Przyszłość sztucznej inteligencji jest teraz, a ty już jesteś spóźniony

161

Przyszłość sztucznej inteligencji jest wyceniana na 1 bilion dolarów. Podczas gdy niektóre firmy, takie jak Johnson & Johnson, P&G, General Motors, wdrażają robotykę i sztuczną inteligencję, wiele z nich nie.

Pierwsi użytkownicy sztucznej inteligencji podzielą się globalnym zyskiem, ale ci, którzy zostaną i będą tylko konsumować, prawdopodobnie nigdy nie nadrobią zaległości. Myślę, że popełniasz ogromny błąd, jeśli po prostu siedzisz i patrzysz, jak reszta się dynamicznie rozwija. Nie myślę o małych firmach, startupach czy gigantach technologicznych. Ich chlebem powszednim jest automatyzacja i znajdowanie zastosowań sztucznej inteligencji.
Myślę o dużych firmach, które powstawały w świecie analogowym. Coraz więcej dowodów wskazuje na to, że większość firm, niezależnie od branży, nie może sobie pozwolić na poruszanie się jak ślimaki po przyjęciu sztucznej inteligencji.

Przyszłość sztucznej inteligencji jest teraz

Niektóre technologie wymagają dalszego rozwoju i nadal wymagają dużego postępu, ale niektóre, takie jak Deep Learning lub uczenie maszynowe, są oparte na badaniach, które rozpoczęły się ponad 40 lat temu. Netflix lub Waymo zdali sobie z tego sprawę i dość wcześnie weszli w świat AI.

Wybrane wyceny firm napędzanych przez AI

firmy napędzane przez AL
źródło: PitchBook

Netflix stosuje uczenie maszynowe w silniku rekomendacji. Algorytmy analizują tysiące czynników, zanim wyświetlą wyskakujące okienko, mówiąc „oto Twój następny film”. Firma przez ostatnie kilka lat doskonaliła technologię. Wynik? Wartość firmy na giełdzie jest wyższa niż Disneya.

Waymo (należące do Alphabet) przeprowadziło tysiące testów i udoskonaliło swoje algorytmy uczenia maszynowego. Algorytmy mogą zdobyć 100 lat doświadczenia w prowadzeniu pojazdu. Oznacza to, że samochody mogą być szkolone, aby zdobywać coraz większe umiejętności w zakresie jazdy. Brzmi ekscentrycznie, prawda? Wcale nie, gdyby Twoje samochody firmowe spędzały na drodze kilka lat i otrzymywały terabajty danych. Waymo jest numerem jeden w świecie pojazdów autonomicznych, z najbardziej zaawansowaną bazą danych obiektów i wszystkiego, co niezbędne, aby jazda była inteligentna i autonomiczna. Obecnie firma „wyprodukowała” 25 000 wirtualnych autonomicznych samochodów jeżdżących do w pełni modelowanych miast.

Chodź, wiemy, że to Google i Netflix to inżynierowie chcą dla nich pracować.

Fishbrain to aplikacja dla wędkarzy. Możesz zobaczyć, gdzie są ryby, a sztuczna inteligencja pomaga przewidzieć „brania”. Aplikacja daje precyzyjne okna czasowe, kiedy jest konkretny gatunek „brania” ryb.

Wyboista droga

Krzywa uczenia się sztucznej inteligencji

nauka AL
źródło: Stanford University Artificial Intelligence Index 2018 annual report

Oprócz kwestii technicznych istnieje jeszcze kilka innych wyzwań związanych z szybkim przyjęciem technologii najwyższej klasy.

Nie ma sztucznej inteligencji w biznesie bez wysokiej jakości danych. Potrzeba czasu na opracowanie systemów AI. Następnie firma musi przeszkolić system i udoskonalić go tak, aby mógł być używany w określonym środowisku. Nie jest to tylko problem kodowania, ponieważ systemy te wymagają dużej ilości symulacji i fachowego nadzoru.

Załóżmy, że zbudowałeś te systemy i masz środowisko napędzane przez AI. Teraz jest czas na zintegrowanie go z istniejącą infrastrukturą. State Farm, jeden z największych amerykańskich ubezpieczycieli, potrzebuje kilku lat, aby włączyć projekty związane z AI do głównego nurtu projektów. Z perspektywy klienta oznacza to, że zanim użytkownik końcowy zobaczy coś na pierwszy rzut oka, firma poświęca kilka lat na budowanie i dostarczanie systemów. Przejście od pilotów i prototypów do systemów produkcyjnych może być bardzo czasochłonne.

Ostatnia rzecz – bardzo niewiele systemów robotyki i sztucznej inteligencji jest w pełni autonomicznych. Nowe systemy napędzane przez sztuczną inteligencję oznaczają zazwyczaj nowe role i umiejętności, a firmy prawie nigdy nie są w stanie wyszkolić istniejącej siły roboczej. Nie da się zbudować samochodu sportowego z ekipą samochodową typu sedan. Nawet jeśli celem systemu wspomaganego komputerowo jest pełna autonomia, może być potrzebny znaczny czas w trybie wspomagania.

Algorytmy będą również musiały być monitorowane pod kątem etycznych wyników. Badacze wykorzystali dane z kredytów hipotecznych i przetestowali modele uczenia maszynowego. Czego się dowiedzieli? Sztuczna inteligencja może bardzo szybko zachowywać się jak rasista. Jest to łatwe, ponieważ sztuczna inteligencja nie ma emocji, a w zależności od zbioru danych może działać inaczej.

Okno przyszłości sztucznej inteligencji zamknie się szybko

przyszłość sztucznej inteligencji
źródło: mattturck.com/data2019

Rozwój i pełna skala projektów z zakresu sztucznej inteligencji może zająć dużo czasu. Gdy technologia ta zostanie pomyślnie wdrożona, skalowanie może nastąpić szybko.

Oto święty Graal.

Ci, którzy zgromadzili wystarczającą ilość danych, następnie przeszkolili modele i odkryli przekonujący argument biznesowy, będą gotowi na masowe skalowanie. Przez skalowanie rozumiem ogromne skalowanie. Ciekawym przykładem może być Harley-Davidson. Firma zainwestowała w projekty z zakresu sztucznej inteligencji i po udanym uruchomieniu systemu napędzanego przez sztuczną inteligencję zwiększyła wiodącą sprzedaż w Nowym Jorku o 2,930%. Kwestia zwrotu z inwestycji jest kluczowa, ale wymaga czasu w pozyskaniu pełnego spektrum informacji. Harley – Davidson wykorzystał dobrze ten czas, nie tylko uzyskując znaczne zwroty z inwestycji, ale także wzmacniając markę firmy. Dziś coraz częściej firma kojarzy się z przedsiębiorstwem zaawansowanym technologicznie, co ma znaczenie dla inwestorów. Więcej o zwrocie z inwestycji w projektach sztucznej inteligencji możesz przeczytać tutaj.

Krótko mówiąc, zwycięzcy mogą wziąć wszystko, a inteligentni zwolennicy lub obserwatorzy mogą nigdy nie nadrobić zaległości. Google, Apple, Amazon, Nvidia, Intel wszystkie te giganty mają na koncie setki projektów z zakresu sztucznej inteligencji. To jest wskazówka; trzeba uruchomić wiele z nich, żeby odnieść sukces, torujący drogę do kawałka o wartości 1 biliona dolarów.

Rada

Jeśli Twoja firma chce być częścią przyszłości sztucznej inteligencji, nie możesz zignorować tego tematu. Nie możesz też uważać AI za element świata Terminatora lub przyszłości, która nadejdzie.

Wyobraźmy sobie, że chcesz odnieść sukces dzięki sztucznej inteligencji i już widzisz zagrożenie ze strony konkurentów napędzanych AI lub nowych uczestników rynku, takich jak startupy oparte na sztucznej inteligencji.

Co powinieneś zrobić?

  • zacznij uczyć się już teraz, jak dostosować sztuczną inteligencję do swojego biznesu;
  • buduj laboratoria AI wewnątrz swoich struktur;
  • połącz laboratoria AI z jednostkami biznesowymi, tak aby rzeczywiste problemy rozwiązać dzięki sztucznej inteligencji;
  • zrób audyt danych i zobacz, jakie modele ML powinieneś rozważyć;
  • jeśli masz nieograniczone środki finansowe lub możesz zebrać fundusze, zastanów się, który startup możesz zakupić i szybciej dogonić sztuczną inteligencję.

Krótko mówiąc, zacznij już teraz!

Arkadiusz Skuza jest strategiem biznesu, ekspertem rozwoju produktów, doradcą wdrażania sztucznej inteligencji w produktach i organizacjach

Arka publikacje można czytać na www.arekskuza.com


Już 28 września o godzinie 19:00 odbędzie się Gala Finałowa 10. edycji rankingu. Sprawdź, kto znalazł się w tegorocznym zestawieniu! Oglądaj transmisję z Gali na www.brief.pl lub na profilu BRIEF na Facebooku. 

Gala Finałowa oficjalnie otworzy Tydzień Kreatywności, w ramach którego odbędą się webinary i wywiady online, skierowane do młodych, kreatywnych biznesów, startupów, laureatów poprzednich edycji rankingu, inwestorów, funduszy akceleracyjnych, a także wszystkich tych, którzy myślą o założeniu własnego biznesu.

→ Wtorek 29 września godz. 15:00

Dlaczego powinieneś zająć się sztuczną inteligencją i dlaczego dzisiaj, a nie jutro?

ZAPISZ SIĘ!

→ Środa 30 września godz. 15:00

Jak zrobić video explainer, który otwiera drzwi do inwestorów?

ZAPISZ SIĘ!

→ 1 października godz. 15:00

Polski ekosystem startupów. 10 lat inwestycji w startupy w Polsce – lessons learned

ZAPISZ SIĘ!

→ 2 października godz. 11:00

Ekosystem startupowy w Izraelu. Czego możemy się nauczyć od jednego z najlepiej funkcjonujących systemów?

ZAPISZ SIĘ!

→ 2 października godz. 15:00

Jak skutecznie skalować globalnie? Rozmowa laureata 10. Edycji Rankingu 50 Najbardziej Kreatywnych Ludzi w Biznesie

ZAPISZ SIĘ!


Autor: Arkadiusz Skuza

Komentarze
Ładowanie...

W ramach naszej witryny stosujemy pliki cookies w celu świadczenia Państwu usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Państwa urządzeniu końcowym. Możecie Państwo dokonać w każdym czasie zmiany ustawień dotyczących cookies. AkceptujęDowiedz się więcej