Wykorzystaj zaawansowaną inteligencję w działaniach biznesowych, by wzmocnić potencjał ludzi i maszyn, a tym samym przyspieszyć rozwój Twojej firmy.
Współcześnie sztuczna inteligencja (AI) staje się kluczowa dla efektywności przedsiębiorstw. Od automatycznego przetwarzania dokumentów po obsługę klienta, firmy czerpią korzyści z tych inteligentnych systemów.
AI nie tylko wykonuje powtarzalne zadania szybko, dokładnie i bez zmęczenia, ale również wspiera menedżerów w podejmowaniu strategicznych decyzji.
Jednak czasem możliwości AI są niewystarczające. W takich przypadkach niezbędne jest wzbogacenie jej o ludzki aspekt, tworząc w ten sposób inteligencję rozszerzoną. Czytaj dalej, aby dowiedzieć się więcej na ten temat.
Czym jest inteligencja rozszerzona?
Inteligencja rozszerzona to podejście oparte na współpracy człowieka i maszyny. Specjaliści od sztucznej inteligencji stworzyli ją, by wspomagać ludzką wiedzę w złożonych sytuacjach, umożliwiając podejmowanie lepszych decyzji. Jej celem jest wsparcie pracowników, a nie ich całkowite zastąpienie przez maszyny.
Można spotkać się z różnymi określeniami tego terminu, w tym:
- Wzmocniona inteligencja
- Wspomaganie kognitywne
- Inteligencja ludzka wspierana przez maszyny
- Rozszerzona zdolność poznawcza
Inteligencja rozszerzona korzysta z AI, ale jej głównym celem jest podniesienie efektywności ludzi w kontekście biznesowym lub osobistym.
Technologia ta redukuje zakres manualnych działań, które są niezbędne do osiągnięcia finalnego rezultatu, takiego jak produkty, analizy danych czy gotowe do wdrożenia oprogramowanie.
Firmy i użytkownicy coraz częściej wykorzystują inteligencję ludzką wspomaganą przez maszyny. Dobrym przykładem jest system wspomagania kierowcy w samochodzie autonomicznym, w tym systemy ostrzegania przed kolizją i asystenci parkowania.
Inteligencja rozszerzona znajduje również zastosowanie w oprogramowaniu komputerowym.
Na przykład, w narzędziu do przetwarzania płac opartym na AI, system po pewnym czasie zacznie sugerować kolejne kroki, analizując Twoją pracę w aplikacji i wspierając Cię w procesie przetwarzania list płac.
Cel inteligencji rozszerzonej
Głównym celem inteligencji rozszerzonej jest efektywne wykorzystanie zasobów ludzkich i maszyn w organizacji. Oddzielne działanie tych zasobów nie pozwala na pełną realizację ich potencjału.
Inne istotne cele to:
- Rozszerzenie zakresu ludzkich zdolności poznawczych.
- Przewidywanie skutków działań i sugerowanie, czy dane działanie jest korzystne.
- Automatyczne przetwarzanie i porządkowanie danych, co ułatwia analitykom ich analizę i identyfikację ważnych wzorców i sygnałów rynkowych.
Dlaczego inteligencja rozszerzona jest ważna?
Wzmocnienie inteligencji jest ważne, ponieważ tworzy współpracę między inteligentnymi maszynami i ludźmi. Wiele mówi się o niepokoju pracowników z powodu automatyzacji i zwalniania ludzi.
Wprowadzenie inteligencji rozszerzonej pozwala firmom na wzmocnienie pracowników i zaangażowanie ich w projekty, które generują zyski. Na przykład, przeszkolenie pracowników w obszarze sprzedaży, marketingu i handlu cyfrowego pozwoli na skuteczniejszą sprzedaż produktów i usług.
Rozwiązanie to pozwala również na ograniczenie powtarzalnych zadań i wykorzystanie umiejętności pracowników do zadań kreatywnych, takich jak tworzenie nowych strategii marketingowych, generowanie leadów, projektowanie modeli przychodów czy innych innowacyjnych rozwiązań.
Jak działa inteligencja rozszerzona?
Aby zrozumieć działanie inteligencji rozszerzonej, należy najpierw przyjrzeć się możliwościom AI i ludzi.
AI jest doskonałe w:
Precyzji w wykonywaniu rutynowych zadań, uogólnianiu pojęć, szybkim wykonywaniu powtarzalnych zadań i przetwarzaniu ogromnych ilości danych.
Ludzie natomiast wykazują się kreatywnością oraz inteligencją społeczną i emocjonalną.
Połączenie tych elementów w systemie, w którym ludzie pracują wspólnie z systemami AI, stanowi podstawę inteligencji rozszerzonej.
Wzmocnienie inteligencji wykorzystuje wiele technologii, które ułatwiają współpracę człowieka z maszyną:
- Sztuczne sieci neuronowe naśladują działanie ludzkiego mózgu i wspomagają maszyny w orientacji przestrzennej.
- Uczenie maszynowe pozwala systemom uczyć się na podstawie doświadczeń, błędów i informacji zwrotnych.
- Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) pomaga sztucznej inteligencji rozumieć ludzki język.
- Rozpoznawanie obrazów i znaków za pomocą systemów optycznych.
- Wykrywanie wzorców w danych za pomocą technologii rozpoznawania wzorców.
- Algorytmy logicznego rozumowania pozwalają wyciągać wnioski z danych i tworzyć prognozy.
System rozszerzonej inteligencji, łącząc te technologie, realizuje swoje zadania poprzez:
- Rozumienie danych wejściowych i wyników analizy.
- Rozróżnianie nowych danych od istniejących.
- Określanie, które dane są wartościowe i wymagają archiwizacji.
- Uczenie się na podstawie informacji zwrotnych i dostosowywanie swoich procesów.
- Zapewnienie zgodności z przepisami, tworząc bazy danych do kontroli jakości, oceny ryzyka i bezpieczeństwa.
Dlaczego firmy powinny korzystać z rozszerzonej inteligencji?
Przede wszystkim, firmy powinny wykorzystywać inteligencję rozszerzoną, aby odciążyć pracowników od powtarzalnych zadań. Ludzie są znakomici w uogólnianiu, kreatywnym myśleniu i inteligencji emocjonalnej. Opracowanie oprogramowania AI, które posiadałoby te cechy, zajęłoby bardzo dużo czasu.
Dlatego firmy powinny wzmacniać te zdolności specjalistyczną wiedzą maszyn, np. zdolnością do przetwarzania ogromnych ilości danych, niezmordowaną pracą i precyzją w wykonywaniu powtarzalnych zadań.
Dzięki temu, specjaliści ds. marketingu lub finansów mogą szybciej tworzyć wnioski z uporządkowanych danych, korzystając z pomocy AI. Bez niej zespoły spędzałyby czas na zbieraniu, czyszczeniu i porządkowaniu danych.
Inteligencja rozszerzona znajduje zastosowanie w wielu branżach, takich jak produkcja, hotelarstwo, opieka zdrowotna, bankowość i wiele innych.
Inteligencja rozszerzona a sztuczna inteligencja
Obie koncepcje wykorzystują algorytmy AI i uczenie maszynowe, dlatego warto przyjrzeć się różnicom między nimi. Poniższa tabela prezentuje najważniejsze różnice:
Atrybuty i funkcje | Inteligencja rozszerzona | Sztuczna inteligencja
Skala zastosowania | Nadaje się do zastosowań na dużą skalę. Zaangażowanie ludzi pozwala uogólniać kontekst w dużym biznesie. | AI skupia się na jednym lub dwóch zadaniach, nie ma zdolności do generalizowania pojęć.
Autonomia | Nie jest systemem autonomicznym, lecz formą współpracy między ludźmi i maszynami. | Działa samodzielnie, jeśli jest odpowiednio wyszkolona.
Kryteria użytkowania | Stosowana w procesach wymagających złożonej inteligencji, dostępnej tylko dla ludzi. | Idealna do zadań powtarzalnych i rutynowych.
Wartość biznesowa | Ma większą wartość, ponieważ wspiera ludzi w podejmowaniu decyzji. | Nie wspiera firm bezpośrednio w podejmowaniu decyzji.
Konserwacja i rozwój | Wymaga regularnej konserwacji i rozwoju kodu źródłowego. | Poza aktualizacjami bezpieczeństwa, jest systemem bezobsługowym.
Inteligencja społeczna | Musi posiadać pewien stopień inteligencji społecznej, ponieważ współpracuje z ludźmi. | Nie wymaga inteligencji społecznej, działa w odizolowanych środowiskach.
Przetwarzanie informacji zwrotnej | Często musi przetwarzać informacje zwrotne w czasie rzeczywistym. | Nie musi analizować informacji zwrotnych w czasie rzeczywistym.
Przykłady | Rekomendacje treści na platformach wideo. | Filtry antyspamowe, sprawdzanie plagiatu, wyszukiwanie w sieci.
Rola inteligencji rozszerzonej w Big Data
Big Data jest wynikiem analizy danych pochodzących z różnych branż. Na przykład, chcąc ocenić wydajność produktu na rynku globalnym, trzeba zebrać dane od dealerów, dostawców, magazynów, sklepów i klientów. To prowadzi do powstania ogromnych zbiorów danych w wielu bazach.
Przetworzenie tych danych, zweryfikowanie, wyczyszczenie, zorganizowanie i wprowadzenie do systemów Business Intelligence (BI) wymagałoby wielu zespołów i tysięcy godzin pracy.
Inteligencja rozszerzona pozwala zminimalizować te wysiłki i koszty. Dzięki wspomaganiu analityków danymi przez AI i ML, inteligentne maszyny automatycznie analizują i porządkują dane, przechowując je w bezpiecznej chmurze.
W trakcie analizy danych, AI może wspierać ludzi w wykonywaniu powtarzalnych zadań, które inaczej musieliby wykonywać analitycy.
Dzięki Internetowi Rzeczy firmy muszą mierzyć się z coraz większą ilością danych, generowaną przez inteligentne czujniki. Wykorzystanie modeli AI i ML do wzmocnienia siły roboczej jest kluczowe w przetwarzaniu tak ogromnych baz danych.
Korzyści z rozszerzonej inteligencji
Główną zaletą wzmocnienia poznawczego jest uniknięcie strat spowodowanych błędnymi decyzjami AI. Ludzie nadzorują pracę AI i dokonują ewentualnych korekt.
Inne istotne korzyści:
- Wsparcie liderów w podejmowaniu kluczowych decyzji dotyczących projektów, takich jak zatrudnianie pracowników czy otwieranie nowych zakładów produkcyjnych.
- Szybka analiza milionów dokumentów i uzyskanie istotnych informacji.
- Oszczędność czasu dzięki automatycznemu czyszczeniu i porządkowaniu ogromnych zbiorów danych.
- Udoskonalone modele analityczne dla badań i rozwoju, marketingu i sprzedaży, które pozwalają firmom przewidywać wyniki działań.
- Eliminacja ludzkich błędów i uprzedzeń.
- Obniżenie kosztów operacyjnych dzięki zwiększonej efektywności.
- Szybsze szkolenie stażystów i niewykwalifikowanych pracowników dzięki wsparciu AI za pomocą urządzeń mobilnych i VR.
- Precyzyjne i szybkie wykonywanie powtarzalnych zadań.
Inteligencja rozszerzona: materiały edukacyjne
Zwiększona inteligencja
Ta książka z Amazonu pomaga w skutecznym łączeniu inteligencji maszynowej i ludzkiej. Jest niezbędna dla menedżerów, dyrektorów i analityków danych.
Książka skupia się na:
- Wymaganiach dotyczących wzmocnienia inteligencji.
- Zagrożeniach, etyce i zarządzaniu danymi.
- Wzmocnieniu słabym i znaczącym.
Inteligencja rozszerzona: inteligentne systemy
To idealne źródło wiedzy na temat podstaw współpracy człowiek-maszyna.
Książka jest częścią serii Digital Epistemologies and New Literacies.
Rozszerzona inteligencja w opiece zdrowotnej
Opieka zdrowotna to jedna z branż, która może najbardziej skorzystać na współpracy człowiek-maszyna. Ta książka wyjaśnia aspekty wzmacniania inteligencji w tym sektorze.
Koncentruje się na takich tematach, jak:
- Szybkość i skuteczność diagnozy w medycynie.
- Lepsze podejmowanie decyzji przez lekarzy.
- Przykłady zastosowania inteligencji rozszerzonej w praktyce medycznej.
Podsumowanie
Teraz już wiesz, czym jest inteligencja rozszerzona i jakie ma znaczenie dla firm. Ta nowoczesna technologia będzie dalej się rozwijać.
Będzie zastępować manualne działania w przemyśle produkcyjnym i usługowym. Procesy biznesowe staną się wydajniejsze i bardziej opłacalne.
Możesz zainteresować się również sztuczną inteligencją ogólną (AGI), kursami online do nauki sztucznej inteligencji (AI) oraz przykładami sztucznej inteligencji (AI) w codziennym życiu.