W stale zmieniającym się krajobrazie technologicznym sztuczna inteligencja okazała się siłą transformacyjną, która pobudziła moją wyobraźnię i wzbudziła ciekawość.
Wnikając w świat sztucznej inteligencji, wyruszam w odkrywczą podróż, nieustannie zdumiony szybkim postępem i głębokim wpływem sztucznej inteligencji na nasze życie.
Podczas tej eksploracji natknąłem się na 10 najważniejszych trendów w zakresie sztucznej inteligencji, które kształtują naszą teraźniejszość i definiują naszą przyszłość. Te trendy to nie tylko nagłówki; są to nici tkające tkaninę nowej ery, w której maszyny są inteligentne i niezwykle przenikliwe.
Dołącz do mnie w tej ekscytującej przejażdżce, podczas której odkrywamy najbardziej intrygujące trendy w zakresie sztucznej inteligencji, które obiecują zrewolucjonizować branże, na nowo zdefiniować interakcję człowiek-maszyna i przesunąć granice tego, co jest możliwe.
Od zawiłości etyki sztucznej inteligencji po niesamowite możliwości kwantowej sztucznej inteligencji – wyruszymy w podróż po fascynującym świecie sztucznej inteligencji.
Podsumowanie najważniejszych trendów w zakresie sztucznej inteligencji:
| Nie. | Trend | Kluczowe zmiany |
| 1. | Narodziny etycznej sztucznej inteligencji | Więcej regulacji dotyczących sztucznej inteligencji |
| 2. | Standaryzacja procesów ML | Bardziej usprawnione i ujednolicone procesy ML w organizacjach |
| 3. | Generatywna sztuczna inteligencja w marketingu i mediach | AI tworzy treści na potrzeby marketingowe przedsiębiorstw |
| 4. | Rosnące znaczenie platform zarządzania modelami | Popularyzacja platform zarządzania modelami wśród organizacji |
| 5. | Większa penetracja adaptacyjnej sztucznej inteligencji | Bardziej spersonalizowane doświadczenia w sklepie |
| 6. | Rosnąca rola Edge AI | Inteligentniejsze jednostki produkcyjne, sklepy detaliczne i łańcuchy dostaw |
| 7. | Bardziej dokładna diagnostyka stanu zdrowia | Lepsze i bardziej zautomatyzowane doświadczenia telemedyczne |
| 8. | Lepsze prognozowanie popytu i automatyzacja przepływu pracy w handlu detalicznym | Mniej braków magazynowych, lepsza jakość usług, obniżone koszty |
| 9. | Ulepszone wykrywanie oszustw i personalizacja w Fintech | Lepsza identyfikacja klientów i zarządzanie ryzykiem, automatyczne i szybkie wykrywanie oszustw |
| 10. | Kreatywna sztuczna inteligencja w świecie sztuki | Zmiana sposobów tworzenia dzieł sztuki i ilustracji |
1. Powstanie etycznej sztucznej inteligencji
Należy pamiętać, że dziedzina sztucznej inteligencji oraz firmy tworzące narzędzia oparte na sztucznej inteligencji do różnych zadań nie podlegały obszernym regulacjom, w przeciwieństwie do wielu innych branż regulowanych przepisami ustawowymi i wykonawczymi. W historii sztucznej inteligencji firmy opierały się głównie na samoregulacji w branży.
Przemysł sztucznej inteligencji działał kiedyś z niewielkimi ograniczeniami, ale to się szybko zmienia. Nowe przepisy, takie jak amerykańska ustawa o sztucznej inteligencji Unii Europejskiej Prywatność danych i Ustawa o ochronie oraz Ustawa o zabezpieczaniu oprogramowania typu open source zmieniają krajobraz.
Raport Gartnera przewiduje, że do 2025 r. firmy będą musiały nadać priorytet etyce, przejrzystości i prywatności podczas korzystania ze sztucznej inteligencji ze względu na te regulacje. Ta zmiana oznacza znaczącą zmianę dla branży.
Ważne jest, aby systemy sztucznej inteligencji były etyczne i godne zaufania. Zaufanie ma w tym kontekście kluczowe znaczenie, ponieważ sztuczna inteligencja opiera się na danych, z których wiele może być bardzo wrażliwych, takich jak informacje dotyczące zdrowia lub finansów.
Jeśli użytkownicy produktów AI nie będą czuć się komfortowo, dzieląc się swoimi danymi osobowymi, całemu ekosystemowi sztucznej inteligencji może grozić upadek.
Dlatego sprostanie temu wyzwaniu będzie najwyższym priorytetem w 2023 r. Osoby odpowiedzialne za wdrażanie systemów sztucznej inteligencji muszą upewnić się, że potrafią wyjaśnić procesy decyzyjne i dane wykorzystywane w ich modelach sztucznej inteligencji.
Ponadto kluczowe znaczenie będzie miało zajęcie się uprzedzeniami i niesprawiedliwością w zautomatyzowanych systemach podejmowania decyzji, co jeszcze bardziej zwiększy znaczenie etyki sztucznej inteligencji.
2. Standaryzacja procesów ML
Wdrażanie sztucznej inteligencji (AI) i uczenia maszynowego (ML) w dużych organizacjach może stanowić wyzwanie ze względu na ich potencjał zakłócania różnych operacji biznesowych.
W niektórych dużych przedsiębiorstwach, które wdrożyły sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe, oddzielne zespoły analityki danych pracują niezależnie w różnych działach, korzystając z własnych narzędzi i metod.
Chociaż to podejście może sprawdzić się w przypadku małych projektów lub konkretnych zadań, nie nadaje się do wdrażania ML na dużą skalę, szczególnie w aplikacjach wchodzących w interakcję z klientami.
Firmy rozumieją znaczenie zarządzania na skalę przemysłową, które obejmuje tworzenie przejrzystych procesów obejmujących kontrole i równowagę w celu poprawy wydajności i zmniejszenia ryzyka.
Aby to osiągnąć, coraz większy nacisk kładzie się na standaryzację modeli i procedur uczenia maszynowego.
Tendencja ta pojawiła się w 2022 r. i oczekuje się, że będzie kontynuowana w 2023 r., ponieważ coraz więcej właścicieli firm dostrzega wartość ustanowienia ogólnofirmowych standardów uczenia maszynowego w celu pełnego wykorzystania sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego w swoich organizacjach. Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe stwarzają poważne wyzwania w zakresie wdrażania.
3. Generatywna sztuczna inteligencja w marketingu i mediach
Celem firm jest zdobycie lojalności klientów poprzez konsekwentne generowanie wysokiej jakości treści dla kanałów marketingowych.
Różne rodzaje treści można tworzyć za pomocą technik, takich jak uczenie się w stylu transferu lub ogólne sieci kontradyktoryjne w ramach generatywnych sieci AI. W 2023 roku jego znaczenie w obszarze content marketingu ma znacząco wzrosnąć.
Jednak wpływ generatywnej sztucznej inteligencji nie ogranicza się do marketingowy; może potencjalnie zrewolucjonizować cały przemysł medialny.
Nieskończone możliwości obejmują produkcję nowych filmów, przywracanie starych do jakości wysokiej rozdzielczości i ulepszanie efektów specjalnych.
Niemniej jednak wpływ generatywnej sztucznej inteligencji nie ogranicza się wyłącznie do marketingu; ma potencjał, aby zmienić cały krajobraz medialny. Zakres potencjalnych zastosowań jest praktycznie nieograniczony i obejmuje takie obszary jak:
- Produkcja nowych filmów i przywracanie starszych do jakości HD.
- Podnoszenie poziomu efektów specjalnych i efektów wizualnych w przemyśle rozrywkowym.
- Generowanie awatarów do wykorzystania w metawszechświat.
4. Rosnące znaczenie platform zarządzania modelami
Narzędzia i modele uczenia maszynowego charakteryzują się szerokim zakresem złożoności, co stanowi wyzwanie dla różnych interesariuszy w każdej korporacji. Dylemat polega na osiągnięciu konsensusu w sprawie kompleksowego cyklu życia narzędzia lub modelu uczenia maszynowego.
To, co kierownictwo postrzega jako cykl życia modelu, może różnić się od punktu widzenia zespołu IT, a to, co zespół IT uważa za cykl życia, może nie być zgodne z oczekiwaniami zespołu zarządzającego ryzykiem i tak dalej.
Jednak krajobraz ewoluuje. W 2022 roku pojawiły się platformy do zarządzania modelami jako rozwiązanie harmonizujące różnorodne funkcje i punkty widzenia związane z wykorzystaniem modelu w różnych działach organizacyjnych.
Dzięki temu rozwiązaniu powstaje scentralizowane centrum, umożliwiające firmom skuteczne nadzorowanie modeli uczenia maszynowego i określanie ich kompleksowego cyklu życia bez konieczności udziału poszczególnych kierowników działów. Oczekuje się, że tendencja ta będzie kontynuowana w roku 2023.
5. Większa penetracja adaptacyjnej sztucznej inteligencji
Główni sprzedawcy detaliczni intensywnie inwestują w technologię sztucznej inteligencji, aby usprawnić interakcje z klientami, poprawić efektywność operacyjną i zaangażowanie. Oczekuje się, że tendencja ta utrzyma się co najmniej do 2023 roku.
Jednym z kluczowych rezultatów tej inwestycji będzie rozwój technologii beztarciowych zakupyjest możliwe dzięki takim technologiom, jak wizja komputerowa i systemy sztucznej inteligencji oparte na brzegach, które mogą znacznie skrócić czas oczekiwania.
Już w niedalekiej przyszłości sklepy detaliczne będą mogły oferować spersonalizowane rekomendacje produktów i płynną podróż klientów dzięki analityce i danym w czasie rzeczywistym.
Adaptacyjna sztuczna inteligencja będzie kluczowa w przekształcaniu sklepów detalicznych z centrów transakcyjnych w centra centralne, aby zwiększyć rozpoznawalność marki i poprawić doświadczenia zakupowe.
6. Rosnąca rola Edge AI
Edge AI to rodzaj sztucznej inteligencji, która działa na urządzeniach, zamiast opierać się na przetwarzaniu w chmurze. Celem wykorzystania algorytmów i danych AI na urządzeniach jest poprawa wydajności systemów opartych na sztucznej inteligencji i tworzenie spersonalizowanych doświadczeń w czasie rzeczywistym.
W rezultacie Edge AI może znacznie poprawić nasze codzienne życie, dodając świadomość kontekstu do powszechnie używanej elektroniki użytkowej za pomocą zaawansowanych metod głębokiego uczenia się.
Wraz z rozwojem sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego nastąpił znaczny postęp w technologii, która obejmuje wykorzystanie mikrochipów znanych jako ASIC (układy scalone specyficzne dla aplikacji).
Potencjalny wpływ tego postępu można dostrzec w wielu branżach, w tym w handlu detalicznym, produkcji i przedsiębiorstwach energetycznych.
Te inteligentne i ekonomiczne urządzenia mają szeroki zakres zastosowań, od opieki zdrowotnej i bezpieczeństwa po konserwację i kontrolę jakości. Oczekuje się, że usprawnią proces podejmowania decyzji w zakładach produkcyjnych, sklepach detalicznych i magazynach, zwiększając produktywność i efektywność.
7. Dokładniejsza diagnostyka stanu zdrowia
Postęp technologii i sztucznej inteligencji rozpoczyna nową erę dokładniejszej diagnostyki zdrowotnej. Dzięki integracji najnowocześniejszych algorytmów sztucznej inteligencji i technik uczenia maszynowego pracownicy służby zdrowia mogą teraz oferować pacjentom bardziej precyzyjne i wiarygodne oceny diagnostyczne.
Jedna z kluczowych zalet tych rozwiązań innowacje technologiczne to możliwość szybkiego i skutecznego analizowania ogromnych ilości danych pacjentów. Obejmuje to dane z obrazowania medycznego, profilowania genetycznego, elektronicznej dokumentacji medycznej i urządzeń do noszenia.
Narzędzia diagnostyczne oparte na sztucznej inteligencji mogą przesiewać to bogactwo informacji w celu zidentyfikowania wzorców, anomalii i potencjalnych zagrożeń dla zdrowia, które mogą być trudne do wykrycia dla specjalistów.
Co więcej, postępy te mogą potencjalnie sprawić, że opieka zdrowotna będzie bardziej spersonalizowana. Biorąc pod uwagę unikalny skład genetyczny danej osoby, historię medyczną i lifestyle czynników diagnostyka oparta na sztucznej inteligencji może dostosować zalecenia i plany leczenia do konkretnych potrzeb każdego pacjenta.
To spersonalizowane podejście poprawia dokładność diagnoz i poprawia ogólną jakość świadczenia opieki zdrowotnej.
8. Lepsze prognozowanie popytu i automatyzacja przepływu pracy w handlu detalicznym
Branża handlu detalicznego przechodzi rewolucję dzięki technologii opartej na sztucznej inteligencji, która zmienia sposób, w jaki firmy przewidują trendy i prognozują popyt.
Udoskonalenia te pomagają sprzedawcom detalicznym optymalizować swoje działania planowanie zapasów, co skutkuje zwiększeniem potencjału przychodów.
Według McKinsey przedsiębiorstwa handlu detalicznego, które wdrożyły narzędzia do automatyzacji przepływu pracy oparte na sztucznej inteligencji i narzędzia do prognozowania popytu, odnotowały znaczną poprawę, taką jak:
- 15% redukcja kosztów logistycznych: Prognozowanie popytu oparte na sztucznej inteligencji pomaga sprzedawcom detalicznym usprawnić operacje w łańcuchu dostaw, minimalizując niepotrzebne wydatki na transport i magazynowanie. Obniżenie kosztów logistycznych przekłada się na wyższą rentowność.
- Redukcja kosztów administracyjnych o 25-40%: Sztuczna inteligencja automatyzuje wiele zadań administracyjnych, takich jak wprowadzanie danych, przetwarzanie zamówień i zarządzanie zapasami. Prowadzi to nie tylko do oszczędności kosztów, ale także uwalnia cenne zasoby ludzkie do pełnienia bardziej strategicznych ról.
- 65% mniej braków w magazynie: Dokładne prognozowanie popytu gwarantuje, że sprzedawcy detaliczni utrzymają optymalny poziom zapasów. Minimalizuje to występowanie braków magazynowych, które mogą skutkować utratą sprzedaży i niezadowoleniem klientów.
- 65% poprawa jakości usług: Dzięki posiadaniu odpowiednich produktów w magazynie wtedy, gdy klienci ich potrzebują, sprzedawcy detaliczni poprawiają ogólne doświadczenie zakupowe. Prowadzi to do wzrostu zadowolenia i lojalności klientów.
Oczekuje się, że w 2023 r. sztuczna inteligencja będzie nadal odgrywać znaczącą rolę w sektorze detalicznym, a jej zastosowania wykraczają poza zarządzanie zapasami, łańcuchem dostaw i logistyką. Oto kilka obszarów, w których sztuczna inteligencja może mieć znaczący wpływ:
- Automatyzacja kas fiskalnych: Systemy kasowe oparte na sztucznej inteligencji, takie jak sklepy bezkasowe, staną się coraz bardziej powszechne, co skróci czas oczekiwania i poprawi ogólne doświadczenie zakupowe.
- Personalizacja sklepu: Algorytmy AI będą analizować dane klientów, aby zapewnić spersonalizowane rekomendacje produktów, oferty i doświadczenia w sklepie, zwiększając zaangażowanie klientów i sprzedaż.
- Promocja wizualna: Rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji zoptymalizują układ sklepów i rozmieszczenie produktów w oparciu o dane w czasie rzeczywistym, zwiększając widoczność produktów i sprzedaż.
- Zapobieganie stratom: Systemy nadzoru oparte na sztucznej inteligencji pomogą sprzedawcom detalicznym skuteczniej wykrywać kradzieże i oszustwa oraz zapobiegać im.
- Obsługa klienta: Chatboty AI i wirtualni asystenci zapewni natychmiastową obsługę klienta, poprawiając czas reakcji i jakość usług.
9. Ulepszone wykrywanie oszustw i personalizacja w Fintech
W świecie usług finansowych niezwykle istotne jest nadanie priorytetu bezpieczeństwu i budowanie zaufania wśród klientów. Wykrywanie i zapobieganie fałszywym lub nieautoryzowanym transakcjom pozwala szybko zaoszczędzić pieniądze, zwiększa bezpieczeństwo i wzmacnia relacje między instytucją finansową a jej klientami.
Firmy finansowe wykorzystują obecnie technologię sztucznej inteligencji do usprawniania procesów identyfikacji klientów i zarządzania ryzykiem. Dzięki procedurom identyfikacyjnym opartym na sztucznej inteligencji firmy mogą od samego początku gromadzić bardziej szczegółowe informacje o swoich klientach, w tym o ich tożsamości, przydatności i potencjalnym ryzyku.
Dodatkowo modele uczenia maszynowego mogą szybko wykryć oszukańcze transakcje i podjąć niezbędne działania w celu ograniczenia strat klientów.
Ponadto sztuczna inteligencja ma możliwość weryfikacji klientów różnymi metodami, takimi jak dane biometryczne, rozpoznawanie mowy czy rozpoznawanie twarzy. Umożliwia to tworzenie spersonalizowanych doświadczeń dostosowanych do każdego klienta. Oczekuje się, że te cenne zastosowania sztucznej inteligencji w branży fintech będą się nadal rozwijać w roku 2023.
Sztuczna inteligencja jest siłą napędową wzmacniania bezpieczeństwa, zwiększania zaufania klientów i umożliwiania wysoce spersonalizowanych doświadczeń finansowych w stale zmieniającym się krajobrazie technologii finansowej.
10. Twórcza sztuczna inteligencja w świecie sztuki
Sfera sztuki przeszła głęboką transformację wraz z pojawieniem się przełomowych technologii sztucznej inteligencji, takich jak DALL-E i Midjourney AI. Te niezwykłe algorytmy uczenia maszynowego pozostawiły niezatarty ślad w sztuce, umożliwiając użytkownikom generowanie unikalnych obrazów w oparciu o podpowiedzi tekstowe.
Proces ten polega na łączeniu istniejących danych z tekstem wprowadzanym przez użytkownika w celu uzyskania atrakcyjnego wizualnie wyniku. Co więcej, te generatory obrazów AI oferują spektrum opcji kreatywnych, generując wiele wersji tego samego obrazu, umożliwiając użytkownikom wybór preferowanej iteracji.
Rozwijający się krajobraz generatorów obrazów AI szybko się rozwija, otwierając świat możliwości artystycznych.
Te wszechstronne programy nie tylko ułatwiają tworzenie obrazów od podstaw, ale także oferują możliwość ulepszania istniejących obrazów poprzez zastosowanie różnych stylów artystycznych.
Użytkownicy mogą bez wysiłku przekształcać swoje obrazy w różnorodną estetykę, od uroczych kreskówek po sugestywne anime, a nawet hiperrealistyczne renderingi.
Wszechstronność tych narzędzi sztucznej inteligencji jest dodatkowo podkreślona przez oferowane przez nie podwójne podejście: użytkownicy mogą albo dostarczyć tekstową zachętę do rozpoczęcia procesu tworzenia, albo dostarczyć istniejący obraz, aby wygenerować mnóstwo urzekających odmian.
Szybkie linki:
- Co to jest ChatGPT i jak z niego korzystać?
- Komunikaty ChatGPT dla mediów społecznościowych?
- Trendy i statystyki chatbotów do naśladowania
Wnioski dotyczące trendów AI w 2024 r
Krajobraz sztucznej inteligencji ewoluuje w zdumiewającym tempie, tworząc niezliczoną ilość ekscytujących trendów, które zmieniają branże i wpływają na nasze codzienne życie.
Od powszechnego przyjęcia przetwarzania języka naturalnego i konwersacyjnej sztucznej inteligencji po pojawienie się rozwiązań w zakresie opieki zdrowotnej opartych na sztucznej inteligencji i nieustanne dążenie do etycznego rozwoju sztucznej inteligencji – przyszłość sztucznej inteligencji jest obiecująca i transformacyjna.
Trendy w zakresie sztucznej inteligencji obejmują także rozwój systemów autonomicznych, połączenie sztucznej inteligencji z IoT i przetwarzaniem brzegowym, a także ciągłe eksplorowanie sztucznej inteligencji w dziedzinach kreatywnych, takich jak sztuka i muzyka.
Demokratyzacja sztucznej inteligencji za pomocą dostępnych narzędzi i platform umożliwia większej liczbie osób i organizacji wykorzystanie mocy sztucznej inteligencji do innowacji i rozwiązywania problemów.
Jednak w miarę postępu technologii sztucznej inteligencji najważniejsze pozostaje zajęcie się kwestiami etycznymi, zapewnienie prywatności i bezpieczeństwa oraz promowanie odpowiedzialnych praktyk związanych ze sztuczną inteligencją.
Znalezienie właściwej równowagi między innowacjami a względami etycznymi będzie miało kluczowe znaczenie, ponieważ sztuczna inteligencja w dalszym ciągu przenika różne aspekty społeczeństwa.
Zasadniczo najlepsze trendy w zakresie sztucznej inteligencji ilustrują ciągłą podróż mającą na celu wykorzystanie sztucznej inteligencji dla poprawy ludzkości, otwierania nowych możliwości, zwiększania wydajności i inspirowania innowacji w wielu sektorach. Kierując się przyszłością napędzaną sztuczną inteligencją, konieczne jest, abyśmy pozostali czujni, odpowiedzialni i przyszłościowi, aby w pełni wykorzystać ogromny potencjał tej rewolucyjnej technologii.
