Dirbtinis intelektas – sprendimai ir pritaikymas versle

2022 01 12 · 5 minutės

Tobulėjimas technologijų srityje svarbus kiekvienam šiuolaikiniam verslui. Tai leidžia dirbti efektyviau ir pasiekti geresnius rezultatus. Vienas iš daugiausiai dėmesio sulaukiančių ir kartu perspektyviausių sprendimų versle šiandien yra dirbtinio intelekto (DI) naudojimas. Jis padeda įmonėms greičiau ir su mažiau žmogiškųjų išteklių valdyti bei tvarkyti informaciją, kurti naujus procesus. Apie tai kas yra dirbtinis intelektas ir kur jis naudojamas, pasakojame šiame tinklaraščio įraše. 

Kas yra dirbtinis intelektas?

Net neabejojame, kad esate girdėję terminą dirbtinis intelektas, tačiau ar žinote, ką jis iš tikrųjų reiškia? Suprantama, kad tai susiję su kompiuteriais, bet su kuo tiksliau? Taigi DI apibrėžiamas kaip mašinos sugebėjimas parodyti į žmogaus intelekto panašias galimybes. Tai specialus algoritmas, kuris sprendžia jam paskirtas užduotis ir mokosi iš jų, pateikdamas galimus sprendimo variantus pagal ankstesnius sprendimus. Analizuodamos ankstesnių veiksmų poveikį ir dirbdamos autonomiškai, dirbtinio intelekto sistemos gali tam tikru laipsniu pritaikyti savo elgesį. 

DI leidžia kompiuterinėms sistemoms suvokti savo aplinką, susitvarkyti su tuo, ką suvokia, ir išspręsti problemas, siekiant konkretaus tikslo. Kompiuteris priima duomenis (jau paruoštus ar surinktus per savo jutiklius, pavyzdžiui, fotoaparatą), juos apdoroja ir reaguoja. Konkrečios DI programos apima ekspertines sistemas, natūralios kalbos apdorojimą, kalbos atpažinimą ir mašininį regėjimą.  

Kur naudojamas dirbtinis intelektas? 

Atrodo, kad dirbtinio intelekto sprendimai dar visai neseniai buvo tik ateities perspektyva. Šiandien jie plačiai naudojami kasdieniniame gyvenime: 

  • Internetinė paieška, pirkimas internetu ir reklama. Mokydamosi iš daugybės naudotojų pateiktų duomenų, paieškos sistemos pateikia pritaikytus paieškos rezultatus. O remiamosios ankstesnėmis naudotojų paieškomis, pirkimais ar kitokiu elgesiu internete, dirbtinio intelekto programos leidžia pateikti suasmenintas rekomendacijas. DI naudojamas ir komerciniais tikslais: optimizuojant produktus, planuojant atsargas, logistiką ir kt. 
  • Skaitmeniniai asmeniniai padėjėjai. DI naudojamas išmaniuosiuose telefonuose, siekiant naudotojams pateikti kuo tinkamesnį ir labiau pritaikytą produktą. Į klausimus atsakinėjantys virtualūs asistentai šiandien yra kasdienybės dalis. 
  • Automatiniai vertimai. Rašytiniu ar sakytiniu turiniu pagrįsta kalbos vertimo programinė įranga remiasi dirbtiniu intelektu teikdama ir tobulindama vertimus. DI taikomas ir automatiniam subtitravimui. 
  • Išmanieji namai, miestai ir infrastruktūra. Išmanieji termostatai padeda taupyti energiją namuose, o dirbtiniu intelektu reguliuojamas eismas gali padėti pagerinti susisiekimą ir sumažinti spūstis. 
  • Kibernetinis saugumas. Dirbtinio intelekto programos gali padėti atpažinti kibernetines atakas ir kitas grėsmes. Mašininis mokymasis naudojamas saugumo informacijos ir įvykių valdymo (SIEM) programinėje įrangoje, taip pat susijusiose srityse, kad nustatytų anomalijas ir įtartiną veiklą, rodančią grėsmes. Analizuodamas duomenis ir naudodamas logiką, kad nustatytų panašumus su žinomu kenkėjišku kodu, DI gali įspėti apie naujas ir kylančias atakas daug greičiau nei darbuotojai ir ankstesnės technologijos.  
  • Kova su dezinformacija. Kai kurios dirbtinio intelekto programos gali aptikti netikras naujienas ir nustatyti klaidingą informaciją. Tai jos daro analizuodamos socialinės žiniasklaidos duomenis, ieškodamos sensacingų ar bauginančių žodžių ir nustatydamos, kurie internetiniai šaltiniai laikomi autoritetingais. 
  • Automobiliai ir transportas. Automobiliuose naudojamos dirbtiniu intelektu pagrįstos saugumo funkcijos, pavyzdžiui, automatiniai jutikliai VI-DAS, kurie aptinka galimas pavojingas situacijas ir avarijas. Dauguma navigacijos sistemų taip pat yra paremtos DI. Dirbtinio intelekto technologijos naudojamos transporte, numatyti skrydžių vėlavimus, paversti jūrų laivybą ir eismą geležinkeliais saugesniu bei efektyvesniu. 
  • Sveikatos priežiūra. Atliekami moksliniai tyrimai, kaip panaudoti dirbtinį intelektą, siekiant išanalizuoti didelį kiekį sveikatos duomenų ir rasti modelius, kurie galėtų paskatinti naujus medicinos atradimus, taip pat individualios diagnostikos tobulinimo būdus.  
  • Maistas ir ūkininkavimas. DI gali užtikrinti sveikesnį maistą mažinant trąšų, pesticidų ir drėkinimo naudojimą, tokiu būdu kuriant tvarią maisto sistemą. Robotams šalinant piktžoles, galėtų būti sumažinamas herbicidų naudojimas. Daugelyje ūkių visoje ES dirbtinis intelektas jau naudojamas gyvūnų judėjimui, temperatūrai ir pašarų vartojimui stebėti. 
  • Gamyba. DI gali padėti padidinti gamybos efektyvumą. Pasitelkiant robotus, galima optimizuoti logistiką, prižiūrėti gamyklas ir prognozuoti galimus gedimus. To pavyzdys – ES bendrai finansuojamas „SatisFactory“ projektas, kuriuo siekiama prisidėti prie tradicinės pramonės aplinkos transformacijos, naudojant pažangiausias technologijas. 
  • Bankininkystė. Bankai sėkmingai naudoja pokalbių robotus (angl. chatbots) tam, kad supažindintų savo klientus su paslaugomis bei pasiūlymais ir atliktų operacijas, kurioms nereikia žmogaus įsikišimo. DI virtualūs asistentai naudojami siekiant pagerinti ir sumažinti bankininkystės taisyklių laikymosi išlaidas. Dirbtinio intelekto programos bankuose taip pat leidžia pagerinti sprendimų dėl paskolų priėmimą, nustatyti kredito limitus ir investavimo galimybes. 

Kaip matome, dirbtinio intelekto taikymas yra labai platus. Be to, tikėtina, kad ateityje jis tik dar labiau išaugs.  

Dirbtinis intelektas Lietuvoje 

Neabejojama, kad dirbtinio intelekto sritis artimiausioje ateityje užims vis didesnę kiekvienos šalies ekonomikos dalį. Ne išimtis ir Lietuva, kurioje jau formuojasi dirbtinio intelekto ekosistema, taip pat veikia aktyvi DI bendruomenė, jungianti apie 1 000–1 500 žmonių, iš kurių 300–500 yra aktyviai dirbantys profesionalai.  

Mūsų šalyje pasaulinio lygio dirbtinio intelekto produktus ir paslaugas vysto vis daugiau Lietuvos ir užsienio kapitalo įmonių bei startuolių. Galime pasidžiaugti, kad lietuvių dirbtinio intelekto startuoliai jau yra pasižymėję ne viename tarptautiniame dirbtinio intelekto konkurse.  Numatoma, kad Lietuvos investicijos į dirbtinį intelektą per ateinančius metus augs ir ši sritis taps svarbia valstybės pažangos strategijos „Lietuva 2050“ dalimi.  

Dirbtinio intelekto taikymas versle 

Į verslo valdymo sistemas įdiegtas DI gali palengvinti jų valdymą, sumažinti rankinio darbo kiekį, padėti grupuoti informaciją ir prognozuoti galimus scenarijus. Pavyzdžiui, į ryšių su klientais valdymo (CRM) platformas mašininio mokymosi algoritmai integruojami siekiant atskleisti informaciją, kaip geriau aptarnauti klientus. O pokalbių robotai įtraukiami į svetaines, kad klientams būtų teikiamos tiesioginės paslaugos.  

DI sistemos apima daugelį verslo sričių ir gali būti pritaikomos beveik visiems uždaviniams spręsti. Natūralu, kad kasdieninėje veikloje pasitaiko žmogiškųjų klaidų, kurios gali būti nepastebėtos jas atliekančių darbuotojų. Dirbtinis intelektas versle padeda to išvengti. Jis sugeba rasti ir ištaisyti klaidas, taip pat vietas, kuriose jos pasikartoja. DI geba naudotis istoriniais duomenimis, pateikti reikalingiausią informaciją bei prognozuoti ateities veiksmus. 

Dirbtinis intelektas pramonėje 

Dirbtinis intelektas pramonėje naudojamas ganėtinai plačiai: nuo užsakymo priėmimo ir medžiagų užsakymo iki sandėliavimo, logistikos paslaugų, žaliavų apskaitos, prastovų arba mechanizmų darbo laiko, taip pat prognozavimo gamybos ar gedimų srityje. 

DI sistemos paprastai diegiamos įmonėse, kuriose yra dideli duomenų srautai ir juos sunku suvaldyti, reikalinga pagalba apdoroti informaciją, valdyti jos kiekius, palaikyti reikiamą tempą ir sutaupyti laiko skaičiavimams. DI padeda numatyti reikiamus planus ir veiksmus, kurie užtikrintų savalaikį ir teisingą darbų įvykdymą. 

Dirbtinis intelektas medicinoje 

Dirbtinis intelektas medicinoje naudojamas siekiant tiksliau ir greičiau nustatyti diagnozes. Viena žinomiausių sveikatos priežiūros technologijų yra IBM „Watson“. Ji supranta natūralią kalbą ir gali atsakyti į užduodamus klausimus. Sistema renka paciento duomenis ir kitus turimus duomenų šaltinius, kad sudarytų hipotezę, kurią vėliau pateikia su patikimumo balų schema. Dar vienas DI panaudojimo medicinoje pavyzdys – ES bendrai finansuojama „KConnect“ programa. Ji kuria daugiakalbes teksto ir paieškos paslaugas, padedančias žmonėms rasti svarbiausią medicininę informaciją.  

Kitos dirbtinio intelekto programos apima internetinių virtualių sveikatos asistentų ir pokalbių robotų naudojimą, padedantį pacientams ir sveikatos priežiūros įmonių klientams rasti medicininę informaciją, planuoti susitikimus, suprasti atsiskaitymo procesą ir atlikti kitus administracinius veiksmus. Įvairios DI technologijos taip pat naudojamos siekiant nuspėti, kovoti ir suprasti pandemijas, tokias kaip COVID-19. Pastaruoju atveju dirbtinis intelektas buvo naudojamas terminio vaizdo įrangose oro uostuose ir kitur. DI taip pat gali padėti atpažinti infekciją iš kompiuterinės tomografijos plaučių tyrimų. 

Dirbtinio intelekto ateities perspektyvos šiuolaikiniam verslui

Remiantis Pasaulio ekonomikos forumo (PEF) skaičiavimais, 2025 metais, vertinant darbo valandų skaičių, robotai arba automatizuotos technologijos jau turės daugiau darbo valandų nei žmonės. Nors kai kuriems tokia ateitis gali pasirodyti gąsdinanti, nėra dėl ko baimintis. Prognozuojama, kad tais pačiais metais naujų darbo vietų bus sukurta daugiau nei tų, kurias pakeis dirbtinio intelekto technologijos. 

Viena perspektyviausių dirbtinio intelekto technologijų versle laikomi pokalbių robotai. Prognozuojama, kad 2025 metais tarptautinė jų rinka peržengs 1,25 milijardo vertės ribą. Toks augimas itin dramatiškos – dar 2016 metais šios rinkos vertė siekė vos 190 milijonų JAV dolerių. Visi duomenys rodo, kad pokalbių robotų naudojimas ir toliau stipriai augs. 

Technologinių tyrimų ir konsultacijų įmonės „Gartner“ tyrimo išvadose pažymima, kad pastaraisiais metais padidėjo susidomėjimas ir investicijos į vadinamąjį generatyvųjį, arba kitaip padedantį susikurti, dirbtinį intelektą. Jis remiasi algoritmais, kurie leidžia naudoti esamą turinį, pavyzdžiui, garsą, vaizdą arba tekstą, kuriant naują turinį. „Gartner“ prognozuoja, kad per ateinančius trejus su puse metų generatyvinio dirbtinio intelekto sukurtas turinys sudarys apie 10 proc. viso sukuriamo turinio. Šiuo metu šis skaičius siekia mažiau nei 1 proc.  

Versle generatyvinis DI bus naudojamas siekiant palengvinti programinės įrangos kūrimą, ieškant kandidatų trūkstamoms talentų pozicijoms užpildyti ir pan. Galimybės pasitelkti tokio tipo technologijas neribotos. Įmonės, kurios tai supras šiandien, ateityje, tikėtina, pranoks savo konkurentus, kurie nežengs koja kojon su technologijomis. 

Dar viena auganti sritis – sprendimų intelektas (angl. decision intelligence). Ši DI paremta technologija, naudodama automatizavimą, modeliuoja duomenimis paremtus sprendimus, kad šie būtų efektyvesni. Manoma, kad per ateinančius dvejus metus šią technologiją naudos apie trečdalis didelių pasaulio įmonių, siekdamos priimti geresnius ir sistemingesnius sprendimus.  

Tendencijos rodo, kad DI ateitis daug žadanti. Nieko nuostabaus, juk dirbtinio intelekto sprendimai tampa vis labiau įprasti. Jie žymiai palengvina mūsų kasdienybę, taip pat yra neatsiejama verslo dalis. Taigi belieka išnaudoti DI suteikiamas galimybes ir su nekantrumu laukti kas gi bus toliau. 

Aptarkime naujas galimybes jums

Norite pasikonsultuoti ar turite papildomų klausimų? Susisiekite jums patogiu būdu jau šiandien.

Rezervuoti laiką

+370 5 2 780 400
info@ba.lt

     privatumo politika

    Naujausi įrašai