Keď odpoveď z ChatGPT nestačí

Čo môže budúci zamestnanec ponúknuť firme, ktorá už sama využíva umelú inteligenciu? Aj túto otázku otvoril v podcaste Data Talk Jaroslav Reichel, ktorý pôsobí v spoločnosti GymBeam a vyučuje na Univerzite Konštantína Filozofa v Nitre. S moderátorom Jiřím Vicherkom sa rozprával o zavádzaní AI do praxe, práci s dátami aj o nastupujúcej generácii odborníkov.

Na pracovnom pohovore dostane uchádzač modelovú situáciu a má navrhnúť riešenie. Odpovie, že by sa poradil s ChatGPT a postupoval podľa jeho odporúčania. Reichel v rozhovore opisuje podobné skúsenosti z výberu ľudí do zákazníckej podpory. Práve na nich ukazuje, ako sa s nástupom umelej inteligencie menia očakávania zamestnávateľov.

Úlohy, ktoré dokáže spoľahlivo vyriešiť AI, si totiž firmy postupne automatizujú. Ľudia preto potrebujú zvládnuť aj situácie, pri ktorých jednoduchá odpoveď nástroja nestačí. Musia rozumieť problému, vedieť sa pýtať a posúdiť, či navrhované riešenie dáva zmysel.

Podobnú skúsenosť Reichel prenáša aj do výučby dátovej analýzy na UKF. Umelá inteligencia dokáže rýchlo pripraviť tabuľku, grafy či na prvý pohľad presvedčivú analýzu. Pekné spracovanie však ešte nehovorí nič o tom, či je výsledok užitočný a správne interpretovaný. Aj preto sa pri práci so študentmi sústreďuje na základy. Rozumieť rozdielu medzi priemerom a mediánom a vedieť, kedy ich použiť, zostáva dôležité aj vtedy, keď samotný výpočet urobí nástroj.

Rozhovor ponúkol aj pohľad do fungovania GymBeamu. Reichel predstavil AI asistenta Jima, ktorý pomáha pri zákazníckej komunikácii, a priblížil hľadanie ďalších možností automatizácie naprieč firmou. Hovoril tiež o svojej profesijnej ceste od matematiky a dátovej vedy k budovaniu dátových a AI tímov. Priestor dostala aj konferencia nConnect, ktorá prepája študentov, IT komunitu a firmy z praxe.

Pre študentov tak epizóda prináša konkrétny pohľad na prostredie, do ktorého budú vstupovať po škole. Schopnosť pracovať s AI je jeho súčasťou. Rovnako podstatné je však vedieť vysvetliť vlastný postup, overiť výsledok a rozpoznať, kedy treba hľadať inú cestu.

Celý rozhovor Data Talk #191: Jaro „Jim“ Reichel (GymBeam) si môžete vypočuť na stránke podcastu.

Text a foto: Mgr. Mária Pappová,PhD.