Sztuczna inteligencja w firmach – 6 przyszłych trendów w Polsce

Sztuczna inteligencja w firmach

Dzięki sztucznej inteligencji kształtująca się technologia trafia do codziennego życia wielu firm i ludzi. Obszary zastosowań tej technologii są rozległe, a możliwości niemal nieograniczone. Sztuczna inteligencja to temat szczególnie związany z cyfryzacją i ma na celu przyspieszenie cyfrowej transformacji firm. Podstawowa idea jest starsza, ponieważ sztuczna inteligencja była omawiana na konferencji w Dartmouth College już w 1956 roku.

Dziś wspomina się o tej technologii w szczególności w połączeniu z automatyzacją, ale istnieją również inne obszary zastosowań, które przedstawiono poniżej.

1. Zrobotyzowana automatyzacja procesów

Chyba najbardziej znanym sposobem wykorzystania sztucznej inteligencji jest automatyzacja procesów poprzez wykorzystanie cyfrowych robotów programowych . Dzięki zastosowaniu tej innowacyjnej technologii powtarzalne i ustandaryzowane procesy i zadania, które są obecnie wykonywane przez ludzi, mogą zostać całkowicie zautomatyzowane. Zasadniczo roboty przejmują zadania użytkownika i współdziałają z odpowiednimi interfejsami systemu.

Roboty są już integralną częścią produkcji przemysłowej. Wprowadzenie technologii zapewniło ogromną poprawę wydajności. Nawet dzisiaj aktywne operacyjnie firmy szukają sposobów trwałego zmniejszenia częstotliwości błędów i kosztów. W chwili obecnej różne systemy oprogramowania umożliwiły częściową automatyzację, która jest jednak szczególnie wymagająca w utrzymaniu. Różne systemy muszą ze sobą współpracować, co powoduje wysiłek administracyjny. Alternatywą jest Robotic Process Automation niż użycie robotów programowych. Ten obszar zastosowania sztucznej inteligencji umożliwia w pełni automatyczną obsługę procesu bez konieczności przeprowadzania przez użytkownika post-processingu. W przeciwieństwie do obecnych rozwiązań automatyzacyjnych RPA nie ma na celu zmiany istniejących systemów, ale będzie z nimi współdziałać. W przeszłości należało przeprowadzać szeroko zakrojone testy w ramach uznanych i klasycznych rozwiązań automatyzacyjnych, takich jak BPM, aby zagwarantować integrację warstwy danych.

Z drugiej strony RPA nadaje się do obszarów zastosowań, które opierają się na powtarzalnych czynnościach z podstawowymi regulacjami. Obejmuje to wypełnianie formularzy, odczytywanie i przetwarzanie informacji z różnych systemów, uzyskiwanie dostępu do stron internetowych, a następnie przetwarzanie istniejących danych. Wachlarz zastosowań jest szeroki, a zalety takie jak zwiększona rentowność, wysoki poziom przyjazności dla użytkownika, optymalizacja danych i jakości procesów oraz możliwość wykorzystania potencjału pracowników do zadań strategicznych sprawiają, że RPA jest ważnym trendem w sztucznej inteligencji.

2. Zwiększenie zgodności poprzez sieci neuronowe

Kolejny główny rozwój w kontekście sztucznej inteligencji można dostrzec w tzw. Głębokich sieciach neuronowych (DNS). Głęboka sieć neuronowa to sieć neuronowa o wysokim stopniu złożoności i wykorzystująca wzory matematyczne do obliczania danych. W zasadzie komputery przewyższają ludzki intelekt, wykonując złożone zadania oparte na wzorach matematycznych. Z drugiej strony proste zadania stanowią wyzwanie, ponieważ użycie reguł matematycznych jest tutaj prawie niemożliwe. Są to w szczególności zadania, takie jak rozpoznawanie mowy i twarzy. Dzięki DNS naśladowane jest teraz zachowanie ludzi podczas uczenia się, a sieci uczą się za pomocą plików graficznych, tekstowych i dźwiękowych.Przede wszystkim użytkownik końcowy nie rozumie tej technologii. Jednak w badaniach nieustannie odnotowuje się nowe sukcesy, tak że zawsze pojawiają się nowe teorie na temat ekspansji DNA. Zasadniczo komputer powinien uczyć się z doświadczenia i dzielić złożony świat na hierarchię pojęć. Ze względu na hierarchię wyuczonych pojęć oprogramowanie może teraz rozumieć złożone hierarchie, wyprowadzając je z prostych podejść. Im więcej wiedzy taki system może wydobyć z danych, tym mniejsze będzie prawdopodobieństwo interwencji człowieka.Zasadniczo komputer powinien uczyć się z doświadczenia i dzielić złożony świat na hierarchię pojęć. Ze względu na hierarchię wyuczonych pojęć oprogramowanie może teraz rozumieć złożone hierarchie, wyprowadzając je z prostych podejść. Im więcej wiedzy taki system może wydobyć z danych, tym mniejsze będzie prawdopodobieństwo interwencji człowieka.W zasadzie komputer powinien uczyć się z doświadczenia i dzielić złożony świat na hierarchię pojęć. Ze względu na hierarchię wyuczonych pojęć oprogramowanie może teraz rozumieć złożone hierarchie, wyprowadzając je z prostych podejść. Im więcej wiedzy taki system może wydobyć z danych, tym mniejsze będzie prawdopodobieństwo interwencji człowieka.

W firmach technologia ta ma przede wszystkim pomóc w analizie wewnętrznych sieci firmowych i zrozumieniu ich architektury. Zaraz po zakończeniu tego kroku można go wykorzystać do zwiększenia zgodności firmy.

3. AI staje się standardem w rozwoju aplikacji i aplikacji

Już dziś sztuczna inteligencja stała się nieodzowną częścią specjalnych obszarów zastosowań, takich jak rozwój autonomicznej jazdy. Podejście to opiera się raczej na zasadzie głębokiego uczenia się, ale sztuczna inteligencja może również stać się standardem w rozwoju aplikacji i smartfonów.

Trend pojawia się już w kontekście programów do przetwarzania obrazu, które wcześniej musiały być obsługiwane przez użytkownika. Teraz jednak istnieją pierwsze programy, które przetwarzają dane w pełni autonomicznie. Zasadą jest tutaj inteligentny algorytm, który identyfikuje możliwe błędy i samodzielnie je koryguje. Zasadniczo te podejścia są oparte na algorytmie uczenia maszynowego . Możliwe jest jednak również inne zastosowanie sztucznej inteligencji. Można na przykład przechowywać drzewa decyzyjne, które później mogą być używane przez oprogramowanie do przetwarzania zadań. Odpowiednio zoptymalizowane oprogramowanie może przyczynić się do analizy istniejących danych i zalecenia działania w oparciu o wynik analizy.

4. Inteligentne chatboty i wirtualni asystenci

Cyfrowi asystenci tacy jak Siri, Alexa czy Google Assistant stali się już integralną częścią codziennego życia. Jednak coraz częściej wykorzystywane są również chatboty, które klasyfikują obawy klientów w odpowiednie kategorie, co umożliwia szybsze i bardziej ukierunkowane rozwiązywanie problemów. W tle zarówno chatboty, jak i wirtualni asystenci działają w oparciu o sztuczną inteligencję. W szczególności szybki rozwój rozpoznawania mowy i późniejsze odpowiadanie na pytania użytkowników dają wyobrażenie o stanie rozwoju.

Ze względu na szybki rozwój chatboty stają się również coraz ważniejsze i popularne w biznesie operacyjnym. Dla użytkownika końcowego różnica między pracownikami wirtualnymi a ludzkimi jest ledwo zauważalna. Podczas gdy czat z ludzkim pracownikiem może być często uciążliwy, chatbot przekonuje swoją dużą szybkością i zorientowanym na problemy sposobem rozwiązywania problemów. Deklaracje podatkowe można już przeprowadzać za pomocą chatbota, więc użytkownik końcowy musi tylko odpowiedzieć na konkretne pytania wirtualnego odpowiednika. Na przykład w firmach wykorzystanie tej technologii może ułatwić skomplikowane rozliczanie kosztów podróży. Dodatkowo pierwszy kontakt z klientem można usprawnić, tak aby w pierwszym kroku opisał indywidualny problem. AI może następnie rozwiązać ten problem automatycznie lub przekazać go przeszkolonemu pracownikowi.

5. Analiza preferencji zakupowych i zachowań klientów

W szczególności marketing jest znany z wczesnego wdrażania innowacyjnych technologii. Rozwój ten można również wykazać w dziedzinie sztucznej inteligencji, ponieważ istnieją szczególne przypadki użycia sztucznej inteligencji. Analiza zachowań klientów i nawyków zakupowych to sprawdzone przykłady.

Zautomatyzowane rekomendacje i automatyczne dostosowywanie ofert są już dziś wykorzystywane w celu przekonania klientów do zakupu. Stosowane są tutaj złożone algorytmy wspierane przez sztuczną inteligencję, które specjalizują się w rozpoznawaniu wzorców. Ponadto można zintegrować odchylenia, aby klienci nie otrzymywali reklam nieciekawych artykułów. Do tej pory miało to miejsce w szczególności w przypadku zakupu dla osoby trzeciej. Ukierunkowane wykorzystanie sztucznej inteligencji umożliwia teraz tworzenie analiz w czasie rzeczywistym. Ponadto dynamiczne mikro-targetowanie również mieści się w zakresie możliwości technicznych, tak aby możliwe było bardziej indywidualne podejście do klienta.

6. Automatyczne tworzenie tekstu

Szczególnie interesującym obszarem zastosowań sztucznej inteligencji jest automatyczne tworzenie wysokiej jakości tekstów. Platforma Wikidata już teraz pokazuje, że definicje terminów i podstawowe informacje można wygenerować tylko przy użyciu sztucznej inteligencji. Ponadto teksty mają bardziej indywidualny i naturalny styl, dzięki czemu różnica w stosunku do tekstów pisanych przez ludzi staje się coraz mniejsza.

W związku z tym zdolność programu do automatycznego tworzenia tekstu staje się coraz większa i lepsza. Celem tego rozwoju nie jest jednak zastępowanie profesjonalnych autorów, ale raczej szybsze i szersze dostarczanie informacji. Zastosowanie sztucznej inteligencji pozwala na tworzenie autentycznie wyglądających tekstów. W zasadzie firmy mogą więc generować powtarzalne raporty korporacyjne, takie jak raporty biznesowe, wiadomości giełdowe lub wiadomości. Jednak może być również używany w kontekście prognoz pogody, komunikatów drogowych lub informacji o produktach i usługach.

Dodaj komentarz

Twój adres email nie zostanie opublikowany. Pola, których wypełnienie jest wymagane, są oznaczone symbolem *