Η Επόμενη Μεγάλη Πρόκληση της Τεχνητής Νοημοσύνης δεν είναι η Δημιουργία. Είναι ο Έλεγχος.

Καθώς οι επιχειρήσεις υιοθετούν μαζικά τη χρήση της τεχνητής νοημοσύνης, η τεχνολογία εξελίσσεται από τα στενά μοντέλα προβλέψεων σε γενετικά μοντέλα (όπως τα γνωστά LLMs) και πλέον σε ένα νέο, τρομακτικά πολύπλοκο επίπεδο: τα agentic AI συστήματα. Πρόκειται για «έξυπνους πράκτορες», δηλαδή αυτόνομα AI συστήματα που μπορούν να εκτελούν αλληλουχίες εντολών χωρίς συνεχή ανθρώπινη παρέμβαση — και αυτό μεταμορφώνει ολόκληρη την έννοια του επιχειρηματικού ρίσκου.

Τα περισσότερα συστήματα διαχείρισης ρίσκου σήμερα είναι φτιαγμένα για να αντιμετωπίζουν τις προκλήσεις της λεγόμενης «στενής» τεχνητής νοημοσύνης. Μοντέλα δηλαδή που εφαρμόζονται σε προβλέψιμα περιβάλλοντα, όπως αναγνώριση προσώπου ή αξιολόγηση πιστοληπτικής ικανότητας. Όμως, με την έλευση της γενετικής και πολυπρακτορικής AI, το τοπίο περιπλέκεται εκθετικά — και ελάχιστες επιχειρήσεις είναι έτοιμες.

ΔΕΙΤΕ ΕΔΩ ΟΛΑ ΤΑ ΣΕΜΙΝΑΡΙΑ ΓΙΑ SOFT SKILLS

Από την πρόβλεψη στη δράση χωρίς εποπτεία

Τα νέα συστήματα AI μπορούν να ενωθούν με δεκάδες άλλες εφαρμογές, βάσεις δεδομένων, ακόμη και εξωτερικές ψηφιακές υποδομές. Μπορούν να εκτελούν ενέργειες στον ψηφιακό κόσμο — ακόμα και να αλληλεπιδρούν με άλλα AI χωρίς ανθρώπινη εποπτεία. Αυτές οι συνδέσεις δημιουργούν εσωτερικά και εξωτερικά δίκτυα πρακτόρων που μπορούν να προκαλέσουν αλυσιδωτές αντιδράσεις — θετικές ή καταστροφικές.

Σε αυτό το πλαίσιο, οι παραδοσιακές μορφές εποπτείας καταρρέουν. Ο «άνθρωπος στον βρόχο» δεν επαρκεί πλέον: η ταχύτητα, ο όγκος και η πολυπλοκότητα των εξόδων που παράγονται υπερβαίνουν τις δυνατότητες ανθρώπινης κατανόησης. Η ηθική αξιολόγηση, η προστασία δεδομένων και η διαφάνεια απαιτούν νέα εργαλεία και νέες δεξιότητες.

ΔΕΙΤΕ ΕΔΩ ΟΛΑ ΤΑ ΣΕΜΙΝΑΡΙΑ ΓΙΑ ΤΗΝ ΑΣΦΑΛΕΙΑ ΚΑΙ ΥΓΕΙΑ ΣΤΗΝ ΕΡΓΑΣΙΑ

Οι βασικές προκλήσεις για τις επιχειρήσεις

1. Ανεπαρκή εργαλεία αξιολόγησης ρίσκου: Δεν είναι πλέον σαφές πότε και ποιος πρέπει να κάνει risk assessment. Σε πολύπρακτορικά δίκτυα, τα σημεία παρέμβασης είναι πολλαπλά και συνεχώς μεταβαλλόμενα.

2. Έλλειψη κατάλληλης εκπαίδευσης: Το ανθρώπινο δυναμικό συχνά χρησιμοποιεί τα εργαλεία χωρίς να γνωρίζει τα ρίσκα. Η εκπαίδευση πρέπει να είναι διαρκής και εξειδικευμένη ανά ρόλο και επίπεδο ευθύνης.

3. Αδυναμία προληπτικής επέμβασης: Όταν κάτι πάει στραβά, συχνά είναι πολύ αργά. Οι επιχειρήσεις χρειάζονται ευέλικτα πρωτόκολλα επέμβασης που να μειώνουν τους κινδύνους χωρίς να διακόπτουν ολόκληρο το σύστημα.

4. Ανεπαρκής προ-έγκριση χρήσης: Οι περισσότεροι οργανισμοί δεν διαθέτουν επαρκή μεθοδολογία δοκιμής και αξιολόγησης των AI συστημάτων πριν από την ενεργοποίησή τους.

5. Εκτεθειμένα ευαίσθητα δεδομένα: Η λανθασμένη χρήση εργαλείων γενετικής AI, όπως η τοποθέτηση εμπιστευτικών πληροφοριών σε εξωτερικά LLMs, μπορεί να οδηγήσει σε σοβαρές διαρροές.

ΔΕΙΤΕ ΕΔΩ ΟΛΑ ΤΑ ΣΕΜΙΝΑΡΙΑ ΓΙΑ ΕΠΑΓΓΕΛΜΑΤΙΕΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ

Ο δρόμος προς την υπεύθυνη υιοθέτηση

Η λύση δεν βρίσκεται στην καθυστέρηση, αλλά στην προοδευτική ωρίμανση. Οι οργανισμοί πρέπει πρώτα να εντοπίσουν σε ποιο «στάδιο πολυπλοκότητας» βρίσκονται, να εξασφαλίσουν ότι διαθέτουν τις κατάλληλες ικανότητες για αυτό το επίπεδο, και να δημιουργήσουν υποδομές που θα τους επιτρέπουν ασφαλή μετάβαση στο επόμενο.

Κομβικό σημείο είναι η επένδυση στην εκπαίδευση πριν από την ενεργοποίηση της τεχνολογίας. Οι πιο επιτυχημένοι οργανισμοί είναι αυτοί που προετοιμάζουν πρώτα τους ανθρώπους τους — όχι αυτοί που προσπαθούν να διορθώσουν τα λάθη εκ των υστέρων.

Η τεχνητή νοημοσύνη πολλαπλών πρακτόρων (ψηφιακών βοηθών και αντιπροσώπων) δεν είναι απλώς άλλη μια καινοτομία. Είναι ένας μετασχηματισμός της επιχειρησιακής ηθικής, της λήψης αποφάσεων και της διαχείρισης ρίσκου. Όσοι οργανισμοί δεν προετοιμαστούν εγκαίρως, δεν θα αντιμετωπίσουν απλώς δυσκολίες — αλλά πιθανώς καταστροφικές αποτυχίες που θα μπορούσαν να είχαν αποφευχθεί.