„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.
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. 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
Według magazynu Harvard Business Review główne zastosowania sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwach to
Rozwój sztucznej inteligencji we wszystkich branżach stymulują trzy czynniki.
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.
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.
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.
Gotowe do użycia mechanizmy sztucznej inteligencji obejmują samonaprawiające się autonomiczne bazy danych oraz wstępnie przygotowane modele rozpoznawania obrazu i analizy tekstu na różnych zbiorach danych.
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.
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.
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.
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.