesująca dla różnych grup odbiorców, od profesjonalistów technicznych pragnących zgłębić możliwości sztucznej inteligencji po liderów biznesowych, którzy chcą zatrudnić w swoich organizacjach specjalistów ds. produktów AI i zyskać przewagę konkurencyjną. Do tej pory w moim szkoleniu AI PM Bootcamp wzięło udział około 8000 profesjonalistów, a większość z nich należała do jednej z czterech kategorii:

Doświadczeni liderzy produktowi

Rekrutacja pracowników i kierowanie organizacjami tworzącymi produkty AI.

Menedżerowie produktów

Przejście na sztuczną inteligencję lub doskonalenie umiejętności zarządzania produktami opartymi na sztucznej inteligencji.

Przedsiębiorcy i innowatorzy

Eksploracja możliwości transformacji firm z użyciem sztucznej inteligencji.

Inżynierowie i specjaliści data science

Zrozumienie aspektów rozwoju AI związanych z produktem i użytkownikiem.

Co opisuje ta książka?

AI nie jest produktem; produktem są wrażenia użytkowników. Aby zapewnić wartość użytkownikom, trzeba zintegrować sztuczną inteligencję z ich doświadczeniami, wzbogacając je lub przyczyniając się do spełnienia niezaspokojonej potrzeby. Książka ta pokazuje, jak budować doświadczenia związane ze sztuczną inteligencją i generatywną sztuczną inteligencją, od fazy koncepcyjnej do wdrożenia. Ma to kluczowe znaczenie dla każdego, kto chce współpracować z zespołami technicznymi nad produktami AI.

Książka przeprowadzi Cię przez wszystkie etapy tworzenia produktów opartych na sztucznej inteligencji, od początkowego pomysłu po wprowadzenie na rynek:

Rozdział 1. „Rola menedżera produktów AI”

Wyjaśnia unikatowe obowiązki menedżerów produktów AI i ich rolę w przekładaniu postępów technicznych na rozwiązania zorientowane na użytkownika.

Rozdział 2. „Cykl rozwoju produktu AI”

Przedstawia ramowy cykl rozwoju produktu AI, który pozwala systematycznie przeprowadzać produkty przez proces generowania pomysłów, prototypowania, testowania i wdrażania.

Rozdział 3. „Podstawowa wiedza menedżera produktów AI”

Opisuje podstawowe koncepcje dotyczące sztucznej inteligencji, w tym cykl życia AI, podstawy algorytmów AI oraz sposób, w jaki przekładają się one na funkcje wpływające na użytkownika.

Rozdział 4. „Codzienne obowiązki menedżera produktu AI”

Omawia unikatowy przepływ pracy menedżera produktów AI, zwracając uwagę na współpracę, różnorodnych interesariuszy i ciągłą naukę niezbędną do osiągnięcia sukcesu.

Rozdział 5. „Myślenie strategiczne w AI”

Przedstawia strategie kierowania zróżnicowanymi zespołami inżynierów, projektantów i interesariuszy

Rozdział 6. „Wyznaczanie celów i mierzenie sukcesu”

Wyjaśnia, jak definiować wskaźniki sukcesu, jak określać kompromisy, na przykład między dokładnością a szybkością, i jak zarządzać ryzykiem specyficznym dla sztucznej inteligencji.

Rozdział 7. „Narzędzia AI dla menedżerów produktów”

Omawia narzędzia i technologie, które są kluczowe w całym cyklu rozwoju produktu AI.

Rozdział 8. „Budowanie agentów AI”

Prezentuje autonomiczne agenty AI, badając systemy wieloagentowe, uczenie ze wzmacnianiem oraz praktyczne zastosowania agentów w rzeczywistych produktach.

Podziękowania

Chciałabym podziękować mojemu mężowi Rayowi za niezachwiane wsparcie w czasie tej podróży. Wyrazy wdzięczności kieruję również do profesora Karima R. Lakhaniego, który w 2018 r. zachęcił mnie do rozważenia kariery edukacyjnej, a także do Jessie Li, której pomoc okazała się nieoceniona przy nadawaniu kształtu tej książce.

Myśli końcowe

Wszyscy menedżerowie produktów będą w przyszłości menedżerami produktów AI. Sztuczna inteligencja i generatywna sztuczna inteligencja pozwalają nam rozwiązywać problemy i skalować rozwiązania w sposób, który jeszcze dekadę temu był nie do pomyślenia. Mam nadzieję, że lektura tej książki da Ci wiedzę, ramy teoretyczne i pewność siebie, pozwalając Ci tworzyć udane produkty oparte na sztucznej inteligencji, które będą spełniać potrzeby użytkowników i cele biznesowe.

— dr Marily Nika

1
Rola menedżera produktów AI

Pierwszy zespół zajmujący się sztuczną inteligencją, w którym pracowałam, projektował coś wyjątkowego: inteligentne urządzenia domowe, które potrafiły rozumieć szeroką gamę akcentów, a nawet rozpoznawać, kto mówi i jakie polecenia wydaje asystentowi. Były to początki asystentów głosowych i inteligentnych domów. Zawsze interesowało mnie połączenie języka i technologii, i wiedziałam, że wiele systemów głosowych nie „rozumie” różnych sposobów mówienia. Celem naszego zespołu było stworzenie sztucznej inteligencji, która by to potrafiła.

Było to naprawdę skomplikowane zadanie. Zebraliśmy ogromne zbiory danych, udoskonaliliśmy algorytmy i spędziliśmy długie miesiące na szukaniu sposobu na wdrożenie tej technologii w produktach przeznaczonych dla użytkowników. Technologie mowy, a dokładniej rozpoznawanie mowy ( https://www.ibm.com/think/topics/speech-recognition ), umożliwiają maszynom zapisywanie tego, co mówią ludzie. Podobnie synteza mowy ( https://www.cambridge.org/core/books/texttospeech-synthesis/D2C567CEF939C7D15B2F1232992C7836 ) daje komputerom możliwość „mówienia” na podstawie zapisanego tekstu.

Początkowo nie zdawałam sobie sprawy, że znalazłam się w samym sercu sztucznej inteligencji i innowacji. Doświadczenie to ukazało mi fascynujący świat zarządzania produktami AI.

Sztuczna inteligencja nie jest niczym nowym. Jej początki sięgają lat 50. XX wieku ( https://sites.harvard.edu/sitn/2017/08/28/history-artificial-intelligence/ ), kiedy to naukowcy próbowali opracować komputery, które naśladowałyby sposób działania ludzkiego mózgu, a w szczególności sugestii Alana Turinga, że maszyny można nauczyć, aby rozumowały w sposób podobny do ludzkiego.

Sztuczna inteligencja (AI) to dziedzina informatyki, która nadaje komputerom inteligencję. Umożliwia maszynom wykonywanie niebanalnych zadań poznawczych, porównywalnych z zadaniami, które potrafią wykonywać ludzie, takich jak rozumowanie, wyczuwanie, przetwarzanie mowy, percepcja wzrokowa, rozwiązywanie problemów i, co najważniejsze, jak zauważa Oracle ( https://www.oracle.com/artificial-intelligence/what-is-ai/ ), uczenie się na podstawie danych i adaptowanie się. Chociaż sztuczna inteligencja nie jest nową technologią ( https://www.forbes.com/sites/gilpress/2016/12/30/a-very-short-history-of-artificial-intelligence-ai/?sh=5c12033e6fb ), do niedawna ograniczenia sprzętowe uniemożliwiały wykorzystanie jej potencjału. Branża dopiero zaczyna odkrywać ogromną moc sztucznej inteligencji. Przełom udało się osiągnąć dzięki bezprecedensowej mocy obliczeniowej i ogromnym zbiorom danych. Te postępy, w połączeniu z zaawansowanymi algorytmami i najnowocześniejszymi technikami uczenia maszynowego (ang. machine learning , ML), umożliwiły stworzenie sztucznej inteligencji o wcześniej niewyobrażalnych możliwościach.

Organizacje posiadające ogromne ilości danych mają wyjątkową okazję do wykorzystania sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego. Mogą zyskać znaczącą przewagę konkurencyjną zarówno w swojej działalności (prognozy ułatwiające planowanie, np. uzupełnianie zapasów lub określanie właściwej ceny), jak i ofercie (unikatowe inteligentne rozwiązania oferujące personalizację, rekomendacje, automatyzację, generowanie treści itd.). Dlatego organizacje te pilnie potrzebują profesjonalistów, którzy rozumieją sztuczną inteligencję oraz jej potencjał i potrafią skutecznie udostępnić ją klientom.

Sztuczna inteligencja jest dziś wszechobecna. Wpływa na podejmowanie coraz bardziej złożonych i znaczących decyzji, jak na przykład wybór uczelni czy diagnostyka medyczna. Piszę to w 2024 r., a w ciągu ostatniego roku sztuczna inteligencja poczyniła ogromne postępy dzięki pojawieniu się generatywnej sztucznej inteligencji, podtypu sztucznej inteligencji zajmującego się produkcją treści i czasem skrótowo nazywanego „GenAI”.

W tym rozdziale przedstawię rolę biznesową menedżera produktu AI (ang. AI product manager , AI PM). Wyjaśnię, czym rola ta różni się od zwykłego zarządzania produktem i jakich wymaga umiejętności. Przyjrzymy się również zróżnicowanemu krajobrazowi sztucznej inteligencji, w tym sposobowi, w jaki produkty AI wykorzystują różne technologie AI, aby zrozumieć, na czym polega zarówno codzienna praca menedżerów produktów AI, jak i szerszy kontekst, w którym działają.

Etapy ewolucji AI

GenAI jest często utożsamiana z tradycyjną sztuczną inteligencją, ale w rzeczywistości jest to tylko jeden podzbiór większego, bardziej złożonego środowiska sztucznej inteligencji. Często spotykam się z tym błędnym przekonaniem, ale rozróżnienie to jest kluczowe dla zrozumienia pełnego potencjału sztucznej inteligencji. Choć technologia GenAI jest gorącym tematem i poczyniła ostatnio znaczne postępy, w żadnym wypadku nie może ona zastąpić tradycyjnej AI.

Kiedy mówimy o „AI”, ważne jest, aby wyjaśnić, że termin ten obejmuje szereg technologii i metod, z których każda ma własny, specyficzny zbiór zastosowań. Założenie, że „AI” odnosi się wyłącznie do GenAI, jest nadmiernym uproszczeniem ogromnej, wieloaspektowej dziedziny. Współcześnie sztuczną inteligencję dzielimy na cztery grupy: tradycyjną, generatywną, ogólną i superinteligencję.

Na rysunku 1.1. pokazano, jak te cztery typy AI różnią się pod względem zakresu i możliwości. Rysunek ten ilustruje ewoluujące środowisko, w którym AI ma szeroką gamę zastosowań, od wyspecjalizowanych zadań do szerszych, potencjalnie przełomowych aplikacji. Podkreśla wielowarstwową, złożoną naturę AI, pokazując, jak każda kategoria przyczynia się do zrozumienia i rozwoju inteligentnych systemów.

Rysunek 1.1. Cztery typy AI (źródło: dr Marily Nika)

Tradycyjna AI (od lat 50. do dziś)

Tradycyjna sztuczna inteligencja ma długą historię, która sięga lat 50. XX wieku i reprezentuje podstawowe technologie AI. Systemy te są przeznaczone do wykonywania określonych zadań z wykorzystaniem reguł lub rozpoznawania wzorców. Tradycyjna sztuczna inteligencja obejmuje niektóre z najważniejszych aplikacji, z którymi mamy codzienną styczność:

Widzenie

Tradycyjna sztuczna inteligencja poczyniła duże postępy w zadaniach związanych z przetwarzaniem obrazu, takich jak rozpoznawanie obrazów, wykrywanie obiektów i rozpoznawanie twarzy. Technologie te umożliwiają systemom interpretację i analizę danych wizualnych, stanowiąc podstawę wielu działań, od oznaczania zdjęć w mediach społecznościowych po zaawansowane technologie obrazowania medycznego, które pomagają lekarzom diagnozować choroby.

Mowa

Technologie rozpoznawania i syntezy mowy, stosowane m.in. w asystentach głosowych Siri i Alexa, są rozwijane od dziesięcioleci. Technologie te zamieniają mowę na tekst, umożliwiając maszynom reagowanie na polecenia głosowe. Systemy syntezy mowy (ang. text-to-speech , TTS), które działają odwrotnie, umożliwiają komputerom mówienie w sposób zbliżony do ludzkiego.

Przetwarzanie języka naturalnego

W ostatnich latach osiągnięto znaczne postępy w przetwarzaniu języka naturalnego (ang. natural language processing , NLP), m.in. w tłumaczeniu, analizie odczuć i zadaniach związanych z czatbotami. Pomyśl o Tłumaczu Google lub czatbotach używanych do obsługi klientów; usługi te wykorzystują sztuczną inteligencję do interpretowania ludzkiego języka w sposób bardziej zaawansowany niż w przypadku prostego rozpoznawania słów kluczowych.

Robotyka

Tradycyjna AI w robotyce doprowadziła do stworzenia robotów przemysłowych, pojazdów autonomicznych i dronów. Roboty te mogą wykonywać złożone zadania, takie jak montaż w zakładach produkcyjnych albo samodzielne poruszanie się po ulicach.

Analiza danych

Tradycyjna AI sprawdza się doskonale w analityce predykcyjnej, eksploracji danych i rozpoznawaniu wzorców. Może analizować ogromne zbiory danych i ujawniać ukryte wzorce, pozwalając organizacjom podejmować decyzje oparte na danych i automatyzować procesy, które niegdyś wymagały ludzkiej intuicji.

Generatywna AI (od końca lat 2010. do dziś)

Generatywna AI (GenAI) reprezentuje najnowszą falę innowacji w dziedzinie sztucznej inteligencji i przyciąga publiczną uwagę zdolnością do tworzenia treści. Treścią może być tekst, obrazy, wideo, a nawet muzyka, ale GenAI nie zastępuje zadań wykonywanych przez tradycyjną sztuczną inteligencję. Zamiast tego otwiera nowe wymiary:

Tworzenie treści

Jedną z głównych zalet GenAI jest możliwość generowania materiałów multimedialnych, takich jak obrazy, wideo i tekst, na podstawie zadanego komunikatu. Zakres zastosowań obejmuje sztukę kreatywną (pomoc artystom w projektowaniu grafiki lub pisaniu muzyki) oraz biznes (automatyczne generowanie opisów produktów w sklepach internetowych).

Deepfake’i

GenAI można również wykorzystać do tworzenia mediów syntetycznych, czasami zwanych deepfake’ami, które wiarygodnie naśladują głos lub wygląd prawdziwych osób. Choć technologia ta budzi wątpliwości etyczne, to ma również uzasadnione zastosowania w rozrywce i środowiskach symulacyjnych.

Personalizowane media

GenAI pozwala dostosowywać treści do indywidualnych potrzeb. Platformy takie jak Netflix i Spotify korzystają ze sztucznej inteligencji, aby sugerować programy i muzykę zgodne z preferencjami użytkowników. Zmienia to konsumpcję mediów, która staje się bardziej spersonalizowana niż kiedykolwiek wcześniej.

Projektowanie i sztuka

Narzędzia AI, takie jak DALL-E ( https://openai.com/index/dall-e-3/ ) i Adobe Firefly ( https://www.adobe.com/products/firefly.html ), pomagają artystom w generowaniu koncepcji lub makiet. Narzędzia te skracają czas tworzenia dzieł, pozwalając artystom skupić się na dopracowywaniu swoich pomysłów.

Tworzenie gier

Dzięki GenAI gry stają się bardziej interaktywne i dynamiczne, ponieważ twórcy gier mogą tworzyć proceduralnie generowane światy, postacie i środowiska, zapewniając niepowtarzalne wrażenia każdemu graczowi.

Sztuczna inteligencja ogólna (lata 2030.?)

Sztuczna inteligencja ogólna (AGI) to kolejna granica w badaniach nad sztuczną inteligencją. Choć jeszcze do niej nie dotarliśmy, daje ona nadzieję na stworzenie maszyn zdolnych do rozumienia, uczenia się i stosowania wiedzy w szerokim zakresie zadań — zasadniczo naśladujących ludzkie funkcje poznawcze:

Rozwiązywanie problemów

Sztuczna inteligencja ogólna będzie w stanie rozwiązywać złożone problemy obejmujące wiele dziedzin. Wyobraź sobie systemy sztucznej inteligencji, które w jednym momencie diagnozują choroby, a w następnym przechodzą do strategicznego planowania biznesowego.

Badania i rozwój

W dziedzinie badań i rozwoju sztuczna inteligencja ogólna mogłaby znacznie przyspieszyć odkrycia naukowe poprzez stawianie hipotez oraz przeprowadzanie symulacji i eksperymentów znacznie szybciej, niż robią to ludzie.

Asystenty osobiste

AGI mogłaby przekształcić współczesne wirtualne asystenty w niezwykle wydajne systemy potrafiące zarządzać wieloma aspektami codziennego życia, od planowania zajęć po kreatywne rozwiązywanie problemów.

Opieka zdrowotna

AGI prawdopodobnie poczyni ogromne postępy w opiece zdrowotnej, oferując spersonalizowane leki, diagnozując skomplikowane schorzenia, a nawet proponując innowacyjne metody leczenia.

Sztuczna superinteligencja (lata 2040.?)

Sztuczna superinteligencja (ang. artificial superintelligence , ASI), obecnie hipotetyczna, prześcignęłaby ludzką inteligencję, oferując rozwiązania, które obecnie pozostają poza naszym koncepcyjnym zasięgiem:

Rozwiązywanie globalnych problemów

Jeśli ASI stanie się rzeczywistością, może przynieść rewolucyjne rozwiązania problemów o dużej skali, takich jak zmiany klimatu, głód na świecie i konflikty geopolityczne. ASI może zaproponować nowe strategie rozwiązania najbardziej palących problemów ludzkości.

Niezawodne przewidywanie

Wiele decyzji podejmowanych dziś przez ludzi opiera się na danych, na przykład prognozy pogody sporządza się na podstawie obszernych danych historycznych. ASI sprawi że przyszłe prognozy, czy to dotyczące pogody, czy zmian cen rynkowych, będą dokładniejsze.

Zaawansowana eksploracja kosmosu

Misje kosmiczne, a potencjalnie także kolonizacja międzygwiezdna, staną się możliwe dzięki analitycznym i kreatywnym zdolnościom ASI, która rozwiąże skomplikowane problemy napędu, podtrzymywania życia i zarządzania zasobami.

Teraz, gdy zbadaliśmy teoretyczny potencjał AGI i ASI, trzeba wyjaśnić, w jaki sposób sztuczna inteligencja jest obecnie wykorzystywana w rzeczywistych produktach. AI już teraz zmienia oblicze wielu branż, a Twoją rolą jako menedżera produktów AI będzie uczynienie tych technologii praktycznymi i wartościowymi dla użytkowników. Przyjrzyjmy się kilku przykładom przełomowych produktów opartych na sztucznej inteligencji i kluczowej roli, jaką w ich tworzeniu odgrywają menedżerowie produktów AI.

Jak produkty wykorzystują sztuczną inteligencję?

Jako menedżer produktów AI masz szansę przekształcić swoją branżę, pomagając swojej organizacji strategicznie „nasycić” produkty sztuczną inteligencją w celu stworzenia dodatkowej wartości. Aby podkreślić różnorodność obszarów, nad którymi mogą pracować menedżerowie produktów AI, przyjrzyjmy się kilku przykładom autentycznych, rewolucyjnych produktów AI oraz roli, jaką menedżerowie odegrali w ich tworzeniu.

Zdjęcia Google to aplikacja, która porządkuje oraz przechowuje zdjęcia i filmy użytkowników: „miejsce na wszystkie Twoje zdjęcia i filmy, uporządkowane i pełne życia”, jak opisuje ją Google ( https://blog.google/products/photos/google-photos-one-year-200-million/ ). Tę propozycję wartości z pewnością wymyślili menedżerowie produktów AI. Co więcej, funkcja wyszukiwania ( https://www.inverse.com/tech/how-to-use-google-visual-search-ai ) ułatwia przeszukiwanie treści za pomocą podstawowych słów kluczowych (np. „pies”) bez konieczności wstępnego trenowania modelu. Wystarczy wpisać słowo kluczowe, a Zdjęcia Google przeszukają wszystkie Twoje zdjęcia i wyświetlą te, które zawierają to słowo kluczowe. Funkcja ta wykorzystuje wiele technologii AI, w tym rozpoznawanie twarzy, wykrywanie obiektów i wykrywanie scen, aby identyfikować i wyszukiwać określone osoby („Szymon”), obiekty („samochody”) oraz lokalizacje lub sytuacje (np. „las” lub „ślub”).

Menedżerowie produktów AI mieli też wpływ na rozwój samochodów autonomicznych. Na przykład wersja beta usługi w pełni autonomicznej jazdy (ang. Full Self- Driving , FSD) firmy Tesla ( https://www.tesla.com/ownersmanual/modely/en_us/GUID-2CB60804-9CEA-4F4B-8B04-09B991368DC5.html ) potrafi poruszać się po ulicach, bezpiecznie zmieniać pasy ruchu, a nawet samodzielnie parkować. Używa takich technologii jak uczenie ze wzmacnianiem, w którym maszyna wykorzystuje własne doświadczenia do uczenia się metodą prób i błędów, oraz widzenie komputerowe ( https://www.ibm.com/think/topics/computer-vision ), które umożliwia komputerom wydobywanie użytecznych informacji z obrazów, wideo i innych danych wizualnych.

Pracowałam też w zespole Google zajmującym się rzeczywistością rozszerzoną (ang. augmented reality , AR) i wirtualną (ang. virtual reality , VR), który rozwija technologię Google Lens ( https://lens.google ). Technologia ta pomaga użytkownikom zrozumieć otaczający ich świat. Analizuje wszystko, na co skierowana jest kamera, i umożliwia podejmowanie działań, na przykład poprzez tłumaczenie na żywo, spersonalizowane rekomendacje zakupowe, recenzje restauracji itd. Google Lens wykorzystuje takie technologie jak widzenie komputerowe i przetwarzanie języka naturalnego (ang. natural language processing , NLP), czyli narzędzie AI, które pomaga komputerom rozumieć słowa (w mowie lub tekście pisanym) w sposób podobny do ludzkiego.

Od narzędzi AI do porządkowania zdjęć przez samochody autonomiczne po aplikacje rzeczywistości rozszerzonej, menedżerowie produktów AI zajmują się najbardziej fascynującymi zastosowaniami nowych technologii. Ale to, co czyni te technologie naprawdę innowacyjnymi, nie ogranicza się wyłącznie do ich zastosowań; opierają się one na wyjątkowych cechach samej sztucznej inteligencji. Zrozumienie tych podstawowych cech jest kluczem do wykorzystania pełnego potencjału produktów AI.

Zastanówmy się teraz, co wyróżnia sztuczną inteligencję. Modele sztucznej inteligencji w szczególny sposób uczą się, dostosowują i radzą sobie z niepewnością, a ich wyjątkowe cechy kształtują Twoje podejście do rozwijania produktu, podejmowania decyzji i projektowania wrażeń użytkownika. Przyjrzyjmy się bliżej tym cechom i ich wpływowi na Twoją rolę jako menedżera produktów AI.

Unikatowe cechy sztucznej inteligencji

Sztuczna inteligencja ma kilka charakterystycznych cech, które odróżniają ją od tradycyjnego oprogramowania i innych narzędzi technologicznych. Zrozumienie tych wyjątkowych cech ma kluczowe znaczenie dla menedżera produktów AI. Wpływają one nie tylko na działanie systemów AI, ale także na podejmowanie decyzji, określanie priorytetów i projektowanie wrażeń użytkowników. Przyjrzyjmy się bliżej tym cechom, a następnie omówmy, co każda z nich oznacza dla Ciebie i jak wpływa na produkty, które tworzysz.

Natura probabilistyczna

Modele sztucznej inteligencji działają w oparciu o prawdopodobieństwo, a nie pewność. W przeciwieństwie do tradycyjnego oprogramowania, które wykonuje wstępnie zdefiniowane polecenia i postępuje zgodnie z deterministycznymi regułami, sztuczna inteligencja dokonuje prognoz na podstawie wzorców poznanych z danych. Na przykład system sztucznej inteligencji może przewidzieć z 80-procentową pewnością, że na obrazie znajduje się pies, ale istnieje nadal 20-procentowe prawdopodobieństwo, że jest to coś zupełnie innego.

Musisz zaakceptować tę niepewność i jakoś sobie z nią radzić. Nigdy nie będziesz mieć stuprocentowej pewności co do prognoz sztucznej inteligencji, dlatego Twoją rolą będzie m.in. ustalenie właściwych oczekiwań interesariuszy i użytkowników. Kluczowe jest zrozumienie zależności między dokładnością a innymi czynnikami, takimi jak szybkość i koszt produktu. W zastosowaniach takich jak samochody autonomiczne, diagnostyka medyczna czy obrót instrumentami finansowymi nawet niewielkie błędy mogą mieć poważne konsekwencje, dlatego ciągła poprawa dokładności modelu staje się kluczowym elementem planu działania. Kwestię kompromisów omówimy szczegółowo w rozdziale 3 .

W zarządzaniu tą niepewnością pomaga mi utworzenie pętli sprzężenia zwrotnego, które umożliwiają stałe monitorowanie wydajności modelu i wprowadzanie korekt, a także upewnienie się, że zespół ma strategie ponownego trenowania, testowania i udoskonalania modelu. Co ważniejsze, dbam o to, aby definiować interfejsy, które w inteligentny sposób odzwierciedlają probabilistyczną naturę sztucznej inteligencji; na przykład przekazując pomiary ufności lub ostrzeżenia, gdy system nie jest pewien wyniku.

Zależność od danych

Systemy sztucznej inteligencji bazują na danych. Im więcej masz istotnych i wysokiej jakości danych, tym lepsze będą wyniki Twojego modelu. Jednak nie wszystkie dane są sobie równe. Błędy, szum i nieistotne informacje w zbiorach danych mogą skutkować przekłamanymi lub błędnymi wynikami.

Twój sukces w roli menedżera produktów AI zależy w dużej mierze od jakości i ilości danych, na których trenowany jest Twój model. Pozyskiwanie, oczyszczanie i walidacja danych muszą być kluczowymi elementami Twojego przepływu pracy. Bez dobrych danych nawet najlepsze algorytmy nie dostarczą miarodajnych wyników. Musisz także znaleźć równowagę między ryzykiem naruszenia prywatności a chęcią zebrania jak największej ilości danych.

Ja ograniczam to ryzyko poprzez ścisłą współpracę z badaczami i specjalistami data science, aby mieć pewność, że przepływy danych są poprawnie skonfigurowane, a zestawy danych są stale czyszczone i aktualizowane. Pracując nad produktami opartymi na sztucznej inteligencji, takimi jak spersonalizowane rekomendacje czy analiza predykcyjna, musisz mieć strategię pozyskiwania zarówno danych historycznych, jak i danych czasu rzeczywistego. Ponadto wdrożenie technik chroniących prywatność, takich jak prywatność różnicowa, może pomóc w zbieraniu danych przy jednoczesnej ochronie anonimowości użytkowników.

Dryf modelu

W przeciwieństwie do tradycyjnego oprogramowania, które pozostaje statyczne, dopóki nie zostanie ręcznie zaktualizowane, modele sztucznej inteligencji uczą się i z czasem stają coraz lepsze. Ta zdolność do ciągłego uczenia się jest jedną z największych zalet sztucznej inteligencji.

Jednak niesie to ze sobą również pewne wyzwania, zwłaszcza dotyczące zarządzania aktualizacjami i dbania o to, aby uczenie się nie wprowadzało nowych uprzedzeń lub błędów. Musisz myśleć o swoim produkcie AI nie jak o jednorazowej wersji, ale jak o ciągle rozwijającym się systemie.

Każdy nowy zbiór danych lub interakcja z użytkownikiem jest okazją do uczenia i doskonalenia modelu. Oznacza to jednak, że trzeba opracować plany długoterminowej konserwacji, ponownego trenowania modelu i ciągłego dostarczania aktualizacji. Pomocne jest wdrożenie procesów umożliwiających ciągłą naukę i doskonalenie, takich jak regularny harmonogram ponownego szkolenia modelu lub rozwiązania do aktywnego uczenia się, dzięki którym model może poprosić o dodatkowe informacje w przypadku niepewności. Projektując wrażenia użytkowników, należy zapewnić mechanizm sprzężenia zwrotnego, dzięki któremu użytkownicy będą mogli korygować sztuczną inteligencję lub zapewnić dodatkowy kontekst w celu poprawiania przyszłych wyników. Pomyśl o narzędziach takich jak Mapy Google, które proszą użytkowników o potwierdzenie, czy sugerowana lokalizacja jest dokładna, a następnie przekazują tę informację bezpośrednio do modelu w celu generowania lepszych prognoz w przyszłości.

Potrzeba interpretowalności i wyjaśnialności modelu

Modele AI, zwłaszcza te złożone, takie jak sieci neuronowe ( https://news.mit.edu/20170/explained-neural-networks-deep-learning-0414 ) i modele uczenia głębokiego ( https://www .ibm.com/think/topics/deep-learning), mogą być nieprzejrzyste, co oznacza, że formułują przewidywania lub podejmują decyzje w sposób trudny do zrozumienia dla ludzi. Ta „czarnoskrzynkowa” natura sztucznej inteligencji może stanowić trudne wyzwanie, zwłaszcza w sytuacjach, w których przejrzystość i odpowiedzialność mają kluczowe znaczenie (np. w kontekście opieki zdrowotnej, finansów lub prawa). Będziesz musiał znaleźć równowagę między wydajnością a interpretowalnością modelu. Choć najdokładniejsze modele mogą być niezwykle złożone, nie zawsze da się wyjaśnić ich działanie, co może stanowić problem w branżach, w których użytkownicy lub organy regulacyjne wymagają jasności co do sposobu podejmowania decyzji. Brak przejrzystości może również podważyć zaufanie użytkowników, zwłaszcza jeśli nie rozumieją oni, w jaki sposób i dlaczego system sztucznej inteligencji doszedł do określonego wniosku.