Inwestycja szybkiego zwrotu – sztuczna inteligencja zarabia na siebie po niecałych dwóch latach

sztuczna inteligencja

Inwestycja w wiedzę wypłaca najlepsze odsetki – stwierdził niegdyś Benjamin Franklin i trudno się z nim nie zgodzić. Szczególnie gdy mowa o sztucznej inteligencji. Według najnowszego raportu Deloitte, 53% globalnych firm stosujących sztuczną inteligencję wydało w ciągu ostatniego roku ponad 20 milionów dolarów na rozwój tej technologii. 8 na 10 organizacji przyznało jednocześnie, że inwestycje te zwracają się w mniej niż dwa lata.

Jeśli XIX-wieczna rewolucja przemysłowa naznaczona była kłębami pary i zgrzytem fabrycznych tłoków oraz kół zębatych, tak cyfrowa rewolucja XXI wieku odbywa się w rytm wystukiwanego 0-1 kodu, tworzącego zręby sztucznej inteligencji. Nadchodzące lata to czas technologii kognitywnych, które zmienią sposób, w jaki działają firmy i społeczeństwa. W ostatnich dniach mocno potwierdza to najnowszy raport firmy Deloitte.

Trzy typy kognitywnych prymusów

Deloitte na podstawie globalnej ankiety, wśród 2700 przedstawicieli kadry zarządzającej, podzielił firmy na trzy grupy zaawansowania wdrożeń sztucznej inteligencji. 26% organizacji to „doświadczeni użytkownicy”, 47% to „wyspecjalizowani użytkownicy”, a 27% to „początkujący gracze”.

Wśród „doświadczonych użytkowników”, czyli firma wdrażających SI od dawna, ale nie mających jeszcze w pełni produkcyjnych systemów, ponad 68 proc. znalazło się w grupie organizacji wydających ponad 20 mln na tego typu innowacje. 81 proc. odnotowało zwrot z inwestycji w ciągu pierwszych 2 lat od wdrożenia. Tego typu wyniki nie dziwią ekspertów, którzy od lat wskazują, że SI to technologia, która ma ogromny potencjał wsparcia dla biznesu.

Zarówno firmy, jak i rządy będą potrzebować coraz więcej aplikacji i rozwiązań, które umożliwią podejmowanie decyzji i działań w okamgnieniu. Sztuczna inteligencja np. w parze z tzw. przetwarzaniem brzegowym może w tym walnie pomóc. Szybka, do tego oparta na uczeniu maszynowym, analiza danych blisko samego ich źródła to nic innego jak krótszy czas reakcji, mniejsze opóźnienia i większa przepustowość sieciowa – komentuje Joe Baguley, wiceprezes ds. rozwoju technologii w VMware EMEA.

Opinię tę potwierdzają zresztą badania Deloitte. Firmy, które stosują sztuczną inteligencję, uznają przyspieszenie i zwiększenie wydajności procesów biznesowych za najważniejsze uzasadnienie wdrożeń. Kluczowym czynnikiem decyzyjnym jest również możliwość usprawnienia procesów decyzyjnych.

Jak wdrażać sztuczną inteligencję?

Według Deloitte w firmach najbardziej popularne są rozwiązania wykorzystujące uczenie maszynowe (67%). 58% organizacji rozwija narzędzia stosujące algorytmy przetwarzania języka naturalnego, a 54% stawia na rozwój deep learningu. Jak przyznali respondenci Deloitte, głównymi beneficjentami wdrożeń sztucznej inteligencji są same działy IT, które pracowały nad adopcją tych technologii. W 93% organizacji wdrożenia sztucznej inteligencji odbyły się z wykorzystaniem rozwiązań chmurowych, z czego 78% opiera je na oprogramowaniu typu open source. Rynkowi eksperci chwalą ten chmurowy kierunek, ale coraz mocniej zwracają też uwagę na konieczność zmiany podejścia.

Przez ostatnie lata inteligencja maszynowa rozwijała się w centrach danych. Tylko tam znajdowały się moce obliczeniowe mogące ją zasilić. Działa to dobrze, gdy szybkość nie jest najważniejsza dla biznesu. Problem polega na tym, że coraz więcej aplikacji wymaga natychmiastowych reakcji na dostarczane informacje. Rozwiązaniem jest edge computing. Przeniesienie mechanizmów gromadzenia i analizowania danych na samą krawędź sieci łączącej urządzenia oraz aplikacje i dodanie do tego sztucznej inteligencji pozwoliłoby na szybsze wyciąganie wniosków i podejmowanie decyzji biznesowych – mówi Joe Baguley z VMware.

Kodeks etyki SI

Poza korzyściami firmy dostrzegają nadal pewne niebezpieczeństwa i czują niepokój w związku z dynamicznym rozwojem sztucznej inteligencji. 62% ankietowanych przez Deloitte obawia się nowych cyberzagrożeń i potencjalnych luk, które mogą zagrozić stabilności operacji biznesowych, a także doprowadzić do kosztownych kradzieży danych osobowych. Zagrożenia te mogą być jeszcze większe, gdy rozwiązania SI, zgodnie z trendami, będą coraz mocniej opierać się na cloud i edge computingu.

Niezwykle ważne jest, abyśmy zdali sobie sprawę z zagrożeń i niebezpieczeństw. Przetwarzając coraz więcej danych na krawędzi, zwiększa się również cyfrowy zasięg przedsiębiorstwa, a z nim powierzchnia potencjalnego np. cyberataku. Cała ta przestrzeń musi być zabezpieczona. Tylko w ten sposób przedsiębiorstwa mogą zapewnić bezpieczeństwo i wygodę użytkowania, bez uszczerbku dla ogólnego doświadczenia konsumenckiego – twierdzi Baguley z VMware.

Technologiczny strach to jednak nie wszystko. Silny niepokój firm budzą również kwestie natury etycznej. Niemal wszyscy respondenci (95%) zwracają uwagę na ten aspekt wdrożeń. 62% respondentów stwierdziło przy tym, że technologie oparte na sztucznej inteligencji powinny być ściśle regulowane, by nie dochodziło do nadużyć i patologii, tam gdzie zostaną wdrożone.

W służbie zdrowia sztuczna inteligencja może być wykorzystana w aplikacjach do mierzenia ogólnego stanu zdrowia użytkownika i to w czasie rzeczywistym. Dzięki mechanizmom śledzenia ten rodzaj aplikacji można by wykorzystać np. do kontroli lokalnych ognisk COVID-19 zamiast wprowadzać ogólnokrajowy lockdown. Oczywiście tego typu rozwiązania budzą pewne obawy. I słusznie, ponieważ mogłyby służyć złym celom. Nic dziwnego, że IBM ogłosił niedawno, że rezygnuje z rozwijania technologii do rozpoznawania twarzy. Czy to jednak oznacza, że trzeba zrobić krok wstecz i rezygnować z rozwoju? – mówi Baguley z VMware. Tak naprawdę tylko od nas zależy czy dana technologia zostanie dobrze czy źle wykorzystana. Trzeba zrobić wszystko, by nadużycia i patologie nie miały miejsca i wtedy wszyscy na tym skorzystamy.

Sztuczna inteligencja w czasach nowej normalności

Według ekspertów firmy technologicznej VMware połączenie sztucznej inteligencji z technologią przetwarzania brzegowego może znacznie pomóc organizacjom działać w czasach po pandemii koronawirusa. Jednym z przykładów jest m.in. branża handlowa.

Wiele sklepów musi dzisiaj działać na podstawie restrykcyjnych przepisów sanitarnych. O ile mały sklep, może czuwać nad wszystkim, co się dzieje na jego terenie, o tyle duże centra handlowe czy supermarkety mogą mieć z tym problem. Korzystając z inteligentnych czujników do śledzenia ruchu, firmy mogą przewidzieć, gdzie i kiedy może wystąpić natężenie ruchu klienckiego i wprowadzić odpowiednie środki zaradcze. Może to być wszystko, od ograniczania liczby osób wchodzących do centrum handlowego po automatyczne zamknięcie dostępu do danego obiektu po osiągnięciu maksymalnej liczy osób – przekonuje Joe Baguley z VMware.

SI i technologie typu edge mogą też znacznie wesprzeć szeroko rozumianą branżę transportową. Dzięki systemom i czujnikom IoT wspartym przez sztuczną inteligencję pociągi czy busy będą mogły kontrolować ilość pasażerów, a także zarządzać zwiększonym ruchem. Dzięki informacjom powstającym na samej krawędzi czujników, przygotowane przez sztuczną inteligencję analizy mogłyby być natychmiast przekazywane do centrali firmy w celu szybkiej aktualizacji tras czy podesłania na dane przystanki dodatkowych pociągów lub busów. I to wszystko w mikrosekundach.