Zdaniem wielu prognoz 2018 rok upłynie pod znakiem biznesowych zastosowań uczenia maszynowego. Wdrożenia tej technologii mają przynieść największe od czasów upowszechnienia Internetu zmiany gospodarcze, społeczne i praktyczne. Niewykluczone, że w nadchodzących miesiącach rewolucja wynikająca z operacjonalizacji sztucznej inteligencji nabierze tempa.
Plany wykorzystania technologii opartych na mechanizmach uczenia maszynowego we własnych rozwiązaniach zapowiada coraz szersze grono dostawców aplikacji, usług i sprzętu IT. Wiele firm dysponuje już rozwiązaniami, które zapewniają użytkownikom możliwość wykorzystania potencjału sztucznej inteligencji w kontekście usprawnienia różnego rodzaju operacji – zarówno w zastosowaniach biznesowych, jak i konsumenckich. Co więcej, tego typu funkcjonalności mają być jednym z wyznaczników rewolucji gospodarczej opartej na szerokim wykorzystaniu danych.
“Rok 2018 upłynie pod znakiem automatycznego uczenia. Od czasu pojawienia się Internetu żadna technologia nie miała takiego wpływu na sposób, w jaki żyjemy i pracujemy. Aby zrozumieć dlaczego tak się dzieje, musimy najpierw zdystansować się od sensacyjnych wiadomości o robotach, które „ukradną nam pracę”. Innowacje i nowe narzędzia ułatwiające życie były wyznacznikami postępu w całej historii ludzkości. Tak było podczas rewolucji agrarnej i przemysłowej, tak jest dziś w epoce rewolucji danych” – podkreśla Arkadiusz Kuczorski, CTO w Oracle Polska. Jego zdaniem nie należy się jednak obawiać, że upowszechnienie algorytmów uczenia maszynowego sprawi, że praca ludzka stanie się zbędna. Zamiast tego, zastosowana w odpowiedni sposób sztuczna inteligencja umożliwi zwiększenie efektywności pracy, co z kolei może przyczynić się do pozytywnych zmian społeczno-gospodarczych.
Zdaniem przedstawicieli Oracle, spośród innych technologii i trendów IT to właśnie rosnąca skala wykorzystania technologii opartych na algorytmach uczenia maszynowego przyczyni się do najszerszych zmian w codziennym życiu ludzi. “Automatyczne uczenie jest już obecne w naszym codziennym życiu. Korzystamy z niego w oprogramowaniu telefonów, samochodach i domach oraz systemach komputerowych używanych w pracy. Ułatwia nam ono dostęp do informacji oraz szybkie podejmowanie trafnych decyzji. Zdaniem firmy Gartner w 2020 roku technologie sztucznej inteligencji będą obecne w „prawie każdym nowym oprogramowaniu” – podkreśla Arkadiusz Kuczorski. Dodaje przy tym, że automatyczne uczenie zasługuje na miano technologii epoki właśnie ze względu na możliwość jego wykorzystania w procesach decyzyjnych. “Nowe technologie pozwolą przedsiębiorstwom dużo szybciej tworzyć dokładne, niezawodne prognozy oraz budżety i plany, jak również efektywniej wykorzystywać zasoby, co przełoży się na znaczne korzyści finansowe. Wielką zaletą technologii automatycznego uczenia są też praktycznie nieograniczone możliwości jej wykorzystania. Może ona odegrać ogromną rolę wszędzie tam, gdzie ważne jest szybkie analizowanie danych i wyciąganie z nich wartościowych wniosków oraz wykrywanie trendów lub anomalii w wielkich zbiorach danych ― od badań klinicznych poprzez sprawdzanie zgodności z przepisami, po bezpieczeństwo” – kwituje Arkadiusz Kuczorski.
Chmura w parze z inteligencją
Potencjał tego typu rozwiązań widać dziś przede wszystkim w możliwości zautomatyzowania prostszych operacji, a także – zapewnienia łatwego i bezpośredniego dostępu do jak najbardziej kompletnych informacji w sposób powiązany z wykonywanymi w danej chwili operacjami. To z kolei, z rosnącymi możliwościami analityki biznesowej stanowi urzeczywistnienie koncepcji organizacji opartej na danych. “Przedsiębiorstwa, które używają już technologii automatycznego uczenia, szybko wyprzedzają konkurencję dzięki przyspieszeniu i zwiększeniu efektywności procesów podejmowania decyzji. Dlatego żadna firma, która nie chce zostać w tyle, nie może sobie pozwolić na bezczynne czekanie. Liczba wdrożeń systemów automatycznego uczenia rośnie wraz z wdrożeniami rozwiązań działających w chmurze, ponieważ rozwój i wzrost efektywności tej technologii wymaga bezproblemowej integracji aplikacji, platform i infrastruktur chmurowych. Dzięki takiej integracji procesy automatycznego uczenia zyskują dostęp do jeszcze większych zasobów danych, które zostają połączone, a dane są pobierane z całych systemów i sieci organizacji” – uważa Arkadiusz Kuczorski. Wskazuje on jednocześnie, że praktyczne wykorzystanie potencjału narzędzi biznesowych opartych na sztucznej inteligencji wymaga z jednej strony dostępu do jak najszerszych zbiorów danych biznesowych, a z drugiej – zapewnienia wysoce skalowalnej infrastruktury IT.
Potrzebna strategia
W tego typu oczekiwania dobrze wpisuje się natomiast model chmury obliczeniowej. “Im więcej danych jest wykorzystywanych w procesach automatycznego uczenia, tym inteligentniejsze są te procesy i tym lepiej wspierają człowieka w procesie podejmowania decyzji. Większa dojrzałość i szersze zastosowanie technologii chmurowych to kolejne przyczyny, dla których 2018 będzie bardzo dobrym rokiem dla rozwoju automatycznego uczenia” – twierdzi Arkadiusz Kuczorski.
O ile jednak środowiska typu cloud computing już dziś ułatwiają gromadzenie danych, sprawne ich analizowanie, a następnie dostarczanie użytkownikom wniosków w sposób kontekstowy w wielu firmach, tak technologie biznesowe wykorzystujące możliwości uczenia maszynowego otwierają możliwość do efektywnego wykorzystania danych na szeroką skalę. Tym samym dobrze wpisują się w potrzeby związane z postępującą w wielu przedsiębiorstwach transformacją kolejnych procesów biznesowych. “Automatyczne uczenie jest pierwszym narzędziem, dzięki któremu cyfrowa transformacja może przynosić korzyści na skalę przemysłową. Aby jednak było to realne niezbędna staje się odpowiednia strategia. Przede wszystkim znaleźć należy takie zastosowania automatycznego uczenia, które przyniosą długoterminowe korzyści strategiczne. Krótkotrwały efekt nowości nie wystarczy ― chodzi o przekształcenie funkcji lub procesów o newralgicznym znaczeniu dla przedsiębiorstwa” – dodaje Arkadiusz Kuczorski.
