Wyścig ku sztucznej inteligencji – prognozy na 2020 rok
Katgoria: IT SOLUTIONS / Utworzono: 17 październik 2019
Ekspansja sztucznej inteligencji to seria etapów, przez które musi przejść nauka, jak i rynek, aby osiągnąć pełnię możliwości i efektywności. W przypadku nowych technologii rozwój nie sprowadza się jedynie do wzrostu, ale także do pojawienia się nowych form funkcjonowania, dynamicznie kształtowanych przez otoczenie, jak i w odpowiedzi na wyzwania z różnych obszarów, takich jak zdrowie, biznes czy przemysł. Patrząc na rynek IT, a w szczególności na obszar sztucznej inteligencji (SI), można dojść do wniosku, że dwa słowa, które w obecnych czasach opisują go najlepiej to rozwój i dynamika.
Rynek SI wczoraj i dziś
Sztuczna inteligencja odnotowała ogromny postęp w obszarze swojego rozwoju i dojrzałości na przestrzeni ostatnich lat. Z zaskakującą łatwością, ale i zarazem impetem, wkroczyła do najważniejszych obszarów naszego życia, takich, jak zdrowie, edukacja, komunikacja, czy też biznes. Niemalże każdego dnia możemy obserwować nowe sposoby zastosowania sztucznej inteligencji w naszym codziennym życiu. Zastosowania te nie pozostają tylko w sferze fantazji czy eksperymentów, ale mają coraz bardziej realny wpływ na kształt naszego życia. Nie możemy jeszcze uznać, aby sztuczna inteligencja była zbliżona do naszego poziomu, ale widzimy, jak praca wielu naukowców, ośrodków badawczych oraz wielkich firm, działających w obszarze IT, zmierza ku temu, aby rozwój komunikacji między maszynami, przypominał tą, która odbywa się między ludźmi.
Pamiętajmy zarazem, że rynek SI nie zawsze był postrzegany jako coś, co może faktycznie zrewolucjonizować nasze postrzeganie świata w przyszłości, a wręcz przeciwnie – niepotrzebnie napompowaną bańkę, z której nic sensownego dla świata nie uda się zmaterializować. Z takimi właśnie opiniami można było się spotkać jeszcze w 2017 roku, ale już rok później mogliśmy zauważyć jeszcze większy wzrost sztucznej inteligencji, a dokładnie rozwiązań bazujących na uczeniu maszynowym. To właśnie w uczeniu maszynowym upatrujemy w tym momencie największą szansę do szybkiej adaptacji przez biznes, dlatego też w tą stronę nakierowane są głównie badania i eksperymenty. Świat chce, aby uczenie maszynowe było coraz lepsze, a co najważniejsze, coraz sprytniejsze.
Rewolucja przemysłowa dzięki SI
Przewiduje się, że oprogramowanie z elementami sztucznej inteligencji będzie jednym z najszybciej rozwijających się segmentów w latach 2018 do 2023. Eksperci z różnych ośrodków badawczych szacują, że w ciągu pięciu lat rynek SI powiększy się prawie czterokrotnie z 21,5 mld dol. w 2018, do 75 mld dol. w 2023 roku. Najszybsze tempo wzrostu zanotują technologie dla przemysłu. Sztuczna inteligencja dedykowana firmom produkcyjnym do 2023 roku będzie rosła w tempie 52,4% rok do roku. Główną przyczyną takiego stanu rzeczy jest możliwość integracji SI z maszynami przemysłowymi i co za tym idzie uczenie się tych maszyn. Inwestycje w rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwach produkcyjnych są i będą napędzane ideą czwartej rewolucji przemysłowej, czyli idei, gdzie zanikają bariery pomiędzy ludźmi i maszynami. Dzięki SI przedsiębiorstwa mogą nie tylko usprawnić procesy zarządzania działalnością, ale redukują też koszty związane z rozwojem produktów. Dzięki cyfrowemu połączeniu systemów producentów i dostawców, możliwe będzie prawidłowe zarządzanie łańcuchem dostaw. Mechanizmy sztucznej inteligencji dostarczą przedsiębiorcom dokładnych informacji na temat dostępności mocy produkcyjnych oraz dyspozycyjności lub awarii maszyn dostawców.
Gdzie w przyszłości pomoże SI
Mówiąc o rozwoju sztucznej inteligencji, mówimy nie tylko o coraz większej popularności jej podstawowych komponentów, ale także o coraz większej różnorodności jej zastosowań. Obserwując rynek można zauważyć kilka wiodących obszarów, które staną się kluczowe dla sztucznej inteligencji.
Sztuczna inteligencja w świecie aplikacji i systemów: dostawcy technologii konkurujących o miejsce na rynku zaawansowanych aplikacji zwiększają wysiłki na rzecz dostarczania aplikacji i systemów obsługujących sztuczną inteligencję. Bezpośrednim przełożeniem tych starań będzie obecność inteligentnych rozwiązań niemalże w każdym modelu biznesowym.
Inteligentne rozwiązania do zarządzania danymi: Ponieważ coraz więcej aplikacji biznesowych i systemów BI w lepszy i bardziej przemyślany sposób używa sztucznej inteligencji, popularność rozwiązań biznesowych opartych na sztucznej inteligencji będzie nadal rosła. Rynek rozwiązań opartych na analizie danych wzmocnionych uczeniem maszynowym nadal będzie rozwijał się w obecnym roku i nic nie wskazuje, aby zmieniło się to w roku kolejnym.
Automatyzacja całych systemów urządzeń: Branża autonomicznych systemów w rolnictwie i górnictwie nadal się rozwija i przechodzi z automatyzacji poszczególnych elementów łańcucha produkcyjnego do automatyzacji całych obszarów na styku komunikacji, człowiek, maszyna, firma.
Platformy konwersacyjne: Zdolność interfejsów użytkownika do interakcji z użytkownikami zyska popularność w każdym rodzaju aplikacji biznesowych. Platformy konwersacyjne mogą pomóc w lepszym zrozumieniu funkcji związanych z pracą.
Ekosystemy biznesowe sterowane zdarzeniami: Przedsiębiorstwa będą stopniowo przyjmować modele biznesowe sterowane zdarzeniami, w których Chmura, rozwiązania IoT i urządzenia mobilne będą wykorzystywać technologie SI jako dodatkowe aktywatory.
Boty: ludzie po prostu nie nadążają za zmianami technologii i żądaniami klientów. Dlatego wiele firm przenosi się na Inteligentny chatboty oraz wirtualnych asystentów, aby rozwiązać codzienne przepływy pracy. Według Gartnera do 2020 roku, 85% interakcji z klientami zostanie zrealizowanych za pomocą sztucznej inteligencji.
Automatyzacja: właśnie nad tym będą pracować firmy. Stały wzrost danych wytwarzanych przez IoT spowoduje, że firmy będą zmuszone do uczenia maszynowego w celu przetwarzania i analizy danych. Według Forrester w 2018 r. 80% firm mogło zamówić analizy od firm świadczących usługi typu „Insights-as-a-Service”, czyli pomagające zrozumieć dostarczane zbiory danych.
Czy wykorzystamy potencjał SI?
Sztuczna inteligencja ma ogromny potencjał w rozwoju wielu obszarów naszej obecnej wiedzy, głównie umożliwiając głęboką kwantyfikację danych jakościowych. Ta dziedzina ma duże zapotrzebowanie i wciąż silnie się rozwija. Dzięki sztucznej inteligencji naukowcy mogą wprowadzić paradygmat i rozwiązania znane z analizy metod ilościowych do świata badań jakościowych. Takie podejście ma możliwość wyeliminowania dużej części rutyny z naszej codziennej pracy, dzięki czemu nasze życie jest łatwiejsze i jaśniejsze. Może przyszły rok przyniesie nam więcej odkryć z tego obszaru, a sztuczna inteligencja nie będzie już tylko maszyną o niezwykłych zdolnościach, ale stanie się realną siłą napędową dla nas i dla przyszłych pokoleń
Sztuczna inteligencja odnotowała ogromny postęp w obszarze swojego rozwoju i dojrzałości na przestrzeni ostatnich lat. Z zaskakującą łatwością, ale i zarazem impetem, wkroczyła do najważniejszych obszarów naszego życia, takich, jak zdrowie, edukacja, komunikacja, czy też biznes. Niemalże każdego dnia możemy obserwować nowe sposoby zastosowania sztucznej inteligencji w naszym codziennym życiu. Zastosowania te nie pozostają tylko w sferze fantazji czy eksperymentów, ale mają coraz bardziej realny wpływ na kształt naszego życia. Nie możemy jeszcze uznać, aby sztuczna inteligencja była zbliżona do naszego poziomu, ale widzimy, jak praca wielu naukowców, ośrodków badawczych oraz wielkich firm, działających w obszarze IT, zmierza ku temu, aby rozwój komunikacji między maszynami, przypominał tą, która odbywa się między ludźmi.
Pamiętajmy zarazem, że rynek SI nie zawsze był postrzegany jako coś, co może faktycznie zrewolucjonizować nasze postrzeganie świata w przyszłości, a wręcz przeciwnie – niepotrzebnie napompowaną bańkę, z której nic sensownego dla świata nie uda się zmaterializować. Z takimi właśnie opiniami można było się spotkać jeszcze w 2017 roku, ale już rok później mogliśmy zauważyć jeszcze większy wzrost sztucznej inteligencji, a dokładnie rozwiązań bazujących na uczeniu maszynowym. To właśnie w uczeniu maszynowym upatrujemy w tym momencie największą szansę do szybkiej adaptacji przez biznes, dlatego też w tą stronę nakierowane są głównie badania i eksperymenty. Świat chce, aby uczenie maszynowe było coraz lepsze, a co najważniejsze, coraz sprytniejsze.
Rewolucja przemysłowa dzięki SI
Przewiduje się, że oprogramowanie z elementami sztucznej inteligencji będzie jednym z najszybciej rozwijających się segmentów w latach 2018 do 2023. Eksperci z różnych ośrodków badawczych szacują, że w ciągu pięciu lat rynek SI powiększy się prawie czterokrotnie z 21,5 mld dol. w 2018, do 75 mld dol. w 2023 roku. Najszybsze tempo wzrostu zanotują technologie dla przemysłu. Sztuczna inteligencja dedykowana firmom produkcyjnym do 2023 roku będzie rosła w tempie 52,4% rok do roku. Główną przyczyną takiego stanu rzeczy jest możliwość integracji SI z maszynami przemysłowymi i co za tym idzie uczenie się tych maszyn. Inwestycje w rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwach produkcyjnych są i będą napędzane ideą czwartej rewolucji przemysłowej, czyli idei, gdzie zanikają bariery pomiędzy ludźmi i maszynami. Dzięki SI przedsiębiorstwa mogą nie tylko usprawnić procesy zarządzania działalnością, ale redukują też koszty związane z rozwojem produktów. Dzięki cyfrowemu połączeniu systemów producentów i dostawców, możliwe będzie prawidłowe zarządzanie łańcuchem dostaw. Mechanizmy sztucznej inteligencji dostarczą przedsiębiorcom dokładnych informacji na temat dostępności mocy produkcyjnych oraz dyspozycyjności lub awarii maszyn dostawców.
Gdzie w przyszłości pomoże SI
Mówiąc o rozwoju sztucznej inteligencji, mówimy nie tylko o coraz większej popularności jej podstawowych komponentów, ale także o coraz większej różnorodności jej zastosowań. Obserwując rynek można zauważyć kilka wiodących obszarów, które staną się kluczowe dla sztucznej inteligencji.
Sztuczna inteligencja w świecie aplikacji i systemów: dostawcy technologii konkurujących o miejsce na rynku zaawansowanych aplikacji zwiększają wysiłki na rzecz dostarczania aplikacji i systemów obsługujących sztuczną inteligencję. Bezpośrednim przełożeniem tych starań będzie obecność inteligentnych rozwiązań niemalże w każdym modelu biznesowym.
Inteligentne rozwiązania do zarządzania danymi: Ponieważ coraz więcej aplikacji biznesowych i systemów BI w lepszy i bardziej przemyślany sposób używa sztucznej inteligencji, popularność rozwiązań biznesowych opartych na sztucznej inteligencji będzie nadal rosła. Rynek rozwiązań opartych na analizie danych wzmocnionych uczeniem maszynowym nadal będzie rozwijał się w obecnym roku i nic nie wskazuje, aby zmieniło się to w roku kolejnym.
Automatyzacja całych systemów urządzeń: Branża autonomicznych systemów w rolnictwie i górnictwie nadal się rozwija i przechodzi z automatyzacji poszczególnych elementów łańcucha produkcyjnego do automatyzacji całych obszarów na styku komunikacji, człowiek, maszyna, firma.
Platformy konwersacyjne: Zdolność interfejsów użytkownika do interakcji z użytkownikami zyska popularność w każdym rodzaju aplikacji biznesowych. Platformy konwersacyjne mogą pomóc w lepszym zrozumieniu funkcji związanych z pracą.
Ekosystemy biznesowe sterowane zdarzeniami: Przedsiębiorstwa będą stopniowo przyjmować modele biznesowe sterowane zdarzeniami, w których Chmura, rozwiązania IoT i urządzenia mobilne będą wykorzystywać technologie SI jako dodatkowe aktywatory.
Boty: ludzie po prostu nie nadążają za zmianami technologii i żądaniami klientów. Dlatego wiele firm przenosi się na Inteligentny chatboty oraz wirtualnych asystentów, aby rozwiązać codzienne przepływy pracy. Według Gartnera do 2020 roku, 85% interakcji z klientami zostanie zrealizowanych za pomocą sztucznej inteligencji.
Automatyzacja: właśnie nad tym będą pracować firmy. Stały wzrost danych wytwarzanych przez IoT spowoduje, że firmy będą zmuszone do uczenia maszynowego w celu przetwarzania i analizy danych. Według Forrester w 2018 r. 80% firm mogło zamówić analizy od firm świadczących usługi typu „Insights-as-a-Service”, czyli pomagające zrozumieć dostarczane zbiory danych.
Czy wykorzystamy potencjał SI?
Sztuczna inteligencja ma ogromny potencjał w rozwoju wielu obszarów naszej obecnej wiedzy, głównie umożliwiając głęboką kwantyfikację danych jakościowych. Ta dziedzina ma duże zapotrzebowanie i wciąż silnie się rozwija. Dzięki sztucznej inteligencji naukowcy mogą wprowadzić paradygmat i rozwiązania znane z analizy metod ilościowych do świata badań jakościowych. Takie podejście ma możliwość wyeliminowania dużej części rutyny z naszej codziennej pracy, dzięki czemu nasze życie jest łatwiejsze i jaśniejsze. Może przyszły rok przyniesie nam więcej odkryć z tego obszaru, a sztuczna inteligencja nie będzie już tylko maszyną o niezwykłych zdolnościach, ale stanie się realną siłą napędową dla nas i dla przyszłych pokoleń
Najnowsze wiadomości
Kwantowy przełom w cyberochronie - nadchodząca dekada przepisze zasady szyfrowania na nowo
Przez długi czas cyfrowe bezpieczeństwo opierało się na prostym założeniu: współczesne komputery potrzebowałyby ogromnych zasobów i wielu lat, aby złamać silne algorytmy szyfrowania. Rozwój technologii kwantowej zaczyna jednak tę regułę podważać, a eksperci przewidują, że w perspektywie 5–10 lat może nadejść „dzień zero”. Jest to moment, w którym zaawansowana maszyna kwantowa będzie w stanie przełamać większość aktualnie stosowanych zabezpieczeń kryptograficznych w czasie liczonym nie w latach, lecz w godzinach.
PSI prezentuje nową identyfikację wizualną
W ramach realizowanej strategii transformacji PSI Software SE zaprezentowała nową identyfikację wizualną. Odświeżony wizerunek w spójny sposób oddaje technologiczne zaawansowanie firmy, jej głęboką wiedzę branżową oraz silne ukierunkowanie na potrzeby klientów. Zmiany te wzmacniają pozycję PSI jako innowacyjnego lidera technologicznego w obszarze skalowalnych rozwiązań informatycznych opartych na sztucznej inteligencji i chmurze, rozwijanych z myślą o energetyce i przemyśle.
W ramach realizowanej strategii transformacji PSI Software SE zaprezentowała nową identyfikację wizualną. Odświeżony wizerunek w spójny sposób oddaje technologiczne zaawansowanie firmy, jej głęboką wiedzę branżową oraz silne ukierunkowanie na potrzeby klientów. Zmiany te wzmacniają pozycję PSI jako innowacyjnego lidera technologicznego w obszarze skalowalnych rozwiązań informatycznych opartych na sztucznej inteligencji i chmurze, rozwijanych z myślą o energetyce i przemyśle.
PROMAG S.A. rozpoczyna wdrożenie systemu ERP IFS Cloud we współpracy z L-Systems
PROMAG S.A., lider w obszarze intralogistyki, rozpoczął wdrożenie systemu ERP IFS Cloud, który ma wesprzeć dalszy rozwój firmy oraz integrację kluczowych procesów biznesowych. Projekt realizowany jest we współpracy z firmą L-Systems i obejmuje m.in. obszary finansów, produkcji, logistyki, projektów oraz serwisu, odpowiadając na rosnącą skalę i złożoność realizowanych przedsięwzięć.
F5 rozszerza portfolio bezpieczeństwa o narzędzia do ochrony systemów AI w środowiskach enterprise
F5 ogłosiło wprowadzenie dwóch nowych rozwiązań - F5 AI Guardrails oraz F5 AI Red Team - które mają odpowiedzieć na jedno z kluczowych wyzwań współczesnych organizacji: bezpieczne wdrażanie i eksploatację systemów sztucznej inteligencji na dużą skalę. Nowa oferta łączy ochronę działania modeli AI w czasie rzeczywistym z ofensy
Snowflake + OpenAI: AI bliżej biznesu
Snowflake przyspiesza wykorzystanie danych i sztucznej inteligencji w firmach, przenosząc AI z fazy eksperymentów do codziennych procesów biznesowych. Nowe rozwiązania w ramach AI Data Cloud integrują modele AI bezpośrednio z danymi, narzędziami deweloperskimi i warstwą semantyczną. Partnerstwo z OpenAI, agent Cortex Code, Semantic View Autopilot oraz rozwój Snowflake Postgres pokazują, jak budować skalowalne, bezpieczne i mierzalne wdrożenia AI w skali całej organizacji.
Najnowsze artykuły
Magazyn bez błędów? Sprawdź, jak system WMS zmienia codzienność logistyki
Współczesna logistyka wymaga nie tylko szybkości działania, lecz także maksymalnej precyzji – to właśnie te czynniki coraz częściej decydują o przewadze konkurencyjnej firm. Nawet drobne pomyłki w ewidencji stanów magazynowych, błędy przy przyjmowaniu dostaw czy nieprawidłowe rozmieszczenie towarów, mogą skutkować poważnymi stratami finansowymi i opóźnieniami w realizacji zamówień. W jaki sposób nowoczesne rozwiązania do zarządzania pomagają unikać takich sytuacji? Czym właściwie różni się tradycyjny system magazynowy od zaawansowanych rozwiązań klasy WMS (ang. Warehouse Management System)? I w jaki sposób inteligentne zarządzanie procesami magazynowymi realnie usprawnia codzienną pracę setek firm?
Migracja z SAP ECC na S4 HANA: Ryzyka, korzyści i alternatywne rozwiązania
W ostatnich latach wiele firm, które korzystają z systemu SAP ECC (Enterprise Central Component), stoi przed decyzją o przejściu na nowszą wersję — SAP S4 HANA. W obliczu końca wsparcia dla ECC w 2030 roku, temat ten staje się coraz bardziej aktualny. Przemiany technologiczne oraz rosnące oczekiwania związane z integracją nowych funkcji, jak sztuczna inteligencja (AI), skłaniają do refleksji nad tym, czy warto podjąć tak dużą zmianę w architekturze systemu. Przyjrzyjmy się głównym powodom, dla których firmy rozważają migrację do S4 HANA, ale także argumentom, które mogą przemawiać za pozostaniem przy dotychczasowym systemie ECC, przynajmniej na krótki okres.
Jak maksymalizować zyski z MTO i MTS dzięki BPSC ERP?
Zysk przedsiębiorstwa produkcyjnego zależy nie tylko od wydajności maszyn, ale przede wszystkim od precyzyjnego planowania, realnych danych i umiejętnego zarządzania procesami. Dlatego firmy, które chcą skutecznie działać zarówno w modelu Make to Stock (MTS), jak i Make to Order (MTO), coraz częściej sięgają po rozwiązania klasy ERP, takie jak BPSC ERP.
Ponad połowa cyberataków zaczyna się od błędu człowieka
Ponad 2/3 firm w Polsce odnotowała w zeszłym roku co najmniej 1 incydent naruszenia bezpieczeństwa . Według danych Unit 42, zespołu analitycznego Palo Alto Networks, aż 60% ataków rozpoczyna się od działań wymierzonych w pracowników – najczęściej pod postacią phishingu i innych form inżynierii społecznej . To pokazuje, że w systemie ochrony organizacji pracownicy są kluczowym ogniwem – i że firmy muszą nie tylko edukować, ale też konsekwentnie egzekwować zasady cyberhigieny. Warto o tym pamiętać szczególnie teraz, w październiku, gdy obchodzimy Europejski Miesiąc Cyberbezpieczeństwa.
MES - holistyczne zarządzanie produkcją
Nowoczesna produkcja wymaga precyzji, szybkości i pełnej kontroli nad przebiegiem procesów. Rosnąca złożoność zleceń oraz presja kosztowa sprawiają, że ręczne raportowanie i intuicyjne zarządzanie coraz częściej okazują się niewystarczające. Firmy szukają rozwiązań, które umożliwiają im widzenie produkcji „na żywo”, a nie z opóźnieniem kilku godzin czy dni. W tym kontekście kluczową rolę odgrywają narzędzia, które porządkują informacje i pozwalają reagować natychmiast, zamiast po fakcie.
Przeczytaj Również
Technologie na żądanie zyskują na popularności, ale za jaką cenę?
W erze dynamicznej transformacji cyfrowej organizacje coraz chętniej sięgają po technologie dostępn… / Czytaj więcej
Jaki serwer dla ERP, CRM czy BI? VPS, dedykowany, chmura a może on-premise?
Wybór właściwej infrastruktury serwerowej dla systemów ERP, CRM czy Business Intelligence to jedna… / Czytaj więcej
Strategiczna przewaga czy kosztowny mit? Kto wygrywa dzięki chmurze?
Chmura miała być odpowiedzią na wyzwania sektora finansowego: przestarzałą infrastrukturę, rozprosz… / Czytaj więcej
Nowe narzędzie, nowe możliwości – Adrian Guzy z CTDI o innowacyjności, kulturze pracy z danymi i analityce w Microsoft Fabric
W nowej siedzibie CTDI w Sękocinie Starym pod Warszawą tafle szkła odbijają poranne słońce, a wnętr… / Czytaj więcej
Hiperautomatyzacja: kolejny etap rewolucji czy buzzword?
Automatyzacja to już nie tylko boty i proste skrypty – kolejnym krokiem jest hiperautomatyzacja, kt… / Czytaj więcej
Jak agenci AI zrewolucjonizują przemysł, zwiększą produktywność i obniżą koszty
Obecnie każda firma chce być firmą AI, ale według McKinsey tylko 1% przedsiębiorstw uważa, że osiąg… / Czytaj więcej

