Az ambíció és a kivitelezés között még mindig jelntős szakadék tátong, ami a mestereséges intelligenciában már most is meglévő potenciált és a gyakorlatban alkalmazott megoldásokat illeti – derül ki a MITSloan Management Review 2017 során, több mint 3 ezer vállalati vezető és elemző bevonásával készített globális felméréséből. Az MIT SMR anyaga alapján nagyon nagy különbségek vannak az MI-technológiákat értő és adaptáló vállalatok, illetve a késlekedők között. Ez elsősorban az adatokhoz való viszonyból ered, vagyis aki nem érti, hogy az MI nem egy intuitív vagy a hagyományos értelemben intelligens algoritmus, az nem is lesz képes az adatokat összegyűjteni, szervezni és adagolni, hogy a mesterséges intelligenciára épülő rendszerek tanuljanak, növekedjenek és egy idő után valóban hasznossá válhassanak.
Az nem használja, aki nem igazán érti
A kutatás azonosított is néhány alapvető félreértést azzal kapcsolatban, hogy milyen erőforrások szükségesek az MI-k képességeinek fejlesztéséhez. A felmérésből kiderül, hogy a jelenleg élen járó társaságok ezen felül a felső vezetés egyértelmű támogatásával folytatják az MI-vonatkozású projektetet, és kész üzleti tervekkel rendelkeznek, amikor belevágnak egy-egy ilyen irányú kezdeményezésbe. (Az utóbbi két tényező, illetve azok hiánya egyébként az adaptáció két leggyakoribb akadálya, ami még a technológiai képességek hiányánál is többet nyom a latba.)
A válaszadók háromnegyed része ma már úgy látja, hogy az MI új üzleti lehetőségeket nyit a vállalatok előtt, 85 százalékuk pedig meg van győződve róla, hogy a technológiák implementációjával versenyelőnyre lehet szert tenni. Ehhez képest a kutatás idején a szervezetek mindössze ötödénél jelent meg valamilyen formában a gépi intelligencia a belső folyamatokban vagy a termékekben, és 39 százalékuk rendelkezett egyáltalán az MI-fejlesztésekre vonatkozó stratégiával – ebből a szempontból a legjobban 100 ezer vagy annál is több alkalmazottat foglalkoztató társaságok állnak, de még ezek körében is csak 50 százalékos az arány.
forrás: MIT SMR - Reshaping Business With Artificial Intelligence
A kutatás eredményei között azért jó híreket is találni: az MIT SMR szerint a fenti állapotok komoly előrelépést jelentenek akár csak a 2015-ös helyzethez képet, amikor a válaszadó piaci cégek 34 százaléka még komolyan tartott az MI-től, sőt az üzleti szolgáltatások szegmensében ez az arány még magasabb volt. Két évvel ezelőtt még nagyon kevés gyakorlati implementációról számoltak be, és mindössze 7 százalék tervezett MI-vonatkozású projekteket a következő évre, 49 százalék pedig egyenesen úgy nyilatkozott, hogy egyáltalán semmit sem akar kezdeni az MI-technológiákkal.
Egyes területeken már gyökeret vert
A kutatásból kiderül, hogy az aktuális alkalmazások elsősorban a hatékonyabb és simább ügyfélkapcsolat-kezelést, a videós megfigyelő rendszereket és a helyszíni műveleteket érintik. Az első esetben a legelső kapcsolatfelvételi pont automatizálásán és az egyszerűbb, gyakran felmerülő, tipizálható problémák megoldásán túl felmerül a humán erőforrások optimális kihasználása: ahogy az Aspect tavalyi kutatásából is kiderül, az ügyfélszolgálatosok átlagosan a hívások 70-80 százalékát tartják könnyű vagy közepes nehézségű feladatnak, ami azt jelenti, hogy az automatizálással több idejük jut az idő- és erőforrásigényes, tranzakciós természetű vagy általában komplexebb kérdések megoldására.
A biztonsági felhasználások körében az IP kameratechnológiák fejlődésével párhuzamosan igen erős az MI transzformatív hatása. Az algoritmusok egyre jobbak a képi információ feldolgozásában és értelmezésében, ami a fizikai biztonság területén elsősorban a gépi intelligenciára épülő arcfelismerő rendszerek bevezetésében nyilvánul meg.. Tavaly Kínábín 170 millió, az Egyesült Államokban pedig 50 millió térfigyelő kamera működött, és nemsokára ezek mindegyike képes lesz ilyen jellegű azonosításra – Sanghajban például már ezek a rendszerek büntetik a tilosban átkelő gyalogosokat. Az ilyen irányú alkalmazások természetesen nagy csomó személyiségi jogi és szabályozási kérdést vetnek fel, a kínai modell pedig egyelőre inkább tűnik ijesztőnek, mint bármi másnak.
forrás: MIT SMR - Reshaping Business With Artificial Intelligence
A mesterséges intelligencia gyakorlati alkalmazásából éppen az ipari jellegű üzletágak és a különféle "terepmunkákat" végző szervezetek profitálnak a legnagyobb mértékben. Az Airbus, a BP, a Wells Fargo, az Infosys és számos más nagyvállalat fejlesztéseiről szinte naponta olvashatunk, ahogy az MI-alkalmazások nagy százalékban, valós idejű előrejelzésekkel előzik meg a gyártósorok működésében fellépő zavarokat, vagy a gépektől kapott adatok elemzésével segítik a műszaki szakemberek döntéseit. Az MIT SMR felmérése alapján minden jel arra mutat, hogy 2018 fordulópontot hoz az MI-megoldások adaptációjában, miután az üzleti szereplők most kezdik széles körben megérteni a mesterséges intelligencia lehetőségeit, és a fogyasztók idegenkedése is a kritikus szint alá csökken.
A NIS2-megfelelőség néhány technológiai aspektusa
A legtöbb vállalatnál a megfeleléshez fejleszteni kell a védelmi rendszerek kulcselemeit is.
CIO KUTATÁS
TECHNOLÓGIÁK ÉS/VAGY KOMPETENCIÁK?
Az Ön véleményére is számítunk a Corvinus Egyetem Adatelemzés és Informatika Intézetével közös kutatásunkban »
Kérjük, segítse munkánkat egy 10-15 perces kérdőív megválaszolásával!
Nyílt forráskód: valóban ingyenes, de használatának szigorú szabályai vannak