Rewolucyjna sztuczna inteligencja

Systemy sztucznej inteligencji uczą się, wyciągają wnioski i samodzielnie korygują swoje działanie. Szybko przetwarzają ogromne ilości danych, a jeśli są prawidłowo zaprojektowane, potrafią formułować hipotezy i rozwiązania problemów występujących w różnych branżach. Systemy sztucznej inteligencji można zaprogramować tak, aby uczyły się na swoich błędach — i sukcesach — oraz automatycznie dostosowywały.

Coraz więcej firm uświadamia sobie, że wdrożenie sztucznej inteligencji to dla nich szansa na wyróżnienie się na rynku i wypracowanie przewagi nad konkurencją. Przedsiębiorstwa, które nie chcą pozostać w tyle, stawiają na tę technologię, aby utrzymać się na czele stawki. Potwierdzają to prognozy rynkowe. Jak wynika z danych firmy IDC, która zajmuje się badaniami rynku technologii, w 2021 r. ze sztucznej inteligencji będzie korzystać 75% handlowych aplikacji biznesowych. Do 2024 r. interfejsy oparte na sztucznej inteligencji mają natomiast zastąpić 30% współczesnych aplikacji ekranowych.

Wydatki na sztuczną inteligencję są różne w poszczególnych branżach, żaden sektor nie może się jednak oprzeć potencjalnym korzyściom płynącym z wdrożenia tej technologii. Najwięcej wdrożeń ma miejsce w branżach, w których typowe są duże ilości danych o różnych strukturach. Firmy z tych branż dostrzegają szanse na tworzenie nowych produktów i usług, optymalizację działania, przekształcenie obsługi klienta i zwiększenie jego lojalności.

Sektor usług finansowych wdraża sztuczną inteligencję, aby opracować dla klientów narzędzia bankowe nowej generacji. Systemy sztucznej inteligencji potrafią szybko wydobywać informacje i wnioski z dokumentów korporacyjnych. Proces ten można powiązać z systemami rekomendacji, wspierającymi automatyczne dopasowywanie produktów i usług. Sztucznej inteligencji i automatycznego uczenia używa się także do optymalizowania komunikacji klientów banków z chatbotami.

W branży ubezpieczeniowej sztuczna inteligencja jest wdrażana w analizach oszustw i dochodzeniach oraz na potrzeby systemów rekomendacji. SI może tu pomóc w automatyzacji przetwarzania roszczeń. Ułatwia dopasowywanie potrzeb klientów do odpowiedniego zakresu ochrony ubezpieczeniowej. Może też szybko ocenić i zintegrować nieustannie aktualizowane dane dotyczące zachowań i dane demograficzne, zapewniając korzystającym z niej firmom ubezpieczeniowym przewagę nad konkurencją.

Jedną z branż, które jako pierwsze wdrożyły systemy sztucznej inteligencji, jest handel detaliczny. SI może tutaj pomóc w budowaniu lojalności wobec sklepu, ponieważ pozwala klientom łatwo i wygodnie poznawać, oceniać i kupować produkty z oferty sprzedawcy. Do najważniejszych przypadków użycia sztucznej inteligencji w handlu detalicznym należą automatyczne systemy obsługi klienta, które oferują zoptymalizowane rozwiązania, a także wyspecjalizowani doradcy zakupowi, systemy rekomendowania produktów i merchandising w działalności wielokanałowej. Technologia ta pomaga też dbać o dostępność właściwych produktów we właściwym miejscu i czasie.

Firmy telekomunikacyjne wdrażają sztuczną inteligencję w celu analizowania i identyfikacji zagrożeń. Zależy im na szybkości i precyzji automatycznych, inteligentnych systemów bezpieczeństwa. Dzięki sztucznej inteligencji operatorzy mogą zautomatyzować procesy biznesowe i informatyczne, aby zoptymalizować sieci i poprawić łączność oraz doświadczenia klienta.

Sztuczna inteligencja wspiera też innowacyjność produkcji, ponieważ usprawnia procesy i optymalizuje koszty. Producenci wdrażają tę technologię na potrzeby inteligentnych asystentów, gromadzenia i oceny danych wspomagających wewnętrzne procesy decyzyjne oraz interakcji z klientami przy użyciu chatbotów i rozpoznawania mowy.

Administracja publiczna często pozostaje w tyle pod względem wdrażania nowych technologii, sztuczna inteligencja jest już jednak wprowadzana zarówno przez urzędy centralne, jak i lokalne. Najczęściej jest używana w systemach obrony/wywiadu i bezpieczeństwa publicznego/reagowania w sytuacjach awaryjnych. W coraz liczniejszych inicjatywach ukierunkowanych na tworzenie inteligentnych miast SI służy do poprawy usług świadczonych na rzecz mieszkańców i ich bezpieczeństwa. Organy administracji publicznej przyglądają się też możliwości zastosowania algorytmów sztucznej inteligencji w wymiarze sprawiedliwości i systemach kontroli. W Estonii pojawiły się na przykład plany wdrożenia „sędziego robota”, który rozstrzygałby sprawy niewielkiej wagi. Urzędnicy chcą, aby system zniwelował zaległości na wokandach i przyspieszył przebieg procesów sądowych.

Aby lepiej wykorzystać przewagę nad konkurencją w swoich branżach, organizacje powinny rozważyć następujące kroki:

• Wprowadzenie innowacji na dużą skalę. Wymaga to określonych ilości użytecznych danych i wdrożenia oprogramowania jako usługi, robotyzacji procesów i/lub sztucznej inteligencji/automatycznego uczenia. Kluczowe jest tu znalezienie dostawców rozwiązań informatycznych, którzy będą w stanie wspierać przedsiębiorstwo w dłuższej perspektywie.
• Wizualizacja przedsiębiorstwa w nowej postaci. Transformacja cyfrowa powinna być traktowana jako całościowe doświadczenie, które zmieni podejście firmy do obsługi klienta, strategii i wydajności.

Analiza przykładów sukcesu. Warto poprosić dostawcę technologii o przedstawienie przykładowych sukcesów odniesionych przez jego klientów, które uwidocznią nowe kluczowe wskaźniki wydajności i udoskonalenia. Mile widziane będą tu modele, symulacje i analizy. Nowa technologia powinna umożliwić osiągnięcie znakomitych wyników biznesowych, ponieważ cyfryzacja przenosi firmę do świata, w którym wszystko dzieje się przez 24 godziny na dobę, 7 dni w tygodniu i 365 dni w roku.

Autor: Andrés Garcia-Arroyo, wiceprezes ds. aplikacji w Oracle na region Europy Środkowo-Wschodniej, WNP i Izraela
Źródło: www.oracle.com/pl