Umělá inteligence už je tady. Jak to ovlivňuje podnikání každý den?
- Umělá inteligence má v podnicích široké využití, včetně zefektivnění pracovních procesů a agregace podnikových dat.
- Výzkumníci si nejsou přesně jisti, co umělá inteligence znamená pro budoucnost podnikání, konkrétně co se týká dělnických profesí.
- Očekává se, že umělá inteligence vytáhne digitální technologii z dvourozměrné obrazovky a přenese ji do trojrozměrného fyzického prostředí obklopujícího jednotlivce.
Pravděpodobně denně interagujete s umělou inteligencí (AI) a ani si to neuvědomujete.
Mnoho lidí si AI stále spojuje s dystopiemi sci-fi, ale tato charakteristika slábne, jak se AI vyvíjí a stává se běžnější v našem každodenním životě. Dnes je umělá inteligence pojmem – a někdy dokonce i přítomností v domácnosti (ahoj, Alexo!).
Zatímco přijetí AI v mainstreamové společnosti je novým fenoménem, není to nový koncept. Moderní oblast umělé inteligence vznikla v roce 1956, ale dosažení významného pokroku směrem k vývoji systému umělé inteligence a jeho přeměně v technologickou realitu si vyžádalo desetiletí práce.
V byznysu má umělá inteligence široké využití. Ve skutečnosti většina z nás komunikuje s umělou inteligencí v té či oné formě denně. Umělá inteligence, od všedních až po dechberoucí, již narušuje prakticky každý obchodní proces v každém odvětví. Jak se technologie AI množí, stávají se nezbytností pro udržení konkurenční výhody.
Co je AI?
Než budeme zkoumat, jak technologie AI ovlivňují svět podnikání, je důležité definovat tento pojem. „Umělá inteligence“ je široký pojem, který označuje jakýkoli typ počítačového softwaru, který se zabývá lidskými činnostmi – včetně učení, plánování a řešení problémů. Nazývat konkrétní aplikace „umělou inteligencí“ je jako nazývat auto „vozidlem“ – je to technicky správné, ale nezahrnuje žádná specifika. Abychom pochopili, jaký typ umělé inteligence v podnikání převládá, musíme jít hlouběji.
Strojové učení
Strojové učení je dnes jedním z nejběžnějších typů AI ve vývoji pro obchodní účely. Strojové učení se primárně používá k rychlému zpracování velkého množství dat. Tyto typy AI jsou algoritmy, které se časem „učí“.
Pokud vložíte do algoritmu strojového učení více dat, jeho modelování by se mělo zlepšit. Strojové učení je užitečné pro uvádění obrovského množství dat – stále častěji zachycených připojenými zařízeními a internetem věcí – do srozumitelného kontextu pro lidi.
Pokud například řídíte výrobní závod, vaše strojní zařízení je pravděpodobně připojeno k síti. Připojená zařízení dodávají neustálý proud dat o funkčnosti, výrobě a dalších do centrálního umístění. Bohužel je to příliš mnoho dat na to, aby je člověk vůbec probral; a i kdyby mohli, pravděpodobně by jim většina vzorců unikla.
Strojové učení dokáže rychle analyzovat data tak, jak přicházejí, identifikovat vzorce a anomálie. Pokud stroj ve výrobním závodě pracuje se sníženou kapacitou, algoritmus strojového učení jej může zachytit a upozornit osoby s rozhodovací pravomocí, že je čas vyslat tým preventivní údržby.
Strojové učení je ale také poměrně široká kategorie. Vývoj umělých neuronových sítí – propojené sítě „uzlů“ umělé inteligence – dal vzniknout tomu, čemu se říká hluboké učení.
Hluboké učení
Hluboké učení je ještě specifičtější verze strojového učení, která se spoléhá na neuronové sítě, aby se zapojily do toho, co je známé jako nelineární uvažování. Hluboké učení je zásadní pro provádění pokročilejších funkcí – jako je odhalování podvodů. Může to udělat analýzou široké škály faktorů najednou.
Například, aby samořídící auta fungovala, je třeba identifikovat, analyzovat a reagovat na několik faktorů současně. Algoritmy hlubokého učení se používají k tomu, aby pomohly samořídícím vozům uvést do kontextu informace zachycené jejich senzory, jako je vzdálenost jiných objektů, rychlost, kterou se pohybují, a předpověď, kde budou za 5–10 sekund. Všechny tyto informace jsou vypočítány najednou, aby pomohly samořídícímu vozu při rozhodování, jako kdy změnit jízdní pruh.
Hluboké učení je v podnikání velkým příslibem a pravděpodobně se bude používat častěji. Starší algoritmy strojového učení mají tendenci klesat ve svých schopnostech, jakmile je zachyceno určité množství dat, ale modely hlubokého učení stále zlepšují svůj výkon, když je přijímáno více dat. Díky tomu jsou modely hlubokého učení mnohem škálovatelnější a podrobnější; Dalo by se dokonce říci, že modely hlubokého učení jsou nezávislejší.
AI a podnikání dnes
Spíše než jako náhrada lidské inteligence a vynalézavosti je umělá inteligence obecně považována za podpůrný nástroj. Ačkoli má AI v současné době v reálném světě problémy s plněním úkolů se zdravým rozumem , je zběhlá ve zpracování a analýze množství dat mnohem rychleji, než by to dokázal lidský mozek. Software umělé inteligence se pak může vrátit se syntetizovanými postupy a prezentovat je lidskému uživateli. Tímto způsobem můžeme pomocí umělé inteligence pomoci odhadnout možné důsledky každé akce a zefektivnit rozhodovací proces.
„Umělá inteligence je druhem druhého příchodu softwaru,“ řekl Amir Husain, zakladatel a generální ředitel společnosti SparkCognition pro strojové učení. „Je to forma softwaru, která se rozhoduje sama, je schopna jednat i v situacích, které programátoři nepředvídají. Umělá inteligence má na rozdíl od tradičního softwaru širší možnosti rozhodování.“
Díky těmto vlastnostem je umělá inteligence velmi cenná v mnoha průmyslových odvětvích – ať už jde o to, že pouze pomáhá návštěvníkům a zaměstnancům efektivně se pohybovat po firemním kampusu, nebo provádí tak složitý úkol, jako je monitorování větrné turbíny, aby bylo možné předvídat, kdy bude potřebovat opravu.
Běžná použití AI
Mezi nejstandardnější využití AI patří strojové učení, kybernetická bezpečnost, řízení vztahů se zákazníky, vyhledávání na internetu a osobní asistenti.
Strojové učení
Strojové učení se často používá v systémech, které zachycují obrovské množství dat. Inteligentní systémy řízení energie například shromažďují data ze senzorů připevněných k různým aktivům. Zásoby dat jsou pak kontextualizovány pomocí algoritmů strojového učení a doručeny tvůrcům rozhodnutí ve vaší společnosti, aby lépe porozuměli spotřebě energie a požadavkům na údržbu.
Kybernetická bezpečnost
Umělá inteligence je dokonce nepostradatelným spojencem, pokud jde o hledání děr v obraně počítačové sítě, řekl Husain. Věřte tomu nebo ne, systémy umělé inteligence dokážou rozpoznat kybernetický útok, stejně jako další kybernetické hrozby, sledováním vzorců ze vstupu dat. Jakmile detekuje hrozbu, může zpětně sledovat vaše data, najít zdroj a pomoci předejít budoucí hrozbě. Tato zvláštní sada očí – ta, která je stejně pilná a nepřetržitá jako umělá inteligence – poslouží jako velká výhoda při ochraně vaší infrastruktury.
„Skutečně nemůžete mít dostatek odborníků na kybernetickou bezpečnost, aby se na tyto problémy podívali, kvůli rozsahu a zvyšující se složitosti,“ dodal Husain. „Umělá inteligence zde také hraje stále větší roli.“
Management vztahu se zákazníky
Umělá inteligence také mění systémy řízení vztahů se zákazníky (CRM). Softwarové programy jako Salesforce a Zoho vyžadují těžký lidský zásah, aby zůstaly aktuální a přesné. Když však na tyto platformy použijete umělou inteligenci, běžný systém CRM se promění v samoaktualizační a automaticky opravující systém, který za vás zůstane na vrcholu vašeho řízení vztahů.