Kas yra dirbtinis intelektas: kaip jis veikia ir ką reiškia jūsų verslui

Šįryt jūsų telefonas atsirakino pažinęs veidą. Google pasiūlė maršrutą aplink kamštį. Bankas nepraleido įtartino mokėjimo.

Visa tai – dirbtinis intelektas. Ir jūs su juo susidūrėte dar neišgėrę kavos.

Bet kai kalba pasisuka apie DI versle, prasideda painiava. Ar ChatGPT – tai ir yra dirbtinis intelektas? Kuo skiriasi DI agentas nuo pokalbių roboto? Ir ką apie visa tai sako ES?

Šiame gide atsakysiu į šiuos klausimus paprastai, be technologinio rūko. Sužinosite, kaip DI veikia, kokios būna jo rūšys, kur jis jau taupo laiką Lietuvos įmonėms ir kaip pradėti, nešvaistant biudžeto. Tai ITMA DI žinyno pagrindas – gilesnių straipsnių sąrašą rasite skyriuje „Visos temos“.

Kas yra dirbtinis intelektas?

Dirbtinis intelektas – tai informatikos sritis ir technologijos, leidžiančios kompiuteriams mokytis, samprotauti ir veikti siekiant tikslo.

Pažiūrėkime į pavyzdį.

Įprasta programa skaičiuoja PVM pagal formulę, kurią įrašė programuotojas. DI sistema, pamačiusi tūkstančius el. laiškų, pati išmoksta atskirti šlamštą nuo tikrų laiškų. Niekas jai nesurašė visų šlamšto požymių.

ES dirbtinio intelekto aktas DI sistemą apibrėžia kaip mašininę sistemą, kuri veikia tam tikru savarankiškumo lygiu ir iš gautų duomenų daro išvadas: generuoja prognozes, turinį, rekomendacijas ar sprendimus.

Kodėl tai svarbu verslui? Nes nuo šio apibrėžimo priklauso jūsų teisiniai įsipareigojimai.

DI ar AI: kaip teisingai rašyti lietuviškai?

Lietuviškai taisyklinga sakyti „dirbtinis intelektas“, trumpinys – DI.

Anglišką trumpinį AI daugelis vartoja iš įpročio ir dėl produktų pavadinimų („AI įrankiai“, „AI agentai“). Paieškoje abu variantai populiarūs, todėl ITMA žinyne vartojame abu, bet tekste pirmenybę teikiame DI.

Norite patys pamatyti, kaip lietuviai ieško? Paprasta – palyginkite abu terminus Google Trends.

Dažna kilmininko forma – „dirbtinio intelekto“: dirbtinio intelekto programa, dirbtinio intelekto agentas, dirbtinio intelekto aktas. Visa tai – to paties termino dalys.

Trumpa dirbtinio intelekto istorija

Dirbtinio intelekto idėjai beveik 80 metų, bet masiniu įrankiu DI tapo tik po 2022 m.

Svarbiausi etapai padeda suprasti, kodėl šuolis įvyko būtent dabar.

Tarp šių etapų buvo ir vadinamosios „DI žiemos“ – laikotarpiai, kai finansavimas mažėjo, nes lūkesčiai pralenkė galimybes.

Kas pasikeitė dabar? Šių dienų šuolį lėmė trys veiksniai kartu: milžiniški duomenų kiekiai internete, galingi grafikos procesoriai (GPU) ir Transformer architektūra.

Kaip veikia dirbtinis intelektas?

Dirbtinis intelektas veikia mokydamasis iš pavyzdžių. Modelis gauna duomenis, daro spėjimą, palygina jį su teisingu atsakymu ir pakoreguoja savo vidinius parametrus.

Šis ciklas kartojamas milijonus ar milijardus kartų.

Skamba sudėtingai? Nėra. Supaprastintai DI sistema kuriama taip:

1. Duomenų surinkimas. Tekstai, vaizdai, pardavimų istorija, jutiklių rodmenys.
2. Duomenų paruošimas. Valymas, žymėjimas (pvz., „šis laiškas – šlamštas“), formatavimas.
3. Modelio mokymas. Algoritmas koreguoja parametrus, kad klaidų būtų kuo mažiau.
4. Vertinimas. Modelis tikrinamas su duomenimis, kurių nematė mokymosi metu.
5. Diegimas. Modelis integruojamas į programą, svetainę ar verslo sistemą.
6. Stebėsena. Tikrinama, ar tikslumas nekrenta pasikeitus aplinkai.

Atkreipkite dėmesį į paskutinį žingsnį. Pasikeitus rinkai, sezonui ar produktams, modelio tikslumas gali kristi. Todėl DI sistema prižiūrima kaip bet kuri kita verslo sistema.

Kuo skiriasi DI, mašininis mokymasis ir gilusis mokymasis?

Šios sąvokos yra viena kitos viduje, kaip lėlės matrioškos.

Dirbtinis intelektas – plačiausia sritis. Mašininis mokymasis – DI dalis, kai sistema mokosi iš duomenų. Gilusis mokymasis – mašininio mokymosi dalis, naudojanti daugiasluoksnius neuroninius tinklus.

Mašininio mokymosi tipus – prižiūrimą, neprižiūrimą ir skatinamąjį mokymąsi – verslui suprantamai aiškiname straipsnyje mašininis mokymasis: paaiškinimas verslui.

Kokios yra dirbtinio intelekto rūšys?

Dirbtinis intelektas dažniausiai skirstomas pagal galimybes ir pagal tai, ką jis daro. Verslui praktiškiausias antrasis skirstymas.

Pagal galimybes

• Siaurasis DI (angl. narrow AI) – atlieka konkrečią užduotį: verčia, atpažįsta vaizdus, rašo tekstą. Visas šiandien naudojamas DI yra siaurasis, net ir labai universalūs kalbos modeliai.
• Bendrasis DI (angl. artificial general intelligence, AGI) – hipotetinė sistema, gebanti išmokti bet kurią intelektinę užduotį kaip žmogus. Tokios sistemos dar nėra, nors dėl termino ir laiko prognozių vyksta daug diskusijų.
• Superintelektas – teorinė sistema, pranokstanti žmogų visose srityse. Tai filosofijos ir saugumo tyrimų tema, ne verslo įrankis.

Pagal funkciją

Kai tiekėjas siūlo „DI sprendimą“, paklauskite, kuri tai rūšis. Atsakymas iškart parodys, kokių duomenų reikės ir ką bus galima išmatuoti.

Kaip veikia ChatGPT ir kiti kalbos modeliai?

Didysis kalbos modelis (angl. large language model, LLM) – tai neuroninis tinklas, apmokytas su milžinišku tekstų kiekiu prognozuoti kitą teksto fragmentą (žetoną, angl. token).

Atsakymas kuriamas po vieną žetoną, kiekvieną kartą parenkant tikėtiną tęsinį.

Kalbos modelio kūrimas turi tris pagrindinius etapus:

1. Išankstinis mokymas. Modelis „skaito“ didžiulį tekstų kiekį ir mokosi kalbos struktūros bei faktų.
2. Derinimas. Modelis mokomas atsakyti į klausimus ir vykdyti instrukcijas pagal žmonių parengtus pavyzdžius.
3. Mokymas su žmonių grįžtamuoju ryšiu (RLHF). Žmonės vertina atsakymus, ir modelis mokosi teikti naudingesnius bei saugesnius.

Ir čia daug kas suklysta.

Kalbos modelis neieško atsakymo duomenų bazėje kaip Google – jis generuoja tikėtiną tekstą, todėl gali užtikrintai parašyti netiesą. Šis reiškinys vadinamas haliucinacija.

Todėl dabartinės sistemos vis dažniau derina modelį su paieška ar įmonės dokumentais. Toks metodas vadinamas RAG (angl. retrieval-augmented generation). Kaip jis veikia ir kada jį diegti, aiškiname straipsnyje RAG sistemos: AI, kuris atsako iš jūsų dokumentų.

Kalbos modelio atsakymo kokybė labai priklauso nuo užklausos. Kaip rašyti aiškias užklausas, rasite gide promptai: kaip rašyti užklausas AI. Praktinį darbo su populiariausiu įrankiu vadovą – straipsnyje ChatGPT: kaip naudotis lietuviškai.

Populiariausi kalbos modeliai 2026 m.

Visi šie įrankiai supranta lietuviškai, nors kokybė skiriasi pagal užduotį. Platesnę įrankių apžvalgą pagal kategorijas rasite straipsnyje geriausi AI įrankiai verslui.

Kas yra dirbtinio intelekto agentas?

Dirbtinio intelekto agentas – tai sistema, kuri ne tik atsako į klausimą, bet ir pati planuoja bei atlieka veiksmus tikslui pasiekti: ieško informacijos, naudoja įrankius, rašo į kitas sistemas.

Agentas turi tikslą, įrankius ir atmintį.

Kaip tai atrodo praktiškai? Pokalbių robotas atsako: „Jūsų užsakymas išsiųstas vakar.“ Agentas gauna kliento skundą, patikrina užsakymą sandėlio sistemoje, sukuria grąžinimo etiketę ir išsiunčia ją klientui.

Agentai – sparčiausiai auganti DI sritis, tačiau jiems būtina žmogaus priežiūra ir aiškios teisės. Išsamiau apie tai – AI agentai: kas tai ir kaip jie dirba verslui.

Jei jūsų tikslas – atsakinėti lankytojams svetainėje, pradėkite nuo straipsnio pokalbių robotas (chatbot) svetainei. O kaip suderinti abu – rašome gide AI asistentas verslui: kaip automatizuoti klientų aptarnavimą 24/7.

Kur dirbtinis intelektas naudojamas kasdien?

Dirbtinį intelektą dauguma žmonių naudoja kasdien, net to nepastebėdami. Jis veikia telefone, paieškoje, el. pašte ir parduotuvėse.

• ✓Paieška. Google naudoja DI modelius užklausoms suprasti ir rezultatams reitinguoti, o DI apžvalgos (AI Overviews) pateikia sugeneruotus atsakymus. Kaip tai veikia, aiškiname straipsnyje kaip veikia Google paieška.
• ✓El. prekyba. Prekių rekomendacijos, paieška pagal nuotrauką, dinaminės kainos. Kaip veikia el. parduotuvė ir jos sistemos – el. parduotuvė: kaip ji veikia ir ko reikia pradžiai.
• ✓Telefonas. Veido atpažinimas, nuotraukų gerinimas, balso asistentai, automatinis teksto užbaigimas.
• ✓Navigacija. Eismo prognozės ir maršrutų skaičiavimas.
• ✓Bankai. Sukčiavimo aptikimas realiu laiku.
• ✓Vertimas. Google Translate, DeepL ir kalbos modeliai.
• ✓Pramogos. Netflix, Spotify ir YouTube rekomendacijos.

DI paplito ir smulkiajame internetiniame versle. Pavyzdžiui, dropshipping parduotuvės DI naudoja produktų aprašymams generuoti ir tiekėjų prekėms atrinkti. Šio modelio privalumus ir rizikas aptarėme straipsnyje dropshipping Lietuvoje: kaip veikia ir rizikos.

Kaip dirbtinis intelektas naudojamas versle?

Versle dirbtinis intelektas dažniausiai taupo laiką pasikartojančiose užduotyse ir padeda priimti sprendimus pagal duomenis.

Detalų panaudojimo būdų sąrašą su kainomis ir diegimo seka rasite straipsnyje dirbtinis intelektas verslui: panaudojimo būdai.

Bet tai dar ne viskas.

Daugelis procesų nereikalauja sudėtingo DI. Kartais užtenka automatinės taisyklės, kuri perkelia duomenis iš formos į CRM. Apie tai – verslo procesų automatizavimas: n8n, Make, Zapier.

Turinio srityje DI jau tapo kasdieniu įrankiu. Kaip kurti tekstus, vaizdus ir video išlaikant kokybę, aprašėme gide AI turinio kūrimas: tekstai, vaizdai, video.

Technologija pati savaime rezultato neduoda. Darbuotojai turi mokėti ja naudotis ir žinoti ribas. Ko verta išmokyti komandą, rasite straipsnyje DI mokymai įmonėms: ką turi mokėti darbuotojai, o ar jūsų įmonė apskritai pasirengusi – patikrinsite su 30 punktų AI pasirengimo kontroliniu sąrašu.

Kaip dirbtinis intelektas naudojamas Lietuvoje?

Lietuvos įmonės DI dažniausiai taiko turinio kūrimui, klientų aptarnavimui ir dokumentų apdorojimui. Gamybos ir logistikos įmonės vis dažniau domisi paklausos prognozėmis ir kokybės kontrole.

Lietuva DI kryptis valstybės lygiu pirmą kartą aprašė 2019 m. Lietuvos dirbtinio intelekto strategijoje. Nuo to laiko daugiausia dėmesio skiriama lietuvių kalbos technologijoms, DI kompetencijoms ir verslo skaitmeninimui.

Dalį verslo DI projektų galima finansuoti iš ES investicijų – aktualius kvietimus skelbia Inovacijų agentūra.

Lietuviškos rinkos ypatumai, kuriuos verta žinoti:

• Kalba. Didieji kalbos modeliai lietuviškai rašo gerai, bet linksniai, terminija ir stilius dažnai reikalauja redagavimo. Svarbiems tekstams būtina žmogaus peržiūra.
• Duomenų kiekis. Lietuviškų specializuotų duomenų mažiau nei angliškų. Todėl įmonės dokumentai ir RAG metodas dažnai duoda daugiau naudos nei modelio derinimas.
• Įmonių dydis. Dauguma Lietuvos įmonių – mažos ir vidutinės. Joms tinkamiausi paruošti įrankiai ir nedideli integruoti sprendimai, o ne nuosavi modeliai.
• Teisinė aplinka. Be ES DI akto, galioja BDAR ir Valstybinės duomenų apsaugos inspekcijos (VDAI) priežiūra. Asmens duomenų siuntimas DI tiekėjams turi turėti teisinį pagrindą.

Kokios yra dirbtinio intelekto rizikos ir ribos?

Pagrindinės dirbtinio intelekto rizikos – netikslūs atsakymai, duomenų nutekėjimas, šališkumas ir per didelis pasitikėjimas sistema.

1. Haliucinacijos. Kalbos modeliai gali sugalvoti faktus, šaltinius ar skaičius. Svarbius atsakymus visada tikrinkite.
2. Duomenų privatumas. Į viešus DI įrankius įvesti duomenys gali būti saugomi tiekėjo serveriuose. Asmens duomenims taikomas BDAR, o konfidencialiai informacijai reikia verslo planų su duomenų tvarkymo sutartimi.
3. Šališkumas. Modelis atkartoja mokymosi duomenų šališkumą. Tai ypač pavojinga personalo atrankoje ir kreditavime.
4. Autorių teisės. DI sugeneruoto turinio autorystė ir mokymosi duomenų teisėtumas dar sprendžiami teismuose. Komerciniam naudojimui tikrinkite įrankio licenciją.
5. Saugumas. Užklausų injekcijos (angl. prompt injection) gali priversti DI agentą atlikti nenumatytus veiksmus.
6. Priklausomybė nuo tiekėjo. Kainos ir modeliai keičiasi, todėl svarbu turėti galimybę pakeisti modelį.

Dažnai klausiama, ar DI sugeneruotą tekstą galima patikimai atpažinti. Trumpas atsakymas – ne visada. Detektorių tikslumą ir klaidas aptarėme straipsnyje AI teksto detektoriai: ar jie veikia.

Ar dirbtinis intelektas atims darbus?

Dirbtinis intelektas labiau keičia darbų turinį, nei juos panaikina.

Labiausiai automatizuojamos pasikartojančios užduotys: duomenų perrašymas, standartiniai atsakymai, juodraščių rašymas. Žmogaus vaidmuo pereina į tikslų nustatymą, rezultatų tikrinimą ir santykius su klientais. Plačiau – ar AI atims darbo vietas: ką rodo tyrimai ir ką daryti verslui.

Kaip dirbtinį intelektą reguliuoja ES?

ES dirbtinio intelekto aktas (Reglamentas (ES) 2024/1689) – pirmasis išsamus DI reguliavimas pasaulyje.

Jis skirsto DI sistemas pagal riziką ir kiekvienai kategorijai taiko skirtingus reikalavimus.

Aktas įsigaliojo 2024 m. rugpjūčio 1 d., o pareigos taikomos etapais. Bendrosios paskirties DI modelių taisyklės taikomos nuo 2025 m. rugpjūčio 2 d., didžioji dalis kitų reikalavimų – nuo 2026 m. rugpjūčio 2 d. Kai kuriems didelės rizikos sistemų terminams ES svarsto atidėjimus, todėl sekite oficialius pranešimus.

Daugumai įmonių svarbiausia pareiga – DI raštingumas: darbuotojai, naudojantys DI, turi suprasti jo veikimą ir rizikas. Ši pareiga taikoma nuo 2025 m. vasario 2 d. Plačiau – straipsnyje ES dirbtinio intelekto aktas: ką privalo žinoti verslas.

DI terminų žodynėlis

Šie terminai dažniausiai pasitaiko DI tiekėjų pasiūlymuose ir straipsniuose.

Kaip pradėti naudoti dirbtinį intelektą: 6 žingsniai

Pradėti naudoti dirbtinį intelektą paprasčiausia nuo nemokamo pokalbių asistento ir vienos kasdienės užduoties.

Įmonei verta eiti nuosekliai, kad DI nebūtų tik pavienių darbuotojų eksperimentas.

1. Išbandykite patys. Savaitę naudokite ChatGPT, Gemini ar Claude laiškams, santraukoms ir idėjoms. Užsirašykite, kur tai sutaupė laiko.
2. Nustatykite taisykles. Kokius įrankius galima naudoti, kokių duomenų negalima įvesti, kas tikrina rezultatą.
3. Apmokykite komandą. Užklausų rašymas, faktų tikrinimas, duomenų sauga – tai bazinis DI raštingumas.
4. Pasirinkite vieną procesą. Tą, kuris kartojasi ir užima daugiausia valandų, pvz., užklausų rūšiavimą.
5. Išmatuokite rezultatą. Palyginkite laiką ir klaidų skaičių prieš ir po.
6. Plėskite. Sėkmingą sprendimą integruokite į sistemas arba kurkite individualų sprendimą.

Tarkime, Klaipėdos logistikos įmonė gauna 80 užklausų per dieną el. paštu. Pirmas DI projektas – automatinis užklausų rūšiavimas pagal tipą ir skubumą. Po mėnesio galima tiksliai pasakyti, kiek valandų tai sutaupė.

Šis kelias apsaugo nuo dažniausios klaidos – brangaus DI projekto be aiškaus tikslo. Be to, po pirmų žingsnių komanda jau supranta, ko prašyti iš tiekėjo ar IT partnerio.

Ką rodo ITMA patirtis?

ITMA (IT ir skaitmeninės rinkodaros agentūra Kaune, veikianti nuo 2017 m.) kuria DI sprendimus verslui: RAG sistemas, DI agentus, pokalbių robotus, promptų inžineriją ir DI mokymus. Dirbame su B2B, gamybos ir e. komercijos įmonėmis visoje Lietuvoje.

Visos temos

Dažniausiai užduodami klausimai

Kas yra dirbtinis intelektas paprastais žodžiais?

Dirbtinis intelektas – tai kompiuterinės programos, kurios mokosi iš pavyzdžių ir gali atlikti protingumo reikalaujančias užduotis: suprasti tekstą, atpažinti vaizdus, rašyti, prognozuoti. Skirtingai nuo įprastų programų, joms nereikia aprašyti kiekvienos taisyklės – jos pačios randa dėsningumus duomenyse.

Kas yra dirbtinio intelekto agentas?

Dirbtinio intelekto agentas – tai DI sistema, kuri gauna tikslą ir pati planuoja bei atlieka veiksmus jam pasiekti. Ji gali ieškoti informacijos, naudotis kitomis programomis per API ir priimti tarpinius sprendimus. Agentams būtinos aiškios teisių ribos ir žmogaus priežiūra.

Kuo skiriasi DI ir AI?

Nesiskiria – tai tas pats terminas. AI yra angliškas trumpinys (artificial intelligence), o DI – lietuviškas (dirbtinis intelektas). Lietuviškuose tekstuose rekomenduojama vartoti DI, bet produktų pavadinimuose ir paieškoje dažnai matysite AI.

Ar dirbtinis intelektas gali mąstyti kaip žmogus?

Ne. Šiandienos DI yra siaurasis: jis gali įspūdingai atlikti konkrečias užduotis, bet neturi sąmonės, tikslų ar žmogaus lygio bendro supratimo. Kalbos modeliai generuoja tikėtiną tekstą pagal mokymosi duomenis, todėl gali klysti net ir skambėdami užtikrintai.

Kokie yra dirbtinio intelekto pavyzdžiai?

Dažniausi pavyzdžiai: ChatGPT, Gemini ir Claude pokalbių asistentai, Google paieška ir vertėjas, veido atpažinimas telefone, Netflix ir Spotify rekomendacijos, banko sukčiavimo aptikimas, navigacijos eismo prognozės. Versle – pokalbių robotai, dokumentų apdorojimas ir paklausos prognozės.

Ar dirbtinis intelektas pavojingas?

Pagrindiniai pavojai šiandien yra praktiniai: netikslūs atsakymai, duomenų nutekėjimas, šališkumas, dezinformacija ir giliosios klastotės (angl. deepfake). Juos mažina ES DI aktas, BDAR ir atsakingas naudojimas įmonėse. Ilgalaikės rizikos, susijusios su galingesnėmis sistemomis, aktyviai tiriamos.

Nuo ko pradėti naudoti dirbtinį intelektą?

Pradėkite nuo nemokamos ChatGPT, Gemini ar Claude versijos ir kasdienių užduočių: el. laiškų juodraščių, santraukų, idėjų. Versle pasirinkite vieną pasikartojantį procesą, išmatuokite, kiek laiko jis užima, ir išbandykite DI sprendimą ribotą laiką.

Išvada

Dirbtinis intelektas – tai ne viena technologija, o įrankių šeima: nuo prognozavimo modelių iki kalbos modelių ir agentų.

Ką galite padaryti šiandien? Pasirinkite vieną užduotį, kurią kartojate kasdien – pavyzdžiui, atsakymą į dažną kliento klausimą – ir savaitę ją atlikite su ChatGPT, Gemini ar Claude. Užsirašykite, kiek minučių sutaupėte.

O kurią užduotį savo darbe DI patikėtumėte pirmiausia?