Co oznacza sztuczna inteligencja

Sztuczna inteligencja stała się pojęciem-wytrychem dla aplikacji wykonujących złożone zadania, które kiedyś wymagały wkładu ludzi, takich 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 skupia się na budowaniu systemów, które uczą się lub poprawiają 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. Data science to interdyscyplinarna dziedzina badań, która wykorzystuje metody naukowe i inne do wyodrębniania wartości z danych oraz łączy kwalifikacje z dziedzin takich jak statystyka i informatyka teoretyczna z wiedzą biznesową w celu analizy danych zebranych z wielu źródeł.

Jak SI może pomóc organizacjom

Centralnym zamierzeniem badań nad sztuczną inteligencją jest odtworzenie ludzkiego postrzegania rzeczywistości i reagowania na nią, a następnie wykroczenie poza właściwe im ograniczenia. Sztuczna inteligencja szybko staje się fundamentem innowacji. Zasilana przez różne formy samouczenia się maszyn, które rozpoznają wzorce w danych i umożliwiają prognozowanie, może zapewnić firmie korzyści przez:

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

SI w przedsiębiorstwie

Technologia SI poprawia 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. wartości życiowej klienta)
• Optymalizacja cen na podstawie zachowań i preferencji klientów
• Zastosowanie funkcji rozpoznawania obrazu do analizy zdjęć rentgenowskich w diagnostyce nowotworowej

Jak przedsiębiorstwa wykorzystują SI

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

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

Co stymuluje adaptację SI

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 sztucznej inteligencji 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. W tym miejscu obalamy pięć popularnych mitów na temat sztucznej inteligencji:

• Mit nr 1: SI dla firm wymaga podejścia „zrób to sam”.
  Rzeczywistość: Większość przedsiębiorstw stosuje sztuczną inteligencję, łącząc zarówno rozwiązania wewnętrzne, jak i gotowe. Wewnętrzny rozwój sztucznej inteligencji pozwala firmom dostosować się do unikalnych potrzeb biznesowych, a wbudowana SI umożliwia usprawnienie wdrożenia dzięki gotowemu rozwiązaniu dla typowych problemów biznesowych.
• Mit nr 2: SI natychmiast zapewni magiczne rezultaty.
  Rzeczywistość: Droga do sukcesu SI wymaga czasu, przemyślanego planowania i jasnego wyobrażenia o rezultatach, które chce się osiągnąć. Potrzebujesz strategicznych ram i iteracyjnego podejścia, aby uniknąć dostarczenia losowego zestawu rozproszonych rozwiązań SI.
• Mit nr 3: SI dla firm nie wymaga ludzi do uruchomienia.
  Rzeczywistość: SI dla firm nie polega na przejmowaniu inicjatywy przez roboty. Wartość sztucznej inteligencji polega na tym, że zwiększa ludzkie możliwości i daje pracownikom czas na wykonywanie bardziej strategicznych zadań. 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: SI dla firm potrzebuje inteligentnych danych. Aby uzyskać najskuteczniejsze informacje biznesowe z SI, dane muszą być wysokiej jakości, aktualne, odpowiednie i urozmaicone.
• Mit nr 5: SI dla firm potrzebuje tylko danych i modeli, aby odnieść sukces.
  Rzeczywistość: Dane, algorytmy i modele to dopiero początek, ale rozwiązanie SI musi być skalowalne, aby sprostać zmieniającym się potrzebom biznesowym. Do chwili obecnej większość rozwiązań SI dla przedsiębiorstw została opracowana ręcznie przez analityków danych. Rozwiązania te wymagają obszernej, ręcznej konfiguracji i konserwacji oraz nie są skalowane. Aby skutecznie wdrażać projekty sztucznej inteligencji, potrzebujesz rozwiązań, które będą skalowane w celu spełnienia nowych wymagań w miarę postępów z SI.

SI w operacjach firmy — korzyści i wyzwania

Wiele przykładów wdrożeń potwierdza wartość sztucznej inteligencji. Organizacje 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 do strony trzeciej.

Przykłady wdrożeń sztucznej inteligencji

Sztuczna inteligencja leży u podstaw niektórych spektakularnych sukcesów:

• Magazyn Harvard Business Review donosi, że agencja Associated Press 12-krotnie zwiększyła liczbę newsów, trenując oprogramowanie SI do automatycznego pisania krótkich depesz o wynikach finansowych firm. Odciążyło to dziennikarzy i umożliwiło im pisanie obszerniejszych artykułów.
• Wspomagane sztuczną inteligencją narzędzie Deep Patient zbudowane na uczelni Icahn School of Medicine at Mount Sinai pozwala lekarzom identyfikować pacjentów wysokiego ryzyka 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 SI ułatwia praktyczne zastosowanie sztucznej inteligencji

Upowszechnienie się rozwiązań i narzędzi opartych na sztucznej inteligencji oznacza dla większej liczby firm możliwość sięgnięcia po korzyści oferowane przez sztuczną inteligencję, ponieważ obniża niezbędne koszty oraz skraca potrzebny czas. 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. SI może pomóc firmom skrócić czas od pomysłu do uzyskania korzyści, zwiększyć wydajność, obniżyć koszty i poprawić relacje z klientami.

Jak zrobić pierwsze kroki z SI

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.

Blokady w realizacji pełnego potencjału SI

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.

Utworzenie 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 analitycznej 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

Dowiedz się, jak zwiększyć efektywność zespołu ds. analityki danych.

Od sztucznej inteligencji do inteligencji adaptacyjnej

Kiedy możliwości sztucznej inteligencji utorowały sobie drogę do głównego nurtu działalności przedsiębiorstw, wyewoluowało nowe pojęcie: 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.

Poznaj możliwości transformacyjne aplikacji SaaS firmy Oracle z wbudowaną sztuczną inteligencją.

SI jako imperatyw strategiczny i przewaga konkurencyjna

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 SI trzeba zrobić więcej, niż tylko zatrudnić analityka danych. Aby zagwarantować sukces sztucznej inteligencji, przedsiębiorstwa muszą wdrażać odpowiednie narzędzia, procesy i strategie zarządzania.

Najlepsze praktyki dotyczące SI

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

• Funkcje SI 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 kontaktu z klientem (najbardziej skorzystają na tym IT i księgowość).

Uzyskiwanie pomocy w zakresie sztucznej inteligencji

Nie ma odwrotu od transformacji związanej ze sztuczną inteligencją. Aby zachować konkurencyjność, każde przedsiębiorstwo będzie w końcu musiało wdrożyć sztuczną inteligencję i zbudować ekosystem SI. 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 SI, poszukaj innowacyjnego partnera z głęboką wiedzą branżową i wszechstronną ofertą rozwiązań SI.