Článek
Pár let poté, co se na přelomu tisíciletí spolu s dot-com bublinou rozplynul burzovní sen mnoha internetových společností, vyšel v časopise Harvard Business Review článek, který vyvolal v odvětví informačních technologií ostré pobouření. Jeho autorem byl Nicholas G. Carr a titulek zněl: Na IT nezáleží.
Carr odmítl tehdy převládající názor, že informační technologie jsou novým klíčem ke konkurenční výhodě. Tvrdil, že se IT časem stane běžnou komoditou dostupnou kdekoli a kdykoli, podobně jako například elektřina. Ekonomika jako celek se díky tomu stane produktivnější, ale žádná společnost se jen kvůli využívání IT nebude moci odlišit od konkurence.
Po dvaceti letech vidíme, že jeho teze se naplnila pouze do určité míry. Informační technologie se skutečně staly široce dostupnou komoditou, na druhou stranu zde máme úzkou skupinu technologických gigantů, kteří díky rozšíření informačních technologií získali značnou konkurenční výhodu a kterým se podařilo stonásobně zvýšit svoji hodnotu.
Bude se s generativní AI historie opakovat?
Dnes se opět nacházíme v podobné situaci. Je zde nová technologie generativní umělé inteligence, o které se tvrdí, že vše změní a že samotná technologie naruší pravidla hospodářské soutěže. Položme si proto znovu stejnou otázku: záleží na generativní AI?
Podívejme se nejprve čistě na oblast jejího využití ze strany firem a zaměstnanců. Obvyklým argumentem pro úvahy nad tím, že dojde k zásadnímu narušení všech odvětví, je možnost výrazného zvýšení produktivity, kterou generativní umělá inteligence přináší. Díky tomu se ti, kdo novou technologii adoptují jako první, mají stát budoucími vítězi.
Ale stejně jako tomu bylo u informačních technologií, bude i zde realita odlišná. Čím vyspělejší a dostupnější budou komerční řešení nabízející konkrétní příklady využití, čím více zkušeností s nimi firmy získají a čím více osvědčených postupů k využití těchto nástrojů se objeví, tím menší konkurenční výhodu bude zvýšení produktivity představovat. Produktivnější totiž budeme jednoduše všichni.
Regionální suverenita nezabrání koncentraci trhu s generativní AI
Zároveň se zdá, že v oblasti generativní umělé inteligence dochází k podobné koncentraci trhu jako v případě cloud computingu a dalších služeb typicky poskytovaných technologickými giganty. Ačkoli ekosystém AI v současnosti zahrnuje stovky komerčních i open-source modelů, nástrojů a aplikací, existuje přirozená gravitace ke cloudovým službám AI, jaké nabízejí například už zmíněné velké technologické firmy.
Jak můžeme zabránit tomu, aby se historie s umělou inteligencí opakovala? V Evropě často slýcháme, že odpovědí má být regulace a digitální suverenita. Ta je chápaná jako kombinace umělé inteligence od evropských poskytovatelů, softwaru s otevřeným zdrojovým kódem, ukládání dat v EU a dodržování GDPR.
To však problém neřeší. Jde spíše o jakousi „obranu evropských hodnot“, ale nevytváří se zde žádná reálná přidaná hodnota. Podobná řešení nám možná poskytnou kontrolu, ale nevytvoří konkurenční výhody. Ty vznikají pouze tehdy, když děláte podobné věci lépe než konkurence, nebo když děláte věci jinak, a vytváříte tak jedinečnou nabídku hodnoty pro zákazníky.
Jak se vyhnout uzamčení u velkých dodavatelů
Existuje mnoho způsobů, jak v souvislosti s AI dělat věci jinak. Především v oblastech, kde mají společnosti exkluzivní přístup k velkému množství vlastních dat, která mohou využít pro trénink vlastních AI. Může jít o vlastní výrobu, interní znalostní databáze, zákaznickou základnu nebo další oblasti.
Dělat věci jinak však neznamená dělat je sám. Oblast umělé inteligence je široká, složitá a vyvíjí se velmi překotně. Stejně jako u IT, budou i zde firmy potřebné služby a nástroje nakupovat zvenčí. Na co bychom si ale měli dát pozor, je klasický vendor lock-in, tedy uzamčení zákazníka v systému dodavatele. A znovu je třeba připomenout, že to neznamená výměnu čínských nebo amerických dodavatelů za evropské. Znamená to, že si hlídáme schopnost vyměnit dodavatele za přiměřených finančních i časových nákladů.
V opačném případě jsou společnosti relativně bezmocné, pokud dodavatel zvýší ceny, změní strategii nebo technologicky zaostane, což je mimochodem riziko, které je v oblasti generativní AI poměrně reálné. Pokud například společnost investuje množství peněz do takzvaného vyladění velkého komerčního jazykového modelu, pak „inteligenci“ vycvičenou v tomto modelu lze jen stěží přenést do jiných modelů. Může být proto vhodné pro některé činnosti použít komerční modely ve standardní podobě a na jiné využít open-source řešení, která je možné provozovat ve vlastní síti. Právě otevřená hybridní architektura je totiž nejlepším předpokladem pro zajištění zaměnitelnosti.
Nezáleží na AI, ale na tom, jak ji využíváme
Na čem tedy skutečně záleží? Ne na technologii samotné, ale na tom, jestli ji dokážeme využít jinak než konkurence a jestli se dokážeme ubránit závislosti na konkrétních dodavatelích. Největší překážkou tak nakonec není nedostatek kapitálu nebo technických znalostí, ale nedostatek představivosti a předvídavosti.
Nenechme firemní data jen tak bez povšimnutí ležet v každodenním provozu, ale začněme k nim (a k umělé inteligenci) přistupovat stejně, jako přistupujeme k fyzickým aktivům, třeba k vozovému nebo strojovému parku. Zaměřme se na jejich maximální využití a na to, aby nám přinášela dostatečnou hodnotu. Snažme se o inovace v oblasti sběru dat, logistiky dat či školení AI modelů stejně, jako se snažíme inovovat v oblasti nákupu, logistiky nákladu a výroby.
Pokud tuto změnu provede dostatečné množství společností, existuje určitá šance, že se historie nebude opakovat, nebo alespoň ne do takové míry. Čím více bude inovativních přístupů a vlastních způsobů jejich využití, tím větší existuje šance, že zde nevznikne oligopol standardizovaných AI řešení, ale jejich rozmanitý ekosystém.