Co to jest i jak działa?

Sztuczna inteligencja (AI) w zastosowaniach korporacyjnych to wykorzystanie zaawansowanych metod AI do przyspieszenia cyfrowej transformacji przedsiębiorstw.

W ciągu ostatnich lat sztuczna inteligencja przeszła znaczącą ewolucję, przechodząc z domeny science fiction do rzeczywistości o szerokim zastosowaniu.

W tym okresie transformacji firmy informatyczne doświadczyły przejścia od komputerów mainframe do minikomputerów, a następnie komputerów osobistych i urządzeń mobilnych.

Również w branży oprogramowania zaobserwowano zmianę od aplikacji tworzonych na zamówienie, takich jak ISAM, VSAM i MVS, do oprogramowania korporacyjnego, SaaS i aplikacji mobilnych.

Ostatnim trendem są aplikacje wykorzystujące sztuczną inteligencję. Obecnie coraz więcej osób przyzwyczaja się do obecności AI w codziennym życiu, na przykład w postaci translatorów online, wirtualnych asystentów głosowych, wyszukiwarek internetowych, chatbotów czy nawigacji GPS.

Sztuczna inteligencja w przedsiębiorstwach rozwija się w różnych sektorach, od produkcji i logistyki po obsługę klienta i opiekę zdrowotną.

Ten artykuł omawia zagadnienia związane z korporacyjną sztuczną inteligencją, analizując jej mechanizmy, zalety, ograniczenia oraz popularne platformy.

Zacznijmy!

Czym jest korporacyjna sztuczna inteligencja?

W miarę jak przedsiębiorstwa rozwijają się w kierunku cyfryzacji, adopcja sztucznej inteligencji w tych podmiotach stale rośnie. Technologie takie jak big data, przetwarzanie w chmurze oraz Internet Rzeczy (IoT) tworzą optymalne środowisko dla rozwoju sztucznej inteligencji.

W kontekście biznesowym, AI dla przedsiębiorstw to kategoria oprogramowania, które łączy uczenie maszynowe z AI w celu usprawnienia przepływu pracy w firmie na dużą skalę. Dodatkowo, generuje oparte na danych analizy, wspomagające podejmowanie kluczowych decyzji.

Sztuczna inteligencja to złożona technologia o szerokim zakresie i potencjale, stąd też liczne nieporozumienia, na przykład kojarzenie jej wyłącznie z robotami. W rzeczywistości obejmuje ona szereg inteligentnych technologii, które potrafią analizować dane, uczyć się, podejmować decyzje, wyciągać wnioski oraz rozwiązywać problemy w prosty i skuteczny sposób.

Wiele technologii AI jest już stosowanych w różnych organizacjach, w tym uczenie maszynowe, uczenie głębokie, inteligencja roju, rozpoznawanie mowy i przetwarzanie języka naturalnego (NLP).

Dzięki korporacyjnej sztucznej inteligencji decydenci, tacy jak menedżerowie, kierownictwo i interesariusze, wykorzystują potencjał AI oraz wkład ludzki w celu optymalizacji procesów i usprawnienia działalności.

Jak działa korporacyjna sztuczna inteligencja?

Chociaż wiele zadań w firmach jest realizowanych automatycznie, w niektórych przypadkach potrzebne jest wsparcie technologiczne. Technologia ta, zwana inteligencją, umożliwia zdobywanie wiedzy i wykorzystywanie jej do osiągania zamierzonych rezultatów.

Aplikacje AI dla przedsiębiorstw skupiają się głównie na trzech zdolnościach poznawczych:

• Uczenie się: polega na pozyskiwaniu danych i tworzeniu reguł transformacji tych danych w użyteczne informacje. Reguły te, znane jako algorytmy, stanowią instrukcje dla systemów komputerowych, które określają sposób wykonywania zadań od podstawowych do zaawansowanych.
• Rozumowanie: to zdolność sztucznej inteligencji do wybierania najbardziej odpowiedniego algorytmu z dostępnego zestawu reguł do wykorzystania w danym kontekście.
• Samokorekta: w tym aspekcie AI ma zdolność do stopniowego dostrajania i poprawiania wyników w celu osiągnięcia określonego celu.

Poprzez wykorzystanie sztucznej inteligencji, narzędzia biznesowe zdobywają wiedzę potrzebną do tworzenia algorytmów i wybierania tych, które są najodpowiedniejsze w danej sytuacji. Pozwala to na przewidywanie wyników różnych działań i szybkie podejmowanie świadomych decyzji.

Od automatyzacji procesów po podejmowanie decyzji na podstawie danych i zapewnienie bezpieczeństwa danych, przedsiębiorstwa potrzebują sztucznej inteligencji w swoich procesach biznesowych, aby zachować konkurencyjność na rynku.

Zastosowania korporacyjnej sztucznej inteligencji

Rozwiązania AI dla firm wykorzystują możliwości nauki o danych do przetwarzania złożonych zbiorów danych. Następnie prezentują je w prostych interfejsach, ułatwiając przedsiębiorstwom korzystanie z nich.

Wykorzystanie AI przyczynia się do zwiększenia produktywności pracowników, optymalizacji procesów biznesowych i obniżenia kosztów. Konkretne obszary zastosowań korporacyjnej sztucznej inteligencji obejmują:

• Zwiększenie sprzedaży: szczególnie w handlu internetowym, gdzie silniki rekomendacji oparte na sztucznej inteligencji analizują preferencje klientów, historię przeglądania i zaangażowanie, aby dostarczać spersonalizowane sugestie.
• Usprawnienie obsługi klienta: wiele firm korzysta z chatbotów, które zapewniają obsługę klienta online, wspierane przez inteligentnych asystentów osobistych, takich jak Alexa, Cortana czy Siri.
• Optymalizacja łańcucha dostaw: sztuczna inteligencja odgrywa istotną rolę w logistyce, zapewniając przejrzysty widok całego łańcucha dostaw, dostarczając szczegółowe informacje predykcyjne, co pozwala analitykom danych na osiąganie lepszych wyników.
• Automatyzacja zadań: automatyzacja rutynowych czynności oszczędza czas i zasoby, które można przeznaczyć na bardziej wartościowe zadania.
• Wzmocnienie cyberbezpieczeństwa: aplikacje AI, takie jak systemy ostrzegania o oszustwach, filtry antyspamowe, ostrzegają użytkowników o potencjalnych zagrożeniach, śledząc jednocześnie historię transakcji i lokalizację.
• Udoskonalenie istniejących produktów: systemy oparte na danych monitorują produkty w celu wykrycia wad i zbierają opinie klientów, co jest pomocne w projektowaniu kolejnych generacji produktów.
• Pojazdy autonomiczne: w transporcie coraz częściej wykorzystuje się bezkontaktową dostawę, gdzie AI, wykorzystując technologię widzenia komputerowego, czujniki IoT i GPS, śledzi trasy. Autonomiczne pojazdy są również stosowane w magazynach do układania towarów.

• Konserwacja predykcyjna: w przedsiębiorstwach produkcyjnych, rozwiązania do konserwacji predykcyjnej zapewniają stabilność, prognozując awarie. Systemy te integrują czujniki IoT i algorytmy AI do analizy danych.
• Zarządzanie decyzjami w przedsiębiorstwie: AI pomaga zautomatyzować powtarzalne przetwarzanie danych w celu podejmowania decyzji opartych na analizie danych.

Platformy sztucznej inteligencji dla przedsiębiorstw

Platformy korporacyjnej sztucznej inteligencji są ramami, które przyspieszają cykl życia projektów AI w skali korporacyjnej. Oferują one ustrukturyzowane, ale jednocześnie elastyczne podejście do budowy rozwiązań opartych na AI w perspektywie długoterminowej.

Platforma AI dla przedsiębiorstw umożliwia skalowanie usług AI od koncepcji do wdrożenia w systemie produkcyjnym. Dzięki odpowiednim wytycznym rozwiązania oparte na AI pomagają w rozwoju firmy.

Dobrze zaprojektowana platforma ułatwia efektywną, wydajną i szybką współpracę między inżynierami AI i naukowcami. Zapewnia kontrolę kosztów poprzez automatyzację zadań o niskiej wartości, eliminację powielania pracy i poprawę możliwości ponownego wykorzystania i odtwarzalności.

Rozwiązania oparte na AI są pomocne w zadaniach wymagających dużej ilości zasobów, takich jak wyodrębnianie, kopiowanie i zarządzanie jakością danych.

Ponadto platforma korporacyjnej sztucznej inteligencji pomaga w niwelowaniu luk w umiejętnościach, stanowiąc centralny punkt dla nowych talentów oraz wspierając najlepsze praktyki dla inżynierów uczenia maszynowego i naukowców zajmujących się sztuczną inteligencją.

Platforma AI ułatwia równomierny i szybki podział pracy w zespołach. W ramach tej platformy elementy są zorganizowane w pięć warstw:

• Warstwa doświadczeń użytkownika
• Warstwa inteligencji
• Warstwa operacyjna i wdrożeniowa
• Warstwa eksperymentalna
• Warstwa danych i integracji

Warstwy te współpracują ze sobą, aby umożliwić korzystanie z najnowszych możliwości sztucznej inteligencji i tworzenie nowych metod wykorzystywania technologii w przyszłych projektach.

Oto kilka przykładów korporacyjnych platform AI:

#1. Amazon Sagemaker

Amazon Sagemaker to zarządzana platforma przepływu pracy uczenia maszynowego oraz środowisko programistyczne, które umożliwia budowanie modeli klasy korporacyjnej, etykietowanie danych, dostrajanie, trenowanie i wdrażanie.

#2. Databricks

Databricks określa się jako data lakehouse, łącząc funkcje repozytorium danych z analitycznym charakterem hurtowni danych.

#3. H2O Driverless AI

H2O Driverless AI zapewnia automatyzację typowych przeszkód uniemożliwiających firmom wdrożenie uczenia maszynowego.

#4. Google Cloud Vertex AI

Google Cloud Vertex AI oferuje bibliotekę wstępnie wytrenowanych modeli uczenia maszynowego oraz przyjazny interfejs, który wspiera produktywność na dużą skalę, integrując wszystkie usługi chmurowe Google.

#5. DataRobot

DataRobot przekształca dane w wartość, oferując automatyzację tworzenia, zarządzania i wdrażania modeli uczenia maszynowego. Celem jest zapewnienie wspólnego środowiska pracy dla wszystkich interesariuszy, eliminując potrzebę stosowania niestandardowego kodu predykcyjnego.

Dlaczego firmy potrzebują platform AI?

Enterprise AI jest kluczowym elementem obecnej transformacji cyfrowej. W przyszłości każda aplikacja korporacyjna będzie wykorzystywała sztuczną inteligencję. Współczesne organizacje polegają na systemach ERP lub CRM, aby prowadzić swoją działalność.

W nadchodzących latach, firmy, które nie wykorzystają możliwości korporacyjnej sztucznej inteligencji, mogą mieć trudności w konkurowaniu na rynku.

Aby w pełni wykorzystać transformacyjną wartość sztucznej inteligencji, konieczne jest wdrażanie aplikacji AI w dużej skali, uwzględniając różne aspekty w całym łańcuchu wartości firmy.

Platforma AI dla przedsiębiorstw dostarcza narzędzia, które pozwalają różnym organizacjom skutecznie radzić sobie z wyzwaniami związanymi z obsługą i tworzeniem tych aplikacji, przy minimalnym nakładzie pracy, kosztach i czasie.

Podstawowe zasady korporacyjnej sztucznej inteligencji

Podstawowe zasady korporacyjnej platformy AI można zdefiniować jako kompleksowe i praktyczne wymagania biznesowe. Poniżej znajduje się lista kontrolna.

#1. Ujednolicenie danych Extraprise i Enterprise

Aby skutecznie przeprowadzać transformację w całej firmie, konieczne jest zintegrowanie danych z różnych systemów i czujników w jednolitym widoku.

Podstawą jest szybkie agregowanie i przetwarzanie zbiorów danych o skali petabajtów, stale zbieranych z różnych systemów informatycznych, sieci czujników i źródeł internetowych.

#2. Wdrożenie w wielu chmurach

Aby efektywnie przechowywać i przetwarzać duże zbiory danych, potrzebna jest elastyczna architektura wejścia/wyjścia do chmury, która wspiera wdrożenia w chmurach prywatnych, publicznych i hybrydowych, osiągalne dzięki technologii kontenerowej.

#3. Zapewnienie opcji wdrożenia brzegowego

Platforma sztucznej inteligencji dla przedsiębiorstw umożliwia lokalne przetwarzanie, aby obsługiwać sytuacje, gdzie wymagane jest niskie opóźnienie lub gdy przepustowość sieci jest przerywana. Oferuje możliwość uruchamiania predykcji AI, analiz i wnioskowania na urządzeniach brzegowych i zdalnych bramach.

#4. Dostęp do danych w różnych formatach

Aplikacje AI potrzebują zestawu usług platformy, aby przetwarzać dane w mikropartiach, seriach, iteracyjnie w pamięci oraz strumieniach w czasie rzeczywistym. Architektura ta obsługuje wirtualizację danych, umożliwiając programistom manipulację danymi w celu wspierania testowania algorytmów i funkcji analitycznych.

#5. Wdrożenie korporacyjnego modelu obiektowego

Platforma sztucznej inteligencji przedsiębiorstwa musi obsługiwać model obiektowy, który reprezentuje obiekty, takie jak produkty, klienci i aktywa, oraz relacje między nimi, zgodnie z magazynami danych i formatami.

#6. Włączenie mikrousług AI

Aby umożliwić programistom szybkie tworzenie aplikacji wykorzystujących najlepsze komponenty, potrzebny jest katalog usług programistycznych opartych na sztucznej inteligencji, dostępny lub publikowany w całej firmie, z odpowiednimi uprawnieniami i kontrolą bezpieczeństwa.

#7. Zapewnienie bezpieczeństwa i nadzoru nad danymi

Platforma AI zapewnia wielopoziomowe uwierzytelnianie dostępu użytkowników, silne szyfrowanie i kontrolę autoryzacji. Dostęp do każdego obiektu danych, usługi agregującej, algorytmu i metody ML jest kontrolowany przez autoryzację, którą można programowo i dynamicznie ustawiać.

#8. Obsługa pełnego cyklu życia modelu AI

Platforma AI musi wspierać cały cykl życia opracowywania algorytmów, aby umożliwić analitykom danych szybkie projektowanie, rozwijanie, wdrażanie i testowanie algorytmów głębokiego uczenia się i uczenia maszynowego.

#9. Otwartość na IDE, frameworki i narzędzia innych firm

Współpraca z innymi komponentami, produktami i technologiami jest kluczowa dla zwiększenia produktywności analityków danych i programistów, wspierając współpracę i utrzymując tempo innowacji.

#10. Umożliwienie wspólnego tworzenia aplikacji AI

Analitycy danych często pracują w izolacji, opracowując i testując algorytmy uczenia maszynowego na małych podzbiorach danych dostarczanych przez dział IT. Większość czasu poświęcają na normalizację i czyszczenie danych.

Aby wyeliminować te ograniczenia, korporacyjna platforma AI umożliwia analitykom danych tworzenie, testowanie i dostrajanie algorytmów, z wykorzystaniem dostępnych danych produkcyjnych. Praca jest dzielona między programistów, a algorytmy ML można natychmiast wdrożyć w środowisku produkcyjnym.

Zalety korporacyjnej sztucznej inteligencji

Wiele firm wdraża sztuczną inteligencję, aby zoptymalizować istniejące operacje, zamiast całkowicie zmieniać modele biznesowe. Poniżej przedstawiono niektóre korzyści płynące z wykorzystania korporacyjnej sztucznej inteligencji.

Ulepszona obsługa klienta

Sztuczna inteligencja może przyspieszyć obsługę klienta i ją spersonalizować, zapewniając szybsze rozwiązywanie problemów pracowników i klientów.

Ulepszone monitorowanie

Dzięki korporacyjnej AI można przetwarzać dane w czasie rzeczywistym. Firmy mogą stosować natychmiastowe monitorowanie, np. w fabrykach wykorzystuje się aplikacje do rozpoznawania obrazu i modele ML do kontroli jakości.

Lepsza jakość

Firmy mogą oczekiwać minimalnych błędów i wysokiego poziomu przestrzegania standardów. AI pomaga w zadaniach związanych z kontrolą jakości, które wcześniej były wykonywane ręcznie. W finansach, uczenie maszynowe znacząco skróciło czas, koszty i zredukowało błędy.

Szybszy rozwój produktu

Sztuczna inteligencja umożliwia skrócenie cykli rozwoju i czasu wprowadzenia produktu na rynek, co przekłada się na szybszy zwrot z inwestycji.

Lepsze zarządzanie talentami

Firmy wykorzystują oprogramowanie AI do usprawnienia procesu rekrutacji, zwiększenia produktywności oraz eliminacji stronniczej komunikacji, oceniając kandydatów obiektywnie. Rozwiązania oparte na rozpoznawaniu mowy i inne narzędzia pozwalają chatbotom na spersonalizowaną obsługę pracowników i kandydatów.

Rozszerzenie modelu biznesowego

Firmy cyfrowe, takie jak Airbnb, Uber czy Amazon, wykorzystały sztuczną inteligencję do tworzenia nowych modeli biznesowych, wyznaczając nową erę produktywności i ułatwiając użytkownikom osiąganie lepszych wyników.

Ograniczenia korporacyjnej sztucznej inteligencji

Głównym ryzykiem związanym ze sztuczną inteligencją w przedsiębiorstwach jest nieufność pracowników. Wielu z nich nie jest przekonanych o jej zaletach lub się jej obawia. Inne ograniczenia obejmują:

• Zbyt wysokie oczekiwania
• Błędy systemów AI
• Brak możliwości technicznych
• Brak wykwalifikowanych pracowników
• Kwestie regulacyjne i kontrolne
• Wysokie koszty wdrożenia
• Wpływ na rynek pracy

Zasoby edukacyjne

Oto kilka książek i kursów, które warto rozważyć, jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o Enterprise AI:

#1. Mistrzostwo w przedsiębiorczości AI

Udemy oferuje kurs „AI Entrepreneurship Mastery 2023”, który uczy, jak skutecznie budować, rozwijać i rozszerzać działalność, wykorzystując sztuczną inteligencję.

#2. Teoria i praktyka korporacyjnej sztucznej inteligencji autorstwa Ilyi Katsova

Ta książka zawiera przykłady implementacji i przepisy dotyczące operacji produkcyjnych, marketingu i łańcucha dostaw z wykorzystaniem Enterprise AI.

#3. Sztuczna inteligencja przedsiębiorstwa i uczenie maszynowe dla menedżerów

Praktyczny przewodnik po ML i AI dla instytucji rządowych i firm, autorstwa Nikhila Krishnana.

#4. Transformacja sztucznej inteligencji przedsiębiorstwa

Książka Rasheda Haqa, zawierająca szczegółowe wskazówki dla liderów biznesu dotyczące rozwoju możliwości AI i ML.

#5. Sztuczna inteligencja przedsiębiorstwa dla bystrzaków

Książka autorstwa Zachary’ego Jarvinena, pomagająca liderom biznesu zrozumieć złożoność sztucznej inteligencji, z przykładami i praktycznymi zastosowaniami.

Podsumowanie

Enterprise AI napędza transformację cyfrową dzięki nowoczesnym technologiom. Coraz więcej firm z różnych branż stosuje ją w celu zwiększenia produktywności, poprawy obsługi klienta i jakości produktów, oszczędzając jednocześnie czas i wysiłek.

Jeśli jesteś właścicielem firmy, warto rozważyć wdrożenie Enterprise AI, aby doświadczyć korzyści na własnej skórze.