Wdrażanie sztucznej inteligencji w Twojej firmie

Z perspektywy biznesowej AI i uczenie maszynowe nie są może tak skomplikowane, jak się wydaje, ale nie zagłębimy się w temat bez zrozumienia podstawowych pojęć i idei. Zanim przejdziemy do omawiania zastosowań AI w biznesie, uporządkujmy terminologię.

Czym jest sztuczna inteligencja?

AI, czyli sztuczna inteligencja, to dziedzina informatyki zajmująca się tworzeniem inteligentnych maszyn, które potrafią „myśleć”, reagować i rozwiązywać problemy tak jak ludzie. Żeby maszyny działały inteligentnie, trzeba im najpierw dostarczyć mnóstwo informacji o otaczającym świecie, na których zbudują swoją wiedzę na podstawie danych wejściowych i doświadczenia.

Termin „sztuczna inteligencja” ukuto w 1956 roku, gdy naukowcy zaczęli badać, jak używać komputerów do rozwiązywania problemów, ale prawdziwe przyspieszenie w tej dziedzinie nastąpiło na początku lat 2000. Dziś AI jest już nieodłączną częścią nowoczesnej technologii.

Popularne przykłady AI to inteligentne programy szachowe, pojazdy autonomiczne czy asystenci głosowi. Rozwiązania oparte na AI są jednak wykorzystywane przede wszystkim przez firmy z bardzo różnych branż do automatyzacji i usprawniania zadań, lepszej obsługi klienta i zwiększania efektywności operacyjnej.

Czym jest uczenie maszynowe?

Sztuczna inteligencja jest ściśle związana z uczeniem maszynowym (ML). Uczenie maszynowe to metoda, która wykorzystuje algorytmy komputerowe i modele statystyczne, żeby nauczyć maszyny uczenia się. To podzbiór AI, który analizuje złożone wzorce w danych, by wyciągać wnioski, prognozować i budować wiedzę.

Człowiek nie mówi modelom ML wprost, w kodzie, co i jak mają robić. Wystarczy dostarczyć im przykłady do analizy i porównania, a same wymyślą, co zrobić z tymi informacjami.

Co do zasady uczenie maszynowe przypomina proces zdobywania wiedzy przez ludzi. Wyobraź sobie małe dziecko uczące się mówić. Zbiera informacje z otoczenia, przetwarza je w mózgu, a gdy przychodzi właściwy moment, samo wydaje zestaw sensownych dźwięków. ML działa podobnie. Maszyna zbiera dane wejściowe, rozkłada je i przekształca, żeby dostarczyć inteligentny wynik.

Rodzaje algorytmów ML

Uczenie maszynowe opiera się na algorytmach, które różnią się w zależności od celu uczenia, danych wejściowych i wyjściowych, użytych metod i innych czynników.

Rodzajów algorytmów ML jest wiele, a trzy z nich są szczególnie szeroko stosowane:

Uczenie nadzorowane

W uczeniu nadzorowanym maszyny uczą się na oznaczonych zbiorach danych. Przyjmują je na wejściu, wykrywają wzorce, a następnie samodzielnie oznaczają kolejne dane. Dostają też „poprawne odpowiedzi”, czyli oczekiwany wynik, żeby zrozumieć, jakie jest najlepsze rozwiązanie problemu.

Uczenie nadzorowane jest często wykorzystywane w systemach rozpoznawania obrazu, konwerterach pisma odręcznego na tekst, mechanizmach filtrowania skrzynki odbiorczej czy rozwiązaniach do automatyzacji mowy.

W zależności od tego, co chcemy przewidzieć za pomocą uczenia nadzorowanego, można je stosować do dwóch rodzajów problemów: klasyfikacji lub regresji. 

Uczenie nienadzorowane

W tym schemacie dane nie są oznaczone ani posortowane. Maszyny działają bez wskazówek i grupują informacje według podobieństw i różnic, próbując uczyć się „samodzielnie”.

Uczenie nienadzorowane rozwiązuje problemy przez klastrowanie lub reguły asocjacyjne. Z tych algorytmów powszechnie korzystają chatboty. Podobnie pojazdy autonomiczne, oprogramowanie do rozpoznawania twarzy i systemy eksperckie.

Uczenie ze wzmocnieniem

W uczeniu ze wzmocnieniem algorytmy uczą się metodą prób i błędów i wybierają rozwiązanie dające najlepsze wyniki. To podejście często stosuje się w robotyce, nawigacji, chemii (do optymalizacji reakcji chemicznych) i grach. Można je łączyć z metodami takimi jak klasyfikacja, regresja i predykcja.

Modele uczenia maszynowego

Modele, czyli abstrakcyjne reprezentacje problemu, który próbujemy rozwiązać za pomocą algorytmów, to kolejny element niezbędny do wykonywania obliczeń uczenia maszynowego. Także tutaj znanych jest wiele rodzajów modeli ML. Przyjrzymy się pokrótce kilku podstawowym.

Drzewo decyzyjne

To prawdopodobnie najbardziej znany model, obejmujący zarówno klasyfikację, jak i regresję, w postaci struktury drzewa przypominającej schemat blokowy. Rysuje się je „do góry nogami”: od korzenia, a potem w gałęzie. Każdy węzeł odpowiada problemowi lub testowi, a każda gałąź możliwemu wynikowi. W kontekście ML model ten stosuje się zwykle do podejmowania decyzji.

Więcej informacji o drzewie decyzyjnym znajdziesz tutaj.

Sztuczne sieci neuronowe

Sztuczne sieci neuronowe (ANN) to systemy obliczeniowe inspirowane siecią neuronową w mózgach zwierząt i ludzi. Składają się ze zbioru połączonych jednostek, czyli węzłów, nazywanych „sztucznymi neuronami”, które komunikują się ze sobą tak jak synapsy: wysyłają sygnały przenoszące informacje. Zwykle neurony te są zorganizowane w warstwy, z których każda wykonuje inny rodzaj przekształcenia danych wejściowych.

Pierwotnym założeniem tego modelu było rozwiązywanie problemów w sposób podobny do naszych mózgów. Obecnie ANN mają wiele zastosowań, m.in. w wizji komputerowej, rozpoznawaniu mowy, tłumaczeniu maszynowym, grach czy filtrowaniu treści w sieciach społecznościowych.

Szczegółowe wyjaśnienie działania sztucznych sieci neuronowych znajdziesz na tej stronie.

Sieć bayesowska

Innym popularnym modelem jest sieć bayesowska, graficzna metoda przedstawiania zbioru zmiennych i ich zależności warunkowych. Służy do obliczania prawdopodobieństwa wystąpienia zdarzenia na podstawie ciągu zmiennych, na przykład przy wykrywaniu anomalii, diagnostyce, podejmowaniu decyzji czy wnioskowaniu.

Więcej o metodzie sieci bayesowskich znajdziesz w tej prezentacji.

Czym jest deep learning?

Zgłębiając AI i ML, natkniesz się też na pojęcie deep learningu. To podzbiór uczenia maszynowego, który wykorzystuje sztuczne sieci neuronowe , żeby naśladować sposób, w jaki ludzki mózg zdobywa i przywołuje wiedzę. Algorytmy te potrafią uczyć się bez nadzoru na nieoznaczonych, nieustrukturyzowanych danych, wykonując zadanie wielokrotnie i za każdym razem usprawniając proces, by poprawić wynik.

Modele deep learningu stoją w centrum najbardziej przełomowych technologii, takich jak samochody autonomiczne, wykrywanie nowotworów czy zaawansowane tłumaczenie maszynowe.

Czym jest GAN?

Kolejne pojęcie, na które możesz natrafić przy AI i ML, to GAN, czyli generatywne sieci przeciwstawne. To klasa uczenia maszynowego i dość świeża koncepcja, która pojawiła się w 2014 roku.

Generatywne sieci przeciwstawne należą do modeli generatywnych. Oznacza to, że uczą się bez nadzoru: analizują dane wejściowe, odkrywają w nich prawidłowości i wzorce, a następnie tworzą własne treści o cechach podobnych do oryginalnych zbiorów treningowych.

Sieci GAN uczą się, symulując grę między dwoma graczami (przeciwnikami), z których jeden generuje próbki danych przypominające bazowy zbiór treningowy. Generuje to tu słowo klucz, bo sieć nie kopiuje po prostu oryginału, lecz tworzy jego najwierniejszą wersję od zera, zgodnie z ustalonymi dotąd regułami.

Drugi gracz próbuje rozpoznać, które próbki pochodzą ze zbioru treningowego, a które podrobił przeciwnik. Grając w „tę grę”, obie strony nieustannie doskonalą swoje umiejętności. Fałszerz tworzy coraz bardziej autentyczne reprodukcje, a jego przeciwnik coraz lepiej je wykrywa.

Dzięki zdolności tworzenia nowych informacji na podstawie istniejącej wiedzy sieci GAN uchodzą za jedną z najbardziej obiecujących technologii ML, o szerokim zakresie zastosowań: od modelowania 3D, przez projektowanie wnętrz i gry, po modę.

Dziesięć lat temu wiele rozwiązań opartych na AI, dziś zupełnie zwyczajnych, wydawało się rodem z „Gwiezdnych wojen”. Ale dekada w ludzkich latach to cała epoka w technologii i wytwarzaniu oprogramowania. Sztuczna inteligencja nie jest już futurystycznym, nierealnym pojęciem. Przeciwnie: zmienia wszystkie branże i bardziej niż kiedykolwiek ułatwia nam życie.

AI dotyka niemal każdego aspektu naszego życia, często zupełnie niezauważona. Według TechJury 77% ludzi na świecie korzysta z urządzenia lub usługi opartej na AI, a tylko jedna trzecia użytkowników zdaje sobie z tego sprawę. Pomyśl o asystentach głosowych, takich jak Siri czy Bixby, o chatbotach rozmawiających z Tobą w sklepie internetowym albo o spersonalizowanych rekomendacjach Netflixa. 80% użytkowników Netflixa ogląda treści podpowiedziane przez jego spersonalizowany algorytm rekomendacji! To wszystko przykłady rozwiązań opartych na AI, z którymi mamy do czynienia codziennie, nie zdając sobie sprawy z ich złożoności i pomysłowości.

Aplikacje mobilne oparte na AI

Przy ponad 5,19 miliarda unikalnych użytkowników mobilnych na świecie rynek aplikacji mobilnych kwitnie: do 2032 roku ma osiągnąć 777,4 miliarda dolarów przychodu. W tak dynamicznej branży innowacje pojawiają się w mgnieniu oka. Nic więc dziwnego, że aplikacje mobilne to jeden z głównych obszarów ekspansji sztucznej inteligencji.

Tworzenie aplikacji mobilnych odnalazło w AI swój żywioł, bo technologia ta daje niespotykane wcześniej możliwości personalizacji i dopasowania. Dzięki zaawansowanemu zbieraniu i analizie danych AI pozwala firmom gromadzić kluczowe informacje o klientach. Firmy tworzą na tej podstawie osadzone w kontekście, unikalne interakcje z marką, które poprawiają doświadczenie klienta i zwiększają zaangażowanie.

Boty w aplikacjach mobilnych

Chatboty to pierwsze zastosowanie AI w aplikacjach mobilnych, jakie przychodzi na myśl. Stały się właściwie normą w internetowej obsłudze klienta: zapewniają wsparcie 24/7 i natychmiast rozwiązują problemy klientów.

Popularność chatbotów bynajmniej nie osiągnęła jeszcze szczytu. Według Gartnera do 2027 roku jedna czwarta organizacji będzie używać chatbotów jako głównego kanału obsługi klienta.   Jeśli to się potwierdzi, integracja AI z aplikacjami mobilnymi stanie się koniecznością dla firm, które chcą się rozwijać (i przetrwać).

Wirtualni asystenci mobilni

Kolejne częste zastosowanie AI na urządzeniach mobilnych to asystenci mobilni. Opcji w tym obszarze są dziesiątki, więc łatwo uznać takie aplikacje za coś oczywistego; w rzeczywistości to bardzo złożone technologie, które wymagają zbierania ogromnych ilości danych zasilających następnie rozwiązania AI.

Wirtualni asystenci łączą rozpoznawanie mowy i obrazu, przetwarzanie języka naturalnego, uczenie maszynowe i inne komponenty sztucznej inteligencji oraz wykorzystują zaawansowane algorytmy, żeby stale poprawiać doświadczenie użytkownika na podstawie informacji zebranych przy każdej interakcji.

Poza chatbotami i asystentami mobilnymi

Chatboty i asystenci osobiści to najczęstsze, ale nie jedyne zastosowania AI w rozwoju aplikacji mobilnych. Inne obszary w tworzeniu aplikacji mobilnych , w których sztuczna inteligencja ma znaczenie, to m.in. dobór treści, nauka języków, przechowywanie i edycja zdjęć, produktywność i wiele, wiele innych.

AI w web developmencie

AI wciąż mocno wpływa na tworzenie stron i aplikacji webowych. Obszary jej zastosowań są tu bardzo podobne jak w aplikacjach mobilnych: chatboty, wyszukiwanie głosowe i optymalizacja doświadczenia użytkownika wspierana przez AI. Technologie te można wykorzystać w wielu branżach, żeby ułatwić ścieżkę zakupową, poprawić dostęp do produktów i usług oraz lepiej poznać klientów poprzez stronę internetową.

Dostarczając projektantom stron wiedzy o interakcjach użytkowników w czasie rzeczywistym, algorytmy AI pomagają im poprawiać doświadczenie użytkownika w sieci i dostrajać projekt tak, by lepiej odpowiadał preferencjom odbiorców.

Personalizacja jest świętym Graalem dobrego doświadczenia użytkownika i obejmuje także projektowanie stron. AI i data science dostarczają pogłębionej analizy zachowań, preferencji i opinii użytkowników, pomagając markom zwiększać zaangażowanie dzięki mocno spersonalizowanym stronom.

Przykłady wpływu sztucznej inteligencji na projektowanie stron to narzędzia takie jak mapy ciepła, które śledzą wzrok i kliknięcia odwiedzających, żeby wykryć miejsca tracące uwagę i wskazać najlepiej działające elementy projektu. Innym przykładem są silniki eksploracji układów strony: na podstawie analityki podpowiadają one takie układy, które najprawdopodobniej przyciągną i zaangażują odwiedzających.

Podejmowane są też próby stworzenia w pełni autonomicznych, opartych na AI platform do projektowania stron, które budują witrynę w kilka minut bez udziału człowieka. Jak dotąd produkty te okazywały się jednak nieskuteczne i pełne błędów, a do zastąpienia projektantów i programistów wciąż im daleko. Na razie skuteczny proces projektowania stron nadal wymaga połączenia możliwości personalizacyjnych AI z kreatywnością i umiejętnościami zespołu programistycznego.

Narzędzia AI takie jak ChatGPT

Narzędzia AI takie jak ChatGPT okazały się przełomowymi rozwiązaniami, które dobrze pokazują potencjał sztucznej inteligencji. Napędzany zaawansowanymi modelami językowymi,  ChatGPT od Open AI przekracza dotychczasowe granice, umożliwiając naturalne i dynamiczne interakcje człowieka z maszyną. 

Dzięki zdolności rozumienia kontekstu, generowania spójnego tekstu i dostosowywania odpowiedzi do tego, co wpisze użytkownik, ChatGPT znalazł zastosowanie w bardzo wielu obszarach: od obsługi klienta i tworzenia treści po burze mózgów i wsparcie w nauce. 

Demokratyzując dostęp do zaawansowanego przetwarzania języka naturalnego, narzędzia AI takie jak ChatGPT otworzyły nowe ścieżki innowacji, efektywności i kreatywności w wielu branżach, zmieniając sposób, w jaki korzystamy z technologii, i wykorzystując moc AI do wzmacniania ludzkich możliwości.

Stan AI w 2023 roku

Sztuczna inteligencja, razem z uczeniem maszynowym, deep learningiem, algorytmami neuronowymi i innymi pokrewnymi innowacjami, jest naszą rzeczywistością. Ta technologia ma ogromny potencjał, by poprawić nasze życie, niezależnie od tego, czy zdajemy sobie z tego sprawę (i czy to akceptujemy).

• Prognozy mówią, że do 2025 roku AI urośnie do branży wartej 118,6 miliarda dolarów. (Tractica)

• 75% firm twierdzi, że AI pozwoli im wejść w nowe przedsięwzięcia i inne biznesy. (Forbes)

• 84% firm uważa, że AI pozwoli im zdobyć przewagę konkurencyjną. (BCG)

• 51% członków kadry zarządzającej mówi, że ich celem przy AI jest ulepszenie funkcji, możliwości i wydajności produktów. (AIMultiple)

Do częstych zastosowań AI, które widzimy dziś, należą zautomatyzowana obsługa klienta i spersonalizowane zakupy, ochrona zdrowia wspierana przez AI, usprawnienia w motoryzacji, inteligentny dom i rozrywka, bezpieczeństwo i monitoring oraz media społecznościowe.

Szerzej piszemy o tych i innych przykładach w rozdziale 7. Wyróżniające się przykłady wdrożeń AI.

Obszary o najwyższych prognozowanych skumulowanych przychodach z AI na świecie to rozpoznawanie, klasyfikacja i tagowanie obrazów statycznych, poprawa wyników w handlu algorytmicznym, skalowalne przetwarzanie danych medycznych oraz utrzymanie predykcyjne. Wkrótce sztuczna inteligencja ma wejść mocniej w naukę języków, analizę i tłumaczenia, gry, robotykę, media i edukację.

Żeby zobaczyć, jak różne branże mogą wykorzystać AI i pokrewne koncepcje, przejdź do rozdziału 5. Branże najmocniej zmieniane przez AI.

Żeby poznać ogólne korzyści biznesowe z rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji, przejdź do rozdziału 6. Korzyści ze sztucznej inteligencji w biznesie.

Wraz z rozwojem AI obserwujemy jej rosnącą komercjalizację i wdrażanie we wszystkich branżach. Niezależnie od obszaru działania każda firma może wyciągnąć ogromną wartość z zastosowania rozwiązań AI. Ci, którzy wykorzystają ten trend jako pierwsi, zostawią resztę daleko w tyle.

Chcesz dowiedzieć się więcej o tym, co czeka AI w dającej się przewidzieć przyszłości? Oto kilka artykułów i materiałów, po które warto sięgnąć:

• PwC’s Global Artificial Intelligence Study: Exploiting the AI Revolution
• Deloitte’s Artificial Intelligence Innovation Report
• The Executive’s AI Playbook
• The Economist’s Special Report: AI and Business

To pytanie musiało kiedyś paść: „OK, ale ile wdrożenie AI będzie kosztować moją firmę?”. Prosta odpowiedź brzmi: prostej odpowiedzi nie ma.

Szybka i precyzyjna wycena jest niezwykle trudna, bo każdy przypadek trzeba rozpatrywać osobno. Ogólne zrozumienie tego, jak wygląda wdrożenie AI i jakie czynniki wpływają na cenę, pomoże Ci jednak oszacować koszty z grubsza.

Dlaczego wycena kosztów wdrożenia AI jest trudna?

Wycena projektu AI lub ML uwzględnia wiele aspektów wpływających na czas realizacji i końcową cenę. Projekt AI obejmuje kilka złożonych etapów: od pomysłu i analizy, przez prototyp, ocenę i MVP, po wydanie produktu. Każdy z nich wymaga wkładu zespołu złożonego z właścicieli problemu biznesowego, product managerów, data scientistów oraz wysoko wykwalifikowanych inżynierów oprogramowania i specjalistów QA.

Żeby oszacować całkowity koszt wdrożenia, poszukaj odpowiedzi na poniższe kluczowe pytania. Pomogą Ci one realniej określić zakres projektu i podać orientacyjną kwotę.

• Jakie dane są dostępne? Dane to kluczowy czynnik cenowy przy wdrożeniu AI, a ich jakość i ilość w dużej mierze decydują o czasie trwania i koszcie projektu. Im lepsza jakość danych, tym skuteczniejsze rozwiązanie końcowe, co może korzystnie wpłynąć na ostateczny koszt.

• Jakich ról potrzebujesz w projekcie? Projekty oparte na AI i ML są wyjątkowe ze względu na specyficzny zestaw kompetencji. Określenie kluczowych specjalistów AI potrzebnych do realizacji oraz oszacowanie nakładu pracy i kosztu każdej osoby pozwoli Ci wyliczyć większość budżetu potrzebnego na wdrożenie.

• Jakimi kompetencjami AI dysponujesz wewnątrz firmy? Globalni giganci, tacy jak Google czy Facebook, prowadzą ogromne działy, które dzień w dzień badają i rozwijają rozwiązania AI. Innych firm zwykle nie stać na utrzymanie dużego zespołu ekspertów AI pracujących w pełnym wymiarze nad jednym projektem. Nie znaczy to jednak, że nie mają do dyspozycji żadnych data scientistów ani statystyków. Ocena obecnego stanu wiedzy i doświadczenia w zakresie AI w firmie to dobry punkt wyjścia do myślenia o całkowitych kosztach wdrożenia projektu.

• Z jakich istniejących narzędzi i rozwiązań możesz skorzystać? Budowa nowych modeli uczących na potrzeby ambitnych projektów AI, takich jak optymalizacja łańcucha dostaw czy rzeczywistość rozszerzona, wymaga ogromnych pieniędzy. Na szczęście potężne inwestycje w innowacje AI zaowocowały powstaniem najnowocześniejszych, sprawdzonych w boju modeli, które mogą stanowić fundament mniejszych, ale zaawansowanych rozwiązań AI, niekosztujących majątku.

• Jaki jest oczekiwany rezultat? Żeby w pełni zrozumieć złożoność projektu i przewidzieć możliwe przeszkody, musisz określić swoje oczekiwania co do pożądanego rezultatu. Jaki ma być jasno zdefiniowany cel wdrożenia? Jaki poziom dokładności będzie akceptowalny? Im więcej pytań zadasz i odpowiesz na tym etapie, tym precyzyjniejsza będzie wycena.

Ile kosztuje średniej wielkości projekt AI?

Sztuczna inteligencja to nie „zwykły” przypadek programistyczny. Nawet w organizacjach korzystających z bardzo zaawansowanych technologii IT, ale bez wcześniejszego doświadczenia z infrastrukturą AI czy uczenia maszynowego, wycena wdrożenia bywa trudna. Żeby ten proces był mniej mglisty i żeby dać Ci choć orientację w przedziałach cenowych, dzielimy się kosztami kilku średniej wielkości wdrożeń AI/ML.

Te przykłady powinny ułatwić Ci zrozumienie, w jakiej kategorii cenowej mogłoby się znaleźć Twoje wdrożenie:

• Bot na Facebooku do umawiania oglądania mieszkań i spotkań w branży nieruchomości – 12–15 tys. dolarów plus abonament za oprogramowanie 400–800 dolarów miesięcznie.

• System sortowania dokumentów – od 20 do 30 tys. dolarów. Czas wdrożenia – około trzech miesięcy.

• Oficjalny chatbot na Facebooku dla czołowej marki odzieżowej – 50–60 tys. dolarów za wdrożenie na zamówienie.

• Oprogramowanie analityczne do śledzenia położenia osób w sklepie – 50–80 tys. dolarów za projekt trwający 3–4 miesiące.

• Platforma do szukania partnera oparta na AI (podobna do Tindera) – od 20 do 100 tys. dolarów, w zależności od wdrożonych funkcji i dodatków.

• Narzędzie do wykrywania oszustw ubezpieczeniowych dla banku – 100–200 tys. dolarów; wdrożenie od zera.

Jak policzyć koszt wdrożenia AI

Z perspektywy zarządzania projektem tworzenie rozwiązania AI, czy to prostego chatbota wspierającego Twój sklep internetowy, czy dopracowanego algorytmu uczenia maszynowego, który pomaga budować strategię sprzedaży, składa się mniej więcej z tych samych etapów co każdy inny projekt programistyczny: zaczyna się od etapu przygotowawczego, przechodzi we właściwe prace programistyczne i prowadzi do premiery produktu oraz utrzymania po wdrożeniu. Łączny rachunek zależy od zakresu i efektywności pracy na każdym z tych etapów. Poniżej znajdziesz przykładową mapę małego lub średniego projektu AI. Odzwierciedla ona na przykład cykl tworzenia prostego chatbota konwersacyjnego, podstawowego silnika analizy tekstu przyspieszającego żmudne zadania administracyjne albo prostego rozwiązania AI do analizy opinii klientów.

To tylko podstawowy przegląd przebiegu projektu AI. Pełniejszy obraz całego procesu znajdziesz w rozdziale 8. Jak zbudować rozwiązanie AI.

Etap przygotowawczy – 4–12 tygodni

Etap przygotowawczy trwa zwykle kilka miesięcy i jest jedną z najbardziej złożonych faz całego cyklu życia projektu AI. Obejmuje identyfikację problemu, studium wykonalności, wypracowanie pomysłu, audyt i przygotowanie danych, a kończy się Proof of Concept. Spośród nich studium wykonalności i Proof of Concept trwają zwykle najdłużej i kosztują najwięcej. Pochłaniają około 80% całego czasu (i budżetu) etapu przygotowawczego.

Żeby przejść od pomysłu do sensownego PoC, zbuduj zespół 4–6 osób złożony z co najmniej jednego project managera, 2–3 ekspertów AI i 1–2 architektów IT.

Prace programistyczne – 3 miesiące i więcej

Małe i średnie projekty AI wymagają zwykle zespołu złożonego z jednego lub dwóch ekspertów AI, kilku data scientistów i kilku programistów , którzy mogą pracować nad wdrożeniem rozwiązania od kilku tygodni do 6–7 miesięcy.

Po wdrożeniu – działanie ciągłe

Etap po wdrożeniu w projekcie AI obejmuje ciągłe wsparcie, utrzymanie i aktualizowanie stworzonego rozwiązania, na przykład w miarę zmian w zbiorach danych.

Czy AI się opłaca?

Dzięki coraz szerszemu stosowaniu sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego oraz pojawianiu się rozmaitych narzędzi i platform tworzenie rozwiązań AI staje się dostępne dla wszystkich firm, a koszty wdrożenia spadają. Z perspektywy biznesowej inwestycję w AI uzasadnia wiele powodów.

Istniejące technologie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego pomagają firmom radykalnie obniżyć koszty operacyjne. Między innymi:

• eliminują kosztowne błędy, które mogą zatrzymać produkcję lub odbić się na sprzedaży;

• przyspieszają i usprawniają podejmowanie decyzji;

• usprawniają operacje i zarządzanie;

• podnoszą jakość produktów;

• poprawiają produktywność w produkcji;

• zwiększają efektywność pracowników.

W szerszej perspektywie te usprawnienia dają wielomilionowe oszczędności we wszystkich branżach. Wykorzystanie części z tych możliwości pozwoliło firmie Netflix zaoszczędzić ponad miliard dolarów dzięki spersonalizowanemu silnikowi rekomendacji opartemu na uczeniu maszynowym. Według Deloitte w ciągu najbliższych kilku lat nawet 37 miliardów dolarów rocznie może zaoszczędzić rząd federalny USA, uwalniając przy tym 1,1 miliarda godzin dzięki AI. W handlu detalicznym wdrożenie AI w logistyce, łańcuchu dostaw, zakupach i innych obszarach może przynieść łączne oszczędności rzędu niemal 400 miliardów dolarów. AI generuje oszczędności także w ochronie zdrowia. Accenture prognozuje, że do 2026 roku chirurgia wspomagana robotami pozwoli amerykańskiemu systemowi ochrony zdrowia zaoszczędzić 40 miliardów dolarów rocznie.

Wnioski

Jak widzisz, nie ma jednej odpowiedzi na pytanie o koszty wdrożenia AI. Oszacowanie nakładu pracy potrzebnego do realizacji dużego projektu programistycznego zawsze jest trudne. Wplecenie w ten proces sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego czyni je jeszcze trudniejszym.

Dzięki szybkiemu rozwojowi technologii możesz jednak znacząco obniżyć końcowy rachunek, korzystając z istniejących algorytmów i modeli, sięgając po rozwiązania open source i angażując doświadczone zespoły AI , które zrealizują Twój projekt na żądanie w najbardziej opłacalny sposób.

Pomyśl też szerzej. Inwestycja w AI daje wymierne, policzalne korzyści, a unikanie innowacji może pociągnąć za sobą poważne konsekwencje dla Twojego biznesu. Jeśli więc nie chcesz przegapić okazji, jaką jest AI, poświęć chwilę na przemyślenie najlepszych zastosowań AI w swojej firmie.

Zajrzyj do rozdziału 5. Branże najmocniej zmieniane przez AI po inspirację.

A jeśli potrzebujesz pomocy przy wycenie, możemy pomóc Ci przeliczyć liczby i znaleźć najbardziej opłacalne rozwiązanie.

Zanim zagłębimy się w to, jak rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji mogą wzmocnić poszczególne branże, przyjrzyjmy się kilku przykładom zastosowań AI, które są już dziś powszechnie używane. Nowoczesne firmy wykorzystują je do optymalizacji procesów biznesowych, zdobycia przewagi konkurencyjnej i podniesienia ROI.

Silniki rekomendacji oparte na AI

Silniki rekomendacji produktów oparte na AI to jedno z najpopularniejszych obecnych zastosowań inteligencji maszynowej w handlu detalicznym i e-commerce. Pomagają firmom przewidywać zachowania konsumentów, oferować spersonalizowane rekomendacje i zwiększać przychody dzięki upsellingowi i cross-sellingowi. Jak ustalił Salesforce , silniki rekomendacji generują o 24% więcej wizyt na stronie i o 26% wyższe przychody, skłaniają do powrotów oraz zwiększają średnią wartość zamówienia o ponad 10%.

Rozwiązania te korzystają z algorytmów zbierających dane historyczne (wcześniejsze zakupy, wyszukiwania produktów, dane demograficzne klientów) i budują rekomendacje, podpowiadając każdemu klientowi „rzeczy, które mogą mu się spodobać”, a tym samym napędzają sprzedaż. Wykorzystują też filtrowanie oparte na treści oraz filtrowanie kolaboratywne. Pierwsza metoda bierze pod uwagę słowa kluczowe wpisywane przez klientów przy wyszukiwaniu produktów w sieci; druga prognozuje zakupy na podstawie zachowań i preferencji klientów.

(Chat)boty

Dziś praktycznie nie da się korzystać z internetu i nigdy nie natknąć się na chatbota. Boty weszły też do dużych firm. Sprytne firmy korzystają z otwartych frameworków, takich jak Google Dialogflow lub Motion.ai , żeby budować własne rozwiązania chatbotowe i wykorzystać możliwości dodatkowego kanału proaktywnego angażowania klientów.

Choć boty oparte na AI kojarzą się zwykle z marketingiem konwersacyjnym, przydają się też przy rutynowych zadaniach. Inteligentne boty mogą wspierać ludzi, umawiając spotkania, wysyłając powiadomienia i przypomnienia, obsługując rezerwacje podróży czy prowadząc podstawowe szkolenia pracowników.

Automatyzacja procesów biznesowych z AI

Kolejny obszar, w którym inteligencja maszynowa daje firmom dużo, to optymalizacja automatyzacji procesów biznesowych (BPA). Chodzi o automatyzację powtarzalnych procesów biznesowych, dzięki której firmy oszczędzają czas, poprawiają usługi i zwiększają produktywność pracowników. Jakikolwiek proces mamy na myśli, możemy go zautomatyzować mechanizmami AI i ML, o ile składa się z ciągu powtarzalnych, przewidywalnych kroków.

Weźmy na przykład obsługę reklamacji klientów . Wykorzystując możliwości AI i uczenia maszynowego, rozwiązania BPA mogą rejestrować wszystkie zgłoszenia w systemie ticketowym, analizować tekst, żeby rozpoznać nastawienie klienta, nadawać zgłoszeniom priorytety na podstawie filtra przypisującego różne wartości w zależności od emocji klienta, a na końcu powiadamiać konsultantów o reklamacjach wymagających natychmiastowej reakcji.

Istniejące rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji pomagają też firmom ułatwić i usprawnić onboarding pracowników. Na przykład system oparty na AI może zająć się przekazaniem i odbiorem wymaganych dokumentów (może wysłać listę obowiązkowych dokumentów, sprawdzić, czy wszystkie pliki dostarczono, przejrzeć dokumentację i zweryfikować kompletność danych itd.). Może też wskazać nowym pracownikom polityki i regulaminy firmy oraz podpowiedzieć szkolenia, które muszą przejść po dołączeniu. Rozwiązania oparte na uczeniu maszynowym i AI mogą też odpowiadać na część często zadawanych pytań nowych pracowników.

Przewidywanie zachowań użytkowników

Wyobraź sobie, że wiesz dokładnie, co robią Twoi klienci, i możesz wykorzystać tę wiedzę, by trafiać dopasowaną ofertą do leadów najbardziej skłonnych do zakupu. AI daje Ci taką moc. Przewidywanie zachowań użytkowników algorytmami predykcyjnymi pozwala markom nadać interakcjom z klientami osobisty charakter i wyprzedzać popyt, oferując produkty i usługi mocno trafiające w potrzeby.

Przeszukując dane z internetu i mediów społecznościowych, predykcyjne rozwiązania AI korzystają z szerokiej wiedzy o każdym kupującym i z dużym prawdopodobieństwem oceniają, jaka oferta może go zainteresować. Dzięki temu firmy mogą przesiewać potencjalnych klientów, priorytetyzować tych, którzy są dalej na ścieżce zakupowej, i zachęcać ich do finalizacji zakupu powiadomieniami push, kampaniami w mediach społecznościowych i spersonalizowanym mailingiem z promocjami.

Anonimizacja danych

Za pomocą systemów rozpoznawania tekstu i obrazu silniki anonimizacji danych oparte na AI pomagają chronić dane osobowe, umożliwiając bezpieczne i zgodne z prawem przetwarzanie. Rozwiązania te wykrywają charakterystyczne cechy każdego wpisu w zbiorze i generują sztuczny zamiennik obiektu z zamaskowanymi cechami wrażliwymi. Dzięki temu firmy mogą nadal zbierać i analizować duże zbiory danych, wyciągając z nich wartościowe wnioski, bez ryzyka wycieków i naruszania przepisów o ochronie danych.

Żeby lepiej to zrozumieć, wyobraź sobie zbiór portretów. Rozwiązanie do anonimizacji danych oparte na AI przeanalizuje każde zdjęcie i usunie, zmieni lub rozmyje elementy pozwalające zidentyfikować osobę, ale zostawi cechy wskazujące na ogólne charakterystyki, takie jak wiek czy płeć, kluczowe przy wyciąganiu wniosków rynkowych i budowaniu wiedzy o klientach.

Analogicznie, gdybyśmy mieli listę klientów z pełnymi danymi firmowymi, system anonimizacji zamaskowałby informacje szczególnie wrażliwe, takie jak imiona i nazwiska, adresy czy dane kontaktowe, ale zachował te, które dają ważne wnioski i nie zagrażają bezpieczeństwu danych (np. lokalizację, wielkość firmy, branżę).

McKinsey Analytics szacuje , że potencjalna łączna roczna wartość AI i analityki we wszystkich branżach mieści się w przedziale od 9,5 do 15,4 biliona dolarów. Każda branża bez wyjątku może skorzystać z zalet AI, takich jak oszczędności kosztów, wzrost produktywności, większe bezpieczeństwo czy więcej innowacji.

Poniżej wymieniamy obszary o największym potencjale zmiany przez sztuczną inteligencję. Ta lista w żadnym razie nie jest kompletna. Wpływ AI na nowoczesny biznes nie zna ograniczeń, więc jeśli Twojej niszy poniżej nie ma, skontaktuj się z nami, a wspólnie odkryjemy możliwości, jakie inteligencja maszynowa może dać Twojej firmie.

AI w marketplace'ach

Główna korzyść: Dopasowane rekomendacje w czasie rzeczywistym

Marketplace'y internetowe dawno przestały być prostymi ogłoszeniami i stały się bardzo złożonymi, napędzanymi technologią platformami, które ułatwiają wymianę między różnymi stronami. Czy to targ z rzeczami vintage, duży e-sklep, czy serwis dla freelancerów w rodzaju Upwork albo Freelancer, głównym motorem sukcesu każdego cyfrowego marketplace'u są szybkość i trafność rekomendacji dla użytkowników.

Integrując możliwości oparte na AI, marketplace'y mogą natychmiast odpowiadać na zapytania klientów i tworzyć kontekstowe rekomendacje na podstawie wcześniejszych kontaktów z każdym potencjalnym i obecnym klientem w różnych kanałach. Najwięksi gracze, tacy jak Facebook, budują własne rozwiązania AI, żeby dopracować swoje systemy wyszukiwania treści i indeksy produktów. Mniejsze firmy i startupy mogą realizować swoje cele, korzystając z gotowych rozwiązań.

AI w e-commerce i handlu detalicznym

Główna korzyść: Mocno spersonalizowane doświadczenie użytkownika

E-commerce korzysta z technologii data science szczególnie intensywnie, głównie z chatbotów, analityki predykcyjnej, rozpoznawania dźwięku i obrazu oraz automatyzacji magazynów. Rozwiązania te dopracowują całe doświadczenie zakupowe, zamieniając je w wartościową interakcję jeden na jeden.

Modele AI można wytrenować tak, by rozumiały różne kategorie produktów lub rozpoznawały obrazy, a następnie przeglądały i podpowiadały powiązane produkty, napędzając sprzedaż predykcyjną i pomagając sklepom internetowym optymalizować zyski. Z perspektywy kupujących proces zakupowy staje się dużo sprawniejszy, trafniejszy i szybszy.

Zdolność AI do tworzenia trafnego doświadczenia użytkownika w czasie rzeczywistym przynosi korzyści także offline. Oczekuje się, że globalne wydatki handlu detalicznego na sztuczną inteligencję sięgną 110 miliardów dolarów w 2024 roku (Źródło: IDC).

Sklepy internetowe wykorzystują chatboty, żeby zapewnić wartościowe wsparcie klienta na czas, ale na AI mogą skorzystać też sklepy stacjonarne. Rozwiązania AI, takie jak wirtualni asystenci, pomagają pracownikom sali sprzedaży poprawiać doświadczenie klienta w sklepie oraz lepiej rozumieć oferowane produkty i oczekiwania klientów.

AI w fintechu i bankowości

Główna korzyść: Lepsze zarządzanie ryzykiem i krótsza droga do zgodności z przepisami

Potencjał sztucznej inteligencji do zrewolucjonizowania i wsparcia fintechu oraz bankowości jest ogromny i obejmuje wiele zastosowań. Działy finansowe i księgowe cierpią na potężne przeciążenie danymi i muszą radzić sobie z wyczerpującymi wymogami regulacyjnymi, które zmieniają się niemal codziennie. Wykorzystując możliwości analityczne i statystyczne AI, mogą znacznie przyspieszyć przetwarzanie danych nieustrukturyzowanych oraz łatwiej i szybciej znajdować istotne treści, a przez to szybciej osiągać zgodność z przepisami.

Banki korzystają z całego zestawu technologii AI (chatbotów, wirtualnych asystentów, NLP i rozpoznawania mowy czy analityki predykcyjnej), żeby zwiększać zaangażowanie klientów i dostarczać mocno spersonalizowane usługi. Strategia ta działa zarówno online, jak i offline, dając bankom zupełnie nowe możliwości kontaktu z klientami przez aplikacje webowe i mobilne, ale też ożywienia oddziałów.

Inne instytucje finansowe przyglądają się rozwiązaniom opartym na sztucznej inteligencji , żeby usprawnić wykrywanie i badanie oszustw. Na przykład Mastercard stosuje oparte na AI techniki uwierzytelniania, dzięki którym transakcje są dużo bezpieczniejsze. Podobnie Plaid, platforma agregująca, która pozwala osobom i instytucjom obsługiwać swoje rachunki bankowe, wykorzystuje złożone algorytmy AI, żeby zapewnić użytkownikom bezpieczne transakcje online.

AI w ochronie zdrowia, medtechu i diagnostyce

Główna korzyść: Dokładniejsze i szybsze wykrywanie chorób oraz diagnostyka

Wpływ AI na ochronę zdrowia i diagnostykę jest ogromny. Dzięki sztucznym sieciom neuronowym technologia ta szybko wrasta w nasz ekosystem ochrony zdrowia, wspierając wnioskowanie dedukcyjne i indukcyjne, które pozwala lekarzom stawiać trafne diagnozy znacznie szybciej i sprawniej.

AI już teraz pomaga wykrywać niektóre choroby. Na przykład w części brytyjskich szpitali oprogramowanie AI wykrywa raka piersi 30 razy szybciej niż lekarz, z 99-procentową dokładnością (Źródło: Wired). Lekarze z Bonn stwierdzili, że rozpoznawanie twarzy i analiza danych przez AI skutecznie pomagają diagnozować rzadkie choroby dziedziczne na podstawie zdjęć pacjentów. Takie przykłady usprawnienia diagnostyki chorób zagrażających życiu robią duże wrażenie, ale wykorzystanie możliwości AI w ochronie zdrowia daje jeszcze więcej.

Aplikacje i urządzenia z nurtu Internet of Medical Things ułatwiają lekarzom śledzenie i odczytywanie codziennych schematów zachowań pacjentów oraz przekazywanie im trafnych informacji zwrotnych i zaleceń. Analityka predykcyjna działa w parze z big data i rozpoznawaniem wzorców, wspierając decyzje kliniczne i dobór lepiej dopasowanych działań profilaktycznych. Nie można też zapomnieć o chyba najbardziej oczywistym zastosowaniu AI w medycynie, czyli robotach: od prostych robotów laboratoryjnych po bardzo złożone roboty chirurgiczne, które mogą asystować lekarzom, a nawet samodzielnie przeprowadzać operacje.

To tylko część przykładów tego, jak medycyna wykorzystuje sztuczną inteligencję, by poprawiać wyniki leczenia i usprawniać ochronę zdrowia. Ponieważ globalnie wartość rynku AI w ochronie zdrowia ma przekroczyć 8 miliardów dolarów do 2026 roku (Źródło: Acumen Research), potencjał AI w tym obszarze jest ogromny, a skoro innowacje już trwają, wkrótce pojawią się kolejne zastosowania.

AI w technologiach reklamowych

Główna korzyść: Większa autentyczność i trafność marki dzięki precyzyjnemu targetowaniu reklam

Technologie reklamowe, czyli AdTech, to branża, w której wszystko dzieje się bardzo szybko, mocno oparta na analizie danych i programowaniu. Korzysta z rozbudowanych, złożonych systemów back-endowych, żeby tworzyć spersonalizowaną reklamę kierowaną do konkretnych odbiorców. Z definicji czyni to sztuczną inteligencję idealnym narzędziem do realizacji jej celów.

AdTech operuje na dużych wolumenach danych i robi to niemal w pełni automatycznie. Dzięki kampaniom programmatic napędzanym przez AI agencje mogą docierać z trafnymi reklamami do konkretnych grup odbiorców na skalę globalną. Mogą wykorzystać predykcyjne i samouczące się możliwości AI, żeby zbierać i analizować dane demograficzne oraz historyczne zachowania użytkowników i trafiać do właściwej osoby, we właściwym czasie, z dopasowaną ofertą.

Marki i agencje na całym świecie przyglądają się też dynamicznym platformom, które wykorzystują AI do zbierania danych o odwiedzających stronę i dopasowywania kampanii do indywidualnych cech każdego użytkownika. Poza ekstrapolacją i analizą danych sztuczną inteligencję można w AdTechu wykorzystać między innymi do wyboru optymalnych platform medialnych do emisji reklam, automatyzacji tworzenia treści (zobacz np. jak robi to Coca-Cola) i poprawy efektywności procesów pracy.

AI w obsłudze klienta

Główna korzyść: Nadrabianie dystansu do oczekiwań klientów

Współcześni klienci oczekują sprawnej i spójnej obsługi we wszystkich licznych punktach styku, przez które kontaktują się z firmami. Cyfrowe rozwiązania oparte na AI zmieniają interakcje w obsłudze klienta na niezliczone sposoby, wpływając na wszystkie aspekty tej dziedziny: od doświadczenia klienta w sieci, przez lojalność, po tworzenie nowych źródeł przychodu.

Salesforce ustalił , że ponad połowa organizacji usługowych aktywnie szuka sposobów na wprowadzenie AI do swojej działalności. Sprawdzają, jak boty działające w czasie rzeczywistym, analiza tekstu i głosu oraz przetwarzanie języka naturalnego mogą pomóc im nadrobić dystans do oczekiwań klientów i świadczyć usługi wyższej jakości. Chodzi między innymi o to, żeby:

• zbierać informacje o klientach na podstawie profilu socjodemograficznego, wcześniejszych interakcji, social listeningu i innych danych.

• usprawnić bezpieczne uwierzytelnianie użytkowników (np. przez rozpoznawanie głosu lub samodzielne odzyskiwanie hasła).

• zautomatyzować pracę konsultantów oraz przyspieszyć klasyfikację i kierowanie zgłoszeń.

• budować chatboty, które z dużą trafnością udzielają natychmiastowego wsparcia przy podstawowych pytaniach.

AI w edukacji

Główna korzyść: Nauka dopasowana do ucznia, w jego własnym tempie

Edukacja to kolejny obszar, w którym sztuczna inteligencja ma coraz większe znaczenie. Rozwój technologii w tej branży w ostatnich latach był uderzający, a na pierwszy plan wysunęło się kilka ciekawych zastosowań.

Chatboty AI. Chatboty to fascynujący przykład tego, jak technologia może ułatwiać nam życie w każdej dziedzinie. Szkoły i uczelnie mogą je łatwo wdrożyć, żeby poprawić doświadczenie studentów, zwiększyć aktywność na zajęciach i podnieść wyniki uczących się dzięki interaktywnym aplikacjom mobilnym. Weź na przykład Beacon, edukacyjne narzędzie oparte na sztucznej inteligencji, którego brytyjski Staffordshire University używa do natychmiastowego wspierania studentów: odpowiada na ich pytania i przypomina o zajęciach i terminach.

Spersonalizowane doświadczenie uczącego się. Korzystając z zaawansowanych, inteligentnych platform do projektowania nauczania opartych na AI, instytucje edukacyjne mogą tworzyć naprawdę zindywidualizowane ścieżki nauki, oparte na umiejętnościach, wiedzy i cechach każdego uczącego się. Systemy te pomagają nauczycielom lepiej rozumieć unikalne możliwości każdego ucznia i wykrywać luki w wiedzy, żeby przygotować spersonalizowane treści, prace domowe i powtórki oraz dopasować naukę do potrzeb konkretnej osoby.

Automatyzacja zadań. Z perspektywy nauczycieli AI otwiera nowe możliwości usprawnień, na przykład automatyzując i upraszczając rutynowe zadania. Maszyny potrafią już oceniać testy wielokrotnego wyboru czy wspierać administrację szkoły przy rekrutacji. Niektóre szkoły używają ich też do monitorowania wyników uczniów w trakcie semestru i wykrywania wzorców, dzięki którym nauczyciele widzą obszary do poprawy. Wkrótce sztuczna inteligencja ma wnieść jeszcze więcej wartości w automatyzację oceniania i przetwarzania dokumentów.

Choć dopiero się okaże, jak wielki będzie wpływ AI na naukę, liczby nie kłamią: rynek sztucznej inteligencji (AI) w edukacji osiągnął w 2023 roku 3,45 miliarda dolarów i ma rosnąć w tempie CAGR ponad 10% do 2032 roku. AI zmienia przyszłość edukacji: automatyzuje żmudne zadania i wyrównuje szanse oraz dostęp do nauki. Firmy z tej branży powinny już teraz inwestować w rozwiązania oparte na AI, żeby nie zostać w tyle.

AI w wytwarzaniu i testowaniu oprogramowania

Główna korzyść: Nowe podejście do całego procesu wytwarzania oprogramowania, od projektu po utrzymanie

Sztuczna inteligencja wniosła wyjątkowy wkład w inżynierię oprogramowania na wielu poziomach (projektowanie, testowanie, UX) oraz w całym cyklu wytwarzania oprogramowania.

• Paradygmat wytwarzania oprogramowania. Od pomysłu po testy i utrzymanie AI oraz uczenie maszynowe rewolucjonizują podejście do programowania i zasadniczo zmieniają paradygmat tworzenia oprogramowania. Kiedyś programiści musieli krok po kroku instruować komputer, jak wykonać dane zadanie i jakich wyników oczekiwać. Dziś zaawansowane inteligentne maszyny mogą karmić się danymi z konkretnej dziedziny i działać praktycznie bez prowadzenia za rękę, wyciągając istotne trendy i wzorce oraz nieustannie rozbudowując zgromadzoną dotąd wiedzę.

• Projektowanie oprogramowania. W projektowaniu oprogramowania AI łączy analitykę użycia z danymi o wydajności, żeby wyciągnąć istotne cechy i wzorce oraz wspierać projektantów radami i rekomendacjami. Tak działają nowoczesne kreatory stron oparte na AI, takie jak Wix czy Grid. Na razie ich możliwości są ograniczone, a błędy w kodzie i projekcie się zdarzają, ale wraz z rozwojem technologii rozwiązania te mają szansę stać się w przyszłości w pełni samodzielnymi projektantami.

• Wytwarzanie oprogramowania. Kolejny jest etap prac programistycznych, na którym AI wspiera inżynierów na wielu poziomach. Potrafi na przykład przyspieszyć start projektu i wdrożenie zespołu, generując szkielet kodu i oszczędzając programistom czas na konfigurację projektu i pisanie go od zera. AI, a zwłaszcza uczenie maszynowe, wspiera też zespoły programistyczne w szybkim prototypowaniu, automatycznej refaktoryzacji kodu i wsparciu przy programowaniu.

• Zarządzanie projektami programistycznymi. Z predykcyjnych możliwości AI korzystają nie tylko inżynierowie. Project managerowie zyskują precyzyjne wyceny projektów oparte na danych historycznych oraz wsparcie w decyzjach strategicznych, dzięki czemu łatwiej i sprawniej ustalają priorytety zadań.

• Zapewnienie jakości. Po stronie testów rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji już pomagają inżynierom testów poprawiać jakość kodu przy użyciu botów. Działają one zwykle jak asystenci programisty, którzy uczą się na wcześniejszych doświadczeniach, wykrywają możliwe błędy w kodzie i zgłaszają je do przeglądu. W przyszłości inteligentne technologie mają nauczyć się wykrywać bardzo złożone wady oprogramowania i naprawiać je samodzielnie, bez udziału człowieka.

AI w produkcji i przemyśle

Główna korzyść: Mniej pracy ludzkiej, wyższa jakość produktów

Gwałtowny rozwój AI objął także produkcję i przemysł. Globalny rynek sztucznej inteligencji w produkcji ma osiągnąć 15 273,7 miliona dolarów w 2025 roku (Źródło: Allied Market Research), co czyni tę branżę jednym z największych beneficjentów tej technologii.

Sektor produkcyjny opiera się na ciągłej optymalizacji jakości, efektywności i kosztów. Automatyzacja z użyciem AI może się do niej przyczynić, ograniczając nieplanowane przestoje, zmniejszając zapotrzebowanie na pracę ludzką, ulepszając projekty produktów i tworząc nowe, innowacyjne źródła przychodu. Technologia ta zapowiada ogromny skok w kilku zastosowaniach:

• Usprawnione projektowanie. Ultraszybkie przetwarzanie danych przez AI zmienia sposób, w jaki firmy projektują produkty. Projektanci i inżynierowie mogą dziś wprowadzić do algorytmu AI szczegółową specyfikację wraz ze wszystkimi parametrami, szacowanym budżetem, rodzajami materiałów, ograniczeniami prawnymi i innymi, a następnie poprosić o ocenę każdej możliwej konfiguracji i wskazanie optymalnego rozwiązania projektowego. Właśnie tak General Electric trenuje swoje modele projektowe oparte na uczeniu maszynowym, żeby przeanalizowały miliony potencjalnych wariantów projektu i w 15 minut wskazały optymalną rekomendację.

• Wyższa jakość produktów. Zapewnienie jakości to kolejny obszar zastosowań AI, który daje producentom ogromną wartość. Na przykład dostawcy skomplikowanych produktów, takich jak półprzewodniki czy płytki drukowane, korzystają z wizji maszynowej w wysokiej rozdzielczości, żeby wykrywać i oznaczać wady jakościowe. Technologia ta rozpoznaje wadliwe produkty znacznie dokładniej (i szybciej) niż ludzkie oko. Według Forbesa, automatyzacja testów jakości produkcji z użyciem ML zwiększa wykrywalność wad nawet o 90%.

• Zwiększenie uzysku. Wskazując przyczyny strat uzysku i działając na danych w czasie rzeczywistym, systemy AI pozwalają firmom ograniczyć odpady i efektywniej wykorzystywać materiał produkcyjny. Biorąc pod uwagę, że w tradycyjnych fabrykach 60–70% materiału trafia do odpadów, wprowadzenie analityki danych, robotów i czujników może przynieść oszczędności od tysięcy do milionów dolarów rocznie.

• Utrzymanie predykcyjne. Kolejnym kluczowym obszarem produkcji, w którym AI daje wyraźną wartość dodaną, jest utrzymanie ruchu. Fabryki korzystające z predykcyjnych algorytmów opartych na AI mogą wykryć problem, zanim wystąpi, i zapobiec mu odpowiednim rozwiązaniem. Dzięki temu ograniczają przestoje, eliminują zakłócenia produkcji i osiągają znaczne oszczędności na pracach serwisowych, które inaczej byłyby konieczne.

AI w rolnictwie

Główna korzyść: Efektywniejsze rolnictwo dzięki szczegółowej analityce i prognozowaniu

ONZ prognozuje , że aby zaspokoić popyt na żywność, rolnictwo w 2050 roku będzie musiało wyprodukować o niemal 50 procent więcej żywności, paszy i biopaliw niż w 2012 roku. W obliczu tego kryzysu rolnictwo jawi się jako jeden z najbardziej dynamicznych obszarów zastosowań rozwiązań opartych na AI.

Rolnicy wprowadzają uprawę żywności w przyszłość dzięki AI na wiele sposobów. Przede wszystkim branża rolna sięga po automatyzację, żeby poradzić sobie z niedoborem rąk do pracy przy zbiorach owoców. Roboty zbierające ułatwiają pracę w gospodarstwie i obniżają koszty zbiorów, zastępując pracowników, których w tej branży brakuje.

Moc sztucznej inteligencji można też wykorzystać, żeby rolnictwo stało się znacznie efektywniejsze. Analizując różnorodne zmienne (temperaturę, skład gleby, wilgotność, historię upraw itd.), AI dostarcza rolnikom wniosków i rekomendacji poprawiających plony. Może podpowiedzieć optymalną roślinę do zasiania w danym miejscu, doradzić w prowadzeniu upraw i zaproponować korekty na podstawie danych z bieżącego momentu.

Kolejnym rosnącym obszarem zastosowań AI w rolnictwie jest przewidywanie katastrof: inteligentne systemy łączą i przetwarzają dane z różnych źródeł, żeby ostrzegać rolników przed gwałtownymi zjawiskami pogodowymi, chorobami zwierząt gospodarskich czy inwazjami szkodników i doradzać najlepsze działania zapobiegawcze. Kilka takich rozwiązań jest już dostępnych, w tym Watson od IBM w zastosowaniu rolniczym.

AI w nieruchomościach

Główna korzyść: Usprawnienie pracy agentów dzięki automatyzacji i bogatym danym rynkowym

Na pierwszy rzut oka nieruchomości i sztuczna inteligencja nie wydają się oczywistą parą. Branża już jednak korzysta z AI, na przykład po to, by dopracowywać rekomendacje dla klientów i przewidywać wahania rynku. W krótkiej perspektywie AI będzie się coraz mocniej dostosowywać i rozwijać, wspierając specjalistów od nieruchomości lepszym i bardziej samodzielnym podejmowaniem decyzji, automatyzacją zadań i analityką potencjalnych klientów.

• Rekomendacje nieruchomości. Zastosowanie AI w nieruchomościach ma poprawić efektywność, zwiększyć sprzedaż i podnieść jakość obsługi klienta. Dzięki połączeniu analizy danych, automatyzacji i ciągłego uczenia się AI pozwoli agentom znacznie szybciej i sprawniej wyliczać dopasowane rekomendacje nieruchomości dla klientów. Zamiast ręcznie przeszukiwać mnóstwo źródeł i zbiorów danych, pracownicy branży zlecą badanie rynku algorytmom, które przetworzą zagregowane informacje i przygotują propozycje dopasowane do konkretnego klienta.

• Badanie rynku. Te same możliwości analityczne oprogramowania opartego na sztucznej inteligencji można wykorzystać do prognozowania przyszłych cen nieruchomości, trendów rynkowych i okazji (zobacz, co robi Skyline , na przykład).

• Zautomatyzowany przegląd dokumentacji. Silniki AI oparte na NLP pomagają pośrednikom i deweloperom radzić sobie z obszerną dokumentacją. AI rozumiejąca dokumenty (np. od Microsoft lub Google) skanuje tysiące dokumentów, żeby znaleźć i wydobyć konkretne informacje albo wychwycić nieścisłości. Pomagając pracownikom branży nieruchomości przesiać ogromne ilości danych w kilka minut, AI uwalnia ich czas i pozwala przejść do zadań o wyższym priorytecie.

• Precyzyjnie targetowane kampanie marketingowe. Wreszcie AI może okazać się bezcenna we wzmacnianiu wyników sprzedaży i marketingu, i to na wiele sposobów. Od chatbotów obsługi klienta, przez wsparcie systemów CRM oparte na AI, po reklamę i kampanie kierowane: sztuczna inteligencja daje firmom z branży nieruchomości mnóstwo nowych rozwiązań, które tworzą większą wartość dla sprzedających i szukających mieszkań oraz pozwalają odpowiadać na ich potrzeby szybko i z chirurgiczną precyzją.

AI w HR

Główna korzyść: Oszczędność czasu i lepsze zarządzanie zespołem

Kolejnym obszarem, który AI może zrewolucjonizować, jest HR. Może to zaskakiwać, bo w centrum tej branży stoi „człowiek”. Jednak badania pokazują , że 96% rekruterów uważa, że AI może znacząco usprawnić pozyskiwanie i utrzymanie talentów, oszczędzając zespołom HR około 14 godzin pracy tygodniowo dzięki automatyzacji powtarzalnych, ręcznych zadań. Inne kluczowe zastosowania AI w HR to rekrutacja i weryfikacja kandydatów, pozyskiwanie i wstępna selekcja kandydatów oraz rotacja pracowników.

Ponad jedna trzecia specjalistów HR uznaje wykorzystanie AI za wyjątkowo ważne dla przyszłości rekrutacji i zatrudniania

• Usprawniona rekrutacja. AI ma wszystko, czego trzeba, by odegrać kluczową rolę w unowocześnieniu i usprawnieniu procesów rekrutacji i onboardingu. Specjaliści HR mogą jej użyć do automatycznego zbierania danych o kandydatach, wstępnej analizy i przygotowania krótkiej listy osób spełniających określone kryteria rekrutacyjne.

• Automatyzacja zadań. Podobnie algorytmy można wytrenować do automatyzacji innych powtarzalnych, ręcznych procesów HR, które polegają na pobieraniu danych, ich analizie i podejmowaniu decyzji na podstawie parametrów. Dotyczy to takich obszarów jak pozyskiwanie i wstępna selekcja kandydatów oraz onboarding, a także prowadzenie dokumentacji i obsługa płac.

• Analityka pracownicza. Sztuczna inteligencja może też wspierać specjalistów HR inteligentną analityką pracowniczą, podpowiadając, jakie dane monitorować oraz jak je analizować i chronić. Zaawansowane rozwiązania AI wykorzystujące rozpoznawanie obrazu i głosu potrafią nie tylko śledzić wyniki pracowników, ale też obserwować ich nastrój i nastawienie. W połączeniu z predykcyjnymi zdolnościami AI i analityką danych pomaga to zespołom HR wychwycić osoby, którym spada motywacja albo które być może szykują się do odejścia. W tym kontekście sztuczna inteligencja daje narzędzia do walki z rotacją, poprawy retencji i podnoszenia satysfakcji pracowników, bo w porę sygnalizuje, którzy z nich są niezadowoleni.

AI w cyberbezpieczeństwie

Główna korzyść: Krótszy czas wykrywania zagrożeń i odporne uwierzytelnianie

W obszarze cyberbezpieczeństwa AI naprawdę zmienia reguły gry: odciąża inżynierów i wykonuje żmudne, monotonne zadania z dokładnością, jakiej człowiek nie osiągnie. Ponieważ znaczna część pracy w cyberbezpieczeństwie polega na drobiazgowej analizie informacji i wykrywaniu nieprawidłowości we wzorcach danych, arsenał narzędzi AI, z uczeniem maszynowym i przetwarzaniem języka naturalnego, świetnie nadaje się do szybszego i skuteczniejszego reagowania na zagrożenia. Te firmy zdają sobie z tego sprawę:

• W 2017 roku Wimbledon wykorzystał kognitywną technologię bezpieczeństwa IBM, żeby chronić swoją stronę przed cyberprzestępczością w trakcie turnieju.

• W tym samym roku Amazon ogłosił swoją usługę bezpieczeństwa Macie, która wykorzystuje uczenie maszynowe do automatycznego wykrywania i klasyfikowania zagrożeń oraz ochrony zasobów chmury AWS.

• UnderAmour wdrożył oparte na AI wykrywanie zagrożeń firmy Vectra, żeby skrócić czas potrzebny na identyfikację i eliminację cyberzagrożeń.

• Apple'owy FaceID to jeden z najpopularniejszych systemów wykorzystujących zaawansowane rozpoznawanie twarzy do odblokowywania urządzeń tego producenta.

• Żeby pomóc pracodawcom chronić aplikacje firmowe, Google uruchomił oparty na ML Endpoint Verification , który daje administratorom firmowym pełny wgląd w laptopy i komputery używane przez pracowników.

Oto najważniejsze zastosowania, w których rozwiązania AI sprawdzają się w cyberbezpieczeństwie:

• Automatyczne skanowanie sieci. Niesamowite możliwości analizy danych AI w połączeniu z mocą obliczeniową potrafią radykalnie skrócić czas potrzebny na wykrycie podejrzanych zachowań w sieci. Współczesne złośliwe oprogramowanie potrafi prześlizgnąć się przez firewall, wtopić w ruch sieciowy i pozostać niezauważone przez miesiące. Algorytmy wykrywania oparte na ML korzystają z różnych mechanizmów (dopasowania słów kluczowych, monitorowania statystyk), żeby w kilka sekund wykryć nietypowe pakiety i zwrócić na nie uwagę wykwalifikowanych ekspertów. W zależności od zastosowania automatyczne badanie bezpieczeństwa prowadzone przez silniki AI wykrywa potencjalne zagrożenia nawet 60 razy szybciej niż analiza ręczna.

• Bezpieczne uwierzytelnianie. Sztuczna inteligencja może też usprawnić uwierzytelnianie na stronach, w aplikacjach i urządzeniach, łącząc szczegółową analizę danych z systemami rozpoznawania twarzy lub mowy. Dodaje to poziom zaawansowania uwierzytelnianiu biometrycznemu, które odczytuje informacje ze złożonej sieci punktów danych, by rozpoznać i autoryzować użytkownika, przez co systemy zabezpieczeń stają się praktycznie odporne na włamania.

• Ochrona przed phishingiem. Algorytmy uczenia maszynowego pomagają osobom i firmom lepiej monitorować komunikację e-mailową. Można tu zastosować kilka rozwiązań. Na przykład oprogramowanie oparte na AI potrafi „przeczytać” i przeanalizować wiadomości, żeby ostrzec odbiorcę przed potencjalnymi zagrożeniami. Mechanizmy wykrywania anomalii można wykorzystać do identyfikacji nadawcy i oznaczania e-maili, które mogą zawierać złośliwe linki lub załączniki.

• Ochrona urządzeń mobilnych z użyciem uczenia maszynowego. Bezpieczeństwo sieci i poczty to jedno, ale AI i uczenie maszynowe mogą też poprawić bezpieczeństwo mobilne dzięki rozwiązaniom antymalware'owym, w których algorytmy ML wykrywają potencjalne zagrożenia na urządzeniach mobilnych. To zastosowanie uczenia maszynowego bywa szczególnie przydatne dla dużych firm, które chcą chronić rosnącą liczbę prywatnych urządzeń pracowników.

AI w business intelligence

Główna korzyść: Wykorzystanie ogromnych zbiorów danych do wykrywania trendów i tworzenia rekomendacji

Z definicji aplikacje business intelligence działają na danych w czasie rzeczywistym, interaktywnej wizualizacji danych i wiedzy opartej na danych. To czyni je idealnym kandydatem do zastosowania sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego.

Oprogramowanie BI oparte na AI, takie jak HANA od SAP, eSales od Apttus (do prognoz i analiz sprzedaży) czy Avanade, wykorzystuje uczenie maszynowe i analizę big data, żeby dać użytkownikom pełniejszy obraz i głębsze wnioski o ich biznesie i klientach.

Te skalowalne platformy, działające lokalnie albo w chmurze, pobierają dane z setek źródeł: zasobów zewnętrznych, wewnętrznych baz danych, aplikacji, stron internetowych, mediów społecznościowych, raportów doradczych i wielu innych. Na tej podstawie podpowiadają decyzje rekomendacjami opartymi na analityce. Pomagają też poprawiać obsługę klienta, dostarczając wzbogacone dane o klientach, dzięki którym można przewidzieć oczekiwania kupujących i dopasować do nich produkty oraz usługi.

W najprostszej formie rozwiązania business intelligence oparte na sztucznej inteligencji podsumowują zebrane surowe dane i zwracają informacje, na których pracownicy firmy mogą działać. Najbardziej zaawansowane zastosowanie łączy analitykę predykcyjną i preskryptywną: maszyny dostarczają prognoz popartych danymi i doradzają użytkownikom, jakie działania podjąć.

AI w logistyce

Główna korzyść: Obniżanie kosztów pracy dzięki robotyce

Badanie Forbesa dotyczące logistyki, łańcucha dostaw i transportu umieszcza sztuczną inteligencję w pierwszej piątce technologii, które zmienią tę branżę w ciągu najbliższych kilku lat. Logistyka to obszar bardzo złożony i wrażliwy, z napiętymi terminami i dużym polem do błędów oraz nieścisłości. Rozwiązania AI mogą przynieść znaczną optymalizację i efektywność w całym procesie logistycznym.

Myśląc o łańcuchu dostaw i AI, zwykle przypominamy sobie obraz zaawansowanych robotów Amazona rządzących w niemal całkowicie zautomatyzowanym magazynie tej firmy, albo w niesamowitych fabrykach samochodów BMW , w których ludzie i roboty ramię w ramię składają luksusowe pojazdy.

Robotyka jest najbardziej widocznym zastosowaniem AI w logistyce, ale nie jedynym. Technologia ta wysuwa się na pierwszy plan także w kilku innych obszarach, co pokazuje, że firmy logistyczne muszą podnieść swoje kompetencje w zakresie AI.

• Planowanie zdolności przewozowych. Większość firm logistycznych ma problem z precyzyjnym planowaniem zdolności przewozowych, które jest kluczowym, ale zmiennym czynnikiem przychodowym, podatnym na ludzkie błędy, uprzedzenia, luki w wiedzy i nieprzewidziane zdarzenia. Dzięki predykcyjnym możliwościom AI i uczenia maszynowego menedżerowie planowania mogą usprawnić planowanie i harmonogramowanie, obniżając koszty, zmniejszając opóźnienia i eliminując błędy.

• Wspomagane podejmowanie decyzji. Modele analityczne i predykcyjne sztucznej inteligencji wspierają decyzje w logistyce tak samo jak w business intelligence: ułatwiają i przyspieszają decyzje dotyczące zużycia materiałów, wyboru przewoźnika, optymalnych tras i tak dalej.

• Optymalizacja strategiczna. Oprogramowanie z inteligencją maszynową może też wspierać firmy logistyczne w optymalizacji strategicznej: błyskawicznie przetwarza ogromne ilości danych, tworzy zestaw możliwych scenariuszy i rekomenduje decyzje strategiczne, takie jak lokalizacja magazynu czy wielkość floty.

AI w usługach prawnych

Główna korzyść: Oszczędność czasu i lepsze zarządzanie zespołem

W najbliższych latach AI ma też mocno wejść w usługi prawne. Ponieważ mamy tu do czynienia z branżą raczej konserwatywną, wielu prawników wciąż w ogóle nie zna jej możliwości. Inni pozostają sceptyczni ze względu na koszty i kwestie etyczne dotyczące ochrony danych i poufności. Mimo to sztuczna inteligencja i pokrewne technologie będą tę branżę zmieniać, a ich roli nie należy lekceważyć.

Obecne i planowane wykorzystanie AI wśród prawników [Źródło: Thomson Reuters]

Przeszukiwanie ogromu dokumentów prawnych, precedensów, umów, projektów ustaw i innych informacji to oczywisty obszar, w którym AI usprawnia usługi prawne i który prawnicy mogą wykorzystać na wiele sposobów. Mogą użyć rozpoznawania, analizy i tłumaczenia tekstu przez inteligencję maszynową, żeby w kilka sekund zamiast godzin przeprowadzić kompleksowy research do sprawy, wykonać due diligence czy wydobyć przepisy wspierające ich tok rozumowania.

W tym celu jedna z największych amerykańskich instytucji bankowych i czołowa globalna firma usług finansowych, JPMorgan Chase & Co., stworzyła własny system uczenia maszynowego, COIN, żeby zwiększyć szybkość i trafność przeglądu oraz interpretacji dokumentów prawnych i odciążyć pracowników kancelarii. Efekt był oszałamiający. Przy interpretacji umów kredytów komercyjnych oprogramowanie do analizy umów wykonało w kilka sekund pracę, która zajęłaby prawnikom 360 000 godzin.

Zdolność AI do przejmowania żmudnych i podatnych na błędy zadań to kolejne cenne zastosowanie w usługach prawnych. Poza wyszukiwaniem dokumentów kancelarie mogą używać oprogramowania opartego na uczeniu maszynowym do wypełniania i analizy dokumentów, wykrywania błędów, przeglądu umów i innych ogłupiających czynności, które nie wymagają ludzkiej kreatywności ani szerszego spojrzenia.

Na razie analiza i zarządzanie tekstem prawnym oraz automatyzacja zadań pozostają dwoma głównymi obszarami, w których AI daje prawnikom najwięcej wartości. Ogromne możliwości predykcyjne sztucznej inteligencji mogą jednak wspierać prawników również przy przewidywaniu rozstrzygnięć czy dogłębnej analizie ryzyka.

Podsumowanie

Zakres zastosowań AI w różnych branżach jest praktycznie nieograniczony. Każda z nich może skorzystać z lepszego podejmowania decyzji, automatyzacji procesów analitycznych, głębokich wniosków i analizy danych w czasie rzeczywistym, jakie dają AI i pokrewne technologie. Jeśli chcesz zobaczyć więcej przykładów tego, jak organizacje korzystają z istniejących rozwiązań AI, przejdź do rozdziału 7. Wyróżniające się przykłady wdrożeń AI.

Jak pokazaliśmy w rozdziale 5. Branże najmocniej zmieniane przez AI, sztuczna inteligencja daje wartość wszystkim branżom. Niezależnie od niszy, w której działasz, Twoja firma może wykorzystać modele i algorytmy AI, żeby zwiększyć swoją wiedzę, przyspieszyć przetwarzanie danych i wyeliminować ludzkie błędy z produktów, usług i procesów.

Jakie korzyści AI daje biznesowi?

Technologia ta pomaga firmom także w innych obszarach:

• Usprawnienie i przyspieszenie podejmowania decyzji. Analityka predykcyjna AI w połączeniu z ogromną mocą obliczeniową znacząco zwiększa szybkość i trafność decyzji.

• Wzrost produktywności i efektywności operacyjnej. Wyjątkowa zdolność tej technologii do dostarczania kluczowych wniosków usprawnia wiele warstw działalności firmy: od podejmowania decyzji, przez obsługę klienta, po projektowanie produktów.

• Obniżenie kosztów. Wdrożenie AI daje ogromny potencjał obniżki kosztów. Firmy inwestujące w AI oszczędzają dzięki automatyzacji prostych prac, usprawnieniu procesów i mniejszej liczbie błędów. Te usprawnienia okazują się bezcenne, na przykład w handlu detalicznym.

• Eliminacja ludzkich błędów. Maszyny przetwarzają dane matematycznie z niespotykaną szybkością i podejmują decyzje na podstawie wcześniej zgromadzonych informacji. Dzięki temu ich wyniki i decyzje są bardzo trafne, a miejsca na kosztowne błędy zostaje niewiele.

• Możliwość pracy 24/7. Kolejną przewagą maszyn nad ludźmi jest zdolność do pracy bez przerw. Nie chorują, nie biorą urlopów ani nie mają spadków produktywności. Stale zapewniają tę samą jakość obsługi. Ta stabilność jest szczególnie ważna w handlu detalicznym i obsłudze klienta.

• Poprawa doświadczenia klienta. Łącząc ujednolicanie danych z wiedzą o klientach, analityką predykcyjną i usługami działającymi w czasie rzeczywistym, rozwiązania oparte na AI pozwalają firmom zapewnić omnichannelowe, wygodne i spójne doświadczenie w każdym punkcie kontaktu klienta z marką.

• Uwolnienie ludzkiej kreatywności. Wiele osób obawia się wdrożenia AI, bojąc się utraty pracy. W większości przypadków technologia ta ma jednak wspierać, a nie zastępować pracowników. Automatyzując i upraszczając rutynowe zadania, sztuczna inteligencja daje ludziom więcej czasu na złożone, twórcze działania.

• Wzrost przychodów dzięki optymalizacji sprzedaży. Harvard Business Review szacuje, że firmy, które jako pierwsze zastosowały AI w sprzedaży, obniżyły koszty o 40–60% i zwiększyły liczbę leadów oraz spotkań o ponad 50%.

Żeby zobaczyć, jak czołowe firmy korzystają z tych zalet już dziś, przejdź do rozdziału 7. Wyróżniające się przykłady wdrożeń AI.

Wady sztucznej inteligencji

Zalety AI już omówiliśmy; skupmy się teraz na wadach. Oto lista głównych problemów, z którymi sztuczna inteligencja musi jeszcze sobie poradzić:

• Wysoka cena. Tradycyjnie zaawansowane rozwiązania AI wiązały się z kosztami nie do udźwignięcia, zwłaszcza dla małych firm. Wdrożenie AI wymaga ogromnych kompetencji i zaplecza infrastruktury IT, a to nie jest tanie. Doliczając wydatki na instalację, konfigurację i utrzymanie, średni koszt kompleksowego wdrożenia produktu AI może wynieść od 35 000 do 100 000 dolarów. Pamiętaj, że mówimy tu o szerokim, wielowymiarowym rozwiązaniu. Jeśli firma chce wykorzystać sztuczną inteligencję do rozwiązania konkretnego problemu, np. dodania chatbota do strony lub aplikacji albo poprawy rekomendacji w e-sklepie, koszt będzie ułamkiem tych kwot.Wróć do rozdziału 3. Ekonomia rozwiązań AI po pełne informacje o rzeczywistych kosztach AI.

• Stronnicze decyzje. Wydawałoby się, że inteligentne algorytmy nie mogą mieć poglądów, ale dowody naukowe mówią co innego. Pamiętaj, że AI uczy się z kontekstu i często jest tylko tak dobra, jak dane, którymi się karmi. Co więcej, systemy oparte na sztucznej inteligencji nieustannie się trenują, przetrenowują i przetwarzają wszystkie informacje, a ludzie, ze wszystkimi swoimi preferencjami, uprzedzeniami i skrzywieniami, wchodzą z nimi w interakcję na każdym etapie działania. Jednym z najgłośniejszych przypadków stronniczego uczenia maszynowego i wnioskowania był COMPAS, program komputerowy używany przez amerykańskie sądy do wyliczania ryzyka recydywy wśród skazanych. Choć w pewnych aspektach system podawał trafne prognozy, błędnie oznaczał czarnoskórych oskarżonych jako zagrożonych powrotem do przestępstwa niemal dwukrotnie częściej niż oskarżonych białych.

• Brak (lub niewiele) kreatywności. Jedną z największych wad AI jest brak zdolności do twórczego, nieszablonowego myślenia. Mimo złożoności i podobieństwa do struktur ludzkiego mózgu sztuczne sieci neuronowe (na razie) nie potrafią naprawdę wyobrażeniowego, abstrakcyjnego myślenia, które leży u podstaw kreatywności. Najnowocześniejsze algorytmy deep learningu można wytrenować do tworzenia własnych wytworów. Sztuczna inteligencja potrafi też wspierać pisanie piosenek czy naśladować style wielkich malarzy. Żeby jednak dokonać tych niezwykłych rzeczy, wciąż potrzebuje człowieka, który nada sens i cel.

• Rosnące uzależnienie ludzi od maszyn. W miarę jak AI wnika w każdą warstwę naszego życia, część osób zgłasza wątpliwości etyczne. Galopująca automatyzacja prowadzi do traktowania pracowników jak towaru, który łatwo wymienić, gdy na horyzoncie pojawi się „lepsze” rozwiązanie. Podobne kontrowersje budzi rosnące wykorzystanie algorytmów sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego przez wojsko. Jesteśmy już nadmiernie uzależnieni od technologii, w tym od AI, i choć jej postęp wydaje się nie do zatrzymania, trzeba budować świadomość możliwych zagrożeń.

Sztuczna inteligencja w dużych firmach

Według Deloitte rok 2017 był jeszcze czasem pionierów AI w biznesie. Ich nieskrępowany entuzjazm sprawił jednak, że w kolejnym roku technologia ta rozpowszechniła się bardziej. W 2019 roku AI dojrzała, a jej wykorzystanie eksplodowało. W tym roku 37% dużych organizacji wdrożyło AI w jakiejś formie (Gartner).

Gwałtowny wzrost zainteresowania AI i uczeniem maszynowym wynika po części z niedawnych postępów w takich obszarach jak rozpoznawanie mowy, NLP czy deep learning. Wynalazki te idą w parze z rosnącymi możliwościami przechowywania danych i coraz szybszym przetwarzaniem w nowoczesnych systemach IT. Razem składają się na całą gamę zastosowań, które firmy rozwiązują dziś systemami opartymi na AI.Inspirujące zastosowania AI w dużym biznesie znajdziesz w rozdziale 5. Branże najmocniej zmieniane przez AI.

Znaczenie AI dla dużych firm

AI zyskuje na znaczeniu wśród dużych przedsiębiorstw, bo, szczerze mówiąc, nie mają one innego wyjścia niż ją wdrażać. Jak ostrzega Harvard Business Review , to najwyższy czas, by „szybcy naśladowcy” AI dogonili liderów branży; spóźnialscy mogą już nigdy nie odrobić straconego dystansu.

Innowacje w sztucznych sieciach neuronowych, uczeniu maszynowym i algorytmach predykcyjnych powstają błyskawicznie, a liderzy biznesu muszą już teraz zacząć planować ich wdrożenie, żeby zyskać przewagę w dłuższej perspektywie.

Poza oczywistym potencjałem AI w automatyzacji, która zwiększa efektywność i produktywność oraz ogranicza pracę ludzką, technologia ta ma usprawnić zarządzanie procesami dzięki lepszemu podejmowaniu decyzji. Duże firmy mogą też wykorzystać algorytmy predykcyjne, żeby z dużą dokładnością i szczegółowością wykrywać trendy i wnioski, zamieniając surowe zbiory danych w wiedzę dającą przewagę konkurencyjną. To jeden z głównych powodów, dla których pionierzy wdrażają AI.

AI i uczenie maszynowe mogą wejść jeszcze głębiej w każdy obszar działalności firmy: w rekrutację, księgowość, IT, łańcuch dostaw oraz działy prawny i finansowy. Organizacje traktują wdrożenie AI jako kluczową inwestycję, która zwiększa ROI, napędza innowacje produktowe i optymalizuje działania zewnętrzne.

Niezależnie od celu firmy na całym świecie właśnie teraz szeroko wdrażają zaawansowane rozwiązania AI, co potwierdza, że to najlepszy moment, by poznać tę technologię i opracować biznesowe zastosowania, które przyniosą wartość w przyszłości.

Sztuczna inteligencja w startupach i MŚP

Wbrew powszechnej opinii AI nie jest poza zasięgiem mniejszych firm. To prawda, że gdy technologia raczkowała, bariery kosztowe i kompetencyjne dla małego biznesu były ogromne. Dziś nawet startupy mogą korzystać z darmowych frameworków i bibliotek, takich jak TensorFlow, Microsoft Cognitive Toolkit czy Theano , żeby trenować inteligentne modele i zachwycać klientów wysoce innowacyjnymi produktami napędzanymi przez AI.

Najczęstsze zastosowania AI w małym biznesie to:

Zbieranie i analiza danych

Duże czy małe, wszystkie firmy zbierają i pobierają dane. MŚP, w których wszyscy robią wszystko, zwykle nie mają jednak czasu na samodzielną, zaawansowaną analizę danych. Żeby lepiej wykorzystać dane, mogą sięgnąć po uczenie maszynowe i skuteczne, zautomatyzowane rozwiązania analityczne.

Przystępne cenowo i skalowalne platformy AI, takie jak H20, Amazon Machine Learning czy IBM Cognos Analytics , pozwolą im usprawnić podejmowanie decyzji, śledzić interakcje z klientami oraz dopasować produkty, usługi i kanały marketingowe do oczekiwań docelowych odbiorców.

Tworzenie treści online

AI ma jeszcze daleką drogę, zanim zastąpi kreatywnych i kompetentnych autorów specjalistycznych, ale małe firmy już dziś mogą sięgnąć po boty i platformy do tworzenia treści, żeby obniżyć koszty copywritingu i produkować więcej treści opartych na danych. Dostępnych jest mnóstwo tanich i łatwo dostępnych rozwiązań w rodzaju Content Strategy od HubSpota, które wykorzystuje uczenie maszynowe, by pomagać marketerom wpadać na świeże, inspirujące pomysły na treści.

Jeśli Twoja firma ma problem raczej z samym pisaniem niż z wymyślaniem tematów, sprawdź rozwiązania do generowania języka naturalnego, takie jak Wordsmith lub Quill , które biorą notatki i dane i zamieniają je w gotowe treści. Nie stworzą co prawda tak rozbudowanej strony jak ta, ale mogą szybko pomóc Ci przygotować opisy produktów, notki prasowe i krótkie wpisy na blogu.

Chatboty

Jeśli prowadzisz e-commerce albo biznes B2C i nie korzystasz jeszcze z mocy agentów konwersacyjnych, jest spora szansa, że wkrótce zmienisz zdanie. Prognozuje się, że do 2025 roku aż 95% wszystkich interakcji z klientami będzie obsługiwanych bez udziału człowieka. W świetle tych danych wdrożenie chatbota na stronie to nie kwestia wyboru, ale czasu.

Dostępne rozwiązania sięgają od prostych, zaprogramowanych botów odpowiadających na ograniczoną liczbę pytań po w pełni funkcjonalne chatboty oparte na AI, które dzięki uczeniu maszynowemu zastępują człowieka na każdym etapie kontaktu z klientem. Wybór należy do Ciebie, a granicą jest budżet.

Platformy marketingowe oparte na AI

Marketing cyfrowy to obszar ogromnych innowacji w AI i uczeniu maszynowym. Rozwiązań marketingowych opartych na inteligencji maszynowej jest mnóstwo, a większość mieści się w budżecie przeciętnego MŚP. Małe firmy mogą je wykorzystać do tworzenia spersonalizowanych doświadczeń klientów (Uberflip, BrightInfo), optymalizacji sprzedaży i pozyskiwania leadów (BrightFunnel, Tact.ai) albo wprowadzenia opartej na analizie inteligencji emocjonalnej do komunikacji sprzedażowej i marketingowej (Cogito).

Wróć do rozdziału 4. Rozwiązania AI, które możesz wdrożyć już dziś , żeby zobaczyć, które istniejące narzędzia AI mogą wnieść wartość do Twojej firmy.

Prognozowanie cen w rolnictwie

Rolnictwo jest silnie zależne od warunków zewnętrznych. To sprawia, że predykcyjne możliwości AI są dla tej branży wyjątkowo cenne. Poza przewidywaniem zdarzeń i anomalii wpływających na uprawy (np. gwałtownych zjawisk pogodowych, inwazji szkodników) sztuczna inteligencja może też pomagać w tworzeniu raportów z prognozami cen. Taką funkcję zapewnia ten niewielki projekt, który pobiera dane z otwartej strony rządowej i dostarcza do aplikacji na Androida codzienne aktualizacje cen oraz prognozy w formie prostych wykresów.

Prognozowanie cen nieruchomości

Analitykę predykcyjną AI można też zastosować w nieruchomościach. Ten inspirujący projekt korzysta z wielu źródeł danych i czynników (pieszej dostępności okolicy, poczucia bezpieczeństwa, wartości gruntów, profili demograficznych), żeby automatycznie szacować ceny mieszkań w poszczególnych dzielnicach.

Przewidywanie zapotrzebowania na gaz ziemny

Kolejny projekt na naszej liście łączy szeroki zestaw zbiorów danych bieżących i historycznych, żeby stworzyć szczegółową prognozę zapotrzebowania na gaz ziemny. Rozwiązanie uwzględnia wiele punktów danych i cech oraz łączy je z modelami przystosowanymi do prognozowania w czasie.

Przewidywanie poziomu przestępczości

Przewidywanie przestępczości to bardzo ciekawe i pożyteczne zastosowanie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego. Dzięki połączeniu kilku algorytmów ML, w tym drzewa decyzyjnego i sieci bayesowskiej, ten projekt potrafi przewidzieć poziom przestępczości w danej okolicy na podstawie informacji społeczno-ekonomicznych i danych historycznych.

Dobieranie przepisów prawa

Nie, to nie jest Tinder dla prawników. Oparty na uczeniu maszynowym Law Match Maker wykorzystuje modele podobieństwa i osadzenia słów, żeby analizować podany tekst i zwracać najbardziej podobne akty prawne. To dość proste narzędzie, które może zaoszczędzić prawnikom i studentom prawa mnóstwo czasu spędzanego na przekopywaniu się przez sterty dokumentów.

Sieć generatywna wokalizacji zwierząt

A teraz coś zupełnie innego: wokalizacja zwierząt. Projekt Animal Vocalization Generative Network przyjmuje na wejściu dźwięki zwierząt nagrane w plikach wav i generuje oraz wizualizuje na wyjściu sekwencje wokalizacji tworzone bez nadzoru. Projekt wciąż jest w toku, ale już teraz daje imponujące interpolacje ptasich śpiewów.

Podsumowanie rozdziału

Od hotelarstwa, przez usługi komunalne, fintech i biologię, po rozrywkę: AI wspiera rozwiązania w każdej branży. Nie sposób omówić wszystkich i podać przykład dla każdej; jeśli jednak powyższe zastosowania rozbudziły Twoją wyobraźnię i zachęciły do szukania nowych zastosowań AI, możemy pomóc Ci zamienić Twój pomysł w realny produkt oparty na AI.

W poprzednich rozdziałach omówiliśmy sporo na temat korzyści, efektów i zastosowań AI. W pewnym momencie przychodzi jednak czas, by przejść od teorii do praktyki.

Czego wymaga zbudowanie rozwiązania opartego na AI? Czy da się wskazać etapy i przebieg prac wspólne dla wszystkich albo przynajmniej większości projektów AI? Przyjrzyjmy się dokładnie kompleksowemu tworzeniu rozwiązania AI, opierając się na naszym praktycznym doświadczeniu.

Przebieg projektu AI: etap przygotowawczy

Etap 1. Identyfikacja problemu

Wszystko zaczyna się od pomysłu. Na tym pierwszym, kluczowym etapie wszyscy interesariusze spotykają się, żeby omówić wymagania, wyrazić oczekiwania i zastrzeżenia oraz uzgodnić pożądany efekt i dane wejściowe do studium wykonalności. Decydenci w firmie pracują wspólnie z architektami rozwiązań i ekspertami AI, żeby zweryfikować cele i odpowiedzieć na jedno proste pytanie: „dlaczego AI?”.

Na tym etapie kluczowe jest zrozumienie, jakimi danymi dysponujemy i czy możemy ich użyć. Weźmy przykład firmy, która chciałaby przetwarzać dokumentację pacjentów w rozwiązaniu AI do diagnostyki medycznej. Możemy ustalić, że celem drugiego etapu, czyli oceny wykonalności, będzie stwierdzenie, czy da się wykrywać określone choroby na podstawie analizy dostępnych danych pacjentów.

Zwróć uwagę, że nie sprawdzamy od razu, JAK wdrożyć wykrywanie, tylko czy w ogóle jest to możliwe. To jedna z cech wyróżniających projekty AI na tle tradycyjnych wdrożeń programistycznych. Nawet jeśli takie same obliczenia wdrażano już wcześniej, każdy przypadek trzeba rozpatrywać osobno, bo każda organizacja ma własny, unikalny zestaw danych do analizy. Zanim więc zaczniemy szukać rozwiązania, musimy najpierw ocenić, czy dany problem da się rozwiązać przy użyciu dostępnych zbiorów danych.

Etap 2. Studium wykonalności

Gdy kierunek projektu jest już określony, wchodzimy w fazę studium wykonalności. To najbardziej twórczy i pracochłonny etap, wymagający niskopoziomowej wiedzy i doświadczenia w AI. Prowadzi się tu badania na zbiorach danych dostarczonych przez firmę, żeby opracować kilka modeli i programów, które sprawdzą, jakie informacje da się wydobyć z tych danych.

Zakres studium wykonalności musi być określony na tyle szeroko, by pozwolił wskazać optymalny cel wdrożenia, przy jednoczesnym uwzględnieniu czasu trwania i kosztu projektu.

Oprogramowanie powstające na tym etapie nie jest finalnym rozwiązaniem AI. Efektem jest raport lub prezentacja, które przedstawiają wyniki badania i możliwe kolejne kroki projektu oraz porządkują analizowane dane.

Ze względu na kluczową rolę, jaką studium wykonalności odgrywa w każdym projekcie AI, pochłania ono zwykle największą część budżetu.

Etap 3. Wypracowanie pomysłu i rozpoznanie danych

Wynik studium wykonalności wyznacza kolejny etap, który powinien doprowadzić do wyboru jasno określonego, konkretnego celu projektu. Wracając do naszego przykładu medycznego: tutaj możemy określić, które dokładnie dane posłużą do wykrywania wybranej choroby.

Na tym etapie warto też określić koszty błędów False Positive oraz False Negative . False Positive to sytuacja, w której test daje wynik pozytywny, choć powinien dać negatywny. False Negative jest odwrotnością. W kontekście naszego przykładu łączny koszt (i konsekwencje) False Negative są dużo wyższe niż False Positive. Zanim przejdziemy do kolejnego etapu wdrożenia, ważne jest, by policzyć oba i zrozumieć stosunek FN/FP.

Etap 4. Audyt danych

W kolejnym kroku sprawdzamy spójność i poprawność dostarczonych danych. Może brakować niektórych atrybutów, mogą wystąpić błędy w taksonomii itd. Wszelkie problemy i braki mogą obniżyć trafność końcowych obliczeń AI i należy je wyeliminować na tym etapie. Trzeba też zweryfikować stratyfikację danych względem danych ze studium wykonalności.

Etap 5. Przygotowanie danych

Po otrzymaniu wyników audytu surowe dane trzeba przygotować do przetwarzania. Ten etap obejmuje kategoryzację danych, wybór istotnych cech, skalowanie, radzenie sobie z brakującymi informacjami i inne operacje, których celem jest stworzenie kompletnych, bezbłędnych zbiorów danych do analizy. To kluczowe dla budowy trafnych modeli predykcyjnych i wysokiej jakości wyników.

Etap 6. Proof of Concept

Jako ostatni krok fazy przygotowawczej trzeba przeprowadzić badania, które pozwolą wybrać i dostroić finalny model tak, by realizował cele określone w trzecim etapie.

Celem Proof of Concept jest opisanie kompletnego modelu wraz z jego architekturą i strojeniem oraz udowodnienie skuteczności wybranej metody. W efekcie PoC powstaje raport z wytycznymi do wdrożenia modelu. Raport ten daje programistom podstawę do zbudowania środowiska produkcyjnego. Także ten etap wymaga zaawansowanej wiedzy z obszarów sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego.

Przebieg projektu AI: budowa MVP

Z punktu widzenia wdrożenia etap ten przypomina „tradycyjne” projekty programistyczne. Skupiamy się tu na stworzeniu minimum viable product, czyli działającej wersji produktu końcowego, która ma dość funkcji, by rzetelnie ocenić docelowe rozwiązanie. Jedynym dodatkiem względem zwykłego procesu jest etap wyboru algorytmu.

Zwykle na tym etapie wykonuje się:

1. przetwarzanie danych
2. wybór algorytmu
3. budowę modeli
4. opracowanie benchmarków
5. wdrożenie produktu

Przebieg projektu AI: po wdrożeniu

Każdy projekt IT ma ciąg dalszy po wdrożeniu. W przypadku wdrożenia AI rozwiązanie, które trafiło na produkcję, wciąż wymaga regularnej pracy i dostosowywania modeli uczących.

Zbiór danych zasilający system AI stale rośnie i się zmienia, co wymusza dostrajanie rozwiązania. Inne „prace utrzymaniowe” wokół rozwiązań AI to ulepszanie algorytmów oraz tworzenie i dodawanie nowych metod. Dlatego nigdy nie można mówić o skończonym projekcie AI.

Tworzenie rozwiązania wykorzystującego sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe przebiega w podobnych etapach co inne projekty programistyczne. Zaczynamy od pomysłu i zebrania wymagań, następnie prowadzimy badania i walidację, potem przechodzimy do prac programistycznych i testów prowadzących do stworzenia PoC, a na końcu wydajemy produkt i regularnie go ulepszamy, żeby dawał jeszcze lepsze wyniki i większą wartość.

Projekty oparte na AI mają jednak kilka cech szczególnych, które czynią ich wdrożenie bardziej złożonym.

• Po pierwsze, prace zależą od jakości i ilości danych, jakimi dysponujemy. Jeśli danych jest mało, są chaotyczne albo uszkodzone, w pewnym momencie może się okazać, że projekt zmierza w ślepy zaułek.

• Po drugie, specjalistów od AI wciąż jest za mało. Dlatego budowanie własnych, wewnętrznych zespołów data science bywa czasochłonne i dość kosztowne.

• Wreszcie wdrożenie AI wymaga zaawansowanej wiedzy i doświadczenia, żeby trafnie dopasować problem, który chcemy rozwiązać, do planowanego rozwiązania. Przy złym dopasowaniu może się okazać, że powstałe oprogramowanie jest nieskuteczne i działa słabo (np. inwestujesz w chatbota, a on zawodzi albo wręcz irytuje klientów) albo że topisz pieniądze w rozbudowanym rozwiązaniu, które mogło kosztować połowę tej kwoty.

Przyszłość biznesu napędzanego przez AI już nadeszła

Przeżywamy wielką zmianę: nie tylko przejście na technologie cyfrowe, ale na technologie cyfrowe oparte na danych. Inteligencja maszynowa staje się siłą napędową sukcesu firmy; narzędzia i aplikacje oparte na AI dają organizacjom we wszystkich sektorach natychmiastową wiedzę biznesową, pogłębione analizy i rekomendacje oparte na danych. Rozwijając strategię opartą na AI, firmy takie jak Twoja mogą wykorzystać te usprawnienia i zająć dobrą pozycję do zdominowania konkurencji.

W rozmowach o AI trudno odróżnić futurystyczne fantazje od realnych możliwości dostępnych już dziś. Technologia ta stopniowo staje się jednak ważną częścią wielu branż, a można sięgnąć po doświadczenia firm, które zaszły w tej sprawie nieco dalej niż inne.

Sztuczna inteligencja się upowszechnia

Najnowsze badanie Gartnera dotyczące AI pokazuje ogromną różnorodność zastosowań AI w firmach. To logiczne, biorąc pod uwagę, że według badań tej firmy  79% strategów w dużych firmach uważa, że technologie takie jak sztuczna inteligencja (AI) i automatyzacja będą kluczowe dla ich wyników w latach 2023–2025. I mimo względnej młodości rynku AI ​​jako całości analitycy Gartnera umieścili od razu dwie technologie w sekcji „plateau produktywności”: „rozpoznawanie mowy” i „akceleratory AI oparte na GPU” (te ostatnie znacznie lepiej nadają się do budowy systemów sztucznej inteligencji niż procesory „ogólnego przeznaczenia”).

Inne zastosowania AI, którym prognozuje się rychły sukces, to konwersacyjna AI, napędzana powodzeniem asystentów głosowych takich jak Amazon Alexa czy Asystent Google. Rośnie zainteresowanie nowymi technologiami: inteligencją wspomaganą, edge AI (której popularność rośnie wraz z popularnością samego edge computingu), automatycznym oznaczaniem danych oraz wyjaśnialną AI (systemem sztucznej inteligencji, którego rozwiązania człowiek potrafi wyjaśnić). Ale pojazdy autonomiczne, które według wielu lada moment pojawią się na drogach, zdaniem Gartnera „zdobędą” plateau produktywności dopiero za ponad 10 lat.

Interakcja z klientami

AI już dziś ułatwia markom i agencjom marketingowym kontakt z klientami na całym świecie.

AI pomaga firmom tworzyć produkty i usługi, na które jest popyt, oraz lepiej obsługiwać rosnącą grupę odbiorców preferujących komunikację cyfrową.

Dara Trezeder, dyrektorka marketingu w GE Ventures, dobrze odpowiedziała na to pytanie podczas Media Innovation Salon MediaLink + CDX Brand Innovation Salon, mówiąc, że marketerzy mogą wykorzystać „big data, żeby lepiej rozumieć potrzeby klientów i dostarczać każdemu z nich bardziej spersonalizowane doświadczenie”.

Amazon i Netflix od dawna wykorzystują AI do personalizacji rekomendacji na podstawie aktywności użytkowników, a inne firmy spokojnie mogą przejąć ich doświadczenia. Jako przykład Trezeder wskazała chatbota, który w San Francisco Museum of Art proponuje dzieła z kolekcji muzeum w odpowiedzi na dowolne słowo kluczowe, a nawet emoji.

Innym dobrym przykładem jest interaktywna platforma Nike, która pozwala klientom personalizować buty bezpośrednio w sklepie. System analizuje wypowiedź klienta i nakłada tekstury na jego sneakersy, korzystając z mapowania 3D i technologii motion capture.

Mamy nadzieję, że nasz przewodnik nieco rozjaśnił, czym jest AI i dlaczego powinna mieć znaczenie dla Twojej firmy. Jeśli jednak masz pytania dotyczące zastosowania sztucznej inteligencji, uczenia maszynowego i pokrewnych dziedzin oraz technologii w Twojej organizacji, zawsze możesz liczyć na nasze wsparcie.

W Ideamotive mamy na koncie wiele projektów programistycznych, w których pomogliśmy firmom uzyskać realną wartość biznesową ze sztucznej inteligencji. Poznajemy unikalne potrzeby i oczekiwania Twojej organizacji, rozumiemy Twoją branżę i wnosimy kompetencje techniczne oraz wnioski, które otwierają drogę do trwałego wzrostu.

Chcesz zdobyć przewagę konkurencyjną i rozwijać swój biznes dzięki rozwiązaniom AI? Skontaktuj się z naszym zespołem ekspertów, opowiedz nam o swojej firmie i zacznij już dziś.