„Uzależnienie od zewnętrznych modeli AI byłoby ryzykowne zarówno z perspektywy stabilności usługi, jak i bezpieczeństwa danych, dlatego rozwijamy własną architekturę” – mówi Paweł Kulig, CEO firmy Gaius-Lex.
„Do tej pory żaden z istniejących polskich projektów historii mówionej nie wykorzystywał narzędzi AI do transkrypcji czy wyszukiwania. Narratio wypełni tę lukę” – mówi Grzegorz Deniszczuk, kierownik Działu IT w Muzeum Historii Polski.
„Kładziemy silny nacisk na adaptacyjność AI. Wykorzystywany przez nas model cały czas uczy się preferencji użytkownika, tworząc plany posiłków dostosowane do jego wymagań kulinarnych i diety” – mówi Arkadiusz Zaręba, Platform and Product Director we Frisco.
„Za swój sukces uznajemy włączenie sztucznej inteligencji w proces oceny jakościowej świadczonych usług” – mówi Przemysław Paliszewski, Transformation Director w polskim oddziale Armatis.
„Idziemy w kierunku pełnej automatyzacji pracy instalacji produkcyjnej z udziałem sztucznej inteligencji” - mówi Monika Budna, Digital and Manufacturing Excellence Manager w poznańskiej fabryce Unilever.
„Mamy środowisko, w którym stosowana przez użytkownika aplikacja może skomunikować się z wybranym modelem AI, a model ma dostęp do danych, które są niezbędne do jego sprawnego funkcjonowania” – mówi Dariusz Korzun, Dyrektor Globalnej Architektury Rozwiązań Chmurowych oraz Główny Architekt Platformy Generatywnej AI w PepsiCo.
„Model sam w pewnym momencie nauczył się zarządzać wydajnością pomp w sposób, którego nie braliśmy wcześniej pod uwagę. Byliśmy tym zaskoczeni, chociaż jest to w gruncie rzeczy bardzo logiczne rozwiązanie” – mówi Władysław Dzik, kierownik Grupy Robót ds. Automatyki w Zakładzie Utrzymania Ruchu Wodociągów Miasta Krakowa.
„Coraz częściej robię najpierw burzę mózgów ze sztuczną inteligencją, zanim wyjdę z jakimś pomysłem do swoich współpracowników, czy do przełożonych” – mówi Magdalena Popielewicz, kierująca projektem AI Lab w GroupM Poland.
„Widzimy duży potencjał w zastosowaniu neuronowych modeli językowych. Pozwalają one tworzyć nowe, jak też usprawniać już funkcjonujące rozwiązania” – mówi Paweł Klimiuk, szef Biura Rozwoju Sztucznej Inteligencji w PKO Banku Polskim.
„Możemy wprost zmierzyć, jak skierowanie na produkcję kolejnego modelu uczenia maszynowego dla wyszukiwarki przekłada się na efekty biznesowe. Dokładnie te same mechanizmy dotyczą systemów rekomendacji” – mówi Ireneusz Gawlik, dyrektor obszaru AI Products Development and Big Data w Allegro.