Sztuczna inteligencja w służbie przedsiębiorcom

Niedługo minie 70 lat od zaproponowania przez Alana Turinga, brytyjskiego matematyka i kryptologa, jednego z twórców informatyki, testu inteligencji maszyny. Test zakładał, że komputer można uznać za inteligentny, jeśli uda mu się oszukać człowieka, że ma on kontakt nie z maszyną, a z drugim człowiekiem. Turing prognozował, że do 2000 roku 30 procent komputerów przejdzie pomyślnie jego test. Przewidywania te się nie potwierdziły.

Pierwszym komputerem, a właściwie botem, któremu się to udało, był Eugene Goostman, stworzony przez programistów z Sankt Petersburga w 2014 roku. Bot przekonał 33 procent rozmówców, że jest ukraińskim nastolatkiem. Jednak już wcześniej, bo w 1997 jednym z wydarzeń, które zwróciły na siebie uwagę świata, oprócz lądowania sondy kosmicznej Pathfinder na Marsie i śmierci księżnej Diany w wypadku samochodowym, była przegrana wybitnego szachisty Garri Kasparowa z komputerem Deep Blue. Po ponad 40 latach od narodzin pojęcia „sztuczna inteligencja” (w skrócie AI od angielskiego „artificial intelligence”), elektroniczna maszyna – w oparciu o analizy tysięcy arcymistrzowskich partii szachowych – widowiskowo pokonała człowieka. Wygrana ta jednocześnie udowodniła, iż prace nad technologią, której celem jest osiągnięcie przez system komputerowy możliwości zarezerwowanych dotychczas do interakcji człowieka z oprogramowaniem, toczą się zgodnie z wytyczonym na początku kierunkiem.

Od tego czasu technologia ta upowszechniła się na tyle, że z niektórych jej aspektów zaczęliśmy już korzystać na co dzień – przy okazji wpisywania zapytań do wyszukiwarki internetowej, czy też czytania automatycznie przetłumaczonych treści. A na tym nie koniec.

Z kinowego ekranu na linie produkcyjną

Zasadnicza przewaga AI polega na umiejętności wychwycenia wśród potężnych ilości danych wzorów dokładających się do budowy decyzji. O ile wciąż jeszcze nie pozwala na stworzenie robota na miarę Rachael z „Łowcy Androidów” czy Terminatora, to jest już wystarczająco zaawansowana, by znaleźć zastosowanie w sektorze przedsiębiorstw. W kontekście tego obszaru, AI przekłada się na konkretne korzyści biznesowe, wynikające choćby ze skutecznego motywowania klientów do określonych zachowań (cross-selling, up-selling) czy z zapobiegania odejściom klientów (działanie antychurnowe). Z kolei w sektorze przemysłowym może służyć do identyfikowania treści w zeskanowanym dokumencie czy ustalania technologii produkcji, ale to nie wszystko. Przy odpowiedniej ilości danych, zgromadzonych na platformach IoT i w systemach ERP, AI umożliwia przewidywanie prawdopodobnej liczby awarii i przestojów maszyn.

Więcej danych = wyższe IQ sztucznej inteligencji

To właśnie dane są paliwem AI – im więcej, tym trafniejsze będą rezultaty wyszukiwania i tym wyższe szanse rozwiązania ewentualnych problemów (zwiększa się również możliwość ich przewidzenia). Z systemów Comarch ERP korzysta co trzecie polskie przedsiębiorstwo w sektorze MŚP, dzięki czemu Comarch ma dostęp do ogromnej ilości zanonimizowanych danych, co daje mu znaczną przewagę nad konkurentami. Właściwa analiza zebranych danych pomaga w dopasowywaniu systemów ERP do rzeczywistych potrzeb firm. Umożliwia ona między innymi budowanie samouczących się algorytmów, które przykładowo upraszczają interfejs dla konkretnego użytkownika.

Czym grozi niedobór i brak różnorodności danych (o nadwyżce nie ma bowiem mowy)? Na pytanie to odpowiada przykład microsoftowego chatbota o imieniu Tay (od pierwszych liter „thinking about you”), naśladującego język 19-letniej Amerykanki, którego miał się uczyć od użytkowników Twittera. Pomysł okazał się porażką, gdyż danych, czyli w tym przypadku słownictwa, dostarczyła Tay’owi zbyt jednorodna grupa użytkowników o skrajnych poglądach. Zaowocowało to podobnie rasistowskimi, ksenofobicznymi i homofobicznymi odpowiedziami ze strony bota, a nie o to chodziło w tym eksperymencie. W rezultacie firma zmuszona była zawiesić swój projekt.

Sztuczna inteligencja stała się nieodzowna także w rozwiązaniach typu OCR – jest to jedno z najciekawszych jej zastosowań w obszarze ERP. Technologia optycznego rozpoznawania znaków wzbudza zainteresowanie coraz większej liczby klientów. Comarch wspomaga OCR algorytmami AI, dzięki czemu dostarcza wysoce skuteczne rozwiązania, współpracujące ze wszystkimi systemami Comarch ERP. 

Pobierz e-booka o zastosowaniu AI w systemach ERP