Dzięki pracy społeczności badaczy, większej dostępności gotowych zbiorów danych, wzrostowi mocy obliczeniowej oraz postępowi matematycznemu, w ciągu ostatnich kilku lat sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe zyskały szansę na błyskawiczny rozwój. Jak wynika z raportu Oracle „Can Virtual Experiences Replace Reality?”, już teraz 8 na 10 firm wdrożyło sztuczną inteligencję w rozwiązaniach do obsługi klienta, lub planuje to zrobić do 2020 roku.

 REKLAMA 
 Wdrażasz KSeF w firmie 
 
Z kolei Accenture przewiduje, że do 2035 roku technologie AI przyczynią się do wzrostu produktywności nawet o 40%. Powszechny entuzjazm jest jednak tylko częściowo uzasadniony, ponieważ przedsiębiorstwa wciąż uczą się, jak wdrażać AI i ML (ang. Artificial Intelligence i Machine learning).

Innowacje w zakresie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego pozwoliły rozwiązać wiele problemów z którymi zmagał się biznes, przez co w technologii tej pokładane są ogromne nadzieje. Niektóre jej zastosowania, szczególnie konsumenckie, takie jak autonomiczne samochody czy roboty przypominające człowieka, wpływają na wyobraźnię opinii publicznej. Jednak, aby móc wdrożyć AI i ML, biznes musi najpierw nauczyć się odpowiednio zarządzać zasobami cyfrowymi: procesem pozyskiwania, przetwarzania i obiegu danych, które dostarczają systemom informacji służących do wizualizacji danych. Na ich podstawie specjalista może wyciągać wnioski, przewidywać następstwa oraz tworzyć szerszy obraz danego zagadnienia biznesowego. Mimo ogromnych oczekiwań, sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe raczej przyśpieszą pracę człowieka i wesprą go w procesach podejmowania lepszych decyzji, niż zrobią to za niego.

Sztuczna inteligencja w rozwiązaniach Cisco

Cisco wykorzystuje AI i ML do rozwiązywania realnych problemów biznesowych, analizuje ogromne zbiory danych sieciowych, identyfikuje i zapobiega rozprzestrzenianiu się zagrożeń lub zapewnia sprawniejszy przepływ pracy. W czasach, gdy co godzinę z siecią łączy się milion urządzeń, inteligentne sieci wykorzystujące AI są w stanie samodzielnie je rozpoznawać i decydować, jaki status im nadać. Cisco DNA Analytics może wydobywać dane dotyczące telemetrii sieciowej, bezpiecznie je anonimizując, agregując oraz ucząc się zawartych w nich wzorców. Następnie sprawnie przekazuje zdobytą wiedzę i spostrzeżenia wszystkim klientom. Umożliwia to redukcję kosztów operacji sieciowych oraz zwiększenie poziomu bezpieczeństwa. Z kolei Cisco Encrypted Traffic Analytics (ETA) jako pierwsze rozwiązanie na rynku wykorzystuje uczenie maszynowe do wykrywania złośliwego oprogramowania w ramach szyfrowanego ruchu sieciowego bez potrzeby odszyfrowywania go. Dzięki sztucznej inteligencji Cisco lokalizuje 250 000 cyberzagrożeń każdej sekundy.

Sztuczna inteligencja na spotkaniu

Jak przewidują eksperci Cisco, w ciągu najbliższych 10 lat sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe zmienią sposób prowadzenia spotkań. Już dziś wirtualni asystenci wspierają człowieka w planowaniu telekonferencji np. poprzez sugestie terminów, które będą odpowiednie dla wszystkich uczestników na podstawie analizy kalendarza i rozumieją proste komendy głosowe, takie jak „wyślij zaproszenie do Piotra”. Przykładowo, Cisco WebEx Assistant wykorzystuje przetwarzanie języka naturalnego do rozpoznawania głosu czy automatycznego „wdzwaniania” się na spotkania. Do 2020 roku, wirtualni asystenci będą w stanie przygotować podsumowanie spotkania zawierające najważniejsze wnioski. Natomiast w ciągu dwóch kolejnych lat będą mogli zasugerować kogo warto zaprosić na spotkanie analizując cele projektu i możliwości członków zespołu.

Czy powinniśmy się bać sztucznej inteligencji?

Wbrew pojawiającym się opiniom, automatyzacja będąca efektem wykorzystania sztucznej inteligencji nie oznacza, że człowiek nie będzie miał pracy. Podobnie jak każda inna znacząca rewolucja technologiczna, AI przejmie niektóre powtarzalne czynności. Dzięki temu pracownicy będą mogli skupić się na bardziej kreatywnych zadaniach. Powstaną również nowe zawody związanie z obsługą inteligentnych systemów. Osoby na tych stanowiskach będą musiały zdobyć określone umiejętności, co z kolei będzie wiązało się z potrzebą przeprowadzenia odpowiednich szkoleń i wprowadzeniem zmian w programie nauczania. Firmy staną przed wyzwaniem przekwalifikowania pracowników, którzy obecnie wykonują zadania, które w przyszłości przejmą maszyny.

Źródło: Cisco

PRZECZYTAJ RÓWNIEŻ:


Back to top