Využití LLM pro úspěch v podnikání: Sestavte si nástroje, které potřebujete.
📊 Souhrn
Adam Chen ve své přednášce zdůrazňuje, jak umělá inteligence (AI) mění tradiční způsoby práce a nabízí nové možnosti pro zvýšení produktivity v podnikání. Místo prostého vyhledávání informací se AI stává nástrojem pro modelování a analýzu, což umožňuje lépe porozumět datům a rozhodovat se na základě relevantních informací. Chen varuje před omezeními AI, zejména u velkých jazykových modelů (LLM), které jsou probabilistické, nikoliv přesné, a doporučuje s nimi pracovat jako s letními stážisty – s jasnými instrukcemi a rozdělením úkolů na menší kroky. Klíčovým posunem je přechod od otázky “jak” k otázce “co”, což umožňuje soustředit se na definování problému a nechat AI, ať navrhne řešení.
Chen demonstruje, jak si i lidé bez programátorských dovedností mohou vytvářet vlastní aplikace pomocí nástrojů jako Google Gemini a bezplatného webhostingu, například NeoCities. Prostřednictvím konkrétního příkladu výpočtu návratnosti investice do bytu ukazuje, jak AI dokáže generovat kód pro jednoduché webové aplikace, které lze snadno spustit na mobilním telefonu. Zdůrazňuje, že tyto aplikace mohou automatizovat opakující se úkoly, jako je zmenšování obrázků nebo konverze dat mezi různými formáty. Chen uzavírá tím, že schopnost efektivně využívat AI se stává klíčovou dovedností pro udržení konkurenceschopnosti na trhu práce.
📝 Přepis
Dobrý den. Jmenuji se Adam Chen. Jsem generální manažer společnosti Analogic Semiconductor. Mám více než 30 let zkušeností v polovodičovém průmyslu. Chci zdůraznit, že nejsem programátor a nepracuji pro společnost zabývající se umělou inteligencí (AI). Dnes se s vámi chci podělit o to, jak používám AI ke zlepšení produktivity mého podnikání. Ukážu vám přesné kroky, které podnikám.
🔍 Kritické zhodnocení
Přednáška Adama Chena přináší praktický pohled na využití velkých jazykových modelů (LLM) v podnikání, zejména pro automatizaci drobných úkolů a zvýšení produktivity. Chenův přístup zdůrazňuje, že i bez hlubokých programovacích znalostí je možné pomocí AI generovat jednoduché aplikace a zefektivnit tak pracovní postupy. Tento koncept “vibe coding” nebo “no-code” vývoje je v souladu s aktuálními trendy v oblasti softwarového inženýrství, které se zaměřují na zjednodušení vývoje a umožnění širšímu publiku vytvářet vlastní aplikace.
Nicméně, Chenovo varování ohledně omezení LLM je klíčové. Studie ukazují, že LLM mohou mít problémy s přesností a logickým uvažováním, což potvrzuje Chenův argument, že by neměly být používány pro kritické úkoly, jako je vyplňování daňových přiznání. Důležitá je i zmínka o “halucinacích” LLM, kdy modely generují falešné nebo nesmyslné informace. Proto je nezbytné ověřovat výstupy AI a používat je s opatrností.
Chenův přístup k práci s LLM jako s “letními stážisty” je užitečná metafora, která zdůrazňuje potřebu jasných instrukcí a kontroly. Nicméně, je třeba si uvědomit, že LLM se neustále vyvíjejí a jejich schopnosti se zlepšují. Budoucí verze LLM mohou být přesnější, spolehlivější a schopné řešit složitější úkoly.
Zdroje:
- Brown, T. B., Mann, B., Ryder, N., Subbiah, M., Kaplan, J., Dhariwal, P., … & Amodei, D. (2020). Language models are few-shot learners. Advances in neural information processing systems, 33, 1877-1901.
- Marcus, G. (2020). The next decade in AI: four steps towards robust artificial intelligence. arXiv preprint arXiv:2002.06177.
