Czym jest sztuczna inteligencja? Dowiedz się więcej o sztucznej inteligencji

Co oznacza sztuczna inteligencja

„Sztuczna inteligencja” (artificial intelligence, AI) to termin określający aplikacje wykonujące złożone zadania, takie jak komunikacja online z klientami czy gra w szachy, które kiedyś wymagały udziału ludzi. Termin ten często stosuje się wymiennie z nazwami dyscyplin podrzędnych, do których należą samouczenie się maszyn (machine learning, ML) i uczenie głębokie (deep learning).

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. Inżynieria danych łączy statystykę, informatykę i wiedzę biznesową w celu wyodrębnienia informacji z różnych źródeł danych.

AI i programiści

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.

Jak technologia AI może pomóc organizacjom

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

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

SI w przedsiębiorstwie

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. Na przykład Netflix wykorzystuje samouczenie się maszyn w celu zapewnienia odpowiedniego poziomu personalizacji , co pomogło firmie zwiększyć bazę klientów o ponad 25%.

Większość przedsiębiorstw uznała analitykę danych za kierunek priorytetowy i inwestuje w nią znaczne środki. Ankieta McKinsey z 2021 r. na temat sztucznej inteligencji pokazała, że odsetek firm stosujących sztuczną inteligencję w ramach co najmniej jednej funkcji wzrósł do 56% (w porównaniu z 50% rok wcześniej). Ponadto 27% firm wskazało, że co najmniej 5% przychodów można przypisać sztucznej inteligencji (co oznacza wzrost z poziomu 22% firm rok wcześniej).

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. długofalowej wartości klienta)
• Optymalizacja cen na podstawie zachowań i preferencji klientów
• Zastosowanie rozpoznawania obrazów do analizy zdjęć rentgenowskich w diagnostyce nowotworowej

Jak przedsiębiorstwa wykorzystują SI

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

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

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. Dzięki łatwemu etykietowaniu danych oraz przystępnemu cenowo przechowywaniu i przetwarzaniu uporządkowanych i nieuporządkowanych danych możliwe jest tworzenie i szkolenie większej liczby algorytmów.
• 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.

Szkolenie i rozwój modeli sztucznej inteligencji

Można wskazać wiele etapów tworzenia i wdrażania modeli samouczenia się maszyn, włączając w to szkolenie i wnioskowanie. W kontekście sztucznej inteligencji szkolenie i wnioskowanie oznacza proces eksperymentowania z modelami samouczenia się maszyn w celu rozwiązania jakiegoś problemu.

Inżynier ds. samouczenia się maszyn może na przykład eksperymentować z różnymi potencjalnymi modelami mającymi pomóc w rozwiązaniu problemu związanego z rozpoznawaniem przez komputer złamań kości na zdjęciach rentgenowskich.

Aby zwiększyć dokładność tych modeli, inżynier wprowadzałby do nich odpowiednie dane i dostrajał parametry tak długo, aż uzyskałby zdefiniowany wcześniej próg. Tego typu potrzeby szkoleniowe, mierzone złożonością modelu, rosną wykładniczo każdego roku.

Technologie infrastrukturalne niezbędne do skalowalnego szkolenia mechanizmów sztucznej inteligencji obejmują sieci klastrów, takie jak RDMA i InfiniBand, obliczenia wykonywane na fizycznych procesorach graficznych oraz wydajną pamięć masową.

SI w operacjach firmy — korzyści i wyzwania

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 związane z samouczeniem się maszyn mogą okazać się 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 zastosować sztuczną inteligencję, a także kiedy zwrócić się o pomoc do firmy zewnętrznej.

Przykłady wdrożeń sztucznej inteligencji

Sztuczna inteligencja leży u podstaw sukcesu niektórych spektakularnych wdrożeń.

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

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 Działy IT mogą usprawniać monitorowanie dzięki platformie chmurowej, która zintegruje wszystkie dane i będzie automatycznie śledzić wartości progowe i 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.

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 do analizy 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

Od sztucznej inteligencji do inteligencji adaptacyjnej

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.

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 AI trzeba zrobić więcej, niż tylko zatrudnić analityka danych. Aby zagwarantować sukces dzięki 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 AI 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 obsługi klienta (najbardziej skorzystają na tym działy IT i księgowości).

Uzyskiwanie pomocy w zakresie sztucznej inteligencji

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.

Aby wdrożenie mechanizmów sztucznej inteligencji (obejmujące przygotowanie strategii i zapewnienie dostępu do odpowiednich narzędzi) zakończyło się powodzeniem, warto znaleźć partnera, który ma w tym zakresie doświadczenie i udanie zrealizowane projekty.

Biblioteka szkoleń dotyczących sztucznej inteligencji

• Czym jest analityka danych?
  Firmy aktywnie łączą statystykę z koncepcjami z informatyki teoretycznej, takimi jak samouczenie się maszyn i sztuczna inteligencja, aby formułować wnioski z analiz zbiorów big data, stymulować innowacje i transformować procesy decyzyjne.
• Czym jest samouczenie się maszyn?
  Samouczenie się maszyn to podzbiór zagadnień należących do dziedziny sztucznej inteligencji (SI), skoncentrowany na budowaniu systemów uczących się na podstawie danych w celu zautomatyzowania i skrócenia procesu decyzyjnego, a tym samym szybszego osiągania korzyści.

Przykłady wdrożeń sztucznej inteligencji

Sztuczna inteligencja leży u podstaw sukcesu niektórych spektakularnych wdrożeń.

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

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 do analizy 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

Od sztucznej inteligencji do inteligencji adaptacyjnej

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.

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 AI trzeba zrobić więcej, niż tylko zatrudnić analityka danych. Aby zagwarantować sukces dzięki 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 AI 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 obsługi klienta (najbardziej skorzystają na tym działy IT i księgowości).

Uzyskiwanie pomocy w zakresie sztucznej inteligencji

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.

Biblioteka szkoleń dotyczących sztucznej inteligencji

• Czym jest analityka danych?
  Firmy aktywnie łączą statystykę z koncepcjami z informatyki teoretycznej, takimi jak samouczenie się maszyn i sztuczna inteligencja, aby formułować wnioski z analiz zbiorów big data, stymulować innowacje i transformować procesy decyzyjne.
• Czym jest samouczenie się maszyn?
  Samouczenie się maszyn to podzbiór zagadnień należących do dziedziny sztucznej inteligencji (SI), skoncentrowany na budowaniu systemów uczących się na podstawie danych w celu zautomatyzowania i skrócenia procesu decyzyjnego, a tym samym szybszego osiągania korzyści.
• Aktualności i opinie dotyczące AI
  Sztuczna inteligencja, samouczenie się maszyn i analityka danych zmieniają sposób, w jaki firmy podchodzą do złożonych problemów i wyznaczają kierunki rozwoju swoich branż. Przeczytaj najnowsze artykuły i dowiedz się, jak Twoja branża i podobne firmy wykorzystują te technologie.