Sztuczna inteligencja (AI) to pojęcie wciąż kojarzące nam się z robotami i odległą przyszłością. Tymczasem AI weszło do naszego codziennego życia niepostrzeżenie i szybciej niż ktokolwiek mógł się tego spodziewać. W wielu przypadkach nie zdajemy sobie sprawy, że obcujemy z rozwiązaniami bazującymi na sztucznej inteligencji niemalże na każdym kroku. AI zajmuje ważne miejsce wśród technologii, które rewolucjonizują nasze codzienne życie i pracę. Świat biznesu coraz chętniej sięga po rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji.

Zarządzanie danymi w firmie jest niewystarczające, jeśli nie potrafimy ich odpowiednio przeanalizować oraz wyciągnąć wniosków na przyszłość. Odpowiednie wykorzystanie wiedzy przekłada się na realne korzyści dla przedsiębiorstwa. W analizie i tworzeniu modeli w biznesie bardzo przydatne są narzędzia uczenia maszynowego.

Na czym polega uczenie maszynowe i czym różni się od uczenia głębokiego?

Często spotykamy się z pojęciami sztuczna inteligencja, uczenie maszynowe i uczenie głębokie. Nie zawsze jednak te pojęcia są używane poprawnie i zgodnie z ich znaczeniem.
Najszerszym pojęciem jest sztuczna inteligencja, która oznacza zdolność maszyn do wykazywania ludzkich umiejętności, takich jak rozumowanie, uczenie się, planowanie i kreatywność. Uczenie maszynowe (Machine Learning, ML) jest częścią sztucznej inteligencji i zajmuje się algorytmami analizowania danych i uczenia się na ich podstawie, a następnie wykorzystywaniem zdobytej wiedzy do np. przewidywania. Kolejnym elementem jest uczenie głębokie (Deep Learning), które jest podkategorią uczenia maszynowego. Wykorzystuje sieci neuronowe, które pozwalają na analizę wielowymiarowych danych. Systemy uczenia głębokiego potrafią samodzielnie “wymyślić” reguły opisujące dane. Dzięki temu, procesy analizy danych przyspieszają i wymagają ludzkiej ingerencji w dużo mniejszym stopniu niż dotychczas. Analizy są dokładniejsze, ponieważ zaawansowane algorytmy dostrzegą zachowania lub anomalie trudne do dostrzeżenia ludzkim okiem. Nic więc dziwnego, że mechanizmy sztucznej inteligencji wykorzystywane są w różnych dziedzinach gospodarki i mają szerokie zastosowanie.

Gdzie można znaleźć AI w biznesie?

• Kontrola jakości
  Niedostateczna efektywność produkcji przemysłowej powoduje ogromne koszty. Obecnie narzędzia identyfikacji i klasyfikacji wad bywają niedokładne. Dzięki zastosowaniu rozwiązań bazujących na komputerowej analizie obrazu, opartych o sztuczną inteligencję, możliwe jest efektywniejsze wykrywanie wad produktów.

• Predykcyjne utrzymanie ruchu
  Utrzymanie ciągłości produkcji jest niezbędne do prawidłowego funkcjonowania przedsiębiorstwa. Analiza danych pochodzących z urządzeń, przez AI, może służyć do przewidywania potencjalnych zagrożeń i miejsc wystąpienia awarii. Pozwala to na podjęcie działań zapobiegawczych i minimalizację kosztów napraw i przeglądów.

• Automatyzacja produkcji
  Robotyzacja przemysłu przekłada się bezpośrednio na przyspieszenie procesów produkcyjnych oraz zmniejszenie kosztów wytworzenia produktu. Podstawą do efektywnego wykorzystania robotów w produkcji jest ich odpowiednie zaprogramowanie. Dzięki sztucznej inteligencji możliwe jest opracowanie systemów wspierających pracę robotów. A analiza obrazu pozwala na określenie zgodności produktu z projektem i dopasowanie wytworzonych elementów do ich planów i wizualizacji.
  DTP opracowało i opatentowało prototyp urządzenia Wire Label Reader, które znacznie przyspiesza proces montażu okablowania szaf sterowniczych. Dzięki zastosowaniu metod uczenia maszynowego i sieci neuronowych, możliwe jest osiągnięcie redukcji czasu od 25 do 82%. Te wyniki pokazują, jak może wzrosnąć efektywność pracy montera w połączeniu z najnowszymi technologiami.

• Rekomendacje zakupowe
  Sztuczna inteligencja może pomóc kupującym podejmować decyzje zakupowe. AI może korzystać z danych pochodzących z wielu różnych źródeł, m.in. bazy wcześniejszych transakcji klientów, trendów w mediach społecznościowych, wzorców dokonywania zakupów, historii odwiedzonych stron internetowych, analizy wyrazu twarzy, itp. Dzięki temu, korzystając ze sklepów online, podsuwane nam są propozycje produktów, które z dużym prawdopodobieństwem mogą trafić w nasz gust.

• Efektywne zużycie energii
  Modele oparte na sztucznej inteligencji przewidują przyszłe zużycie energii poprzez przetwarzanie i analizę danych historycznych w połączeniu z bieżącymi. Sektor energetyczny może więc wykorzystać sztuczną inteligencję do prognozowania i optymalizacji. Możliwe jest wypracowanie wzorców poboru dla określonego miejsca, które byłyby na bieżąco aktualizowane w oparciu o czynniki zewnętrzne, jak np. prognozę pogody, co prowadzi do zminimalizowania opłat za szczytowe lub nieprzewidziane zapotrzebowanie. Takie rozwiązania z powodzeniem stosowane są w inteligentnych miastach (smart cities).

• Redukcja emisji CO2 podczas wytwarzania i dystrybucji energii
  Sztuczna inteligencja może wesprzeć walkę ze zmianami klimatycznymi. Efektywniejsze wytwarzanie i dystrybucja energii przekładają się na zmniejszenie emisji gazów cieplarnianych do atmosfery. AI pomaga zwiększyć wydajność i wesprzeć niskoemisyjne wytwarzanie energii elektrycznej. Szybsze wykrywanie wszelkiego rodzaju awarii, wycieków, itp. powoduje uniknięcie działań mających negatywny wpływ na środowisko.

• Diagnostyka medyczna
  Narzędzia wykorzystujące sztuczną inteligencję mają wielki potencjał zwiększenia wydajności systemu ochrony zdrowia i poprawy dokładności diagnostycznej. Dzięki nim, możliwe byłoby szybsze i lepsze rozpoznawanie chorób i wdrażanie profilaktyki oraz lepszy dobór metod leczenia dla poszczególnych pacjentów. Już teraz sztuczna inteligencja wspiera diagnostykę nowotworów, m.in. piersi i skóry. Dzięki AI możliwe jest również szybsze i dokładniejsze analizowanie wyników badań, np. tomografii i EKG. W dobie pandemii COVID-19, sztuczna inteligencja jest wykorzystywana w np. obrazowaniu termicznym na lotniskach oraz do śledzenia rozprzestrzeniania się wirusa.

• Obsługa klienta
  Sztuczna inteligencja pomaga specjalistom ds. obsługi klienta w szybszym i sprawniejszym odpowiadaniu na zapytania klientów. To podstawa nowoczesnego podejścia do customer experience. Różnego rodzaju boty, voiceboty i automaty obsługują nas w czasie rzeczywistym przez całą dobę, co znacznie poprawia zadowolenie klientów i nie angażuje do tego zasobów ludzkich. To gwarantuje zachowanie poziomu obsługi i znaczne jej przyspieszenie.

W Digital Technology Poland wiemy, jak wiele pracy wymaga wdrożenie rozwiązań bazujących na sztucznej inteligencji. W końcu pracujemy z nią każdego dnia. Nasze doświadczenie pozwala nam na efektywne wykorzystanie tych narzędzi i znalezienie odpowiednich obszarów do ich wdrożenia. Umiemy dostosować istniejące rozwiązania do specyfiki Twojej branży lub zaproponować zupełnie innowacyjne podejście. Niezależnie, czy masz już wdrożone rozwiązania AI, jesteś na początku tej drogi, czy dopiero rozważasz, czy AI jest dla Ciebie, możemy wesprzeć Cię naszymi pomysłami i wiedzą. Porozmawiajmy o Twoim projekcie.