Hogyan változtatja meg az MI a mindennapi munkát?
A gépi tanulással, robotizált folyamat-automatizációval és az interaktív MI-vel megváltoztathatja vállalatát. Ismerje meg jobban a Mesterséges Intelligencia Technológiáját!
A gépi tanulással, robotizált folyamat-automatizációval és az interaktív MI-vel megváltoztathatja vállalatát. Ismerje meg jobban a Mesterséges Intelligencia Technológiáját!
A Mesterséges Intelligencia technológia (MI) egyfajta gyűjtőfogalom olyan technológiákra, melyek segítségével gépek számára lehetőség nyílik, hogy lássanak, felfogjanak, tanuljanak és cselekedjenek. A gépi tanulás algoritmusai, a robotizált folyamat-automatizáció (RPA), az arc- és hangfelismerés csupán néhány a leggyakoribb példák közül, de tárházuk széles, és számtalan MI alkalmazási módot tartalmaz.
Az MI három különböző komplexitási szint szerint osztályozható:
1. szint: A technológia képes különböző minták felismerésére (pl. képeken vagy beszédben).
2. szint: A technológia képes adatok összekapcsolására, és valószínűségek alapján előrejelzéseket tesz.
3. szint: A technológia felismeri az új összeköttetéseket, és tapasztalat alapján tanul.
Az MI technológia már egy ideje mindennapi életünk része. Az alábbiakban felsoroltuk a leggyakrabban használt MI alkalmazásokat, melyekről nem is gondolná, hogy azok.
Virtuális asszisztensek: A virtuális asszisztensek – mint pl. a Google Assistant vagy az Amazon Echo – társalgási MI -t, és hangfelismerést használnak, hogy interaktív, kétutas élményt tudjanak nyújtani. Tegyük fel, hogy eseményt szeretnénk hozzáadni a naptárunkhoz. A különböző MI technológiák elemzik a beszédünket, a parancs alapján meghatározzák a lényeget, majd további információkat kérnek tőlünk, mielőtt az eseményt hozzáadnák a strukturált adathalmazhoz (a naptárhoz).
Okosházak: Az okosházak összeköttetésben lévő eszközöket működtetnek, mint pl. MI-képes otthoni biztonsági kamerákat és termosztátokat. A Google Nest például képes arra, hogy megtanulja a ház lakójának szokásait, és megától beállítja a ház hőmérsékletét attól függően, hogy a lakók otthon vannak, vagy munkában, ébren vannak, vagy alszanak.
Média ajánlások: A Netflix, Spotify, és a YouTube mesterséges intelligenciát használnak, hogy megismerjék felhasználóik preferenciáit. Ezután, ezek alapján ajánlanak különböző tartalmakat felhasználóiknak.
Közösségi autómegosztás: Az Uber vagy a Lift szolgáltatások mesterséges intelligenciát használnak, hogy előrejelzéseket adhassanak a feltételezett várakozási időről, vagy hogy a felhasználó mennyi idő múlva fog eljutni úticéljához.
A gépi tanulás gyűjtőfogalom olyan MI fajtákra, melyek tapasztalat révén tanulnak. A gépi tanulás algoritmusai tökéletesek az összetett, nagyléptékű problémák megoldására. A technológiát gyakran használják emberi vagy környezeti viselkedésre alapozott előrejelzések készítéséhez, vagy korábban fel nem derített, alacsony hatékonyságú, adathalmazokban található minták fellelésére.
A gépi tanulási rendszerek olyan speciális rendszerek, melyeket úgy lehet a leghatékonyabban felhasználni, ha saját tanulási területükön alkalmazzuk őket. De hogyan működik? A gépi tanuláshoz adatokra alapuló algoritmusra van szükség. Ez az algoritmus aztán “képzést” kap, hogy egy bizonyos feladatot elláthasson. Az adathalmaz állandóan növekedik, miközben az algoritmus dolgozik és megfigyeli a folyamatosan változó feltételeket. E további adatok beépítésével az algoritmus tovább tanul, és lépésről lépésre bővíti készségei tárházát. Ennél a lépésnél lehet vállalata segítségére az NTT DATA Business Solutions.
Az NTT DATA Business Solutions gépi tanulási algoritmusokat, érzékelős technológiát és időjárás előrejelzést használt a Xervon vállalatnál, hogy felmérhesse, pontosan hány hűtőtornyot kell működtetnie egyszerre. Az energiaköltségek ilyen módon történő csökkentésével a vállalat jelentős pénzt takaríthatott meg. Emellett pedig segített, hogy a Xervon vállalat a hűtőtornyok üzemen kívüli időszakára tervezhesse karbantartási munkáit.
Az MI olyan bámulatos dolgokra képes, melyeket akár egy évtizeddel ezelőtt is még sci-fi-nek hittünk volna.
Thomas Nørmark MI és Robotika Globális Igazgatója
A múlt üzleti döntéseit nagyban elbeszélésekre alapozták. Mára ez teljesen megváltozott. Ahogyan egyre több eszköz kapcsolódik össze, a felgyülemlő adatmennyiség is hatványozottan nő. A jelenkor kihívása, hogy maximálisan kiaknázhassuk a nagy adathalmazokból kinyert értékéket.
Az MI technológiával a vállalat az óriási adatmennyiségből tőkét kovácsolhat, mivel segítségével jól informált, biztos döntéseket hozhat, és fokozatosan intelligens vállalattá formálódhat. Az IoT érzékelőadatok például kombinálhatók felhő-alapú szolgáltatásokkal az ellátási lánc hatékonyságának növeléséhez. A Robotizált folyamat-automatizáció (RPA) korszerűsíti az ismétlődő feladatokat, és kiiktatja az emberi hibalehetőségeket. A Digitális avatárokkal értékes időt szabadíthat fel dolgozói számára, és optimalizálhatja vállalati szolgáltatásait. Továbbá, a gépi tanulással jobb előrejelzéseket készíthet. Bőséges, de még kihasználatlan vállalati adatokkal rendelkezik? Lehet, hogy az MI lesz a megoldás.
Az interaktív MI-vel felszerelt chatbotok tipikus online ügyfélszolgálati eszközök, melyek begépelt lekérdezések alapján adják ki a kívánt információkat.
A fizikai értelemben vett robotok – más néven digitális emberek vagy digitális avatárok – fizikai értékesítési pontokon segítik az ügyfeleket. A monitorokkal felszerelt áruházi robotok válaszolnak az ügyfelek kérdéseire, és elnavigálják őket a keresett árucikkekhez.
Pénzügyi menedzserek a kereskedelmi ügyletek, és a piaci előrejelzések felgyorsításához használnak mesterséges intelligenciát. A különböző botok használatával időt takaríthatnak meg az adatbeviteli feladatok során. Továbbá, a botok összetettebb feladatokat is el tudnak látni – pl. a pénzforgalom automatizálásával lecsökkentik az emberi hibalehetőséget, vagy biztosíthatják, hogy a vállalat megfeleljen a különböző, hatósági rendelkezéseknek és bonyolult jogszabályoknak.
A chatbotok és RPA botok automatizálják az ismétlődő HR feladatokat, pl. az űrlapok kitöltését, az emailekben történő információkeresést és adatbevitelt. Az M.I. segítségével leszűkíthetjük az állásra jelentkezők nagy csoportját néhány kiemelkedő jelöltre, a technológia segítségével pedig könnyen felderíthetjük, mely dolgozóknál áll fenn a lehetőség, hogy elhagyják a céget.
Az MI segíthet az ügyfélkapcsolatok ápolásában azáltal, hogy előrejelzi, mely ügyfelek visszatérésére nem számíthatunk, illetve, hogy miért. Ezek az ügyfelek stratégiai szempontból kiemelkedőek? Tehetünk valamit nagyobb megelégedettségük érdekében? Az MI segítségével kielemezheti, mely ügyfeleinek kell azonnali, plusz figyelmet szentelnie.
A képelemzéssel korszerűsítheti a kategóriák meghatározásának folyamatait. Például, egy online bútorbolt webáruháza esetében az értékesítőknek általában minden egyes székről fotót kell készíteniük, meg kell nevezniük a gyártót, leírást kell készíteniük a szék használati lehetőségeiről, a várható koptathatóságról, és be kell árazniuk a terméket. Az MI képelemzéssel e folyamatok automatizálhatók.
Az IoT technologiák – pl. a nyomonkövetés – segítségével eddig nem látott precízitással működhet a szállítmányozási szolgáltatás. Ma már nem csupán a kiszállítás napját ütemezhetjük, de előrejelezhető, hogy pontosan hány órakor fog megérkezni a csomag.
Szakértőnk, Adrian Kostrz, e választható webinar során megosztja tapasztalatait az SAP S/4HANA intelligens megoldásról, valamint a megoldásba integrált, MI-, gépi tanulás- és RPA alapú funkciókról.
A webinar során bemutatjuk, hogy ezek a fejlett technológiák szinte mint utolsó puzzle darabkák illeszkednek az intelligens vállalat teljes képébe, továbbá megtudhatja, hogyan igazíthatók könnyen az Ön valós üzleti modelljéhez és folyamataihoz.
Az itelligence társ-innovációs projektek keretében adja át ügyfeleinek új, iparág-specifikus elképzeléseit. Univerzális megoldás helyett egyedi, moduláris és iteratív módszert biztosít. A módszer egyfajta ütemtervhez hasonló, mely a vállalat által választott kezdőponttól egészen a végpontig vezet, az út során pedig végig az itelligence támogatását élvezheti. A cél mindig ugyanaz: az innovációból értéket kell teremteni.
Vannak további kérdései, vagy szeretne még több információhoz jutni MI technológiákkal kapcsolatban?
Lépjen kapcsolatba velem még ma, és vegyük sorra vállalata problémás pontjait, elérendő céljait, és hogy mindezekben milyen segítséget tudunk nyújtani vállalatának!
Thomas Nørmark
Global Head of Innovation