Generatywna AI vs. predykcyjna AI

Wprowadzenie do sztucznej inteligencji

Sztuczna inteligencja (AI) to dziedzina informatyki zajmująca się tworzeniem systemów zdolnych do wykonywania zadań, które zwykle wymagają ludzkiej inteligencji. Obejmuje to przetwarzanie języka naturalnego, rozpoznawanie obrazów, podejmowanie decyzji, a także analizę dużych zbiorów danych.

W ciągu ostatnich lat AI zyskała na znaczeniu dzięki rosnącej mocy obliczeniowej oraz dostępności ogromnych ilości danych. Dwa główne nurty, które wyraźnie się wyodrębniły, to sztuczna inteligencja generatywna oraz sztuczna inteligencja predykcyjna. Każda z nich pełni inną funkcję i znajduje zastosowanie w odmiennych kontekstach.

• AI generatywna koncentruje się na tworzeniu nowych treści, takich jak tekst, obrazy czy dźwięki, na podstawie wzorców nauczonych z dostępnych danych.
• AI predykcyjna skupia się na analizie danych historycznych, aby przewidywać przyszłe zdarzenia lub zachowania, np. prognozować popyt, ryzyko lub preferencje użytkowników.

Oba podejścia wykorzystują uczenie maszynowe, ale różnią się celami, metodami oraz rodzajem danych, z których korzystają. Ich rosnące znaczenie sprawia, że są coraz częściej integrowane w codziennych narzędziach, procesach biznesowych i produktach cyfrowych.

Czym jest AI generatywna

AI generatywna (ang. generative AI) to dziedzina sztucznej inteligencji skoncentrowana na tworzeniu nowych treści na podstawie wzorców i danych, na których model został wytrenowany. W przeciwieństwie do AI predykcyjnej, której celem jest przewidywanie wyników na podstawie istniejących danych, AI generatywna potrafi samodzielnie generować teksty, obrazy, dźwięki, a nawet kod komputerowy.

Modele generatywne działają poprzez analizę ogromnych ilości danych wejściowych i uczenie się struktury oraz zależności w tych danych. Dzięki temu są w stanie tworzyć realistyczne i spójne treści, które przypominają dzieła stworzone przez człowieka. Przykładowo, AI generatywna może napisać artykuł, wygenerować grafikę w stylu konkretnego artysty lub skomponować muzykę.

Najpopularniejszymi przykładami AI generatywnej są modele językowe, systemy przetwarzania obrazu i algorytmy tworzące treści multimedialne. Ich zastosowania obejmują m.in. wsparcie w pisaniu, generowanie scenariuszy filmowych, projektowanie graficzne czy tworzenie asystentów konwersacyjnych. W Cognity obserwujemy rosnące zainteresowanie tym zagadnieniem – zarówno na szkoleniach otwartych, jak i zamkniętych.

Główne cechy AI generatywnej to:

• Kreatywność: możliwość tworzenia nowych treści, które wcześniej nie istniały;
• Samodzielność: zdolność do generowania danych bez konieczności precyzyjnych instrukcji;
• Elastyczność: zastosowanie w różnych dziedzinach, od sztuki po naukę.

Dzięki tym właściwościom AI generatywna zyskuje coraz większe znaczenie w nowoczesnych technologiach i odgrywa kluczową rolę w transformacji wielu branż.

Czym jest AI predykcyjna

AI predykcyjna (sztuczna inteligencja predykcyjna) to dziedzina uczenia maszynowego skoncentrowana na przewidywaniu przyszłych zdarzeń, zachowań lub wartości na podstawie danych historycznych. Jej głównym celem jest modelowanie wzorców i relacji w danych, aby generować trafne prognozy – na przykład dotyczące zachowań klientów, zapotrzebowania na produkty czy wyników finansowych.

W przeciwieństwie do AI generatywnej, która tworzy nowe treści (teksty, obrazy, dźwięki), AI predykcyjna skupia się na analizie dostępnych informacji i estymacji najbardziej prawdopodobnych scenariuszy. Bazuje na statystyce, regresji, klasyfikacji oraz szeregach czasowych.

Typowe zastosowania AI predykcyjnej obejmują m.in.:

• Prognozowanie sprzedaży i popytu
• Analizę ryzyka kredytowego
• Wykrywanie oszustw w transakcjach finansowych
• Personalizację ofert marketingowych
• Diagnostykę medyczną opartą na danych pacjentów

Poniższa tabela przedstawia kluczowe cechy wyróżniające AI predykcyjną:

Przykład prostego modelu predykcyjnego w Pythonie z wykorzystaniem biblioteki scikit-learn może wyglądać następująco:

from sklearn.linear_model import LinearRegression
import numpy as np

# Dane treningowe (np. lata doświadczenia vs. wynagrodzenie)
X = np.array([[1], [2], [3], [4]])
y = np.array([3000, 3500, 4000, 4500])

model = LinearRegression()
model.fit(X, y)

# Przewidywanie wynagrodzenia dla 5 lat doświadczenia
predicted = model.predict([[5]])
print(predicted)

Wynik działania modelu to prognozowana wartość – w tym przypadku potencjalne wynagrodzenie dla osoby z 5-letnim doświadczeniem. Jeśli chcesz pogłębić swoją wiedzę i nauczyć się wykorzystywać AI w praktyce, polecamy Kurs Sztuczna Inteligencja (AI) z Large Language Models.

Porównanie AI generatywnej i predykcyjnej

Choć zarówno generatywna, jak i predykcyjna sztuczna inteligencja (AI) wykorzystują modele uczenia maszynowego, ich cele, metody działania oraz zastosowania znacząco się różnią. Poniższe zestawienie przedstawia kluczowe różnice między tymi dwoma podejściami:

W praktyce, AI generatywna skupia się na tworzeniu, podczas gdy AI predykcyjna koncentruje się na analizie i prognozowaniu. Oba podejścia mają unikalne zalety i ograniczenia, co czyni je komplementarnymi w wielu zastosowaniach. W czasie szkoleń Cognity ten temat bardzo często budzi ożywione dyskusje między uczestnikami.

Zastosowania AI generatywnej – przykład ChatGPT

AI generatywna to rodzaj sztucznej inteligencji, która potrafi tworzyć nowe treści – teksty, obrazy, dźwięki, a nawet kod – na podstawie wzorców poznanych w danych treningowych. Jednym z najbardziej znanych przykładów zastosowania generatywnej AI jest ChatGPT, model językowy opracowany przez OpenAI.

ChatGPT został zaprojektowany do generowania naturalnego języka i prowadzenia konwersacji z użytkownikami. Jego możliwości obejmują między innymi:

• automatyczne odpowiadanie na pytania w języku naturalnym,
• tworzenie streszczeń i parafrazowanie tekstów,
• generowanie treści kreatywnych, takich jak opowiadania, wiersze czy eseje,
• pisanie kodu i pomoc w debugowaniu,
• wsparcie w nauce języków i tłumaczenia tekstów,
• tworzenie chatbotów do obsługi klienta lub asystentów osobistych.

Przykład prostego użycia ChatGPT w formie zapytania i odpowiedzi może wyglądać tak:

Użytkownik: Napisz krótką wiadomość z podziękowaniem za spotkanie biznesowe.

ChatGPT: Dziękuję za dzisiejsze spotkanie. Cieszę się, że mogliśmy omówić nasze plany współpracy. Mam nadzieję na owocną kontynuację rozmów.

ChatGPT może być wykorzystywany zarówno przez użytkowników indywidualnych, jak i organizacje, które chcą zautomatyzować komunikację, tworzyć treści marketingowe lub usprawnić procesy edukacyjne. Jego elastyczność sprawia, że znajduje zastosowanie w wielu dziedzinach – od edukacji, przez media, po biznes. Jeśli chcesz lepiej zrozumieć, jak wykorzystać takie narzędzia w praktyce, rozważ udział w Kursie RAG w praktyce – nowoczesne techniki wydobywania i generowania danych.

Zastosowania AI predykcyjnej – przykład systemów prognozowania sprzedaży

AI predykcyjna znajduje szerokie zastosowanie w analizie danych historycznych i przewidywaniu przyszłych wyników. Jednym z najczęściej wykorzystywanych przypadków użycia jest prognozowanie sprzedaży. Dzięki analizie dużych zbiorów danych, takich jak dane transakcyjne, sezonowość, trendy rynkowe czy zachowania klientów, systemy predykcyjne potrafią generować precyzyjne prognozy na temat przyszłych przychodów.

W praktyce, przedsiębiorstwa stosują predykcyjne modele AI do:

• Szacowania wielkości sprzedaży w nadchodzących okresach (dni, tygodnie, miesiące),
• Określania zapotrzebowania magazynowego,
• Ustalania celów sprzedażowych dla zespołów handlowych,
• Identyfikowania potencjalnych spadków lub wzrostów sprzedaży,
• Optymalizacji kampanii marketingowych na podstawie przewidywanej skuteczności.

Poniżej przedstawiono uproszczony przykład kodu w języku Python, wykorzystujący bibliotekę scikit-learn do stworzenia modelu regresji liniowej na potrzeby prognozowania sprzedaży:

from sklearn.linear_model import LinearRegression
import numpy as np

# Dane historyczne: liczba reklam i odpowiadająca jej sprzedaż
X = np.array([[10], [15], [20], [25], [30]])  # Budżet reklamowy
y = np.array([100, 150, 200, 230, 280])       # Sprzedaż

model = LinearRegression()
model.fit(X, y)

# Prognoza sprzedaży przy budżecie reklamowym 35
predicted_sales = model.predict([[35]])
print(f"Prognozowana sprzedaż: {predicted_sales[0]:.2f}")

Choć to tylko prosty przykład, rzeczywiste systemy predykcyjne korzystają z bardziej złożonych modeli, takich jak drzewa decyzyjne, sieci neuronowe czy modele szeregów czasowych. Kluczową cechą takich rozwiązań jest ich zdolność do adaptacji – z każdym nowym zestawem danych uczą się, jak lepiej przewidywać przyszłość.

Dzięki AI predykcyjnej firmy zyskują nie tylko lepszą kontrolę nad procesami biznesowymi, ale także możliwość szybszego reagowania na zmiany rynkowe, co przekłada się na przewagę konkurencyjną.

Ograniczenia obu podejść

Choć zarówno generatywna, jak i predykcyjna sztuczna inteligencja oferują ogromny potencjał, każde z tych podejść posiada swoje ograniczenia, które należy brać pod uwagę przy ich wdrażaniu i stosowaniu.

• Generatywna AI może tworzyć realistyczne, ale niekoniecznie prawdziwe treści. Modele tego typu są podatne na tzw. „halucynacje” – generowanie informacji, które brzmią wiarygodnie, ale są niepoprawne lub nieistniejące. Ponadto, wymagają dużych zasobów obliczeniowych i danych treningowych, co może ograniczać ich dostępność dla mniejszych organizacji.
• Predykcyjna AI z kolei oparta jest na analizie danych historycznych, co sprawia, że jej skuteczność silnie zależy od jakości i reprezentatywności tych danych. Modele predykcyjne są podatne na błędy wynikające z nieprzewidzianych zmian w otoczeniu lub zjawisk rzadkich, których wcześniej nie rejestrowano. Nie radzą sobie dobrze w sytuacjach wymagających kreatywności lub generowania nowych informacji.

Oba podejścia mają także wspólne ograniczenia, takie jak brak zrozumienia kontekstu, brak świadomości czy etyczne ryzyka związane z ich wykorzystaniem. Efektywne wdrożenie AI wymaga nie tylko odpowiednio dobranego modelu, ale także świadomości jego ograniczeń i potencjalnych konsekwencji.

Podsumowanie i przyszłość AI generatywnej i predykcyjnej

Sztuczna inteligencja staje się coraz bardziej integralną częścią współczesnych technologii, a jej rozwój można obserwować w różnych kierunkach. Dwa z najbardziej dynamicznych podejść to AI generatywna i AI predykcyjna, które różnią się zarówno pod względem funkcji, jak i zastosowań.

AI generatywna specjalizuje się w tworzeniu nowych treści — od tekstu po obrazy, muzykę czy nawet kod. Wykorzystuje zaawansowane modele uczenia maszynowego, by na podstawie wzorców z danych wejściowych generować oryginalne wyniki. Jej zdolność do symulowania kreatywności otwiera nowe możliwości w dziedzinach takich jak marketing, edukacja, projektowanie czy rozrywka.

Z kolei AI predykcyjna koncentruje się na analizowaniu danych historycznych w celu przewidywania przyszłych zdarzeń lub zachowań. Jest kluczowym narzędziem w obszarach takich jak finanse, logistyka, zdrowie czy planowanie biznesowe, gdzie dokładne prognozy mogą przynieść realne korzyści operacyjne i strategiczne.

Oba podejścia wzajemnie się uzupełniają i rozwijają w szybkim tempie. W miarę jak rośnie jakość danych oraz moc obliczeniowa, można spodziewać się coraz bardziej zaawansowanych i zintegrowanych rozwiązań opartych na AI, które będą wspierać ludzi w podejmowaniu decyzji, tworzeniu oraz optymalizacji procesów. Na zakończenie – w Cognity wierzymy, że wiedza najlepiej działa wtedy, gdy jest osadzona w codziennej pracy. Dlatego szkolimy praktycznie.

Możliwości wykorzystania AI w firmie produkcyjnej: Analiza danych i predykcja 20 grudnia 2025

5 najważniejszych narzędzi AI dla działów administracji, zakupów, HR i sprzedaży 18 grudnia 2025