Sztuczna inteligencja w biznesie – Wstęp | AI w biznesie #1

Jeśli kojarzysz zastosowanie sztucznej inteligencji w biznesie tylko z chatbotem na stronie sklepu lub automatycznym call center banku, możesz być zaskoczony, jak wiele obszarów biznesowej sztucznej inteligencji zostało z powodzeniem wykorzystanych. W końcu minęło ponad 25 lat odkąd Deep Blue, superkomputer stworzony przez IBM, pokonał mistrza szachowego Garry'ego Kasparowa!

Sztuczna inteligencja w biznesie – Wprowadzenie

1. Zastosowania sztucznej inteligencji w biznesie
2. Główne obszary rozwoju AI
3. AIaaS, czyli sztuczna inteligencja do wynajęcia
4. Nauczanie maszynowe
5. Ufasz sztucznej inteligencji?
6. Streszczenie

Zastosowania sztucznej inteligencji w biznesie

Kabiny autonomiczne cieszą się w Kalifornii dużym powodzeniem. Kierują klientów do bezzałogowych sklepów spożywczych zarządzanych przez sztuczną inteligencję. Tutaj możesz po prostu wziąć produkty z półki i wyjść. Sztuczna inteligencja w połączeniu z wielopoziomowym monitoringiem sklepu wykorzystuje aplikację zainstalowaną w smartfonie do pobierania płatności za zakupy.

Sztuczna inteligencja może również zapamiętywać i identyfikować obrazy. Lepiej rozpoznaje twarze niż wielu ludzi. I to nie tylko podczas skanowania przestrzeni w czasie rzeczywistym, ale nawet w przypadku rozmytych zdjęć.

Oznacza to nie tylko możliwość witania klientów sklepu po imieniu czy sugerowania kontaktów na podstawie zdjęć grupowych. Bezbłędne rozpoznawanie osób to także większe bezpieczeństwo – np. poprzez rezygnację z wprowadzania haseł dostępu do bankowości elektronicznej.

Główne obszary rozwoju AI

Sztuczna inteligencja wciąż znajduje nowe i świeże aplikacje w biznesie. W zawrotnym tempie między gałęziami rozwijanymi przez różne zespoły zachodzą zaskakujące kombinacje. Nowe możliwości powstają dzięki połączeniu obszarów takich jak:

• przetwarzanie języka naturalnego , czyli NLP, którego różne aplikacje biznesowe omówimy w osobnym artykule
• przetwarzanie obrazu – Computer Vision, CV – wykorzystywane m.in. w zarządzaniu treścią i tworzeniu treści,
• robotyka, czyli manipulacja przedmiotami w świecie fizycznym – Robotics – która dotyczy inteligentnych urządzeń wchodzących w skład Internetu Rzeczy (IoT), takich jak odkurzacze, które potrafią wchodzić po schodach, ale także bezzałogowych specjalistycznych maszyn przemysłowych czy precyzyjnych, mikroskopijne roboty medyczne.

Zadziwia nie tylko różnorodność obszarów, ale także skala, na jaką można zastosować sztuczną inteligencję. Autonomiczne samochody, aby poruszać się bezkolizyjnie i płynnie, muszą przetwarzać ogromne ilości danych. A pomagają im w tym… inteligentne miasta.

Wielozadaniowa czy multimodalna sztuczna inteligencja właśnie dotarła do naszych drzwi. Na razie potrafi tworzyć obrazy na podstawie opisu i kreatywnie odpowiadać na pytania, korzystając z zasobów internetowych. Sztuczna inteligencja multimodalna może ewoluować w tak zwaną sztuczną inteligencję ogólną (AGI) lub silną sztuczną inteligencję. Będzie mógł nie tylko wykonywać specjalistyczne zadania, ale także myśleć, uczyć się i rozumować jak człowiek. Co więcej, prawdopodobnie nawet nie ustalimy, czy i kiedy silna sztuczna inteligencja istnieje i wykonuje wokół nas obowiązki.

AIaaS, czyli sztuczna inteligencja do wynajęcia

Tempo rozwoju AI znajduje również odzwierciedlenie w rosnącej popularności idei biznesowej AIaaS (Artificial Intelligence as a Software), czyli „sztucznej inteligencji do wynajęcia”. Jednostki ostatnio mniejsze firmy nie mogły sobie pozwolić na to rozwiązanie ze względu na problemy z utrzymaniem i złożonością. Obecnie w postaci AIaaS można znaleźć m.in.:

• Interfejsy Programowania Aplikacji (API) , które pozwalają różnym programom komunikować się ze sobą, umożliwiając np. automatyczne tłumaczenie treści internetowych lub aplikacji,
• Wirtualni asystenci i chatboty
• Uczenie algorytmów , aplikacja do analizy danych wykorzystywana przez firmy do znacznego przewyższania konkurencji, np. poprzez optymalizację procesów biznesowych.

Nauczanie maszynowe

Dziś sztuczna inteligencja – a raczej sztuczne inteligencje – wykonują zadania szybciej i dokładniej. To wszystko dzięki zdolności, którą do niedawna przypisywano tylko żywym organizmom: zdolności uczenia się.

Uczenie maszynowe (ML) jest odpowiedzialne za ulepszanie algorytmów sztucznej inteligencji. To z ich pomocą sztuczna inteligencja uczy się, robiąc i naprawiając własne błędy. Można powiedzieć, że stopniowo nabiera doświadczenia, tak jak dziecko czy młode zwierzę. Z tego powodu potrzebny jest czas na rozwój uczenia maszynowego, a także ekspozycja na odpowiednią ilość danych, z których sztuczna inteligencja może czerpać niezbędne informacje.

Ufasz sztucznej inteligencji?

Mimo swoich ograniczeń poziom rozwoju sztucznej inteligencji w biznesie jest naprawdę imponujący. W końcu nic dziwnego, że media społecznościowe trafnie podpowiadają znajomych, a sklep sugeruje buty w odpowiednim kolorze i rozmiarze. Działanie aplikacji punktowej jest tak płynne i naturalne, że wiele osób nawet nie zdaje sobie sprawy, kiedy mają do czynienia ze sztuczną inteligencją lub skutkami jej działania.

Budzi to obawy nie tylko dla pracowników wykonujących powtarzalne zadania, które można łatwo zautomatyzować, ale także dla właścicieli firm, których praca wymaga opracowania strategii i znalezienia obszarów dla innowacji. Dlatego tak ważne jest zdobywanie wiedzy o sztucznej inteligencji. To właśnie informacje są podstawą do budowania ostrożnego zaufania do sztucznej inteligencji oraz do firm, które ją tworzą i wykorzystują.

Fundacje i instytuty badawcze budujące zaufanie do sztucznej inteligencji w oparciu o edukację i transparentność są najczęściej kojarzone z dużym biznesem, który ma środki na finansowanie badań i rozwoju. Sposobem na radzenie sobie z dużymi zmianami w sferach życia codziennego, pracy i biznesu jest poszukiwanie rzetelnych i wiarygodnych źródeł wiedzy. Również z pomocą AI.

Streszczenie

Ponieważ ludzie wciąż przekazują dane AI, aby uczyć się naszego świata i rozumieć nasz język, sztuczna inteligencja zyskuje coraz większe uznanie i możliwości. W dzisiejszych czasach aplikacje do obsługi dokumentów i obsługi klienta tworzą, tłumaczą i udostępniają treści, a nawet zarządzają innymi maszynami. Przetwarzanie obrazu i manipulacja obiektami sprawiają, że sztuczna inteligencja jest jeszcze bardziej spleciona ze światem fizycznym. W ten sposób obszar zastosowań sztucznej inteligencji w biznesie stale się poszerza.

Biznes coraz bardziej swobodnie i kreatywnie korzysta z rozwiązań sztucznej inteligencji. To wszystko dzięki połączeniu jej różnych obszarów, a także AIaas – gotowych rozwiązań AI, które mogą nauczyć się pracować w Twojej firmie.

Czytaj też: Cyfrowe bliźniaki. Kiedy Czarne Lustro stanie się rzeczywistością

Jeśli podobają Ci się nasze treści, dołącz do naszej pracowitej społeczności pszczół na Facebooku, Twitterze, LinkedIn, Instagramie, YouTube, Pintereście.

Autor: Robert Whitney

Ekspert i instruktor JavaScript, który szkoli działy IT. Jego głównym celem jest podnoszenie produktywności zespołu poprzez uczenie innych efektywnej współpracy podczas kodowania.

Zobacz wszystkie posty

AI w biznesie:

1. Sztuczna inteligencja w biznesie - Wprowadzenie
2. Zagrożenia i szanse AI w biznesie (część 1)
3. Zagrożenia i szanse AI w biznesie (część 2)
4. Aplikacje AI w biznesie - przegląd
5. Co to jest NLP, czyli przetwarzanie języka naturalnego w biznesie
6. Automatyczne przetwarzanie dokumentów
7. AI i media społecznościowe – co o nas mówią?
8. Automatyczny tłumacz. Inteligentna lokalizacja produktów cyfrowych
9. Chatboty tekstowe wspomagane przez sztuczną inteligencję
10. Działanie i aplikacje biznesowe Voicebotów
11. Technologia wirtualnego asystenta, czyli jak rozmawiać z AI?
12. Biznes NLP dziś i jutro
13. Jak sztuczna inteligencja może pomóc w BPM?
14. Czy sztuczna inteligencja zastąpi analityków biznesowych?
15. Rola AI w podejmowaniu decyzji biznesowych
16. Co to jest analiza biznesowa?
17. Planowanie postów w mediach społecznościowych. Jak sztuczna inteligencja może pomóc?
18. Zautomatyzowane posty w mediach społecznościowych
19. Sztuczna inteligencja w zarządzaniu treścią
20. Kreatywna sztuczna inteligencja dziś i jutro
21. Multimodalna sztuczna inteligencja i jej zastosowania w biznesie
22. Nowe interakcje. Jak sztuczna inteligencja zmienia sposób, w jaki obsługujemy urządzenia?
23. RPA i API w cyfrowej firmie
24. Nowe usługi i produkty działające z AI
25. Przyszły rynek pracy i nadchodzące zawody
26. Zielona sztuczna inteligencja i sztuczna inteligencja dla Ziemi
27. EdTech. Sztuczna inteligencja w edukacji