Sztuczna inteligencja (Artificial Intelligence, AI) to termin, który w ostatnim czasie stał się niezwykle popularny w branży komputerowej – często mówi się, że to przełomowa zmiana i wszystkie przedsiębiorstwa powinny się na nią przygotować. Jednak ten znaczący wynalazek zwykle odstrasza początkujące firmy, ponieważ wydaje się technologią trudną do wdrożenia. To mylne wrażenie! Podczas gdy wielkie korporacje opracowują własne programy i rozwiązania AI, niedoświadczone przedsiębiorstwa mogą korzystać z mniej zaawansowanych, ale stosunkowo łatwo dostępnych technologii sztucznej inteligencji. Istnieje kilka aplikacji opartych na AI, które wystarczy wdrożyć, aby poprawiły efektywność pracy w organizacji.

Dlaczego warto spróbować?

Sztuczna inteligencja stała się niezbędnym elementem sukcesu wielu współczesnych organizacji cyfrowych, zarówno dużych korporacji, jak i firm rozpoczynających działalność. Dostarcza inteligentne rozwiązania dla szerokiej gamy obecnych nieefektywnych działań biznesowych, a także posiada potencjał racjonalnego, samodzielnego uczenia się w celu rozstrzygania podobnych problemów w przyszłości. Niemal wszystkie dziedziny – od motoryzacji, przez medycynę, po gry wideo – w jakimś stopniu korzystają z AI.

Tak jak tytani branży IT stosują sztuczną inteligencję, aby wyprzedzić konkurencję, tak startupy mogą wykorzystać AI do zwiększenia wydajności i oszczędzenia niewielkich funduszy, którymi dysponują. Według badań PwC sztuczna inteligencja zwiększy globalny PKB o 14% do 2030 roku; oczekuje się, że startupy odegrają dużą rolę w tej ekspansji.

Choć integracja AI może wydawać się zbyt kosztownym i niepotrzebnym luksusem dla firmy, należy dokładnie sprawdzić, czy jej zastosowanie opłaciłoby się i pozwoliło obniżyć koszty w dłuższym okresie. Na przykład zwiększenie liczby pracowników lub outsourcing monotonnych zadań można często zastąpić AI. Dzięki powierzeniu ich sztucznej inteligencji pracownicy będą mogli skoncentrować swoje wysiłki na bardziej złożonych, kreatywnych projektach. Obowiązki przekazane AI mogą obejmować operacje logistyczne, takie jak tworzenie harmonogramów i wprowadzanie danych. Można zwiększyć produktywność i znacznie zminimalizować straty czasu poprzez zmianę orientacji personelu
i uzupełnienie jego obecnych talentów za pomocą AI.

Odmiany AI

W branży komputerowej sztuczna inteligencja stała się bardzo szerokim pojęciem, które może odnosić się do wszystkiego: od zaawansowanego wirtualnego asystenta po podstawowy program usuwający spam z poczty elektronicznej. Podczas zapoznawania się z możliwościami integracji AI dla startupów bardzo ważna jest umiejętność rozróżniania poszczególnych kategorii, aby lepiej zrozumieć, na co się decydujemy:

• Uczenie maszynowe (ang. Machine Learning, ML) polega na opracowywaniu algorytmów, które opisują cel i pozwalają komputerowi nauczyć się, jak go osiągnąć. Uczenie maszynowe będzie wykorzystywane przez większość podstawowych technologii sztucznej inteligencji wdrażanych w firmach programistycznych. Zasadniczo uczymy komputer, jak ma coś wykonać, wystawiając go wielokrotnie na działanie danych związanych z tą czynnością. Wraz ze wzrostem liczby próbek, z którymi styka się algorytm, rośnie też jego wydajność. Po wykryciu naturalnych wzorców w zbiorze danych komputer może przewidzieć to, co nieznane.
• Deep Learning (DL) to podgrupa uczenia maszynowego, w której liczne algorytmy są ułożone warstwowo w hierarchii, a każdy z nich zapewnia odrębną interpretację dostarczonych przez siebie danych. Taka sieć algorytmów, określana mianem sztucznej sieci neuronowej, jest w stanie samodzielnie dokonywać inteligentnych ocen, w przeciwieństwie do tradycyjnego ML, który potrzebuje do tego pomocy ludzkiej. Głębokie uczenie wymaga natomiast znacznie większej ilości danych.
• Przetwarzanie języka naturalnego (ang. Natural Language Processing, NLP) zajmuje się manipulacją i przetwarzaniem danych w języku naturalnym, głównie głosu i tekstu. NLP stosuje się zawsze wtedy, gdy komputer może zinterpretować język użytkownika i działać na podstawie danych. Obejmuje to usługi przetwarzania mowy na tekst, a także wykrywanie spamu w wiadomościach e-mail.
• Widzenie maszynowe jest dokładnie tym, na wskazuje nazwa, a jego cel to umożliwienie robotom zobaczenia tego, co widzą ludzie. Do zadań tej dyscypliny należy gromadzenie i interpretowanie danych wizualnych za pomocą kamery lub innego urządzenia do cyfrowego przetwarzania sygnałów. Uczenie maszynowe często wykorzystuje się w programach wizyjnych, aby pomóc komputerom w zorientowaniu się, na co patrzą.

Możliwości AI w aplikacjach korporacyjnych

Duże firmy nie mają już przewagi konkurencyjnej, która wynika z dostępu do rozwiązań sztucznej inteligencji na poziomie przedsiębiorstwa, ponieważ elementy AI są ogólnie dostępne w wielu regularnie używanych aplikacjach korporacyjnych. Nawet małe firmy powinny nauczyć się, jak z nich korzystać, aby nie pozostać w tyle za bardziej zaawansowanymi technologicznie konkurentami.

Jednym z najbardziej znanych przykładów platform wykorzystujących AI jest Salesforce, która służy do zarządzania sprzedażą i pomaga w relacjach z klientami. Wprowadziła ona platformę Einstein AI for Startups, pozwala ona na dostarczenie małym przedsiębiorstwom wielu przydatnych rozwiązań, między innymi umożliwia przewidywanie problemów związanych z obsługą klienta, dostosowanie marketingu do gustów konsumentów czy automatyzację wysyłania wiadomości e-mail w taki sposób, aby docierały one w czasie, gdy istnieje największe prawdopodobieństwo, że zostaną przeczytane.

Narzędzia analityczne wykorzystujące sztuczną inteligencję

Business Intelligence i analityka to obszary, na które prawdopodobnie AI będzie miała największy wpływ. Gromadzenie, czyszczenie i analizowanie danych może być żmudnym procesem, który małe firmy odkładają na później ze względu na brak czasu. Zatrudnianie analityków jest kosztowne, a założyciele często wydają się pochłonięci innymi sprawami niż wprowadzanie danych do arkusza kalkulacyjnego. Na szczęście przewiduje się, że w ciągu najbliższych kilku lat sztuczna inteligencja przejmie monotonne zadania związane z ich porządkowaniem, a nawet większą część analizy statystycznej firmy.

Gromadzenie danych stanowi jeden z najbardziej czasochłonnych aspektów analityki. Z drugiej strony ich analiza
i wyciągnięcie trafnych wniosków może przełożyć się na wzrost sprzedaży czy znaczne usprawnienie procesów w przedsiębiorstwie. Sztuczna inteligencja pozwala firmom od samego początku gromadzić duże ilości wartościowych danych, na przykład analiza nastrojów i algorytmy uczenia maszynowego umożliwiają analizowanie zachowania klientów.

Kolejnym kluczowym aspektem dobrej strategii biznesu jest badanie konkurencji. Sztuczna inteligencja może pomóc
w zrozumieniu trendów rynkowych, a wraz z rozwojem firmy pozwolić na zidentyfikowanie nowych nisz na rynku.

Reklama programowana z wykorzystaniem sztucznej inteligencji

Wykorzystanie sztucznej inteligencji w reklamie pomaga w kierowaniu działań marketingowych do odbiorców, którzy z dużym prawdopodobieństwem zareagują na przekaz. Tak działają reklamy wykupowane na platformach takich jak Facebook czy Google. Wykorzystując technologie sztucznej inteligencji, firma może dotrzeć do odpowiedniej grupy demograficznej bez konieczności angażowania całej organizacji marketingowej. Według analizy przeprowadzonej przez firmę McKinsey, dziedziny biznesu, na które AI będzie miała największy wpływ, to marketing i sprzedaż, zarządzanie łańcuchem dostaw oraz produkcja. OptinMonster to przykład narzędzia do optymalizacji konwersji opartego na sztucznej inteligencji – pozwala ono między innymi na dostarczanie użytkownikom wiadomości dostosowanych do ich potrzeb czy przeprowadzanie testów A/B.

Chatboty

Wykorzystanie sztucznej inteligencji do wdrażania chatbotów umożliwia firmom zatrudniającym niewielką liczbę pracowników utrzymywanie kontaktu z klientami przez 24 godziny na dobę, siedem dni w tygodniu. Zastosowanie chatbotów zapewnia często bardzo sprawną obsługę klienta, zmniejsza liczbę błędów ludzkich, a niekiedy nawet nakłady pracy tego działu.

Z drugiej strony chatboty AI mają swoje minusy. Jednym z nich jest to, że są one zaprojektowane do odpowiadania na podstawowe zapytania. Ponieważ mają ograniczoną liczbę odpowiedzi, często nie są w stanie udzielić jej na wieloczęściowe zapytania lub kwestie wymagające oceny. Skutkuje to tym, że klienci pozostają bez rozwiązania i muszą przechodzić przez dodatkowe procesy, aby skontaktować się z personelem pomocy technicznej. Dodatkowo pewne modele firm są po prostu zbyt skomplikowane, aby chatbot mógł być użyteczny, a niektóre bazy klientów mogą nie reagować dobrze na sztucznego mówcę. Z tego względu przed podjęciem decyzji o zastosowaniu bota w celu obniżenia niepotrzebnych kosztów, przedsiębiorstwo powinno najpierw dobrze przeanalizować grupę konsumentów
i charakter swojej działalności.

Tworzenie własnej sztucznej inteligencji przy użyciu platform typu open-source

Jeśli zaobserwowana nieefektywność nie ma obecnie odpowiedniego rozwiązania AI, można rozważyć stworzenie własnego oprogramowania. Jest to możliwe także wtedy, gdy użytkownik jest biegły technicznie i po prostu chce mieć rozwiązanie odpowiednie dla swojego scenariusza. Stworzenie AI wymaga jednak znacznego nakładu czasu i pieniędzy. Jeśli konstruowanie złożonego oprogramowania sztucznej inteligencji nie należy do kluczowych kompetencji firmy, poświęcanie na to nakładów pieniężnych nie wydaje się dobrym pomysłem. W takim przypadku korzystanie z platform typu open source w celu zbudowania oprogramowania AI we własnym zakresie staje się opłacalną opcją.

TensorFlow to framework do uczenia maszynowego, który jest dostępny w praktycznie każdym języku programowania
i szeroko wykorzystywany. Używa go wiele dużych korporacji, takich jak Uber, Twitter czy eBay. Jeśli ktoś ma wykształcenie techniczne, może skorzystać z wielu kursów, które pomogą mu w pełni wykorzystać możliwości TensorFlow. Inne godne uwagi platformy to Keras, która wyróżnia się łatwością obsługi, oraz Spark MLlib, przeznaczona do przetwarzania danych na dużą skalę.

Niektóre systemy pozwalają na stworzenie własnego modelu uczenia maszynowego nawet osobom, które nie znają się na kodowaniu. Lobe buduje, trenuje i wdraża model, który wchodzi w interakcję z danymi wizualnymi lub dźwiękowymi za pomocą prostego procesu wizualnego. Podobnie, Google Cloud AutoML umożliwia klientom spersonalizowane uczenie maszynowe w oparciu o ich wymagania, z możliwością pracy z obrazami, językiem naturalnym i danymi strukturalnymi. Użytkownicy mogą korzystać z DataRobot, aby w ciągu kilku minut opracować własne modele predykcyjne dla danych. Sztuczna inteligencja jest obecnie bardziej dostępna niż kiedykolwiek wcześniej, dzięki postępowi w zakresie rozwiązań gotowych i przyjaznych dla użytkownika platform.

Podstawowa wiedza

Przed wdrożeniem rozwiązań z zakresu sztucznej inteligencji warto zapoznać się z różnymi aplikacjami AI, ich funkcjami, platformami, na których są dostępne, oraz sposobami ich instalacji. W sieci można znaleźć kilka kursów edukacyjnych. Oto niektóre z najważniejszych stron internetowych, na których można uzyskać pomoc: Google AI może pomóc Ci w nauce, Udemy, Udacity, LinkedIn Learning, Kaggle, Coursera.

Podsumowanie

Algorytmy uczenia maszynowego, inaczej znane jako AI, dostarczają dużo wartości do nowo wchodzącego na rynek biznesu. Wszystkie korzyści i możliwości, jakie daje zastosowanie sztucznej inteligencji, mogą pomóc przetrwać kilka pierwszych lat działalności firmy, a jednocześnie dać szansę na wyprzedzenie konkurencji. Jednakże wdrożenie oprogramowania sztucznej inteligencji jest bardzo kosztowne, przez co nie każdy startup może sobie na to pozwolić. Co więcej, do wytrenowania algorytmu, aby odniósł oczekiwany sukces, potrzebne są ogromne zbiory danych, co może stanowić dodatkową barierę dla nowych firm.