Sztuczna inteligencja – co to jest? Zastosowania w firmach

Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej na temat sztucznej inteligencji, tego jak działa, jak może wpłynąć na funkcjonowanie Twojego przedsiębiorstwa, a także, dlaczego jest przyszłością biznesu, to zapoznaj się z poniższym artykułem, w którym rozwiewamy wiele wątpliwości związanych z tym tematem.

Działanie sztucznej inteligencji opiera się na łączeniu ogromnej ilości danych z szybkim, wielokrotnym przetwarzaniem i z inteligentnymi algorytmami. W konsekwencji tego system może automatycznie uczyć się w oparciu o wzorce i cechy danych. AI ma wiele poddziedzin, a jedną z nich jest gałąź uczenia maszynowego. Często pojawia się pytanie, jaka jest różnica pomiędzy sztuczną inteligencją a uczeniem maszynowym?

Warto zaznaczyć, że sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe są ze sobą ściśle powiązane, jednak nie można powiedzieć, by były one tożsame. AI to umiejętność, jaką posiada system komputerowy do odwzorowania ludzkich funkcji poznawczych, do których należy nauka i rozwiązywanie problemów. Uczenie maszynowe to natomiast aplikacja sztucznej inteligencji, która pozwala komputerowi na opracowanie swoich analiz. Jego funkcją jest automatyzacja budowy modeli analitycznych. Uczenie maszynowe korzysta m.in. z sieci neuronowych, a także ze statystyk i badań. Jak działa sieć neuronowa?

Można powiedzieć, że sieć neuronowa jest bardzo uproszczonym modelem mózgu, ponieważ jest zbudowana z wielu elementów (serii algorytmów) przetwarzających informacje. Zadaniem sieci neuronowych jest ułatwienie systemowi komputerowemu osiągnięcie możliwości sztucznej inteligencji za pomocą głębokiego uczenia. Uczenie głębokie jest wykorzystywane m.in. do rozpoznawania obrazów, a poza tym jest także odpowiedzialne za przetwarzanie języka naturalnego.

Można powiedzieć, że historia sztucznej inteligencji sięga lat 50 XX wieku, ponieważ to wtedy, a dokładnie w 1956 r. pierwszy raz zdefiniowano pojęcie "artificial intelligence". Stało się to podczas konferencji w Dartmouth zorganizowanej przez informatyka Johna McCarthy. Kolejne lata były bardzo owocne w postępy w tym temacie, przykładowo w 1966 r. robot "ELIZA" został pierwszym czatbotem, który komunikował się nie na podstawie kodu komputerowego, ale języka ludzkiego.

W latach 80 natomiast zaobserwowano, w jaki sposób sztuczną inteligencję można wykorzystać do celów komercyjnych, co wznowiło inwestowanie w tę dziedzinę nauki. Technologia (a konkretnie oprogramowanie komputerowe) zaczęła być wykorzystywana do wykonywania określonych zadań, co zostało szczególnie entuzjastycznie przyjęte przez biznes. A w jaki konkretnie sposób można wykorzystać sztuczną inteligencję w organizacjach?

Współcześnie wykorzystanie sztucznej inteligencji w codziennej pracy zarówno średnich, jak i dużych firm stało się faktem. I chociaż nie wszystkie organizacje będą mogły skorzystać z tej technologii już teraz, to jest to niewątpliwie jedna z najszybciej rozwijających się i obiecujących technologii. Jej wykorzystanie w większości branż może zapewnić wyższą wydajność pracy, a w efekcie także przewagę konkurencyjną. Działanie sztucznej inteligencji opiera się przede wszystkim na umiejętności maszyn takich jak komputer lub nawet konkretnych aplikacji do uczenia się i niejako myślenia. Można więc powiedzieć, że jeśli program realizuje jakieś zadania, które zwykle są wykonywane za pomocą inteligencji człowieka, to oznacza, że wykorzystujemy AI.

Jak konkretnie sztuczna inteligencja pomaga w codziennej pracy firm? Przede wszystkim pozytywnie wpływa na organizację pracy, a także na jakość świadczonych usług. Przykładem wykorzystania AI jest obsługa klienta. W technologii AI algorytmy potrafią wyszukać, posortować i filtrować informacje np. na temat klientów z wielu źródeł. To bardzo ułatwia firmom kontakt z klientem. Dużą popularnością cieszą się np. czatboty lub wirtualni asystenci, którzy pomagają klientom w skorzystaniu z usług firmy.

Poza tym systemy AI mogą wspierać realizację procesów w działach: zasobów ludzkich, księgowo - finansowych, marketingowych, handlowych, czy administracji. W pełni zautomatyzowane maszyny są także w stanie wykonywać zadania związane z logistyką, ponieważ analizują ogromne ilości danych, które generowane są np. przez systemy WMS.

Poniżej znajdziemy kilka konkretnych przykładów zastosowań AI we współczesnych firmach.

Sztuczną inteligencję wykorzystuje się w takich branżach jak:

• Finanse i bankowość - system rekomendacji (proponowanie właściwych produktów klientom banku w oparciu o analizę ich zachowań), wspomaganie operacji giełdowych, szacowanie ryzyka, wykrywanie prób oszustw i wyłudzeń
• Transport i logistyka - szacowanie dojazdu do konkretnego punktu w czasie rzeczywistym, aplikacje dla kierowców (tzw. osobisty asystent), dokładniejsze szacowanie czasu realizacji zleceń transportowych, samochody autonomiczne (obecnie funkcjonują już autonomiczne autobusy, kolejowy transport towarowy)
• HI-TECH i telekomunikacja - automatyczny kontakt telefoniczny sterowany przez boty i chatboty, narzędzia do analizy Big Data, działania w obszarze inteligentnego zapewniania jakości usług
• Opieka zdrowotna - diagnostyka z wykorzystaniem botów i chatbotów, roboty wykonujące operacje, identyfikowanie i monitorowanie pacjentów z tzw. grup wysokiego ryzyka, prognozowanie zachorowań, automatyzacja testów diagnostycznych, prowadzenie dokumentacji medycznej, urządzenia do zdalnej diagnostyki (np. takie, które poddają kontroli pracę serca przez całą dobę).
• Handel - chatboty gromadzą ogromną ilość danych na temat klientów, na podstawie których może dojść do optymalizacji pracy sprzedawców, a także do zaoferowania przez nich spersonalizowanych ofert. Za pomocą sztucznej inteligencji możliwe jest dopasowywanie do konsumentów programów lojalnościowych, sposobu obsługi i realizacji zamówień, dostawy produktów czy metod płatności.
• IT/ Cyberbezpieczeństwo - bezpieczeństwo procesów jest wyższe (algorytm sztucznej inteligencji może znacząco podnieść skuteczność ochrony przed cyberatakami) wzrost wydajności przez optymalizację zadań IT, prognozowanie i rozpoznawanie awarii czy nieprawidłowego funkcjonowania przez AI

Powyżej przedstawiono główne sektory, w jakich AI wykorzystuje się AI. Oprócz tego rozwiązania w dziedzinie sztucznej inteligencji wspierają także takie branże jak: rolnictwo, produkcja, media, turystyka, edukacja, energetyka, budownictwo, czy energia i górnictwo.

• Sztuczna inteligencja automatyzuje powtarzalne procesy, które dotychczas były domeną ludzi i opierały się na ludzkim rozumowaniu
• AI korzysta z sieci neuronowych, które opierają się na działaniu algorytmów i technik głębokiego uczenia, to z kolei pozwala na sukcesywne uzyskiwanie danych, ich monitorowanie i interpretację (AI zapewnia szerszy kontekst i lepszą analizę danych)
• Na podstawie bardziej szczegółowych danych i ich analizy osoby kierujące firmą będą podejmować lepsze decyzje z zakresu zarządzania
• Sztuczna inteligencja jest ogromnym wsparciem w realizacji i optymalizacji wewnętrznych procesów, co wpływa na wyższą wydajność pracowników
• Aplikacje AI pozwalają na zminimalizowanie błędów ludzkich - maszyny są zwykle bardziej precyzyjne
• Jeśli w naszej organizacji są tzw. skomplikowane stanowiska pracy, to AI może je uprościć, ułatwiając pracę niektórym pracownikom i jednocześnie poprawiając wyniki przez nich uzyskiwane

Zanim przejdziemy do implementacji rozwiązań AI w naszym przedsiębiorstwie, powinniśmy dokonać wstępnej analizy przedwdrożeniowej - zastanówmy się więc przede wszystkim, w jakim obszarze działalności naszej firmy sztuczna inteligencja powinna zostać zastosowana. Oprócz tego warto sobie odpowiedzieć na pytania: jaką wartość biznesową mogą przynieść nowe technologie i jak widzimy kolejne etapy rozwoju tych technologii? Po pozytywnym zakończeniu tego etapu należy przyjrzeć się dostępnym na rynku rozwiązaniom i dokonać selekcji. Zawsze warto stawiać na rozwiązania, które pomogą zwiększyć wartość dla naszych klientów, a nie takie, które są obecnie modne, ponieważ to za nimi idzie zwiększenie sprzedaży.

Jeśli wybierzemy odpowiedni system AI, to następnym etapem będzie migracja danych ustrukturyzowanych i rozwijanie modelu aż do jego ostatecznego zastosowania. Warto pamiętać o tym, że nawet najbardziej zaawansowany algorytm na niewiele się zda, jeśli dane, które codziennie przetwarzamy, są niskiej jakości. Dlatego ważne jest porządkowanie danych najlepiej poprzez odpowiednie bazy, które dają dostęp do aktualnych informacji. Integrację i aktualizację baz danych zapewniają profesjonalne systemy ERP.

Po podjęciu przez organizację decyzji na temat wyboru rozwiązań z zakresu sztucznej inteligencji nadchodzi czas wdrożenia oprogramowania. I tu mogą pojawić się schody. Jakie ograniczenia i przeszkody mogą pojawić się podczas wdrożenia oprogramowania i jak je pokonać?

• Największą przeszkodą we wdrażaniu AI jest brak odpowiedniej wiedzy i umiejętności. Nowe technologie często budzą obawy pracowników, pojawiają się pytania i wątpliwości, dlatego tak ważne jest, by przeprowadzać profesjonalne szkolenia przyszłych użytkowników systemów. Dobrze jest wybrać takiego dostawcę, który zapewnia pomoc specjalistów na wszystkich etapach wdrożenia. Zwracajmy uwagę także na oferowane wsparcie powdrożeniowe w firmach dostarczających aplikacje, a także na ich rekomendacje.
• Kolejną dużą przeszkodą jest brak wysokiej jakości danych w firmie. Co to dokładnie oznacza? Każda organizacja gromadzi dane, ale ważne jest, by robić to w odpowiedni sposób, by skupiać się na ich jakości i istotności. Przygotowanie jakościowych danych do wykorzystania przez sztuczną inteligencję (i wypracowania w ten sposób przewagi konkurencyjnej) to czasochłonny proces, który wymaga staranności. W odpowiednim gromadzeniu dużych zbiorów danych i ich integracji pomagają zaawansowane systemy ERP. Z kolei na ich podstawie mamy możliwość dokonywania późniejszych analiz, które przyczynią się do podejmowania dobrych decyzji zarządczych i do lepszego rozwoju biznesu w przyszłości.
• Kolejnym problemem jest to, że przedsiębiorstwa nie mają odpowiednich narzędzi czy sprzętu (także profesjonalnych maszyn i komputerów). Firmy, które chcą korzystać z zalet technologii AI powinny posiadać platformy do opracowywania zaawansowanych modeli analitycznych i uczenia maszynowego.