Rewolucja biznesu. Jak sztuczna inteligencja zmienia zasady gry?
Sztuczna inteligencja już tu jest i ma szeroki zakres zastosowań w firmach, w tym usprawnianie procesów pracy i agregowanie danych biznesowych. Prawdopodobnie codziennie wchodzisz w interakcje ze sztuczną inteligencją (AI) i nawet nie zdajesz sobie z tego sprawy. Wiele osób nadal kojarzy sztuczną inteligencję z science-fiction, ale ta charakterystyka zanika wraz z rozwojem sztucznej inteligencji i staje się coraz bardziej powszechna w naszym codziennym życiu. Dzisiaj sztuczna inteligencja to powszechnie stosowana i znana nazwa – a czasem nawet domowa obecność (cześć, Alexa!) ;).
Chociaż akceptacja sztucznej inteligencji w głównym nurcie społeczeństwa jest nowym zjawiskiem, nie jest to nowa koncepcja. Nowoczesna dziedzina sztucznej inteligencji powstała w 1956 roku, ale znaczące postępy w kierunku opracowania systemu sztucznej inteligencji i uczynienia go rzeczywistością technologiczną wymagały dziesięcioleci pracy. W biznesie sztuczna inteligencja ma szerokie zastosowanie. W rzeczywistości większość z nas ma codzienny kontakt z AI w takiej czy innej formie. Od przyziemnych po zapierające dech w piersiach sztuczna inteligencja już zakłóca praktycznie każdy proces biznesowy w każdej branży. W miarę rozprzestrzeniania się technologii sztucznej inteligencji stają się one niezbędne do utrzymania przewagi konkurencyjnej.
Sztuczna inteligencja
Przed analizą wpływu technologii sztucznej inteligencji na świat biznesu, istotne jest zrozumienie samego pojęcia “sztuczna inteligencja”. Termin ten odnosi się do różnych rodzajów oprogramowania komputerowego, które jest w stanie wykonywać zadania podobne do tych wykonywanych przez ludzi, takie jak uczenie się, planowanie i rozwiązywanie problemów. Porównanie konkretnych aplikacji do “sztucznej inteligencji” jest podobne do określenia samochodu jako “pojazdu” – technicznie jest to poprawne, ale nie dostarcza żadnych szczegółów. Aby zrozumieć, jakie rodzaje sztucznej inteligencji dominują w biznesie, musimy się zagłębić w temat.
Machine learning & deep learning
Uczenie maszynowe jest aktualnie jednym z najpopularniejszych rodzajów sztucznej inteligencji, które rozwijane są w celach biznesowych. Głównym zastosowaniem uczenia maszynowego jest szybkie przetwarzanie dużych ilości danych. Ten rodzaj sztucznej inteligencji opiera się na algorytmach, które zdają się “uczyć” wraz z upływem czasu. Im więcej danych podasz algorytmów uczenia maszynowego, tym lepiej powinien on modelować rzeczywistość. Uczenie maszynowe jest szczególnie przydatne w kontekście przetwarzania ogromnych zbiorów danych, które coraz częściej są generowane przez podłączone urządzenia i Internet rzeczy. Dzięki temu możliwe jest przedstawienie tych danych w sposób zrozumiały dla ludzi. Banki gromadzą ogromne ilości danych finansowych, w tym informacje o klientach, transakcjach, inwestycjach i ryzyku. Analiza tych danych może dostarczyć cennych informacji i wniosków dotyczących działań biznesowych, zarządzania ryzykiem i dostosowywania oferty do potrzeb klientów. Uczenie maszynowe może być wykorzystane w tym przypadku do przetwarzania i analizowania tych ogromnych zbiorów danych finansowych. Algorytmy uczenia maszynowego są w stanie wykrywać wzorce, identyfikować trendy, przewidywać zachowania rynkowe i analizować ryzyko. Na przykład, za pomocą uczenia maszynowego można stworzyć modele, które są w stanie prognozować przyszłe trendy na rynku finansowym, jak zmiany cen akcji czy wahania walut.
Ponadto, uczenie maszynowe może pomóc w wykrywaniu oszustw finansowych. Algorytmy mogą analizować dane transakcyjne, zidentyfikować podejrzane wzorce i sygnały alarmowe, które wskazują na potencjalne przypadki oszustw lub nadużyć. To umożliwia bankom podejmowanie szybkich i precyzyjnych działań w celu ochrony swoich klientów i zminimalizowania strat.
Głębokie uczenie się (ang. deep learning) jest kolejnym obszarem uczenia maszynowego, który zdobywa coraz większą popularność. Opiera się ono na wykorzystaniu sztucznych sieci neuronowych, które składają się z wielu warstw połączonych ze sobą węzłów, symulujących działanie ludzkiego mózgu. Dzięki temu głębokie uczenie się umożliwia analizę i interpretację bardziej skomplikowanych i abstrakcyjnych danych, takich jak obrazy, dźwięki czy teksty. Przykładowo, banki mogą wykorzystać głębokie uczenie się do analizy skanów dokumentów finansowych w celu automatycznego rozpoznawania i ekstrakcji informacji, co przyspiesza procesy weryfikacji i klasyfikacji. Głębokie uczenie się jest bardzo obiecujące w biznesie i prawdopodobnie będzie wykorzystywane częściej. Starsze algorytmy uczenia maszynowego mają tendencję do osiągania plateau po przechwyceniu pewnej ilości danych, ale modele głębokiego uczenia się poprawiają swoją wydajność w miarę odbierania większej ilości danych. To sprawia, że modele uczenia głębokiego są znacznie bardziej skalowalne i szczegółowe; można nawet powiedzieć, że modele uczenia głębokiego są bardziej niezależne. Uczenie maszynowe i głębokie uczenie się mają ogromny potencjał dla sektora finansowego, pozwalając na lepsze zrozumienie danych, podejmowanie bardziej trafnych decyzji, optymalizację procesów oraz zapewnienie lepszych i bardziej spersonalizowanych usług finansowych dla klientów.
Sztuczna inteligencja i biznes dzisiaj
Sztuczna inteligencja jest ogólnie postrzegana jako narzędzie wspierające. Chociaż ma obecnie trudności z wykonywaniem zdroworozsądkowych zadań w prawdziwym świecie, jest biegła w przetwarzaniu i analizowaniu zbiorów danych znacznie szybciej, niż ludzki mózg. Oprogramowanie sztucznej inteligencji może następnie powrócić z syntetycznymi przebiegami działań i przedstawić je użytkownikowi. W ten sposób możemy wykorzystać sztuczną inteligencję do wykrycia możliwych konsekwencji każdego działania i usprawnienia procesu decyzyjnego. Te cechy sprawiają, że sztuczna inteligencja jest bardzo cenna w wielu branżach – czy to po prostu pomoc, czy też wykonywanie zadań bardziej złożonych.
Bezpieczeństwo cybernetyczne
Zaskakujące, ale prawdziwe — systemy sztucznej inteligencji są w stanie wykrywać cyberatak i inne zagrożenia na podstawie analizę danych. Po wykryciu zagrożenia, te systemy mogą śledzić i analizować dane w celu zidentyfikowania jego źródła oraz pomocy w zapobieganiu podobnym atakom w przyszłości. To dodatkowe “oczko w głowie” – pracowite i nieustępliwe, jak sztuczna inteligencja — stanowi znaczną wartość w ochronie Twojej infrastruktury. Nie można przecenić znaczenia ekspertów ds. cyberbezpieczeństwa, ale ze względu na skalę i rosnącą złożoność zagrożeń, trudno byłoby zatrudnić ich w wystarczającej liczbie. W tej sytuacji sztuczna inteligencja odgrywa coraz większą rolę. Dzięki swoim zaawansowanym algorytmom i możliwościom analizy danych, może szybko identyfikować i reagować na zagrożenia, działając jako nieoceniony partner w ochronie infrastruktury przed atakami cybernetycznymi. Wprowadzane technologie sztucznej inteligencji dają nam możliwość wczesnego wykrywania i skutecznego reagowania na zagrożenia cybernetyczne. Wsparcie sztucznej inteligencji w dziedzinie cyberbezpieczeństwa stanowi ważny krok naprzód, pozwalając na skuteczne przeciwdziałanie zagrożeniom i ochronę danych i systemów przed niepożądanymi atakami.
Cyfrowi asystenci osobiści
Sztuczna inteligencja nie służy tylko do dostarczania klientom bardziej spersonalizowanych doświadczeń. Ma również zdolność do zmieniania sposobu funkcjonowania Twojej firmy od wewnątrz. Dzięki botom opartym na sztucznej inteligencji, możesz mieć osobistych asystentów, którzy pomagają w zarządzaniu pocztą elektroniczną, utrzymaniu kalendarza i nawet udzielaniu rekomendacji dotyczących usprawnienia procesów. Możesz również zaprogramować tych asystentów opartych na sztucznej inteligencji, aby odpowiadały na pytania klientów dzwoniących lub korzystających z czatu online. To wszystko, to niewielkie zadania, które jednak mają ogromne znaczenie, dając dodatkowy czas i możliwość skoncentrowania się na wdrażaniu strategii rozwoju firmy. Dzięki takim asystentom AI, możesz zautomatyzować wiele rutynowych zadań, które pochłaniają dużo czasu i zasobów. Przykładowo, asystent AI może sortować i kategoryzować e-maile, identyfikować priorytetowe zadania, a nawet generować raporty na podstawie danych. To pozwala Tobie i Twojemu zespołowi skoncentrować się na bardziej strategicznych działaniach i rozwijaniu firmy. Dodatkowo, asystenci AI mogą być programowani do uczenia się na podstawie interakcji z klientami i zdobywania wiedzy na temat ich preferencji i potrzeb. Dzięki temu mogą dostarczać spersonalizowane sugestie i rekomendacje, co przyczynia się do zwiększenia satysfakcji klientów i lojalności wobec Twojej firmy.
Sztuczna inteligencja to przyszłość
Przyszłość niesie ze sobą niezwykłe możliwości, a sztuczna inteligencja jest kluczowym elementem tego nieustannego rozwoju. Niezależnie od tego, czy wizja przyszłości wydaje się różowa, czy też przynosi ze sobą wyzwania, jedno jest pewne — sztuczna inteligencja staje się nieodłączną częścią naszego życia. Otwiera ona nowe horyzonty dla start-upów, tworzy liczne aplikacje biznesowe i wpływa na nas jako konsumentów. Rozwój sztucznej inteligencji na świecie prowadzi do powstania nowych firm, które wykorzystują tę technologię w innowacyjny sposób. Powstają aplikacje, które ułatwiają zarządzanie biznesem, optymalizują procesy produkcyjne czy oferują spersonalizowane usługi. Sztuczna inteligencja ma zdolność do automatycznego uczenia się i doskonalenia swoich umiejętności, co daje ogromny potencjał dla przyszłych zastosowań. Wykorzystanie sztucznej inteligencji wewnętrznie w Twojej firmie otwiera drzwi do większej efektywności, automatyzacji i usprawnień procesów. To pozwala na oszczędność czasu i zasobów, a jednocześnie zwiększa produktywność i skuteczność Twojej firmy. Dlatego warto rozważyć wykorzystanie sztucznej inteligencji jako narzędzia wspierającego rozwój firmy i podnoszącego jakość obsługi klienta.
