Sztuczna inteligencja rozwija się na tyle szybko, że można z niej korzystać właściwie w każdej branży na różne sposoby. Główne zastosowanie znajduje w IT, marketingu, obsłudze klientów, a także w logistyce i zarządzaniu. Za wykorzystywaniem sztucznej inteligencji przemawia wiele korzyści, ale może i tyle samo strat. Przyjrzyjmy się wynikom badania przeprowadzonego przez AI Chamber i znajdźmy w nich odpowiedź na pytania, jak ma się sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe w małych i średnich przedsiębiorstwach i czy korzystanie z AI może przynieść więcej korzyści, czy strat?
Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe
Zacznijmy od podstaw, czyli wyjaśnienia, czym jest sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe. Sztuczna inteligencja (AI) i uczenie maszynowe (ML) to dwa pojęcia, które są ściśle ze sobą powiązane, ale różnią się w swoich znaczeniach i zastosowaniach. Poniżej rozpisaliśmy różnice, które mogą pomóc Ci lepiej zrozumieć te zagadnienia.
Sztuczna inteligencja (AI)
Sztuczna inteligencja to szerokie pojęcie, które odnosi się do zdolności maszyn, systemów komputerowych lub programów do wykonywania zadań, które zazwyczaj wymagają ludzkiej inteligencji. AI obejmuje różne techniki, które pozwalają maszynom uczyć się, rozwiązywać problemy, planować, rozumieć język naturalny, rozpoznawać obrazy, a nawet podejmować decyzje. Przykłady zastosowań AI to:
- Wirtualni asystenci (np. Siri, Alexa),
- Rozpoznawanie twarzy i obrazów,
- Systemy rekomendacyjne (np. Netflix, YouTube),
- Autonomiczne samochody.
Sztuczną inteligencję można podzielić na różne rodzaje:
- Słaba – maszyny są zaprojektowane do wykonywania specyficznych zadań, ale nie mają świadomości ani ogólnej inteligencji. Przykładem jest program szachowy, który może pokonać człowieka, ale nie potrafi rozwiązywać innych problemów.
- Silna (teoretyczna) – hipotetyczna forma AI, która posiadałaby zdolność do nauki i myślenia w sposób zbliżony do człowieka, obejmując wszystkie aspekty ludzkiej inteligencji.
Według koncepcji silnej sztucznej inteligencji, komputer nie jest jedynie narzędziem do studiowania działania umysłu, raczej odpowiednio zaprogramowany komputer jest w rzeczywistości umysłem[1].
Definicja pojęcia silnej sztucznej inteligencja Johna Searle’a
Uczenie maszynowe (ML)
Uczenie maszynowe to poddziedzina sztucznej inteligencji, która koncentruje się na rozwijaniu algorytmów i modeli, które umożliwiają komputerom „uczenie się” z danych. Zamiast być zaprogramowanym, jak rozwiązać konkretny problem, system ML analizuje dane i na ich podstawie uczy się wyciągać wnioski, przewidywać wyniki lub podejmować decyzje. Główne techniki ML obejmują:
- Uczenie nadzorowane – algorytmy uczą się na oznaczonych danych, czyli danych wejściowych, które mają przypisane poprawne odpowiedzi (etykiety). Przykładem może być klasyfikacja zdjęć zwierząt, gdzie model uczy się rozróżniać psy i koty na podstawie oznaczonych przykładów.
- Uczenie nienadzorowane – algorytmy próbują znaleźć wzorce w nieoznaczonych danych. Typowym zastosowaniem jest grupowanie danych (klastrowanie), np. grupowanie klientów na podstawie ich zachowań zakupowych.
- Uczenie przez wzmacnianie – algorytmy uczą się poprzez interakcję z otoczeniem, podejmując decyzje i otrzymując nagrody lub kary. Jest to metoda często stosowana w robotyce i grach komputerowych.
Co łączy sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe?
Sztuczna inteligencja to szeroka dziedzina, która obejmuje zarówno uczenie maszynowe, jak i inne podejścia, takie jak logika symboliczna, przetwarzanie języka naturalnego czy systemy ekspertowe. ML jest jednym z narzędzi, które umożliwiają rozwój sztucznej inteligencji. Wiele współczesnych systemów sztucznej inteligencji opiera się na metodach ML, ponieważ umożliwiają one automatyczne uczenie się na podstawie danych.
Uczenie maszynowe zyskało dużą popularność dzięki dostępności dużych zbiorów danych (Big Data) oraz coraz większej mocy obliczeniowej. To pozwala na budowanie bardziej zaawansowanych i efektywnych modeli sztucznej inteligencji.
Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe w MŚP
Choć sztuczna inteligencja wciąż budzi pewne obawy, które wraz z jej rozwojem wcale nie gasną, to coraz więcej firm decyduje się na jej implementację. Badanie AI Chamber pokazało, że sztuczna inteligencja zadomowiła się w większości małych i średnich przedsiębiorstw i jest wykorzystywana na wiele sposobów. Poniżej przedstawiamy najważniejsze wnioski z badania:
- 90% małych i średnich przedsiębiorstw w Europie Środkowo-Wschodniej korzysta z nowoczesnych narzędzi (sztuczna inteligencja, uczenie maszynowe).
- Dla 25% firm te technologie są elementem kluczowym w prowadzeniu ich działalności.
- 63% z firm traktuje AI jako narzędzie wspomagające pracę, 4% ma obawy z tym związane, a 15% widzi w AI potencjalną konkurencję.
- 38% firm samodzielnie wdraża nowe technologie przy pomocy własnych zasobów kadrowych, 27% współpracuje w tym zakresie z zewnętrznymi dostawcami, którzy zarządzają lub utrzymują te systemy (24%) i około 26% przedsiębiorstw korzysta z pomocy zewnętrznych konsultantów.
Do czego firmy wykorzystują AI?
- przewidywania wyników sprzedaży (56%),
- targetowania w kampaniach marketingowych (55%),
- analizy zużycia zasobów (51%),
- dynamicznego modelowania cen (51%),
- analizy sprzedaży krzyżowej (48%),
- analizy danych (36%),
- automatyzacji zadań (30%),
- zarządzania ryzykiem (23%),
- tworzenia reklam (23%),
- projektowania grafik na platformy społecznościowe (21%),
- rozwoju nowych produktów (20%),
- wykrywania oszustw (20%),
- wspierania w decyzjach biznesowych (19%).
Jakie są korzyści (zalety) i zagrożenia (wady) płynące z wykorzystywania AI?
Korzystanie z narzędzi AI niesie za sobą liczne korzyści, ale też pewne wyzwania i ograniczenia.
Zalety korzystania z narzędzi AI
1. Automatyzacja rutynowych zadań. AI pozwala na automatyzację powtarzalnych czynności, co oszczędza czas i redukuje koszty. W wielu firmach narzędzia AI przejmują zadania, takie jak: analiza danych, odpowiedzi na e-maile, a nawet elementy obsługi klienta.
2. Szybkość i wydajność. Algorytmy AI są w stanie przetwarzać ogromne ilości danych w krótkim czasie, co znacząco przyspiesza procesy analityczne i decyzyjne.
3. Wzrost precyzji i redukcja błędów. AI może pomóc w analizie danych i wykrywaniu wzorców, które są trudne do zauważenia przez ludzi. W medycynie, finansach i wielu innych dziedzinach precyzja ta jest kluczowa.
4. Personalizacja i lepsze doświadczenia użytkowników. Algorytmy AI mogą dostosowywać produkty, usługi lub treści do indywidualnych potrzeb użytkowników, co zwiększa ich satysfakcję.
5. Wsparcie w procesach decyzyjnych. Dzięki analityce predykcyjnej, AI pomaga w podejmowaniu decyzji biznesowych na podstawie obiektywnych danych i trendów rynkowych.
Wady korzystania z narzędzi AI
1. Koszty wdrożenia i utrzymania. Wdrożenie zaawansowanych narzędzi AI wymaga nie tylko znacznych nakładów finansowych, ale także zasobów ludzkich do ich utrzymania i rozwoju.
2. Ryzyko błędów i ograniczeń algorytmicznych. Modele AI działają na podstawie danych, co oznacza, że są podatne na błędy wynikające z niepełnych lub stronniczych danych. Jeśli algorytm nie został dobrze zaprojektowany lub przeszkolony, może prowadzić do błędnych decyzji.
3. Problemy etyczne i prywatności. AI często wymaga dostępu do dużych ilości danych, co budzi obawy dotyczące prywatności użytkowników. Ponadto pojawiają się wyzwania związane z etyką, np. gdy AI decyduje o dostępie do świadczeń, zatrudnieniu czy kredytach.
4. Zależność od technologii. Zwiększona automatyzacja i zależność od AI mogą prowadzić do problemów w razie awarii systemów lub braku dostępności kluczowych narzędzi.
5. Wpływ na rynek pracy. Automatyzacja wielu procesów może prowadzić do zmniejszenia zapotrzebowania na pewne zawody, a to z koleić do zwiększonego bezrobocia w niektórych sektorach.
Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe
Na rynku wciąż są firmy, które nie korzystają z nowych technologii, jak sztuczna inteligencja czy uczenie maszynowe. Zwykle ograniczają ich przed tym zasoby kadrowe (nie mają specjalistów w tym zakresie i budżetu na ich zatrudnienie), wyzwania związane z kosztami wdrożenia tych systemów czy ochroną danych, które nowe technologie miałyby przetwarzać. Jest to jednak postępująca tendencja, którą wesprzeć ma Polskie Ministerstwo Cyfryzacji. PMC w 2025 roku zamierza uruchomić Fundusz AI, którego celem ma być zwiększenie produktywności 2 milionów MŚP o 10-15%, a także wspieranie innowacji.
Z kolei to, czy AI pomaga, czy szkodzi, zależy tak naprawdę od wielu rzeczy. Branży, zakresu wykorzystywania, dostępnej wiedzy i specjalistów oraz całego przygotowania do wykorzystywania sztucznej inteligencji w swojej działalności. A Ty jak uważasz?
