„Radisson Hotel Group“ viešbučių tinklas ir technologijų bendrovė „Accenture“ bendradarbiaudami sukūrė dirbtiniu intelektu paremtą programėlę, kuri skirta „ChatGPT“. Programėlės dėka galima ieškoti, planuoti bei lyginti kainas ir rezervuoti kambarį viešbutyje. 

Programėlę galima pasiekti „ChatGPT“ platformoje pavadinimu @RadissonHotels – ji aktyvuojasi tokį pavadinimą įvedus užklausos pradžioje arba susiradus įskiepių ar papildinių skyrelyje.

Programėlė leidžia pokalbio formatu ieškoti viešbučių daugiau nei 100 šalių, jose galima rinktis iš daugiau kaip 1 000 viešbučių. Pradėję pokalbį su DI programėle, keliautojai gali paprašyti konkrečių rekomendacijų, pavyzdžiui, šeimai tinkamo viešbučio savaitgalio poilsiui Amsterdame ar viešbučio Paryžiuje su sporto sale ir SPA netoli Eifelio bokšto.

Programėlė pateikia viešbučių pasiūlymus su realiu laiku atnaujinama informacija apie laisvus kambarius ir kainas, vieta mieste, patogumais, viešbučio aprašymu ir interaktyviais žemėlapiais. Pasirinkę norimą variantą, keliautojai nukreipiami rezervaciją užbaigti tinklo interneto svetainėje.

Ateityje planuojama plėsti funkcionalumus, įtraukiant gilesnį personalizavimą, lojalumo programos atpažinimą, kambarių rezervaciją jau paties pokalbio metu, rezervacijų valdymą, kelionės keitimą ir DI konsjeržo funkcijas.

Ši programėlė – tai svarbus žingsnis visuomenei pereinant prie agentinės prekybos, kurioje paieška, palyginimas ir sprendimų priėmimas vyksta pokalbio forma bendraujant su DI.

Remiantis „Accenture“ vartotojų tyrimu „Consumer Pulse Research“, 87 proc. keliautojų yra pasirengę bendradarbiauti su DI kelionių agentu, kad rastų geriausią pasiūlymą, o 71 proc. teigia, kad bent pusę jų išlaidų viešbučiams ar oro linijoms per artimiausius 12 mėnesių paveiks DI.

Viešbučių tinklas šį pokytį mato ir praktikoje – vis daugiau srauto į rezervacijų puslapius ateina ne iš internetinės paieškos ir įprastų kanalų, bet iš DI platformų.

„Dirbtinis intelektas iš esmės keičia tai, kaip žmonės ieško ir rezervuoja viešbučius, todėl siekiame būti šio pokyčio priešakyje, – sako „Radisson Hotel Group“ komercijos vadovas Gianni Di Fede. – Iš naujo kuriame viešbučių paieškos patirtį naujos kartos keliautojams – pasitinkame juos jau kelionės planavimo etape.“

Programėlė tiesiogiai jungiasi prie viešbučių tinklo sistemų ir realiu laiku pateikia viešbučių informaciją, padedančią greičiau pereiti nuo bendros kelionės idėjos prie konkretaus pasiūlymų sąrašo.

„DI agentais paremta prekyba iš esmės keičia tai, kaip žmonės atranda ir pasirenka prekių ženklus. Kelionių planavimas vis dažniau vyksta pokalbio forma bendraujant su DI, todėl įmonės turi iš naujo apgalvoti, kaip jos pasirodo vartotojui – ne tik tam, kad būtų surastos, bet ir tam, kad būtų pasirinktos bei suteiktų vertę tuo metu, kai priimami sprendimai“, – teigia „Accenture Song“ vadovė Ndidi Oteh.

Programėlė yra platesnės viešbučių tinklo skaitmeninės transformacijos dalis. „Accenture“ padėjo grupei modernizuoti infrastruktūrą, sujungti skirtingus prekių ženklus į vieną pasaulinę platformą ir sudaryti sąlygas personalizuotai rinkodarai.

Programėlė „ChatGPT“ aplinkoje šią sistemą išplečia į naują DI paieškos kanalą, todėl viešbučių tinklas gali išlikti matomas, aktualus ir lengvai rezervuojamas keičiantis keliautojų elgsenai.

Šis projektas – tai „Accenture“ ir „OpenAI“ partnerystės dalis, kuria siekiama padėti organizacijoms praktiškai naudoti DI sprendimų priėmimo procesuose, atverti naujas augimo galimybes, stiprinti ryšį su vartotojais ir didinti veiklos efektyvumą.

Anksčiau informacijos ieškodavome „Google“, tačiau šiandien vis dažniau naudojamės „TikTok“, vaizdine paieška ar DI asistentais. Keičiasi ne tik paieškos vieta, bet ir lūkestis gauti ne nuorodų sąrašą, o greitą ir asmeniškai pritaikytą atsakymą.

Nuo raktažodžių – prie pokalbio su DI

Tradicinė interneto paieška ilgą laiką veikė pagal aiškią logiką: vartotojas įveda kelis raktažodžius, paieškos sistema pateikia nuorodų sąrašą, o reikalingą atsakymą tenka susirasti pačiam. Generatyvinis DI šią seką trumpina – pokalbio principu veikiantys įrankiai leidžia klausimą formuluoti natūralia kalba, iš karto gauti apibendrintą informaciją ir ją tikslinti tolesniais klausimais.

Pasak „Samsung Electronics Baltics“ komunikacijos vadovės Lietuvoje Eglės Tamelytės, svarbiausias pokytis yra ne vien naujų DI įrankių atsiradimas, bet ir pasikeitę vartotojų lūkesčiai.

„Žmonės nebenori galvoti, kokius raktažodžius reikia įvesti ar per kurią programėlę atlikti konkretų veiksmą. Jie tikisi parodyti, paklausti ir kuo greičiau gauti atsakymą. Todėl didžiausia DI vertė atsiskleidžia ne funkcijų kiekyje, o gebėjime kasdienius veiksmus padaryti greitesnius ir intuityvesnius“, – sako E. Tamelytė.

Anot jos, apie augantį tokių sprendimų aktualumą byloja ir vartotojų susidomėjimas naujausios kartos išmaniaisiais telefonais.

„Vartotojų reakcija į naująją telefonų kartą rodo, kad šie pokyčiai jiems aktualūs. „Galaxy Fold8“ bei „Galaxy Fold8 Ultra“ išankstinių užsakymų skaičius Europoje, palyginti su praėjusių metų „Galaxy Fold7“, išaugo apie 70 proc. Tai rodo, kad žmonėms svarbios ne vien techninės specifikacijos – vis daugiau reikšmės turi DI paremtos funkcijos ir sprendimai, kurie kasdienį naudojimąsi telefonu padaro tiesiog paprastesnį“, – teigia E. Tamelytė.

Paieška persikelia ten, kur jau esame

Keičiasi ir platformos, kuriose ieškome informacijos. Vienas ryškiausių pavyzdžių – „TikTok“. Platformos duomenimis, joje kasdien atliekama milijardai paieškų, o jų skaičius per metus išaugo daugiau nei 40 proc. Vartotojai čia ieško restoranų, kelionių rekomendacijų, produktų apžvalgų ar atsakymų į kasdienius klausimus.

Mada gerai iliustruoja šį pokytį. Pamačius patikusius batus, rankinę ar kitą detalę socialiniame tinkle dažnai nežinome nei modelio, nei gamintojo, todėl tradicinė paieška raktažodžiais tampa nepatogi. Panaši situacija gali kilti pamačius nepažįstamą augalą, pastatą, interjero detalę ar net patiekalą – vartotojas žino, ką nori surasti, tačiau ne visada žino, kaip tiksliai tai apibūdinti.

Būtent todėl sparčiai plečiasi vizualinė paieška. Tokios funkcijos kaip „Circle to Search“ leidžia ekrane pažymėti dominantį objektą ir pradėti jo paiešką neišeinant iš naudojamos programėlės. Tokiu atveju paieškos užklausa tampa nebe raktažodžių kombinacija, o pats vaizdas.

„Kartais puikiai žinome, ką norime surasti, tačiau nežinome, kaip tai pavadinti. Pamačius drabužį, augalą, interjero detalę ar lankytiną vietą pats vaizdas gali tapti paieškos užklausa. Būtent tokio sklandumo vartotojai šiandien vis dažniau tikisi iš technologijų“, – sako E. Tamelytė.

Telefonas tampa paieškos proceso dalimi

Keičiantis paieškos įpročiams, keičiasi ir pats išmaniojo telefono vaidmuo. Anksčiau jis pirmiausia buvo priemonė naršyklei ar programėlei atsidaryti, o šiandien vis daugiau paieškos funkcijų integruojamos tiesiai į įrenginio naudojimo patirtį. Vartotojas gali ieškoti informacijos neatitrūkdamas nuo vaizdo įrašo, nuotraukos ar kito ekrane matomo turinio.

Šią kryptį atspindi ir naujausi sulenkiami telefonai, kuriuose didesnis ekranas leidžia patogiau vienu metu peržiūrėti turinį ir paieškos rezultatus. Vienas naujausių tokių modelių – „Galaxy Fold8“ – sulaukė palankių technologijų žiniasklaidos įvertinimų: britų leidinys T3 jam skyrė 5 iš 5 balų bei „Platinum Award“, o Vokietijos „ComputerBild“ – 1,4 balo, kai 1 yra aukščiausias įvertinimas iš 5. T3 apžvalgininkų teigimu, įrenginys pasiūlė sulenkiamo telefono patirtį, kuri atrodo ir nauja, ir brandi.

Ekspertų teigimu, interneto paieška niekur nedingsta, tačiau tampa vis mažiau susieta su vienu paieškos laukeliu. Tradicinės paieškos sistemos, socialiniai tinklai, pokalbio principu veikiantis DI ir vizualinė paieška tampa skirtingais to paties proceso keliais. O vartotojui vis svarbiau ne tai, kur jis ieško, bet kaip greitai ir paprastai gauna reikalingą atsakymą.

Dirbtinis intelektas (DI) iš nišinės technologijos virto kasdieniu darbo įrankiu. Jo įtaka jaučiama kone kiekvienoje profesijoje, todėl su DI galimybėmis ir iššūkiais šiandien susiduria įvairaus amžiaus bei skirtingų sričių specialistai.

Akivaizdu, kad šiuo metu esame išskirtiniame technologijų vystymosi etape, kai matome transformaciją ir tinkamai ja pasinaudoję galime sėkmingai pereiti prie aukštos pridėtinės vertės ekonomikos kūrimo. Tokiu būdu užsitikrintume konkurencinį pranašumą tarptautinėje arenoje, stiprintume savo pozicijas darbo rinkos dalyvių kompetencijų, įgūdžių ir perspektyvų kontekste.

Remiantis naujausiais Eurostato ir Ekonominio bendradarbiavimo ir plėtros organizacijos (EBPO) duomenimis, žvilgtelkime į skaitmeninius įgūdžius, finansinio raštingumo svarbą ir DI technologijų naudojimą darbo rinkoje.

Pagrindiniai skaitmeniniai įgūdžiai – būtina sąlyga dalyvauti šiuolaikinėje ekonomikoje

Europos Sąjunga (ES) yra išsikėlusi tikslą, kad iki 2030 m. bent 80 proc. 16–74 metų ES gyventojų turėtų bent pagrindinius skaitmeninius įgūdžius. Tačiau tam neužtenka mokėti atlikti vieną konkrečią užduotį. Šiuo atveju yra vertinama, ar asmuo geba atlikti bent po vieną veiklą kiekvienoje iš penkių skaitmeninių įgūdžių sričių: (1) informacijos ir duomenų raštingumo; (2) bendravimo ir bendradarbiavimo; (3) skaitmeninio turinio kūrimo; (4) saugumo; (5) problemų sprendimo. Kitaip sakant, anketinės apklausos būdu yra siekiama įvertinti, ar asmuo turi bent pagrindinius bendruosius skaitmeninius įgūdžius.

Akivaizdu, kad šiandieniniame pasaulyje šie įgūdžiai yra būtini dalyvaujant darbo rinkoje, saugiai naudojantis elektroninėmis paslaugomis (įskaitant elektroninės valdžios ir elektroninės sveikatos paslaugas), mokantis visą gyvenimą ir didinant ekonomikos konkurencingumą ir socialinę įtrauktį. Visa tai yra reikalinga tam, kad būtų sumažinta skaitmeninė atskirtis ir stiprinamas visuomenės pasirengimas skaitmeninei ekonomikai. Skaitmeninė ekonomika apima prekių ir paslaugų kūrimą, gamybą, prekybą ir teikimą naudojant skaitmenines priemones, skatinant produktyvumą, inovacijas ir ekonomikos augimą.

Lietuvos skaitmeniniai įgūdžiai gerėja, tačiau atotrūkis nuo ES išlieka

Remiantis Eurostato duomenimis, 2025 m. 93 proc. ES gyventojų internetu naudojosi bent kartą per savaitę, tačiau net 40 proc. ES gyventojų neturėjo pagrindinių arba aukštesnio lygio skaitmeninių įgūdžių. Kita vertus, situacija gerėja: 2021 m. 46 proc. ES gyventojų neturėjo pagrindinių arba aukštesnio lygio skaitmeninių įgūdžių, t. y. 6 proc. punktais daugiau nei 2025 m. ES kontekste 2025 m. išsiskiria Nyderlandai (83,6 proc.), Airija (82,8 proc.), Danija (81,5 proc.) ir Suomija (81 proc.), kuriuose gyventojų, turinčių pagrindinius arba aukštesnio lygio skaitmeninius įgūdžius, yra daugiau nei 80 proc. Visgi Lietuva (53,8 proc.) yra žemiau ES vidurkio (60,4 proc.). Kitaip sakant, 2025 m. Lietuvoje 46,2 proc. gyventojų neturėjo bent pagrindinių skaitmeninių įgūdžių. Kita vertus, dinaminiame kontekste situacija gerėja: 2021 m. šis rodiklis siekė 51,2 proc.

Vis dėlto, Lietuva atsilieka. Vienos iš pagrindinių priežasčių gali būti susijusios su darbo rinkos ypatumais. Lyderiaujančiose šalyse didesnė ekonomikos dalis grindžiama žiniomis ir technologijomis, todėl darbuotojai dažniau naudoja įvairias skaitmenines priemones ir nuolat tobulina savo įgūdžius. Būtina išskirti ir ilgalaikes investicijas į skaitmeninį švietimą. Suomija, Danija, Nyderlandai ir Airija jau daugelį metų nuosekliai investuoja į skaitmeninį ugdymą mokyklose, mokytojų kompetencijas, suaugusiųjų mokymąsi ir viešųjų paslaugų skaitmenizavimą. Manytina, kad tai padėjo sukurti aukštą skaitmeninio raštingumo lygį visose amžiaus grupėse. Vis dėlto, reikia pripažinti, kad Lietuvoje, vertinant įvairius skaitmeninių gebėjimų aspektus, gyventojų skaitmeninės kompetencijos vis dar nėra pakankamos.

Galiausiai – mokymasis visą gyvenimą. Tokiose šalyse kaip Švedija (2025 m. 41,9 proc.), Danija (35,6 proc.), Suomija (32,7 proc.) ir Nyderlandai (32,4 proc.), mokymosi visą gyvenimą veiklose dalyvauja didžiausia 18–64 metų gyventojų dalis ES. Kitaip sakant, nurodytų šalių gyventojai nuolatos įgyja, atnaujina ar tobulina žinias, įgūdžius ir kompetencijas. Lietuva pagal šį rodiklį 2025 m. buvo žemiau ES vidurkio (19,8 proc.), t. y. tik 15 proc. 18–64 metų gyventojų buvo įsitraukę į mokymosi visą gyvenimą procesą.

Akivaizdu, kad mažas įsitraukimas į mokymosi visą gyvenimą veiklas veikia ir skaitmeninių įgūdžių lygį. Sparčiai keičiantis technologijoms, vien mokykloje ar universitete įgytų žinių nebepakanka. Žmonės, kurie nuolat dalyvauja mokymuose, lengviau įgyja naujų skaitmeninių kompetencijų, prisitaiko prie darbo rinkos pokyčių ir efektyviau naudojasi skaitmeninėmis paslaugomis. Todėl šalys, kuriose mokymasis visą gyvenimą yra plačiai paplitęs (pvz., Danija, Suomija, Nyderlandai), paprastai pirmauja ir pagal gyventojų skaitmeninius įgūdžius.

Skaitmeninė ekonomika reikalauja ne tik technologijų, bet ir finansinių gebėjimų

Kitas iššūkis Lietuvos gyventojams yra finansinis raštingumas. 2023 m. Lietuvos bankas, taikydamas EBPO parengtą metodiką, organizavo ir įgyvendino finansinio raštingumo tyrimą. Metodiniu požiūriu finansinis raštingumas buvo vertinamas pagal tris komponentus: finansines žinias, finansinę elgseną ir finansinį požiūrį. Remiantis EBPO duomenimis, nustatyta, kad lietuvių finansinio raštingumo indeksas sudarė 56,1 proc. (100 proc. vertinimo skalėje), kuris buvo mažesnis už tyrime dalyvaujančių EBPO šalių vidurkį – 62,7 proc. Lietuvos finansinio raštingumo indeksas buvo mažiausias ir Baltijos šalyse (Latvijoje – 58,6 proc., Estijoje – 67,2 proc.). Tai rodo, kad lietuviams trūksta finansinio pobūdžio žinių, tinkamos finansinės elgsenos ir racionalaus finansinio požiūrio.

ES kontekste finansinio raštingumo lyderėmis galima įvardyti Vokietiją (76 proc.) ir Airiją (70 proc.). Šių šalių gyventojams finansinis raštingumas yra ne tik teorinių žinių rinkinys, bet ir kasdienėje veikloje taikomi gebėjimai valdyti pajamas, santaupas, riziką ir ilgalaikius finansinius tikslus.

Daugiau kaip trečdalis ES gyventojų naudojo generatyvinio DI įrankius

Remiantis Eurostato duomenimis, 2025 m. generatyvinio DI įrankiais naudojosi 35 proc. ES gyventojų, kurie per pastaruosius 3 mėnesius naudojosi internetu, o Lietuva jau aplenkė ES vidurkį – čia DI naudojosi 41,3 proc. gyventojų. Lyderėmis šioje kategorijoje buvo Graikija (49,5 proc.), Estija (49,2 proc.), Danija (48,6 proc.) ir Malta (48,4 proc.) – šalys, kuriose DI technologijas naudojo beveik kas antras gyventojas. Estijos rezultatą galima susieti su ilgalaike skaitmenizacijos strategija, o Danijos lyderystė išsiskiria aukštu gyventojų skaitmeninių įgūdžių ir mokymosi visą gyvenimą lygiu.

Tarp 16–24 m. jaunuolių Lietuvoje DI technologijas naudoja net 74,6 proc. (ES vidurkis – 64,6 proc.). Kitaip sakant, į darbo rinką ateina karta, kuriai dirbtinis intelektas yra toks pat natūralus įrankis kaip interneto paieška ar išmanusis telefonas. Vis dėlto, tarp 55–74 m. gyventojų Lietuvoje DI technologijas naudojo tik 11,3 proc. (ES vidurkis – 13,9 proc.). Tai rodo, kad technologijų atotrūkis tarp kartų išlieka didelis. Akivaizdu, kad skaitmeninis, finansinis raštingumas, lankstumas, inovatyvumas, gebėjimas mokytis visą gyvenimą yra vieni pagrindinių šių laikų įgūdžių ir kompetencijų, keičiančių iki šiol vyravusius standartinius, tradicinius darbo metodus.

Kita vertus, tai sukuria terpę kurti, formuoti ir stiprinti konkurencinius pranašumus tiek mikroekonominiame, tiek makroekonominiame lygmenyje. Vis dėlto, tiek Lietuvoje, tiek visoje ES DI technologijos dažniau yra naudojamos asmeniniams poreikiams nei darbui. 2025 m. Lietuvoje tokiems tikslams DI technologijas naudojo 36,2 proc. gyventojų (darbui – 21,1 proc.; mokymuisi – 10,1 proc.).

DI technologijų naudojimas įmonėse: Lietuva juda į priekį

Verslas taip pat naudoja DI technologijas. 2025 m. 21,3 proc. Lietuvos įmonių naudojo DI technologijas (2024 m. – 8,8 proc.), t. y. šiek tiek daugiau nei ES vidurkis (20 proc.). Dažniausi DI technologijų naudojimo tikslai buvo susiję su rašytinės kalbos analize (16 proc.), paveikslėlių, vaizdo ar garso medžiagos generavimu (11,5 proc.) ir įvairių darbo procesų automatizavimu (8,7 proc.).

2025 m. DI technologijas naudojančių įmonių kontekste lyderėmis buvo tokios šalys kaip Danija (42 proc.), Suomija (37,8 proc.), Švedija (35 proc.) ir Belgija (34,5 proc.). Vienos pagrindinių lyderystės priežasčių yra susijusios su aukštu skaitmeninės ekonomikos išsivystymu, inovacijų kultūra, įmonių gebėjimu diegti naujas technologijas ir kvalifikuotų specialistų prieinamumu. Taigi, matome, kad Lietuvos verslas juda teisinga kryptimi, tačiau DI vis dar nėra kasdienis įrankis daugumai įmonių. Tad didžiausias potencialas dar yra priešakyje.

Technologijų amžiuje – aukštesnė švietimo kartelė

Akivaizdu, kad darbuotojas, sėkmingai galintis konkuruoti darbo rinkoje ne tik Lietuvoje, bet ir tarptautinėje erdvėje, neišvengiamai turės gebėti efektyviai ir kompleksiškai naudotis skaitmeninėmis priemonėmis, įskaitant DI technologijas.

Neatsiejama šio proceso dalimi turės būti loginis ir kritinis mąstymas, gebėjimas priimti racionalius sprendimus kritinėse situacijose ar neapibrėžtumo erdvėje. O finansinio, skaitmeninio raštingumo nauda turėtų būti ne tik savaime suprantamas dalykas, bet ir plačiai naudojamas aukštesniame nei baziniame lygmenyje.

Taigi, akivaizdu, kad Lietuvos švietimo kartelė negali būti nuleista, priešingai – turi būti atsižvelgiama į šiandienines realijas ir ugdomi atitinkamų sričių profesionalai, kurių žinios ir kompetencijos prisidėtų prie Lietuvos ekonomikos augimo.

Dirbtinis intelektas, kaip kolega, yra nepaprastai našus, jis gali parašyti ar išversti ilgą tekstą, sukurti veikiantį programos kodą, išspręsti sudėtingą matematikos uždavinį, tačiau pamatęs analoginį laikrodį ir paklaustas „kiek valandų” jis su užduotimi nebesusitvarko.

Iš pirmo žvilgsnio tai skamba paradoksaliai. Kaip sistema, gebanti spręsti uždavinius, su kuriais susidoroja tik geriausi pasaulio matematikai, gali klysti atlikdama tokią kasdienę užduotį?

Būtent tai yra viena svarbiausių šiandieninio dirbtinio intelekto (DI) pamokų: jo gebėjimai nėra tolygūs. DI gali būti įspūdingai stiprus vienoje srityje ir netikėtai silpnas kitoje, kuri žmogui atrodo gerokai paprastesnė.

Olimpinis lygis ir kasdienės užduotys

Naujausioje Stanfordo universiteto „AI Index 2026“ ataskaitoje pateikiamas įdomus kontrastas. Joje rašoma, kad pažangiausi DI modeliai jau demonstruoja itin aukštus rezultatus spręsdami sudėtingas abstrakčias užduotis. Pavyzdžiui, tokios sistemos kaip „Gemini Deep Think“ pasiekė Tarptautinės matematikos olimpiados aukso medaliui prilygstantį lygį.

Tai įspūdingas pasiekimas. Dar prieš kelerius metus tokie rezultatai daugeliui būtų atrodę sunkiai įsivaizduojami.

Tačiau toje pačioje ataskaitoje matome ir kitą pusę. Vertinant pažangiausių vizualinių kalbos modelių gebėjimą perskaityti laiką analoginiame laikrodyje, geriausi rezultatai siekia tik apie 50 proc. tikslumą. Kitaip tariant, atlikdami užduotį, kurią lengvai įveikia daugelis pradinukų, pažangiausi modeliai vis dar labai dažnai klysta.

Tai nėra tik juokinga technologinė smulkmena. Tai atskleidžia gilesnę problemą: dažnai neteisingai suprantame, ką iš tikrųjų reiškia protingas DI.

Kas yra „dantytoji gebėjimų riba“?

Technologijų tyrėjai tokį reiškinį dažnai vadina „dantytąja gebėjimų riba“ (angl. jagged frontier).

Žmogaus intelektą paprastai įsivaizduojame kaip gana nuoseklų. Jeigu žmogus geba spręsti labai sudėtingus matematikos uždavinius, natūraliai tikimės, kad jis taip pat moka perskaityti laikrodį, suskaičiuoti daiktus ant stalo ar suprasti paprastą fizinę situaciją.

Su DI taip nėra.

Jo gebėjimų žemėlapis labiau primena nelygų kalnų peizažą: vienur – labai aukštos viršūnės, kitur – netikėtos prarajos. Modelis gali puikiai rašyti tekstus, programuoti, apibendrinti dokumentus ar spręsti abstrakčius uždavinius, tačiau suklysti ten, kur reikia stabilaus fizinio pasaulio supratimo, erdvinės intuicijos ar labai tikslių skaičiavimų.

Pavyzdžiui, žmogui analoginis laikrodis nėra tik paveikslėlis. Mes suprantame, ką reiškia rodyklių padėtis, kaip jos juda, kaip valandos susijusios su minutėmis. Modeliui tai pirmiausia yra vaizdinė ir tekstinė užduotis, kurioje jis turi, remdamasis apdorotais duomenimis, sugeneruoti labiausiai tikėtiną atsakymą. Kartais tas atsakymas būna teisingas. Kartais – įtikinamas, bet neteisingas.

Kodėl tai mus klaidina?

Didžiausia problema nėra vien tai, kad DI klysta. Klysta ir žmonės. Didesnė problema yra ta, kad DI dažnai klysta labai įtikinamai.

Kai modelis sklandžiai rašo, argumentuoja ir atsako užtikrintu tonu, pradedame jam priskirti žmogiškąjį sveiką protą. Kitaip tariant, antropomorfizuojame technologiją – elgiamės su ja taip, tarsi ji mąstytų panašiai kaip žmogus.

Jeigu sistema geba parašyti puikią verslo strategijos analizę, mums gali atrodyti, kad ji taip pat patikimai suskaičiuos prekes sandėlio nuotraukoje, įvertins gamybinės linijos defektus ar tiksliai interpretuos sudėtingą dokumento ekrano vaizdą.

Tačiau tai nebūtinai yra tiesa.

DI gali būti labai stiprus vienoje užduotyje ir stebėtinai silpnas kitoje, kuri žmogui atrodo paprastesnė. Todėl pavojingiausia klaida yra ne naudoti DI, o manyti, kad vienas geras atsakymas vienoje srityje automatiškai reiškia patikimumą visose kitose.

Svarbu ne tik technologijų specialistams

Šiandien DI jau naudojamas ne tik eksperimentams ar pramogai. Jis vis dažniau taikomas klientų aptarnavimo, rinkodaros, programavimo, dokumentų analizės, švietimo, medicinos, finansų ir sprendimų priėmimo srityse.

Kuo daugiau užduočių perduodame algoritmams, tuo svarbiau suprasti ne tik jų galimybes, bet ir ribas.

Versle tai gali reikšti skirtumą tarp produktyvumo augimo ir klaidingų sprendimų. Pavyzdžiui, DI gali puikiai apibendrinti šimtą klientų atsiliepimų, bet suklysti skaičiuodamas konkrečių prekių kiekį sandėlio nuotraukoje. Vienoje užduotyje jis tampa produktyvumo įrankiu, kitoje – klaidingo pasitikėjimo šaltiniu.

Švietime tai gali reikšti skirtumą tarp naudingo mokymosi įrankio ir paviršutiniško atsakymų kopijavimo. Kasdieniame gyvenime – tarp patogios pagalbos ir klaidinančios informacijos, kuria pernelyg lengvai patikime.

Todėl kalbėdami apie DI neturėtume klausti tik vieno klausimo: „Ką jis jau gali?“

Ne mažiau svarbus yra ir kitas klausimas: „Kur jis vis dar klysta ir ar mes mokame tas klaidas pastebėti?“

Naujasis DI raštingumas

2026-aisiais svarbiausias gebėjimas nėra vien mokėti naudotis DI įrankiais. Vis daugiau žmonių jais jau naudojasi. Svarbesnis tampa kitas įgūdis – suprasti, kada DI atsakymu galima pasitikėti, o kada jį būtina patikrinti.

Tai galima vadinti naujuoju DI raštingumu.

Jis apima ne tik gebėjimą parašyti gerą užklausą ar pasirinkti tinkamą įrankį. Jis reiškia gebėjimą atpažinti užduotis, kuriose modeliai yra stiprūs, ir tas, kuriose jų atsakymai gali būti pavojingai įtikinami, bet netikslūs.

Ateityje sėkmingiausiai dirbs ne tie, kurie aklai deleguos visas užduotis algoritmams. Sėkmingiausiai dirbs tie, kurie supras šią dantytąją gebėjimų ribą: kur DI gali padėti greičiau mąstyti, analizuoti, kurti ir programuoti, o kur vis dar būtina žmogaus priežiūra.

DI nėra dirbtinis žmogus. Tai labai galingas, bet netolygus įrankis. Ir kuo greičiau tai suprasime, tuo protingiau galėsime juo naudotis.

Neretai dirbtinis intelektas gali pasirodyti kaip puikus pašnekovas, tačiau dar vakar sakytus dalykus jis „užmiršta“. Ši problema atsiranda dėl manymo, jog DI „atmintis“ veikia kitaip nei yra iš tikrųjų. 

Pasak „Tele2" klientų duomenų analizės ir įžvalgų vadovės Ingos Rudinskaitės, viena dažniausių klaidų – manyti, kad dirbtinis intelektas veikia kaip žmogaus atmintis, kuri viską kaupia ir saugo.

„Kol vyksta vienas pokalbis, sistema kiekvieną kartą iš naujo peržvelgia visą iki tol parašytą tekstą. Jūs to nematote, bet techniškai ji tarsi vėl perskaito visą pokalbio istoriją prieš atsakydama. Būtent todėl atrodo, kad ji prisimena, jog prieš dešimt minučių minėjote, iš kur esate", – sako I. Rudinskaitė.

DI ne visada prisimena tai, ką rašėte anksčiau

Pasak ekspertės, daugeliu atvejų DI ne „atsimena“ vartotoją, o tiesiog remiasi tuo, kas parašyta tame pačiame pokalbyje. Jei pokalbis labai ilgas, jo pradžioje pateikta informacija gali būti pamiršta arba įvertinta nebe taip tiksliai.

„Tai galima palyginti su telefone susikaupusiomis nuotraukomis. Kol jų nedaug, lengva greitai rasti, ko ieškote. Bet kai galerijoje atsiranda tūkstančiai nuotraukų, senesnės pasimeta ir jas rasti tampa sunkiau. Panašiai veikia ir DI pokalbis – kuo jis ilgesnis, tuo didesnė tikimybė, kad pradžioje aptartos detalės bus pamirštos arba nebebus tiksliai įvertintos“, – aiškina I. Rudinskaitė.

Pradėjus naują pokalbį, ankstesnė informacija paprastai neperkeliama automatiškai, nebent DI įrankyje įjungta speciali atminties funkcija.

Kodėl naujame pokalbyje DI pradeda nuo nulio

Būtent todėl viename pokalbyje DI gali atrodyti nuoseklus ir „pažįstantis“ vartotoją, o kitame – pradėti viską iš naujo.

„Jei atminties funkcija nėra įjungta, naujas pokalbis prasideda nuo tuščio lapo. Tai reiškia, kad sistema nebūtinai prisimins, apie ką kalbėjote prieš tai. Jei norite tęsti darbą, verta į naują pokalbį įkelti trumpą ankstesnio pokalbio santrauką arba svarbiausią informaciją“, – teigia I. Rudinskaitė.

Tai ypač aktualu tiems, kurie DI naudoja darbui – rašymui, idėjoms, analizei ar dokumentų rengimui. Kuo ilgesnis ir painesnis pokalbis, tuo didesnė tikimybė, kad sistema pradės praleisti ankstesnes detales arba jas interpretuos netiksliai.

Ką svarbu žinoti apie privatumą

Kitas svarbus aspektas – privatumas. Ekspertė primena, kad pokalbis su DI nėra tas pats, kas pokalbis tik savo kompiuteryje ar užrašinėje. Dalis įrankių gali saugoti vartotojo pateiktą informaciją, o kai kuriais atvejais ji gali būti naudojama sistemoms tobulinti.

„Žmonės dažnai DI įrankiams rašo taip, lyg tai būtų visiškai privatus pokalbis. Vis dėlto reikėtų nepamiršti, kad informacija gali būti perduodama į paslaugos teikėjo serverius. Daugelyje įrankių galima pakeisti privatumo nustatymus ir neleisti, kad pokalbių turinys būtų naudojamas sistemos mokymui. Tačiau tai nebūtinai reiškia, kad duomenys apskritai nebus saugomi – jie kurį laiką gali būti laikomi dėl saugumo, paslaugos veikimo ar teisinių priežasčių“, – sako I. Rudinskaitė.

Privatumo klausimas tampa vis aktualesnis. „Deloitte“ 2025 m. apklausos duomenimis, vartotojų, nerimaujančių dėl duomenų privatumo ir saugumo, dalis per metus išaugo nuo 60 iki 70 proc. Tik apie penktadalis apklaustųjų teigė, kad technologijų bendrovės labai aiškiai paaiškina, kokius duomenis renka ir kaip juos naudoja, o tik 27 proc. išreiškė aukštą arba labai aukštą pasitikėjimą, kad jų duomenys yra saugomi tinkamai.

Todėl ekspertė pataria laikytis paprastos taisyklės – DI įrankiams nerašyti to, ko nenorėtumėte parodyti pašaliniam žmogui. Ypač svarbu nesidalinti asmens kodu, banko duomenimis, slaptažodžiais, sveikatos informacija ar konfidencialiais darbo dokumentais.

Kaip dirbti su DI patogiau

Pasak I. Rudinskaitės, geriausių rezultatų pasiekia tie vartotojai, kurie patys aiškiai susidėlioja informaciją, o ne tikisi, kad DI viską padarys ar prisimins už juos.

„Verta laikytis paprasto principo – vienas pokalbis vienai temai. Taip DI mažiau painioja skirtingas užduotis. Jei pokalbis tampa labai ilgas, galima paprašyti trumpos santraukos ir ją persikelti į naują pokalbį. Taip pat naudinga peržiūrėti, kokią informaciją įrankis yra išsaugojęs atmintyje, jei tokia funkcija įjungta“, – teigia ekspertė.

Augant DI naudojimui kasdieniame darbe, vis daugiau organizacijų dėmesio skiria ne tik patiems įrankiams, bet ir atsakingam jų naudojimui. „Tele2“ darbuotojams yra sukūrusi vidinį dirbtinio intelekto asistentą „Tele2 Genie“, kuris padeda atlikti kasdienes užduotis, apdoroti informaciją ir dirbti efektyviau.