Do 2030 roku rozwój Sztucznej Inteligencji (AI) przyczyni się do wzrostu światowego PKB nawet o 14%, wnosząc równowartość dodatkowych 15.7 bilionów dolarów dla światowej gospodarki. W bliższej perspektywie oczekuje się, że około 6.6 bilionów oczekiwanego wzrostu PKB pochodzić będzie z podniesienia produktywności procesów. Zwłaszcza dzięki zastosowaniu automatyzacji powtarzalnych procesów biznesowych. Z czasem popyt na rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji przewyższy wzrost produktywności i przyczyni się do dodatkowych 9.1 bilionów PKB. Firmy, które nie zaadaptują się do nowych trendów, ryzykują w najbliższych latach utratę konkurencyjności.
Eksperci stawiają następującą tezę:
Jeżeli czynność wymaga minimum sekundy zastanowienia, to można ją zautomatyzować dostępną obecnie technologią. Przewidywalne czynności w ustrukturyzowanym i niezmiennym środowisku, pozyskiwanie danych, a także ich obróbka składa się na około połowę czynności wykonywanych codziennie przez pracowników we wszystkich sektorach większości gospodarek. Tego typu czynności podatne są na automatyzację. A sztuczna inteligencja jest jednym z rozwiązań, które optymalizuje, ułatwia i przyspiesza codzienne działania.
Świat zmienia się szybko, a nowe technologie pojawiają się w błyskawicznym tempie. Ciężko jest trzymać rękę na pulsie, zwłaszcza wobec technologicznych nowinek, tj. AI (sztuczna inteligencja), ML (uczenie maszynowe) czy RPA (automatyzacja procesów biznesowych). Eksperci Nightingale Consulting chętnie pomogą odnaleźć się we współczesnych trendach, a także otworzyć organizację na nowy poziom wydajności i innowacji. W ofercie Nightingale Consulting znajdują się rozwiązania oparte o najpopularniejsze usługi Microsoft (AZURE), Amazon (AWS), Google (Google Cloud), a także własne rozwiązania oparte o aktualne biblioteki open source (Microsoft Cognitive Toolkit, TensorFlow, Torch, Accord.NET, Keras).
Dzięki pracy z dużymi i wielowymiarowymi danymi Sztuczna Inteligencja umożliwia wykrycie anomalii. Zapewnia prognozowanie możliwych awarii i im przeciwdziała. Okazuje się bardzo efektywna w takich obszarach, jak: wykrywanie przestępstw finansowych, rozpoznanie defektów na liniach produkcyjnych czy prognozowanie awarii serwera.
Modele oparte o Sztuczną Inteligencję pomagają m. in. zoptymalizować drogę dostawy, poprawić spalanie czy skrócić czas dostawy. Przykładem zastosowania SI w logistyce jest monitorowanie pojazdu i zachowania kierowcy na podstawie czujnika zamontowanego w samochodzie. Kierowca otrzymuje na bieżąco informacje zwrotne, które mają na celu optymalizację zużycia paliwa i obniżenie kosztów utrzymania pojazdu.
Sieci Neuronowe pozwalają odczytywać obrazy
w taki sam sposób, jak robi to człowiek.
Do przykładów zastosowania można zaliczyć rozpoznawanie nowotworów podczas prześwietleń, śledzenie bezzałogowych statków powietrznych przez armię, rozpoznawanie emocji czy czytanie tablic rejestracyjnych.
Oparcie mechanizmu AI o przyczyny popytu (a nie tylko opieranie się na jego wynikach) sprzyja większej dokładności prognoz - nawet
o 10% czy 20%. Przekłada się to na redukcję kosztów magazynowania produktów i wzrost przychodu.
Metody uczenia maszynowego wykazały również swoją skuteczność w prognozowaniu rezygnacji klienta z subskrypcji. Pozwalają dostawcy odpowiednio zareagować, zanim klient rozwiąże umowę.
Sztuczna Inteligencja znajduje silne zastosowanie w systemach rekomendacyjnych. Na podstawie zaagregowanych danych pomaga lepiej zrozumieć indywidualne preferencje klienta.
Pokazała również swoją skuteczność, wspierając sprzedawców w generowaniu leadów.
W dwóch trzecich przypadków użycia, Sieci Neuronowe dają dokładniejszy rezultat niż pozostałe techniki analityczne. Dodatkowa wartość uzyskana poprzez zastosowanie Sztucznej Inteligencji zwykle kształtuje się pomiędzy 30% a 128%, w zależności od sektora.
Sztuczna Inteligencja pozwala zrozumieć biznes lepiej i pomaga podejmować trafniejsze decyzje.
Wirtualny Pracownik może wykonać wszystkie powtarzalne czynności i podjąć proste decyzje w czasie nieosiągalnym dla człowieka.
Dzięki technologii AI pracownicy mogą skupić się na zadaniach ważniejszych i wymagających większego zaangażowania, przynosząc tym samym większe korzyści organizacji.
Monitorowanie jakości produktu
lub usługi z użyciem najnowszych technologii pozwala reagować
na problemy, nawet zanim się pojawią.
Analiza Sentymentu pozwala stale monitorować zadowolenie klientów
i opinie, jakie pozostawiają oni w sieci.
Rozszerzenie produktu o dodatkowe funkcjonalności oparte o Sztuczną Inteligencję zwiększy jego atrakcyjność.
Godziny pracy nie muszą być już ograniczeniem dla biznesu. Dzięki technologii Sztucznej Inteligencji część zadań może zostać zostać wykonana poza godzinami pracy, m.in. przygotowanie prognoz i raportów dla analityków.
Pracownicy zyskują czas na rozwijanie kontaktów z klientami, bez konieczności samodzielnego przetwarzania dużej ilości danych.
. Create websites online