AI jest obecne tu i teraz: sztuczna inteligencja okiem eksperta

Przedstawiciel firmy SOFTSWISS, Sergey Kastukevich: Jak sztuczna inteligencja (AI) przeszkadza naszej branży i co możemy z tym zrobić?

Sztuczna inteligencja nie jest już tylko wizją przyszłości. AI jest obecne tu i teraz. Kształtuje rozwój zawodowych ścieżek, przekształca różne branże i zmienia nasze codzienne życie oraz sposób, w jaki pracujemy. Poprzez swój gwałtowny rozwój, sztuczna inteligencja powoduje szereg zmian – zarówno dobrych, jak i złych – w każdej możliwej dziedzinie. Z jednej strony obiecuję wydajność i wzrost, a z drugiej niesie ze sobą również wyzwania i niepewność, z którymi muszą poradzić sobie pracownicy i firmy. Co możemy zrobić, aby uniknąć perturbacji, jeżeli AI przeszkadza naszej branży? Mieliśmy przyjemność przeprowadzić wywiad z Sergeyem Kastukevichem i poznać jego opinię w tej kwestii.

Sergey Kastukevich, Deputy Chief Technology Officer w firmie SOFTSWISS, dołączył do firmy ponad trzy lata temu. Kastukevich ma bogate zaplecze techniczne, a także doświadczenie w zakresie rozwoju przedsiębiorstw w różnych domenach: stacjonarnych, internetowych i mobilnych. W SOFTSWISS Sergey z powodzeniem rozbudował wiele zespołów technicznych, ulepszył strukturę organizacyjną i udoskonalił procesy zespołowe.

Sergey, podziel się z nami swoją ekspercką opinią. Czy możesz wyjaśnić, w jaki sposób sztuczna inteligencja zmienia funkcjonowanie w Twojej branży? Czy te zmiany szkodzą, czy też mają pozytywny wpływ na Twoje wyniki finansowe?

– Sektor iGaming spotkał się z gwałtowną globalną ekspansją, napędzając przy tym sprawne wdrażanie nowych technologii, takich jak sztuczna inteligencja (AI). W ramach naszych operacji sztuczna inteligencja jest wykorzystywana przede wszystkim do usprawniania rutynowych zadań i radzenia sobie z wyzwaniami, które przekraczają ludzkie możliwości.

W regulowanym krajobrazie branży sztuczna inteligencja ma kluczowe znaczenie dla zgodności z przepisami. Pomaga egzekwować prawo w takich aspektach jak ograniczenia wiekowe i wykrywać oznaki uzależnienia od hazardu o wiele lepiej, niż metody ręczne. Ponadto, jest bardzo skuteczna w identyfikowaniu potencjalnych problematycznych graczy na podstawie ich wzorców zachowań, a to byłoby niezwykle trudne zadanie dla człowieka ze względu na ogromną ilość danych.

W SOFTSWISS wykorzystujemy modele ML (Machine Learning) do znajdowania nierzetelnych graczy, tak zwanych bonus abusers. Mowa o tych użytkownikach, którzy robią wszystko, aby złamać zasady, uzyskać darmowe bonusy, które nie są dla nich przeznaczone, znaleźć „popsute” gry i czerpać z nich zyski. Nasz zespół ds. zwalczania nadużyć finansowych, wspierany przez sztuczną inteligencję, przetworzył na przestrzeni 2023 roku ponad 100 000 zgłoszeń, przyczyniając się do oszczędności wśród operatorów gier na ponad 13 mln euro.

Idąc dalej, AI odgrywa również kluczową rolę w naszej branży i w naszej firmie, przekładając się na poprawę doświadczeń graczy poprzez rekomendacje treści. Dane predykcyjne umożliwiają operatorom identyfikację nie tylko graczy VIP, ale też tych zagrożonych odejściem, pomagając im dostosować działania angażujące, które zwiększają „długość życia gracza” (Player Lifetime Value, LTV), jak również obniżają koszty. Ponadto sztuczna inteligencja pomaga w identyfikacji ruchu o niskiej jakości, umożliwiając operatorom udoskonalanie strategii reklamowych w celu uzyskania optymalnych wyników.

Trzeba jednak zdać sobie sprawę z tego, że otoczenie się technologią AI wymaga dużych inwestycji. Chociaż narzędzia takie jak ChatGPT mają swoje zalety, czasami mogą nie wystarczyć, aby sprostać złożonym wyzwaniom biznesowym.

Koszty związane z wdrażaniem sztucznej inteligencji obejmują dwa podstawowe aspekty:

• Po pierwsze, znaczne wydatki pojawiają się na etapie rozwoju, który wymaga wykwalifikowanych specjalistów w dziedzinie Data Science oraz uczenia maszynowego. Eksperci ci często otrzymują wysokie wynagrodzenia ze względu na duży popyt na ich usługi.
• Po drugie, niezbędne jest stałe wsparcie, ponieważ modele AI wymagają ciągłego szkolenia z wykorzystaniem nowych danych, aby dotrzymać kroku zmieniającym się trendom. Regularny audyt, testowanie i udoskonalanie to czynniki kluczowe w zakresie gwarantowania skuteczności, ponieważ wraz z upływem czasu zmienia się dynamika rynku.

Chociaż na chwilę obecną jesteśmy w stanie zidentyfikować nieuczciwych graczy, ich zachowanie może ewoluować w czasie, a to będzie wymagać aktualizacji naszych modeli.

Oczekiwanie, że produkt będzie przynosił korzyści finansowe bez dostosowywania się do najnowszych standardów, nie sprawdza się w szybko zmieniającym się świecie. Z kolei budowa rozwiązania technologicznego, które pasuje do potrzeb wszystkich, jest trudne. Bycie na czasie wymaga sporo pracy i stałych poprawek.

Na tym nie koniec, ponieważ implementacja AI wiąże się z także kosztami związanymi z mocą obliczeniową. Dotyczy to szczególnie przypadku korzystania z rozwiązań chmurowych. Skalowanie sztucznej inteligencji oznacza większe inwestycje w zasoby obliczeniowe.

Żebyśmy mogli określić, czy sztuczna inteligencja jest tego warta, musimy porównać wynikające z niej korzyści z kosztami jej opracowania, wdrożenia i utrzymania. To z kolei przekłada się na potrzebę starannego planowania i strategicznego wykorzystania w celu sprostania wyzwaniom biznesowym, jak też maksymalnego wykorzystania narzędzi AI.

Która technologia AI ma największy wpływ na Twoją branżę?

– Według mnie zasady gry zmieniają takie kluczowe technologie, jak uczenie maszynowe i głębokie uczenie. To one pozwalają nam z łatwością zarządzać dużymi ilościami danych, dzięki czemu nasze operacje są bardziej wydajne i opłacalne. Dostępność niedrogiej mocy obliczeniowej odegrała znaczącą rolę w zwiększeniu tej wydajności.

Czy możesz podzielić się z nami przełomowym momentem, gdy zdałeś sobie sprawę z głębokiego wpływu sztucznej inteligencji na Twoją branżę?

– Kiedy tylko moc obliczeniowa stała się bardziej przystępna cenowo, byliśmy w stanie skuteczniej wykorzystywać technologie AI, takie jak uczenie maszynowe i głębokie uczenie. Dzięki temu rozwiązywanie zadań stało się znacznie łatwiejsze. Wcześniej tworzenie niektórych modeli ML wymagało mnóstwa zasobów obliczeniowych, prawie tak dużych jak całe centra danych. Ale teraz można je uruchomić w garażu bez większego wysiłku.

Jak przygotowujesz swoich pracowników do implementacji AI i jakie umiejętności będą według Ciebie najbardziej wartościowe w przyszłości wspieranej przez sztuczną inteligencję?

– Zawsze przyglądamy się nowym technologiom, zwłaszcza tym związanym z AI. Nasz zespół badawczo-rozwojowy zajmuje się śledzeniem nowych trendów, przeprowadzaniem testów i sprawdzaniem, w jaki sposób możemy wykorzystać te innowacje. Chcemy wyprzedzać trendy i korzystać z okazji, gdy technologia może naprawdę usprawnić nasze procesy. Chodzi o znalezienie kluczowego środka, dzięki któremu korzyści z wdrożenia AI będą wyższe od kosztów rozwoju i wdrożenia.

Ściśle współpracujemy z naszym zespołem programistów, opowiadając się za wykorzystaniem osobistych asystentów w pisaniu kodu źródłowego i usprawnianiu ich codziennych zadań. W tym celu prowadzimy szkolenia pracowników i sesje demonstracyjne, dzięki czemu możemy zademonstrować potencjalne korzyści różnych narzędzi.

Jakie są największe wyzwania w przygotowywaniu pracowników na przyszłość, która będzie skoncentrowana na AI?

– Rozwój zawodowy opiera się na stałym wzroście, który wymaga osobistych inwestycji. Ludzie różnią się od siebie pod względem zdolności do adaptacji pod kątem zmian, na co wpływ mają ich unikalne cechy. Przyjęcie czegoś radykalnie nowego zazwyczaj wymaga okresu adaptacji. Przyzwyczajenie się do określonego sposobu pracy wymaga czasu, który pozwala na rozwój zaufania do nowych podejść. Wspiera też wyjście ze strefy komfortu, eksperymentowanie z nowymi metodami oraz ich akceptację, a także skuteczną integrację ich z naszym workflow.

Jakie kwestie etyczne poruszane są w Twojej branży z powodu AI i jak sobie z nimi radzisz?

– W naszej działalności kwestie etyczne mogą nie mieć tak dużego znaczenia, jak w dziedzinach takich jak medycyna, gdzie nieetyczne praktyki mogą mieć poważne konsekwencje dla zdrowia i dobrego samopoczucia ludzi. Najważniejsze jest tu jednak zapewnienie dokładnych prognoz.

Rozważając etykę w AI, ważne jest, aby uznać podatność modeli AI na zaimplementowaną przez człowieka stronniczość. Tak zwany bias widoczny jest na poziomie danych wejściowych, gdzie może być osadzona nasza kontekstowa i stronnicza wiedza. Kiedy trenujemy inteligencję maszynową lub sieci neuronowe, ważne jest, aby nasze dane obejmowały szeroki zakres użytkowników, w tym różne grupy demograficzne, społeczne i wiekowe. Kluczową rolę w gromadzeniu i przygotowywaniu tego zróżnicowanego zbioru danych odgrywają inżynierowie danych.

Jednak to, co dziś uważa się za prawidłowe dane, może nie być prawdziwe jutro lub w innych warunkach społecznych lub kulturowych. Ta zmienność może prowadzić do dyskryminacji, zwłaszcza jeśli niektóre grupy są pomijane lub niedostatecznie reprezentowane w zakresie danych. Ważne jest, aby zająć się tymi kwestiami, co pomoże w zapobieganiu zakorzeniania się uprzedzeń w systemach AI.

Jakie działania podjąć, gdy sztuczna inteligencja przekształca Twoją branżę? Podaj pięć wskazówek.

1. Nie bój się AI: Pierwszym krokiem jest rozwianie obaw związanych ze sztuczną inteligencją. Wiele z nich wynika z błędnych informacji. Chociaż sztuczna inteligencja może prowadzić do zwolnień w niektórych sektorach, takich jak transport gabarytowy, bankowość i prawo, jej transformacyjny wpływ na biznes jest nieunikniony. Nie możemy go powstrzymać, ale nie musimy się go obawiać.
2. Wykorzystaj AI, w tym uczenie maszynowe: Skorzystaj z zalet sztucznej inteligencji, szczególnie w takich obszarach jak analiza dużych zbiorów danych i tworzenie funkcji. Wykorzystując te narzędzia, możesz znacznie zwiększyć swoje możliwości i wydajność.
3. Edukacja w zakresie technologii AI: Kluczowe znaczenie ma edukowanie ludzi w kwestii skutecznego wykorzystywania technologii AI już teraz, zanim staną się one wszechobecne w naszych branżach. Na przykład twórcy oprogramowania mogą wykorzystywać sztuczną inteligencję do wykonywania rutynowych zadań, upraszczając swój cykl pracy. W przeciwieństwie do ludzi, systemy AI utrzymują stałą wydajność bez obaw o zmęczenie i znużenie.
4. Przyczynianie się do rozwoju AI: Zamiast biernie konsumować technologię AI, warto aktywnie przyczyniać się do jej rozwoju. W SOFTSWISS staramy się być pionierami technologicznymi, opierając się na naszych osiągnięciach w zakresie innowacji, które dotyczą takich obszarów, jak rozwiązania kryptograficzne dla kasyn. Chcemy być innowatorami w rozwoju technologii AI, aby wnieść coś własnego, nowego. Przyczyniając się do rozwoju sztucznej inteligencji, możemy wpływać na nią w sposób zupełnie nowy i unikalny.
5. Wdrożenie AI w zrównoważonym biznesie: Chodzi o wykorzystanie tych technologii w celu prowadzenia działalności w sposób bardziej zrównoważony i bezpieczny dla środowiska. Poza poprawą wydajności, sztuczna inteligencja oferuje potencjał zmniejszenia naszego śladu ekologicznego i zwiększenia bezpieczeństwa w różnych branżach.

Jak wyglądają najczęstsze przykłady błędnego myślenia na temat AI w Twojej branży i jak sobie z nimi radzisz?

– Implementacja jakiejkolwiek technologii wymaga przeprowadzenia testów. Podobnie jak każdy konsument, użytkownicy produktów technologicznych mogą wahać się przed sięgnięciem po najnowsze innowacje. Dlatego też niezbędne jest budowanie zaufania do technologii.

Wyobraźmy sobie scenariusz jazdy autonomicznym pojazdem z dużą prędkością. Pomimo gwarancji bezpieczeństwa złożonych przez inżynierów, brak kontroli może wywoływać stres i obawy. Podobnie operatorzy w branży iGaming działają z zawrotną prędkością, inwestując znaczne środki w reklamę i pozyskiwanie ruchu. Dla nich utrzymanie kontroli nad swoimi procesami jest najważniejsze.

Wprowadzenie narzędzi AI, takich jak rekomendacje popularnych gier na podstawie analiz, może początkowo spotkać się ze sceptycyzmem. Dzieje się tak, ponieważ operatorzy wolą polegać na własnych instynktach niż na rekomendacjach AI. Czasami godzą się wyłącznie na okres próbny poza godzinami szczytu, aby zminimalizować ryzyko. Zmniejszony ruch podczas tych prób może jednak nie wspierać efektywnych testów skuteczności danego narzędzia.

Dlatego też wskazuję na dwa główne wyzwania: budowanie zaufania konsumentów i klientów oraz zarządzanie znacznymi kosztami związanymi z wdrażaniem sztucznej inteligencji. Chociaż istnieje wiele innowacyjnych pomysłów, nie wszystkie są praktyczne lub konieczne do realizacji.

Dziękujemy za czas poświęcony na podzielenie się tymi fantastycznymi spostrzeżeniami. Życzymy dalszych sukcesów w Twojej wspaniałej pracy!