Sztuczna inteligencja w służbie przedsiębiorstw

Firmy, które zainwestują w sztuczną inteligencję (AI) i współpracę między człowiekiem a maszyną, mogą zwiększyć do 2022 r. swoje przychody o ponad jedną trzecią, a poziom zatrudnienia o 10 proc. – szacuje firma Accenture. Większość menedżerów jest świadoma tych szans, ale tylko 3 proc. planuje znaczne zwiększenie inwestycji na przekwalifikowanie pracowników w ciągu najbliższych trzech lat.

Dotychczas proces automatyzacji polegał na zastępowaniu ludzi maszynami podczas wykonywania powtarzalnych czynności, ale niebawem sięgnie zdecydowanie dalej. Maszyny uczą się rozpoznawania wzorców, przewidywania potrzeb, identyfikowania nieprawidłowości i ostrzegają pracowników o potencjalnych problemach.

Internet rzeczy kwitnie

– Systemy klasy ERP i CRM coraz częściej wykorzystują najnowsze trendy rynkowe, takie jak AI, big data czy uczenie maszynowe, adaptując je na potrzeby konkretnych scenariuszy biznesowych. Rok 2018 przyniesie także z pewnością praktyczne zastosowanie sztucznej inteligencji w systemach wspomagających zarządzanie – uważa Justyna Klimuk, ekspertka z firmy Microsoft.

Zwraca też uwagę, że coraz bardziej powszechnym zjawiskiem, które ma szansę ukształtować branżę ERP, jest wykorzystanie czujników internetu rzeczy na halach produkcyjnych czy w działach kontroli jakości. Już 80 proc. przedstawicieli firm produkcyjnych przyznaje, że wykorzystanie połączonych systemów może zwiększyć wydajność ich organizacji.

– Sztuczna inteligencja umożliwia automatyzację przetwarzania informacji, co znacznie przyśpiesza procesy decyzyjne, a co za tym idzie – usprawnia pracę całej organizacji. Pozwala także na odciążenie pracowników w żmudnych, często powtarzalnych zadaniach, na przykład pracach raportowych – komentuje Patryk Choroś, dyrektor ds. rozwoju biznesu z SAS Polska.

Dodaje, że sztuczna inteligencja w połączniu z uczeniem głębokim umożliwia również eksplorację i automatyczną kategoryzację tekstu lub obrazu. Dzięki temu komputery potrafią na przykład odkryć wzorce w przesyłanych przez klientów reklamacjach i zdecydować o przesłaniu ich do odpowiedniego działu, co znacznie skraca czas odpowiedzi i pozwala szybciej rozpatrzyć dany wniosek.

Takie wspracie jest ogromnym ułatwieniem w czasach, gdy przedsiębiorstwa operują coraz większą liczbą danych. Jak przewiduje firma IDC, do 2025 r. wytworzymy ich ponad 163 zetabajtów (zetabajt to bilion gigabajtów). Nawet najlepszy specjalista nie jest w stanie przetworzyć tak wielu informacji. Co więcej, dane te są często rozproszone i bardzo zróżnicowane zarówno pod względem formy, jak i treści.

– Coraz większą rolę odgrywają również media społecznościowe, zdjęcia oraz materiały wideo. Systemy analityczne muszą nadążać za tymi zmianami, dlatego implementacja algorytmów sztucznej inteligencji jest naturalnym kierunkiem rozwoju tego typu rozwiązań – podkreśla ekspert z SAS Polska. Wtóruje mu Tomasz Stachura, dyrektor pionu wdrożeń i usług GIS w Esri Polska.

– Obecne możliwości rozwiązań wykorzystujących elementy sztucznej inteligencję z powodzeniem rozpoznają takie obiekty jak samochody, samoloty czy stopień natężania kolorów, które odpowiadają np. za obsianie pól różnymi rodzajami upraw, co usprawnia stosowanie tak zwanego rolnictwa precyzyjnego – mówi. Technologie tego typu pomagają nawet ubezpieczycielom szybciej oszacować straty po przejściu powodzi czy huraganu.

Inną branżą korzystającą z rozwiązań typu GIS (systemy informacji geograficznej) i AI jest energetyka, która może dzięki nim określić stopień nasłonecznienia poszczególnych obszarów pod kątem budowy farm słonecznych czy szybciej i bardziej precyzyjnie przeprowadzić działania związane z inwentaryzacją sieci.