Czym jest AI? Dowiedz się więcej o sztucznej inteligencji

Wyjaśnienie pojęcia sztucznej inteligencji (AI)

Mówiąc najprościej, sztuczna inteligencja (artificial intelligence, AI) to systemy lub maszyny, które naśladują ludzką inteligencję w celu wykonywania zadań i mogą sukcesywnie usprawniać swoje działanie w oparciu o zbierane informacje. AI przyjmuje różne formy. Oto kilka przykładów:

• Chatboty posługują się sztuczną inteligencją, aby szybciej klasyfikować problemy klientów i udzielać trafniejszych odpowiedzi.
• Inteligentni asystenci używają AI do analizowania informacji o znaczeniu newralgicznym z dużych zbiorów danych tekstowych w celu ulepszenia planowania.
• Silniki rekomendacji dostarczają automatyczne propozycje programów telewizyjnych na podstawie nawyków telewidzów.

W sztucznej inteligencji chodzi bardziej o proces i możliwości superpwspomaganego myślenia i analizy danych niż o konkretny format czy funkcję. SI kojarzy się z funkcjonalnymi, humanoidalnymi robotami podbijającymi świat, lecz sztuczna inteligencja nie ma na celu zastąpienia ludzi. Ma istotnie zwiększyć ludzkie możliwości i efekty. Oznacza to, że należy ją zaliczyć do najbardziej wartościowych zasobów przedsiębiorstwa.

Terminy związane ze sztuczną inteligencją

„Sztuczna inteligencja” to termin określający aplikacje wykonujące złożone zadania, które kiedyś wymagały wkładu ludzi, takie jak komunikacja online z klientami czy gra w szachy. Nazwę tę często stosuje się wymiennie z nazwami dyscyplin podrzędnych, do których należą samouczenie się maszyn i uczenie głębokie. Istnieją jednak między nimi różnice. Przykładowo samouczenie się maszyn koncentruje się na budowaniu systemów, które uczą się lub zwiększają swoją wydajność na podstawie przetwarzanych danych. Warto sobie uświadomić, że chociaż wszystkie zagadnienia samouczenia się maszyn należą do badań nad sztuczną inteligencją, SI nie ogranicza się jedynie do nich.

W celu pełnego wykorzystania wartości sztucznej inteligencji wiele firm poważnie inwestuje w zespoły zajmujące się analityką danych. Analityka danych (data science) to dziedzina interdyscyplinarna, która wykorzystuje metody naukowe i inne do wyodrębniania z danych użytecznych informacji. Wymaga ona połączenia umiejętności z zakresu różnych dziedzin — takich jak statystyka i informatyka — z wiedzą biznesową, w celu analizy danych zebranych z wielu źródeł.

AI i programiści

Programiści używają sztucznej inteligencji, by skuteczniej wykonywać zadania, które w przeciwnym razie wymagałyby obsługi ręcznej, nawiązywać kontakt z klientami, identyfikować wzorce i rozwiązywać problemy. Aby rozpocząć pracę z AI, programiści powinni mieć doświadczenie w matematyce i swobodnie posługiwać się algorytmami.

Zaczynając pracę nad wykorzystaniem sztucznej inteligencji do tworzenia aplikacji, warto zacząć od małych rzeczy. Realizując stosunkowo prosty projekt, taki jak na przykład tic-tac-toe, nauczysz się podstaw sztucznej inteligencji. Nauka przez praktykę to świetny sposób, by podnieść poziom każdej umiejętności — nie inaczej jest w przypadku sztucznej inteligencji. Kiedy z powodzeniem zrealizujesz jeden lub kilka projektów na małą skalę, sztuczna inteligencja zapewni Ci nieograniczone możliwości.

Jak technologia AI może pomóc organizacjom

Głównym celem sztucznej inteligencji jest odtworzenie ludzkiego sposobu postrzegania rzeczywistości i reagowania na nią, a następnie wykroczenie poza właściwe im ograniczenia. Sztuczna inteligencja szybko staje się fundamentem innowacji. Wspierana przez różne formy samouczenia się maszyn, które rozpoznają wzorce w danych i umożliwiają prognozowanie, może zapewnić firmie korzyści poprzez:

• umożliwienie szerszego zrozumienia ogromu dostępnych danych,
• udostępnienie prognoz umożliwiających automatyzację nadmiernie skomplikowanych lub przyziemnych zadań.

AI w przedsiębiorstwie

Technologia AI zwiększa wydajność i produktywność przedsiębiorstwa przez automatyzację procesów lub zadań, które kiedyś wymagały angażowania ludzi. Sztuczna inteligencja może również nadawać sens danym, których skala wykracza poza możliwości interpretacji przez człowieka. Te możliwości mogą być źródłem znacznych korzyści biznesowych. Przykładowo Netflix wykorzystuje samouczenie się maszyn w celu zapewnienia odpowiedniego poziomu personalizacji, co pomogło firmie zwiększyć bazę klientów o ponad 25 procent w 2017 r.

Większość przedsiębiorstw uznała analitykę danych za kierunek priorytetowy i inwestuje w nią znaczne środki. W najnowszej ankiecie firmy Gartner obejmującej ponad 3000 dyrektorów ds. informatyki respondenci uznali analitykę i analizę biznesową za najbardziej wyróżniające się technologie w swoich organizacjach. Ankietowani menedżerowie postrzegają te technologie jako najbardziej strategiczne dla swoich firm; dlatego przyciągają one najwięcej nakładów inwestycyjnych.

Sztuczna inteligencja niesie wartość dla prawie każdej branży i firmy oraz każdego wydziału w firmie. Obejmuje zastosowania ogólne i branżowe, na przykład:

• Wykorzystanie danych transakcyjnych i demograficznych do prognozowania wydatków określonych klientów w trakcie relacji z firmą (czyli tzw. długofalowej wartości klienta)
• Optymalizacja cen na podstawie zachowań i preferencji klientów
• Zastosowanie rozpoznawania obrazów do analizy zdjęć rentgenowskich w diagnostyce nowotworowej

Jak przedsiębiorstwa wykorzystują AI

Według magazynu Harvard Business Review główne zastosowania sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwach to:

• Wykrywanie włamań i zapobieganie im (44%)
• Rozwiązywanie problemów technicznych użytkowników (41 procent)
• Ograniczanie prac związanych z zarządzaniem produkcją (34%)
• Ocena przestrzegania wewnętrznych zasad dotyczących współpracy z zatwierdzonymi dostawcami (34%)

Co stymuluje adaptację AI?

Rozwój sztucznej inteligencji we wszystkich branżach stymulują trzy czynniki:

• Łatwa dostępność ekonomicznej mocy obliczeniowej o wysokiej wydajności. Obfitość oferowanej komercyjnie mocy obliczeniowej w chmurze umożliwia ekonomiczną realizację projektów złożonych pod względem obliczeniowym. Zanim opracowano dzisiejsze technologie, środowiska obliczeniowe odpowiednie dla prac nad sztuczną inteligencją były niedostępne w chmurze, a ich koszt był zaporowy.
• Dostępność wielkich wolumenów danych na potrzeby trenowania systemów. Sztuczna inteligencja musi przejść trening na olbrzymiej ilości danych, aby generować poprawne prognozy. Popularyzacja różnych narzędzi do etykietowania danych oraz łatwość i przystępna cena usług magazynowania i przetwarzania danych ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych pozwala coraz większej liczbie organizacji budować i trenować algorytmy sztucznej inteligencji.
• Praktyczne stosowanie sztucznej inteligencji zapewnia przewagę konkurencyjną. Przedsiębiorstwa coraz częściej dostrzegają przewagę konkurencyjną wynikającą z zastosowania wniosków formułowanych przez sztuczną inteligencję do celów biznesowych i przypisują jej priorytet w całości działań firmy. Generowane przez sztuczną inteligencję ukierunkowane zalecenia mogą na przykład pomóc szybciej podejmować lepsze decyzje. Wiele funkcji i możliwości sztucznej inteligencji może prowadzić do obniżenia kosztów, zmniejszenia ryzyka, skrócenia czasu wprowadzenia nowego produktu na rynek i wielu innych korzyści.

5 popularnych mitów na temat AI w przedsiębiorstwie

Podczas gdy wiele firm z powodzeniem przyjęło technologię sztucznej inteligencji, istnieje również sporo dezinformacji na temat sztucznej inteligencji i tego, co może, a czego nie może zrobić. Poniżej obalimy pięć popularnych mitów na temat sztucznej inteligencji:

• Mit nr 1: przedsiębiorstwo musi dokonać wdrożenia AI we własnym zakresie.
  Rzeczywistość: większość przedsiębiorstw wprowadza AI, łącząc rozwiązania wewnętrzne i zewnętrzne. Wewnętrzny rozwój sztucznej inteligencji pozwala firmom dostosować się do unikalnych potrzeb biznesowych, a wbudowana AI umożliwia usprawnienie wdrożenia dzięki gotowemu rozwiązaniu dla typowych problemów biznesowych.
• Mit nr 2: AI natychmiast zapewni magiczne rezultaty.
  Rzeczywistość: droga do sukcesu w zakresie AI wymaga czasu, przemyślanego planowania i jasnego określenia celów, które chce się osiągnąć. Aby uniknąć dostarczenia losowego zestawu rozproszonych rozwiązań z zakresu AI, potrzebujesz strategicznych ram i iteracyjnego podejścia.
• Mit nr 3: do obsługi rozwiązań z zakresu AI w przedsiębiorstwie nie są potrzebni ludzie.
  Rzeczywistość: wdrażanie AI w przedsiębiorstwie nie polega na przejmowaniu kontroli przez roboty. Wartość sztucznej inteligencji polega na tym, że zwiększa ludzkie możliwości i odciąża pracowników z wykonywania rutynowych zadań, dając im czas na realizację zadań bardziej strategicznych. Co więcej, sztuczna inteligencja polega na tym, że to ludzie dostarczają odpowiednie dane i pracują z nimi we właściwy sposób.
• Mit nr 4: im więcej danych, tym lepiej.
  Rzeczywistość: rozwiązanie AI dla przedsiębiorstw potrzebuje inteligentnych danych. Aby uzyskać najskuteczniejsze informacje biznesowe z rozwiązania AI, dane muszą być wysokiej jakości, aktualne, odpowiednie i urozmaicone.
• Mit nr 5: rozwiązanie AI dla przedsiębiorstw potrzebuje tylko danych i modeli, aby odnieść sukces.
  Rzeczywistość: dane, algorytmy i modele to tylko początek; rozwiązanie AI musi być skalowalne, aby sprostać zmieniającym się potrzebom biznesowym. Do chwili obecnej większość rozwiązań AI dla przedsiębiorstw została opracowana ręcznie przez analityków danych. Rozwiązania te wymagają obszernej, ręcznej konfiguracji i konserwacji oraz nie są skalowane. Aby skutecznie wdrażać projekty z zakresu sztucznej inteligencji, potrzebujesz rozwiązań, które można skalować w celu spełnienia nowych wymagań w miarę postępów w stosowaniu AI.

AI w działalności operacyjnej firmy — korzyści i wyzwania

Wiele przykładów wdrożeń potwierdza wartość sztucznej inteligencji. Przedsiębiorstwa wzbogacające tradycyjne procesy i aplikacje biznesowe o samouczenie się maszyn i interakcje kognitywne mogą znacząco poprawić komfort pracy i produktywność użytkowników.

Występują jednak pewne przeszkody. Niewiele firm wdrożyło sztuczną inteligencję na dużą skalę, a wynika to z kilku powodów. Konieczne jest na przykład skorzystanie z chmury obliczeniowej, gdyż w przeciwnym razie projekty sztucznej inteligencji są często bardzo kosztowne. Budowa takich systemów jest złożona i wymaga specjalistycznej wiedzy, na którą popyt znacznie przewyższa podaż. Trudności te pomoże zminimalizować wiedza o tym, kiedy i gdzie włączyć sztuczną inteligencję, a także kiedy zwrócić się o pomoc do firmy zewnętrznej.

Przykłady wdrożeń AI

Sztuczna inteligencja leży u podstaw sukcesu niektórych spektakularnych wdrożeń:

• Magazyn Harvard Business Review donosi, że agencja Associated Press 12-krotnie zwiększyła liczbę newsów, trenując oprogramowanie AI do automatycznego pisania krótkich depesz o wynikach finansowych firm. Odciążyło to dziennikarzy i umożliwiło im pisanie obszerniejszych artykułów.
• Oparte na sztucznej inteligencji narzędzie Deep Patient zbudowane przez pracowników uczelni Icahn School of Medicine at Mount Sinai pozwala lekarzom identyfikować pacjentów wysokiego ryzyka jeszcze przed zdiagnozowaniem u nich objawów choroby. Według serwisu insideBIGDATA narzędzie prognozuje prawie 80 chorób nawet rok przed ich wystąpieniem na podstawie analizy historii medycznej pacjenta.

Gotowe rozwiązanie z zakresu AI ułatwia stosowanie sztucznej inteligencji w praktyce

Upowszechnienie się rozwiązań i narzędzi opartych na AI oznacza dla większej liczby firm możliwość sięgnięcia po korzyści oferowane przez sztuczną inteligencję — szybciej i po niższych kosztach. Gotowa do użycia sztuczna inteligencja to rozwiązania, narzędzia i oprogramowanie, które mają wbudowane funkcje sztucznej inteligencji lub automatyzują proces podejmowania decyzji według algorytmów.

Gotową do użycia sztuczną inteligencją mogą być autonomiczne bazy danych, które same się naprawiają z wykorzystaniem funkcji samouczenia się maszyn, a także wstępnie zbudowane modele, które można zastosować do różnych zestawów danych w celu rozwiązania problemów, takich jak rozpoznawanie obrazu i analiza tekstu. AI może pomóc firmom skrócić czas od pomysłu do uzyskania korzyści, zwiększyć wydajność, obniżyć koszty i poprawić relacje z klientami.

Jak zrobić pierwsze kroki z AI

Komunikacja z klientami przy użyciu chatbotów. Chatboty wykorzystują przetwarzanie języka naturalnego, aby zrozumieć klientów oraz umożliwić im zadawanie pytań i uzyskiwanie informacji. Uczą się z biegiem czasu, dzięki czemu mogą wprowadzać większą wartość do interakcji z klientami.

Monitorowanie centrum danych Zespoły operacyjne IT mogą zaoszczędzić dużo czasu i energii przeznaczanych na monitorowanie systemu, przenosząc wszystkie dane dotyczące sieci WWW, aplikacji, wydajności bazy danych, wrażeń użytkowników i dzienników do jednej chmurowej platformy danych, która automatycznie monitoruje wartości progowe i wykrywa anomalie.

Przeprowadzanie analizy biznesowej bez pomocy eksperta. Narzędzia analityczne z wizualnym interfejsem użytkownika umożliwiają osobom bez przygotowania technicznego łatwe wysłanie zapytania do systemu i uzyskanie zrozumiałej odpowiedzi.

Przeszkody w realizacji pełnego potencjału AI

Mimo obiecujących perspektyw sztucznej inteligencji wiele firm nie wykorzystuje pełnego potencjału samouczenia się maszyn ani innych funkcji SI. Dlaczego? Jak na ironię okazuje się, że przyczyną problemu są przede wszystkim... ludzie. Nieefektywna organizacja pracy może utrudniać firmom uzyskanie pełni wartości z wdrożeń sztucznej inteligencji.

Dla analityków danych problemem może być na przykład zdobycie zasobów i danych potrzebnych do zbudowania modeli samouczenia się maszyn. Problematyczna może być współpraca z innymi członkami zespołu. Dodatkowo mogą korzystać z wielu różnych narzędzi open source do zarządzania, podczas gdy programiści aplikacji muszą czasami całkowicie przekodować opracowane przez analityków modele w celu ich osadzenia w swoich aplikacjach.

Wraz z rosnącą listą narzędzi open source ze sztuczną inteligencją działy IT spędzają więcej czasu na wspieranie zespołów analityków danych, nieustannie aktualizując ich środowisko pracy. Problem ten potęguje ograniczona standaryzacja dotycząca preferencji zespołów analityki data science.

I w końcu kierownictwo wyższego szczebla może nie być w stanie zwizualizować pełnego potencjału firmowych inwestycji w sztuczną inteligencję. W rezultacie nie zapewnia się wystarczającego sponsoringu i zasobów do stworzenia zintegrowanego ekosystemu pracy zespołowej wymaganego do zapewnienia sukcesu sztucznej inteligencji.

Wykreowanie właściwej kultury

Pełne wykorzystanie sztucznej inteligencji — w tym uniknięcie problemów wstrzymujących pomyślną implementację — oznacza wdrożenie kultury zespołowej, która w pełni wspiera ekosystem sztucznej inteligencji. W takim środowisku:

• Analitycy biznesowi we współpracy z analitykami danych definiują problemy i cele
• Inżynierowie danych zarządzają nimi i bazową platformą danych, dzięki czemu wszystko jest gotowe do analiz
• Analitycy danych przygotowują je, badają, wizualizują i modelują na platformie do analizy danych
• Architekci IT zarządzają bazową infrastrukturą wymaganą do obsługi analityki danych w odpowiedniej skali, lokalnie lub w chmurze
• Programiści przekształcają modele w aplikacje, tworząc produkty oparte na danych

Od sztucznej inteligencji do inteligencji adaptacyjnej

W miarę jak funkcje AI wchodzą do głównego nurtu działań przedsiębiorstw, pojawia się nowy termin: inteligencja adaptacyjna. Aplikacje z inteligencją adaptacyjną pomagają przedsiębiorstwom podejmować lepsze decyzje biznesowe, ponieważ łączą potęgę danych wewnętrznych i zewnętrznych w czasie rzeczywistym z naukowymi podstawami decyzji oraz wysoce skalowalną infrastrukturą obliczeniową.

Dzięki tym aplikacjom firma staje się mądrzejsza. Klientom można oferować lepsze produkty, rekomendacje i usługi — a to wszystko przekłada się na lepsze wyniki biznesowe.

AI jako imperatyw strategiczny i źródło przewagi nad konkurencją

Sztuczna inteligencja to strategiczny imperatyw dla każdej firmy, która pragnie zwiększyć efektywność, znaleźć nowe możliwości generowania przychodów i zwiększyć lojalność klientów. Wielu organizacjom szybko zapewnia przewagę konkurencyjną. Dzięki sztucznej inteligencji przedsiębiorstwa mogą osiągnąć więcej w krótszym czasie, zapewnić klientom atrakcyjną i spersonalizowaną obsługę oraz przewidywać wyniki biznesowe w celu zwiększenia rentowności.

Sztuczna inteligencja to jednak wciąż nowa i złożona technologia. Pełne wykorzystanie jej potencjału wymaga wiedzy na temat tworzenia rozwiązań sztucznej inteligencji we właściwej skali i zarządzania nimi. W celu udanej realizacji projektu AI trzeba zrobić więcej, niż tylko zatrudnić analityka danych. Aby zagwarantować sukces dzięki sztucznej inteligencji, przedsiębiorstwa muszą wdrażać odpowiednie narzędzia, procesy i strategie zarządzania.

Najlepsze praktyki zapewniające maksymalne wykorzystanie możliwości AI

Harvard Business Review udziela następujących rekomendacji w kwestii pierwszych kroków ze sztuczną inteligencją:

• Funkcje AI należy zastosować do działań o największym i najbardziej bezpośrednim wpływie na przychody i koszty.
• Sztuczną inteligencję należy zastosować do zwiększenia produktywności przy zachowaniu dotychczasowego poziomu zatrudnienia, zamiast redukować personel lub zatrudniać nowych pracowników.
• Implementację sztucznej inteligencji należy rozpocząć od zaplecza firmy, a nie od działu obsługi klienta (najbardziej skorzystają na tym działy IT i księgowości).

Uzyskiwanie pomocy we wdrażaniu AI w przedsiębiorstwie

Nie ma odwrotu od transformacji związanej ze stosowaniem sztucznej inteligencji. Aby zachować konkurencyjność, każde przedsiębiorstwo będzie w końcu musiało wdrożyć sztuczną inteligencję i zbudować ekosystem AI. Firmy, które chociaż częściowo nie zaadaptują takiego rozwiązania w ciągu najbliższych 10 lat, pozostaną w tyle.

Twoja firma może być wyjątkiem, lecz większość firm nie ma wewnętrznych zasobów ani fachowej wiedzy potrzebnych do opracowania ekosystemu i rozwiązań, które mogą zmaksymalizować możliwości sztucznej inteligencji.

Jeśli potrzebujesz pomocy w opracowaniu odpowiedniej strategii i uzyskaniu dostępu do odpowiednich narzędzi, które pozwolą Ci odnieść sukces w procesie transformacji opartej na AI, poszukaj innowacyjnego partnera z głęboką wiedzą branżową i kompleksową ofertą rozwiązań z zakresu AI.

Biblioteka szkoleń dotyczących sztucznej inteligencji

• Czym jest analityka danych?
  Firmy aktywnie łączą statystykę z koncepcjami z informatyki teoretycznej, takimi jak samouczenie się maszyn i sztuczna inteligencja, aby formułować wnioski z analiz zbiorów big data, stymulować innowacje i transformować procesy decyzyjne.
• Czym jest samouczenie się maszyn?
  Samouczenie się maszyn to podzbiór zagadnień należących do dziedziny sztucznej inteligencji (SI), skoncentrowany na budowaniu systemów uczących się na podstawie danych w celu zautomatyzowania i skrócenia procesu decyzyjnego, a tym samym szybszego osiągania korzyści.
• Aktualności i opinie dotyczące AI
  Sztuczna inteligencja, samouczenie się maszyn i analityka danych zmieniają sposób, w jaki firmy podchodzą do złożonych problemów i wyznaczają kierunki rozwoju swoich branż. Przeczytaj najnowsze artykuły i dowiedz się, jak Twoja branża i podobne firmy wykorzystują te technologie.