| REKLAMA |
 |
Sztuczna inteligencja szturmem zdobywa kolejne branże – od ochrony zdrowia przez finanse po e-commerce i produkcję. Firmy coraz chętniej wykorzystują AI do podejmowania decyzji na bazie reguł dotyczących np. określania zdolności kredytowej czy segmentacji klientów. Korzyści w postaci poprawy wydajności pracy, obniżenia kosztów czy przyspieszenia rozwoju firm są zauważalne dla ich właścicieli oraz konsumentów, którzy zyskują sprawniejszą i szybszą obsługę.
Warto jednak pamiętać, że procesy stojące za wykorzystaniem AI mają pewną wadę – dane wykorzystywane do zasilania tych systemów nie są neutralne. Zawsze istnieje jakaś forma wykreowanego uprzedzenia, które wynika z charakteru medium, za pomocą którego dane zostały zaczerpnięte. Sztuczna inteligencja odzwierciedla i wzmacnia uprzedzenia swoich twórców, co rodzi obawy etyczne związane z prywatnością, bezpieczeństwem, stereotypami i obiektywną oceną.
Jak zapobiegać tendencyjności danych?
Przeprowadzone przez Progress badanie wykazało, że 78% osób odpowiedzialnych za podejmowanie decyzji biznesowych i związanych z IT uważa, iż różnego rodzaju uprzedzenia obecne w danych staną się większym problemem wraz ze wzrostem wykorzystania AI/ML. Jednak tylko 13% obecnie zajmuje się tym zjawiskiem i wypracowało stały proces oceny jego skali. Największe bariery, jakie dostrzegają ankietowani, to brak świadomości występowania tendencyjności danych, zrozumienia, jak identyfikować uprzedzenia, a także brak dostępu do zasobów eksperckich, takich jak konsultacje z naukowcami zajmującymi się danymi.
Chcąc zapobiegać zjawisku tendencyjności danych należy zastosować podejście, które będzie wynikało bezpośrednio z polityki i kultury organizacyjnej w firmie. Sztuczna inteligencja oraz uczenie maszynowe są coraz bardziej zintegrowane z operacjami biznesowymi. Takie podejście powinno obejmować ustanowienie standardów etycznych, najlepszych praktyk w zakresie gromadzenia danych i opracowywania modeli, regularną ocenę modeli, bieżące monitorowanie oraz współpracę między wszystkimi stronami zaangażowanymi w ich wykorzystanie.
Źródło: Progress
Warto jednak pamiętać, że procesy stojące za wykorzystaniem AI mają pewną wadę – dane wykorzystywane do zasilania tych systemów nie są neutralne. Zawsze istnieje jakaś forma wykreowanego uprzedzenia, które wynika z charakteru medium, za pomocą którego dane zostały zaczerpnięte. Sztuczna inteligencja odzwierciedla i wzmacnia uprzedzenia swoich twórców, co rodzi obawy etyczne związane z prywatnością, bezpieczeństwem, stereotypami i obiektywną oceną.
Z tendencyjnością danych mamy do czynienia wtedy, gdy ze względu na obecne w nich błędy, określona grupa faworyzowana jest kosztem innej. Zazwyczaj skutkiem tego jest podejmowanie przez algorytm niesprawiedliwych decyzji, gdyż dostępne dane nie odzwierciedlają w dokładny sposób postaw całej reprezentowanej populacji. Tendencyjność powoduje różnice między przewidywanymi, a rzeczywistymi wartościami modelu. Te uprzedzenia mogą być oparte na stereotypach, a nie na konkretnej wiedzy o osobach lub okolicznościach – mówi Niklas Enge, Dyrektor Regionalny Nordics i Polska w firmie Progress.
Jak zapobiegać tendencyjności danych?
Przeprowadzone przez Progress badanie wykazało, że 78% osób odpowiedzialnych za podejmowanie decyzji biznesowych i związanych z IT uważa, iż różnego rodzaju uprzedzenia obecne w danych staną się większym problemem wraz ze wzrostem wykorzystania AI/ML. Jednak tylko 13% obecnie zajmuje się tym zjawiskiem i wypracowało stały proces oceny jego skali. Największe bariery, jakie dostrzegają ankietowani, to brak świadomości występowania tendencyjności danych, zrozumienia, jak identyfikować uprzedzenia, a także brak dostępu do zasobów eksperckich, takich jak konsultacje z naukowcami zajmującymi się danymi.
Chcąc zapobiegać zjawisku tendencyjności danych należy zastosować podejście, które będzie wynikało bezpośrednio z polityki i kultury organizacyjnej w firmie. Sztuczna inteligencja oraz uczenie maszynowe są coraz bardziej zintegrowane z operacjami biznesowymi. Takie podejście powinno obejmować ustanowienie standardów etycznych, najlepszych praktyk w zakresie gromadzenia danych i opracowywania modeli, regularną ocenę modeli, bieżące monitorowanie oraz współpracę między wszystkimi stronami zaangażowanymi w ich wykorzystanie.
Źródło: Progress
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?
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.
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.
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
