Nebyly nalezeny žádné výsledky

Vašemu vyhledávání neodpovídají žádné výsledky.

Co je umělá inteligence?

Co je umělá inteligence?

Jednoduše řečeno, umělá inteligence označuje systémy nebo stroje, které napodobují lidskou inteligenci k plnění úkolů a mohou se iterativně vylepšovat na základě shromážděných informací. Umělá inteligence se projevuje v různých podobách. Zde je několik příkladů:

  • Chatovací roboti využívají umělou inteligenci k rychlejšímu pochopení problémů zákazníků a poskytování efektivnějších odpovědí.
  • Inteligentní asistenti využívají umělou inteligenci k analýze důležitých informací z velkých datových souborů s volným textem, aby zlepšili plánování.
  • Moduly doporučení mohou poskytovat automatizovaná doporučení televizních pořadů na základě zájmů diváků.

Umělá inteligence se mnohem více týká procesu a schopnosti mimořádně vyspělého myšlení a analýzy dat než nějakého konkrétního formátu nebo funkce. Přestože umělá inteligence v nás vyvolává představu složitých robotů podobných člověku, které přebírají vládu na světem, cílem umělé inteligence není nahradit lidi. Jejím účelem je významně zvýšit schopnosti a užitečnost člověka. Je proto velmi cenným firemním aktivem.

 
Odborníci poukazují na masivní zájem a investice do umělé inteligence v příštích několika letech

Pojmy umělé inteligence

Umělá inteligence se stala všeobjímajícím pojmem pro aplikace, které provádějí složité úkoly, které kdysi vyžadovaly zásah člověka. Může jít například o komunikaci se zákazníky na internetu nebo o hraní šachů. Tento pojem se často zaměňuje s pojmy, které jsou jeho součástmi, jako je strojové učení a hluboké učení. Existují však rozdíly. Strojové učení se například zaměřuje na vývoj systémů, které se učí nebo zlepšují svůj výkon na základě dat, které získávají. Je důležité si uvědomit, že ačkoli veškeré strojové učení je umělou inteligencí, není veškerá umělá inteligence strojovým učením.

Mnoho společností, které chtějí využít umělou inteligenci na maximum, významně investuje do týmů zabývajících se datovou vědou. Datová věda, mezioborové odvětví využívající vědecké a jiné metody k získávání užitku z dat, kombinuje znalosti z oblastí, jako je statistika a informatika, se znalostmi odvětví. Výsledkem je analýza dat shromážděných z více zdrojů.

Ústředním principem umělé inteligence je napodobení a následné překonání způsobu, jakým lidé vnímají svět a reagují na něj. Rychle se stává základním kamenem inovací. Prostřednictvím různých metod strojového učení, které rozpoznávají vzory v datech, a umožňují tak provádět předpovědi, může umělá inteligence přinést vaší firmě užitek v následujících podobách:

  • Umožňuje ucelenější pochopení velkého množství dostupných dat.
  • Umožňuje využít předpovědi k automatizaci nadměrně složitých nebo všedních úloh.

Umělá inteligence v podniku

Umělá inteligence v podniku

Technologie umělé inteligence zvyšují výkonnost a produktivitu podniku tím, že automatizují procesy nebo úlohy, které dříve vyžadovaly lidskou sílu. Umělá inteligence může také dát smysl natolik rozsáhlým datům, které by žádný člověk nikdy nedokázal pojmout. Tato schopnost může přinést značné obchodní výhody. Například společnost Netflix využívá strojové učení k poskytování individuálních služeb. To umožnilo společnosti v roce 2017 rozšířit zákaznickou základnu o více než 25 procent.

Většina společností považuje datovou vědu za svou prioritu a mohutně do ní investuje. V nedávném průzkumu společnosti Gartner více než 3 000 vedoucích pracovníků v oblasti informačních technologií respondenti označili analytiku a metody business intelligence za klíčové technologie ve svých organizacích. Respondenti z řad vedoucích pracovníků informačních technologií považují strategický význam těchto technologií za nejvyšší pro svou společnost. Z tohoto důvodu tyto technologie přitahují nejvíce nových investic.

Umělá inteligence představuje přínos pro většinu všech pracovních funkcí, firem a odvětví. Zahrnuje obecné a odvětvově zaměřené aplikace, jako jsou tyto:

  • Použití transakčních a demografických dat k předpovědění, kolik určití zákazníci utratí v průběhu svého vztahu s firmou (nebo jaká je celoživotní hodnota zákazníka)
  • Optimalizace cen na základě chování a preferencí zákazníků
  • Použití rozpoznávání obrazu při analýze rentgenových snímků za účelem zjištění příznaků rakoviny

Jak podniky používají umělou inteligenci

Jak podniky používají umělou inteligenci

Podle časopisu Harvard Business Review využívají podniky umělou inteligenci zejména k těmto účelům:

  • Detekce a odstraňování narušení zabezpečení (44 procent)
  • Řešení problémů uživatelů s technologiemi (41 procent)
  • Snížení pracnosti řízení výroby (34 procent)
  • Hodnocení dodržování interních zásad při využívání schválených prodejců (34 procent)

Čím se řídí přejímání umělé inteligence?

Na rozvoj umělé inteligence v různých odvětvích působí tři faktory:

  • Snadná dostupnost cenově výhodného vysokého výpočetního výkonu. Dostatek komoditního výpočetního výkonu v cloudu umožňuje snadný přístup k cenově dostupnému a vysoce výkonnému výpočetnímu výkonu. Před tímto vývojem byla pro umělou inteligenci dostupná pouze výpočetní prostředí, která nebyla založená na cloudu a která byla nákladná.
  • Pro učení je k dispozici velký objem dat. K učení umělé inteligence je zapotřebí velké množství dat. Pouze tak lze získat správné předpovědi. Různé nástroje pro označování dat a jednoduchost a cenová dostupnost, s níž mohou organizace uchovávat a zpracovávat strukturovaná i nestrukturovaná data, umožňují více organizacím vytvářet a učit algoritmy umělé inteligence.
  • Použití umělé inteligence znamená konkurenční výhodu. Podniky si stále častěji uvědomují konkurenční výhodu plynoucí z použití poznatků získaných umělou inteligencí k dosažení firemních cílů. Současně z tohoto faktu činí prioritu na úrovni celé firmy. Například cílená doporučení poskytovaná umělou inteligencí mohou firmám pomoci s rychlejším přijímáním lepších rozhodnutí. Mnoho funkcí a možností umělé inteligence může vést ke snížení nákladů, snížení rizika, rychlejšímu uvedení na trh a dalším výhodám.

Výhody a výzvy zprovoznění umělé inteligence

Existuje mnoho úspěšných příkladů, které prokazují užitečnost umělé inteligence. Organizace, které obohacují tradiční podnikové procesy a aplikace o strojového učení a kognitivní interakce, mohou výrazně zvýšit spokojenost uživatelů a produktivitu.

Existují však některá úskalí. Z několika důvodů jen málo společností nasadilo umělou inteligenci v plném měřítku. Pokud tyto společnosti například nepoužívají cloudové výpočetní technologie, jsou projekty umělé inteligence často výpočetně nákladné. Jsou také složité na sestavení a vyžadují znalosti, které jsou vysoce žádané, ale nejsou k dispozici. Pokud víte, kdy a kde začlenit umělou inteligenci a kdy požádat o pomoc někoho dalšího, můžete tyto obtíže minimalizovat.

Příklady úspěšného nasazení umělé inteligence

Umělá inteligence stála za několika významnými úspěchy:

  • Podle časopisu Harvard Business Review vyprodukovala společnost Associated Press 12krát více příběhů tím, že učila software umělé inteligence automaticky psát krátké novinové příběhy o výdělcích. Toto úsilí uvolnilo ruce novinářům, kteří pak mohli psát články jdoucí více do hloubky.
  • Deep Patient, nástroj založený na umělé inteligenci, který vznikl na Icahn School of Medicine at Mount Sinai, umožňuje lékařům identifikovat vysoce rizikové pacienty ještě před diagnostikováním onemocnění. Nástroj analyzuje anamnézu pacienta a podle společnosti insideBIGDATA předpovídá téměř 80 onemocnění až rok před jejich nástupem.

Umělá inteligence připravená k použití usnadňuje zprovoznění umělé inteligence

S tím, jak vznikají řešení a nástroje založené na umělé inteligenci, může využívat umělou inteligenci více společností za nižší cenu a v kratším čase. Umělá inteligence připravená k použití označuje řešení, nástroje a softwarové programy, které buď disponují vestavěnými schopnostmi umělé inteligence, nebo automatizují proces algoritmického rozhodování.

Umělá inteligence připravená k použití může být cokoliv od autonomních databází, které se samy léčí pomocí strojového učení, až po předem připravené modely, které lze aplikovat na různé datové sady k řešení problémů, jako je rozpoznávání obrazu a analýza textu. Může pomoci firmám dosáhnout rychlejšího zhodnocení investic, zvýšení produktivity, snížení nákladů a zlepšení vztahů se zákazníky.

Komunikace se zákazníky pomocí chatovacích robotů. Chatovací roboty využívají zpracování přirozeného jazyka pro pochopení zákazníků a umožňují zákazníkům klást otázky a získávat informace. Tyto chatovací roboty se v průběhu času učí, takže mohou vylepšit interakci se zákazníky.

Monitorování datového centra. Provozní týmy IT mohou ušetřit obrovské množství času a energie při monitorování systému tím, že převedou veškerá webová data, aplikační data, databázová data, data uživatelské spokojenosti a data protokolů do jedné cloudové datové platformy, která automaticky monitoruje prahové hodnoty a detekuje anomálie.

Provádění obchodních analýz bez odborníka. Analytické nástroje s vizuálním uživatelským rozhraním umožňují osobám bez technických znalostí snadné pokládat dotazy do systému a získávat srozumitelné odpovědi.

Překážky využití plného potenciálu umělé inteligence

Navzdory slibným možnostem umělé inteligence si mnoho společností neuvědomuje plný potenciál strojového učení a dalších funkcí umělé inteligence. Proč? Paradoxně se ukazuje, že problém je z velké části v lidech. Neefektivní pracovní postupy mohou bránit společnostem ve využití všech výhod jejich implementací umělé inteligence.

Datoví vědci například mohou čelit výzvám, jak získat zdroje a data potřebná k vytváření modelů strojového učení. Mohou mít potíže se spoluprací s kolegy. A mají k dispozici mnoho nástrojů s otevřeným zdrojovým kódem, zatímco vývojáři aplikací někdy potřebují úplně přetvořit modely vyvinuté datovými vědci, než je mohou integrovat do svých aplikací.

S rostoucím počtem nástrojů umělé inteligence s otevřeným zdrojovým kódem dochází k tomu, že pracovníci oddělení IT tráví více času podporou datových analytiků tím, že neustále aktualizují jejich pracovní prostředí. K tomuto problému přispívá omezená standardizace toho, jakým způsobem mají týmy pro analýzu dat pracovat.

A konečně vedoucí pracovníci si nemusí uvědomovat celý potenciál investic do umělé inteligence ve společnosti. V důsledku toho neposkytují dostatek prostředků a zdrojů k vytváření společného a integrovaného ekosystému potřebného k úspěšnému použití umělé inteligence.

Vytvoření správné kultury

Pokud chcete co nejlépe využít umělou inteligenci a vyhnout se problémům, které brání úspěšné implementaci, musíte zavést týmovou kulturu, která plně podporuje ekosystém umělé inteligence. Tento typ prostředí má následující znaky:

  • Obchodní analytici spolupracují s datovými vědci na určení problémů a cílů.
  • Datoví inženýři spravují data a příslušnou datovou platformu, aby byla plně funkční pro analýzu.
  • Datoví vědci připravují, studují, vizualizují a modelují data na platformě datové vědy.
  • Architekti IT spravují základní infrastrukturu potřebnou pro podporu datové vědy v plném měřítku, ať už v místním prostředí nebo v cloudu.
  • Vývojáři aplikací nasazují modely do aplikací za účelem vytváření produktů založených na datech.

Zjistěte, jak mohou členové vašeho týmu zabývajícího se datovou vědou efektivněji spolupracovat.

Od umělé inteligence k adaptivní inteligenci

Vzhledem k tomu, že schopnosti umělé inteligence se prosadily v běžném provozu podniku, vzniká nový pojem: adaptivní inteligence. Aplikace s adaptivní inteligencí pomáhají podnikům přijímat lepší obchodní rozhodnutí. Kombinují přitom vypovídací schopnost interních a externích dat v reálném čase s rozhodovacími procesy a vysoce škálovatelnou počítačovou infrastrukturou.

Tyto aplikace v podstatě činí vaši firmu chytřejší. To vám umožní poskytnout zákazníkům lepší produkty, doporučení a služby. To vše pak vede k lepším firemním výsledkům.

Další informace o průlomovém významu aplikací SaaS společnosti Oracle s integrovanou umělou inteligencí.

Umělá inteligence jako strategický imperativ a konkurenční výhoda

Umělá inteligence je strategickým imperativem pro všechny firmy, které chtějí zlepšit svou efektivitu, získat nové příležitosti k výnosům a zvýšit věrnost zákazníků. Rychle se stává konkurenční výhodou pro mnoho organizací. S umělou inteligencí mohou podniky dosáhnout více za kratší dobu, vytvářet individuální a atraktivní služby pro zákazníky a předpovídat firemní výsledky, které povedou k vyšší ziskovosti.

Umělá inteligence je však stále nová a složitá technologie. Chcete-li ji využít co nejlépe, potřebujete odborné znalosti o tom, jak vytvářet a spravovat vaše řešení umělé inteligence v plném měřítku. Úspěšný projekt s umělou inteligencí vyžaduje více než jen najmout datového vědce. Podniky musí zavést správné nástroje, procesy a strategie řízení, aby zajistily úspěšné nasazení umělé inteligence.

Nejlepší postupy pro co nejlepší využití umělé inteligence

Časopis Harvard Business Review vydává následující doporučení, pokud chcete začít využívat umělou inteligenci:

  • Aplikujte schopnosti umělé inteligence na aktivity, které mají největší a bezprostřední dopad na výnosy a náklady.
  • Použijte umělou inteligenci ke zvýšení produktivity při zachování počtu lidí, namísto abyste se zbavovali zaměstnanců nebo navyšovali jejich počet.
  • Začněte zavádět umělou inteligenci v podpůrných útvarech, nikoliv v útvarech přicházejících do styku se zákazníky (největší přínos získáte v oblasti IT a účetnictví).

Jak získat pomoc na vaší cestě k umělé inteligenci

Transformaci založené na umělé inteligenci se nevyhnete. Každý podnik, který chce zůstat konkurenceschopný, musí nakonec přijmout umělou inteligenci a vybudovat ekosystém umělé inteligence. Společnosti, které v následujících deseti letech umělou inteligenci nepřijmou, začnou zaostávat.

Ačkoli by vaše společnost mohla být výjimkou, většina společností nemá vlastní schopné lidi a odborné znalosti pro vývoj takového typu ekosystému a řešení, která mohou maximalizovat schopnosti umělé inteligence.

Pokud potřebujete pomoc při vývoji správné strategie a přístupu ke správným nástrojům, abyste uspěli v transformaci s umělou inteligencí, měli byste hledat inovačního partnera s hlubokými odbornými znalostmi a rozsáhlým portfoliem řešení umělé inteligence.

Knihovna učení založeného na umělé inteligenci

Další informace o datové vědě
Další informace o datové vědě

Podniky aktivně kombinují statistiku s koncepty informatiky, jako je strojové učení a umělá inteligence, aby získaly poznatky z velkých dat, a tím podpořili inovace a změnily kvalitu rozhodování.

Další informace o strojovém učení
Další informace o strojovém učení

Strojové učení, podskupina umělé inteligence, se zaměřuje na vývojové systémy, které se učí prostřednictvím dat s cílem automatizovat a zkrátit rozhodování a urychlit zhodnocení investic.

Novinky a názory
Novinky a názory

Umělá inteligence, strojové učení a datová věda mění způsob, jakým firmy přistupují ke složitým problémům, aby změnili trajektorii svých průmyslových odvětví. Přečtěte si nejnovější články, abyste pochopili přístup vašeho odvětví a vašich kolegů k těmto technologiím.