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:
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.
„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.
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.
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:
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:
Według magazynu Harvard Business Review główne zastosowania sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwach to:
Rozwój sztucznej inteligencji we wszystkich branżach stymulują trzy czynniki:
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:
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.
Sztuczna inteligencja leży u podstaw sukcesu niektórych spektakularnych wdrożeń:
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.
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.
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.
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:
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.
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.
Harvard Business Review udziela następujących rekomendacji w kwestii pierwszych kroków ze sztuczną inteligencją:
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.
Twórz, testuj i wdrażaj aplikacje na platformie Oracle Cloud — bezpłatnie.