Περίληψη άρθρου:
Η SoftServe είναι ένας παγκόσμιος πάροχος υπηρεσιών πληροφορικής και επαγγελματικών υπηρεσιών που ειδικεύεται στη χρήση αναδυόμενων τεχνολογιών, όπως η τεχνητή νοημοσύνη, τα μεγάλα δεδομένα και το blockchain, για την επίλυση πραγματικών επιχειρηματικών προβλημάτων. Η εταιρεία δραστηριοποιείται σε πολλούς κλάδους, όπως η υγειονομική περίθαλψη, η χρηματοδότηση και το λιανικό εμπόριο. Η κύρια τάση στην τεχνητή νοημοσύνη και τη μηχανική μάθηση είναι ότι οι τεχνολογίες αυτές γίνονται το βιομηχανικό πρότυπο για την επίλυση σύνθετων προβλημάτων που απαιτούν γνώση, υπολογισμό, αντίληψη, συλλογισμό και λήψη αποφάσεων. Η μηχανική μάθηση μπορεί να χρησιμοποιηθεί για τη βελτίωση της εξατομίκευσης με την εκμάθηση προσωπικών σημάτων από δεδομένα για την παροχή εξατομικευμένων εμπειριών. Η AI/ML επηρεάζει επίσης το metaverse, επιτρέποντας στις εταιρείες να αναπαράγουν φυσικά περιουσιακά στοιχεία ή να δημιουργήσουν αμιγώς ψηφιακά που συμπεριφέρονται έξυπνα. Σχεδόν κάθε εταιρεία σήμερα έχει κάνει κάποια εργασία AI/ML λόγω της ευρείας υιοθέτησης αυτής της τεχνολογίας. Η μεγαλύτερη πρόκληση στην τεχνητή νοημοσύνη και τη μηχανική μάθηση σήμερα είναι η μετατροπή των ιδεών σε αξιόπιστα προϊόντα. Ορισμένες εταιρείες έχουν εξαιρετικές ιδέες αλλά δεν διαθέτουν την τεχνογνωσία για να τις εξελίξουν, ενώ άλλες διαθέτουν τεχνικές δεξιότητες αλλά δυσκολεύονται να εφαρμόσουν την AI/ML σε πραγματικά επιχειρηματικά προβλήματα. Το μέλλον της τεχνητής νοημοσύνης είναι αισιόδοξο, καθώς η ιστορία δείχνει ότι η τεχνολογία ενισχύει παρά αντικαθιστά την ανθρώπινη νοημοσύνη. Το κλειδί είναι να μάθουμε πώς να αξιοποιούμε αυτή την τεχνολογία για να κάνουμε την εργασία πιο αποτελεσματική και να αποκτήσουμε ανταγωνιστικό πλεονέκτημα στο μέλλον.

Κύρια σημεία του άρθρου:

• Η τεχνητή νοημοσύνη και η μηχανική μάθηση γίνονται το βιομηχανικό πρότυπο για την επίλυση σύνθετων προβλημάτων που απαιτούν γνώση, υπολογισμό, αντίληψη, συλλογισμό και λήψη αποφάσεων.
• Η τεχνητή νοημοσύνη και η μηχανική μάθηση είναι απαραίτητες για την καινοτομία προϊόντων και την εξατομίκευση.
• Οι εταιρείες χρησιμοποιούν όλο και περισσότερο την Τεχνητή Νοημοσύνη και τη Μηχανική Μάθηση, με τους τρεις γίγαντες - Facebook, Google και Amazon - να αποτελούν βασικούς κινητήριους μοχλούς του κλάδου.
• Η κύρια πρόκληση της εφαρμογής αυτών των τεχνολογιών σήμερα δεν είναι το πώς θα είναι κανείς επιτυχημένος με αυτή την τεχνολογία, αλλά μάλλον το πώς θα είναι αποτελεσματικός.
• Το μέλλον της τεχνητής νοημοσύνης θα χρησιμοποιηθεί με συνεργατικό τρόπο, βοηθώντας μας και όχι αντικαθιστώντας μας.

Αναλυτικά το άρθρο:
Η SoftServe είναι ένας παγκόσμιος πάροχος υπηρεσιών πληροφορικής και επαγγελματικών υπηρεσιών που χρησιμοποιεί αναδυόμενες τεχνολογίες αιχμής για την επίλυση πραγματικών επιχειρηματικών προβλημάτων. Διαθέτει γραφεία σε όλο τον κόσμο και ειδικεύεται σε πολλούς κλάδους, όπως το λιανικό εμπόριο, οι χρηματοπιστωτικές υπηρεσίες, η υγειονομική περίθαλψη, η ενέργεια, το πετρέλαιο και το φυσικό αέριο και η μεταποίηση. Συνεργάζονται επίσης με ψηφιακούς ιθαγενείς και ανεξάρτητους πωλητές λογισμικού για να τους βοηθήσουν να υιοθετήσουν την τεχνολογία στα προϊόντα τους.

Η χρήση της τεχνητής νοημοσύνης, της μηχανικής μάθησης και της επιστήμης των δεδομένων δεν είναι πλέον ένα ερώτημα για το αν είναι οι τεχνολογίες του μέλλοντος, καθώς βρίσκονται ήδη παντού και η πλειονότητα της καινοτομίας δεν θα ήταν δυνατή χωρίς αυτές. Οι τεχνολογίες αυτές επιτρέπουν την αντιμετώπιση και επίλυση ορισμένων προβλημάτων που προηγουμένως θεωρούνταν δυσεπίλυτα, όπως η φυσική γλώσσα, η αναγνώριση εικόνων ή η δημιουργία κώδικα. Η μηχανική μάθηση είναι πλέον ο πιο αποτελεσματικός τρόπος για την αντιμετώπιση τέτοιου είδους προβλημάτων, επειδή αξιοποιεί τη γνώση που είναι αποθηκευμένη σε τεράστιες ποσότητες δεδομένων για την εξεύρεση λύσεων. Με τον όγκο των δεδομένων που μπορούν να συλλεχθούν και την αποτελεσματικότητα της εκπαίδευσης και των αλγορίθμων, μπορούν να επιτευχθούν υπεράνθρωπες επιδόσεις σε εργασίες που προηγουμένως θεωρούνταν δυνατές μόνο από ανθρώπους. Η τάση είναι η μηχανική μάθηση και η τεχνητή νοημοσύνη να αποτελέσουν το βιομηχανικό πρότυπο για την επίλυση σύνθετων προβλημάτων που απαιτούν γνώση, υπολογισμό, αντίληψη, συλλογισμό και λήψη αποφάσεων σε πολλούς κλάδους, όπως η υγειονομική περίθαλψη, τα χρηματοοικονομικά και το λιανικό εμπόριο. Η γεννητική τεχνητή νοημοσύνη είναι μια αναδυόμενη τάση που έχει εξελιχθεί με την πάροδο του χρόνου, αλλά πρόσφατα κατάφερε να λύσει πραγματικά προβλήματα σε διάφορους κλάδους. Ωστόσο, εξακολουθούν να υπάρχουν προκλήσεις όσον αφορά την αξιοπιστία και την κατανόηση του πλήρους δυναμικού τους.

Η τεχνητή νοημοσύνη (AI) και η μηχανική μάθηση είναι σημαντικές για την καινοτομία προϊόντων, καθώς μπορούν να αντιμετωπίσουν προβλήματα που η παραδοσιακή τεχνολογία δεν μπορεί να λύσει. Αποτελούν ισχυρά εργαλεία για την εισαγωγή νέων χαρακτηριστικών, τη βελτίωση της εμπειρίας των χρηστών και την εξαγωγή βαθιών συμπερασμάτων από τα δεδομένα. Ωστόσο, η χρήση της τεχνητής νοημοσύνης και της μηχανικής μάθησης απαιτεί εξειδίκευση, καθώς πρόκειται για πολύπλοκες τεχνολογίες που βασίζονται στον πειραματισμό για την επίτευξη επιτυχίας. Σε αντίθεση με την παραδοσιακή μηχανική, όπου ο πηγαίος κώδικας ορίζει τη συμπεριφορά του συστήματος, η συμπεριφορά της τεχνητής νοημοσύνης και της μηχανικής μάθησης ορίζεται από τα δεδομένα, γεγονός που καθιστά δύσκολη την πρόβλεψη των αποτελεσμάτων. Για να ξεπεραστεί αυτή η αβεβαιότητα, η βιομηχανία AI έχει αναπτύξει αποτελεσματικές μεθόδους πειραματισμού για την ταχεία επικύρωση υποθέσεων και την εξέλιξη επιτυχημένων πειραμάτων σε ολοκληρωμένα προϊόντα. Οι ομάδες προϊόντων πρέπει να υιοθετήσουν μια διαφορετική νοοτροπία συνεχούς ιδεοληψίας και πειραματισμού για τον εντοπισμό περιπτώσεων χρήσης με υψηλό δυναμικό και ευέλικτες διαδικασίες για την επικύρωση και την κλιμάκωση των ιδεών.

Οι επιχειρήσεις μπορούν να χρησιμοποιήσουν την τεχνολογία AI/ML για να βελτιώσουν την εξατομίκευση, αξιοποιώντας τα δεδομένα που συλλέγονται από διάφορες πηγές, όπως η ροή κλικ στον ιστότοπο, οι πλατφόρμες κοινωνικής δικτύωσης και τα δεδομένα εικόνων. Η ΑΙ λειτουργεί ως μαύρο κουτί μεταξύ του σήματος και του χρήστη για την παροχή εξατομικευμένων εμπειριών, μάρκετινγκ και περιεχομένου που έχει απήχηση στον συγκεκριμένο χρήστη. Η εξατομίκευση είναι ένα πολυδιάστατο πρόβλημα που δεν μπορεί να οριστεί μόνο μέσω της παραδοσιακής τεχνολογίας. Η ικανότητα ανάλυσης ενός ποικίλου συνόλου δεδομένων είναι ένα άλλο πλεονέκτημα της AI/ML για την επίτευξη εξατομίκευσης. Με την εκμάθηση προσωπικών σημάτων και προτιμήσεων από τα δεδομένα, οι επιχειρήσεις μπορούν να αποκτήσουν γνώσεις σχετικά με τη συμπεριφορά των πελατών τους και να χρησιμοποιήσουν αυτές τις γνώσεις για την παροχή εξατομικευμένων εμπειριών.

Ο αντίκτυπος της μηχανικής μάθησης στο metaverse μπορεί να εξεταστεί από δύο οπτικές γωνίες. Η πρώτη είναι η αναπαραγωγή φυσικών περιουσιακών στοιχείων σε έναν ψηφιακό κόσμο, η οποία μπορεί να αποτελέσει πρόκληση λόγω της πολυπλοκότητας των σχετικών διαδικασιών. Η μηχανική μάθηση παρέχει έναν αποτελεσματικό τρόπο για τη δημιουργία ακριβών ψηφιακών διδύμων φυσικών περιουσιακών στοιχείων στο metaverse. Η δεύτερη προοπτική περιλαμβάνει τη δημιουργία αμιγώς ψηφιακών περιουσιακών στοιχείων που παρουσιάζουν παρόμοιες ιδιότητες και συμπεριφορές με τα πραγματικά, απαιτώντας την τεχνητή νοημοσύνη και τη μηχανική μάθηση για τον προγραμματισμό ευφυών διαδικασιών. Οι επιχειρήσεις μπορούν να επωφεληθούν από τη μηχανική μάθηση στο metaverse βελτιώνοντας την αποτελεσματικότητα και την ακρίβεια της αναπαραγωγής φυσικών περιουσιακών στοιχείων, καθώς και δημιουργώντας νέες ευκαιρίες για αμιγώς ψηφιακά περιουσιακά στοιχεία με ευφυείς συμπεριφορές.

Οι τρεις γίγαντες του κλάδου, το Facebook, η Google και η Amazon, είναι εδώ και χρόνια πρωτοπόροι στην αξιοποίηση της τεχνητής νοημοσύνης και της μηχανικής μάθησης (ML) στα προϊόντα τους. Ωστόσο, η συνολική υιοθέτηση αυτής της τεχνολογίας έχει αυξηθεί και σχεδόν κάθε εταιρεία έχει κάνει κάποια εργασία AI/ML. Η αντίληψη έχει αλλάξει από τις εταιρείες που εξερευνούν αυτόν τον χώρο σε σχεδόν κάθε εταιρεία που εφαρμόζει ήδη AI/ML στα προϊόντα ή τις υπηρεσίες της. Ακόμα και τα smartphones υποστηρίζονται από λειτουργίες AI/ML. Ενώ ορισμένες εταιρείες μπορεί να εστιάζουν περισσότερο στο AI/ML για το μάρκετινγκ ή τη διανομή, μπορεί να υπάρχουν παλιές τεχνολογίες στο χώρο παραγωγής ή στην αλυσίδα εφοδιασμού τους. Ως εκ τούτου, το επίπεδο υιοθέτησης AI/ML μπορεί να διαφέρει στους διάφορους επιχειρηματικούς κλάδους, αλλά είναι δύσκολο να σκεφτεί κανείς εταιρεία που δεν χρησιμοποιεί AI/ML αυτή τη στιγμή.

Η κύρια πρόκληση για τις εταιρείες που εφαρμόζουν τεχνητή νοημοσύνη και μηχανική μάθηση δεν είναι το πώς θα είναι επιτυχημένες με την τεχνολογία, αλλά μάλλον το πώς θα είναι αποτελεσματικές. Με έναν τεράστιο όγκο διαθέσιμων δεδομένων και τεχνολογία ανοικτού κώδικα, είναι εύκολο να επιτευχθούν καλά αποτελέσματα. Η πρόκληση έγκειται στο να αποφασίσει κανείς πού θα εφαρμόσει αποτελεσματικά την τεχνολογία και να εντοπίσει τις ευκαιρίες που θα έχουν τον σημαντικότερο αντίκτυπο, ενώ θα εφαρμοστούν οικονομικά αποδοτικά. Οι εταιρείες πρέπει επίσης να μετατρέψουν γρήγορα τις ιδέες σε προϊόντα παραγωγής. Η επιτυχής υιοθέτηση της τεχνητής νοημοσύνης απαιτεί την εύρεση των σωστών περιπτώσεων χρήσης όπου τα επιθυμητά αποτελέσματα μπορούν να επιτευχθούν αποτελεσματικά, ενώ παράλληλα οι ιδέες μετατρέπονται σε ολοκληρωμένα προϊόντα. Ορισμένες εταιρείες δυσκολεύονται να δημιουργήσουν αξιόπιστα προϊόντα από τις καινοτόμες ιδέες τους, ενώ άλλες δεν διαθέτουν τεχνογνωσία στις τεχνολογίες AI/ML και δεν γνωρίζουν πώς να τις εφαρμόσουν για την επίλυση πραγματικών επιχειρηματικών προβλημάτων. Συνολικά, η εύρεση του καλύτερου τρόπου αξιοποίησης αυτών των τεχνολογιών αποτελεί κοινή πρόκληση για τις εταιρείες που επιθυμούν να τις εφαρμόσουν.

Το μέλλον της τεχνητής νοημοσύνης και της μηχανικής μάθησης είναι κάτι που προκαλεί αισιοδοξία αλλά και φόβο στους ανθρώπους. Πολλοί ανησυχούν ότι αυτές οι τεχνολογίες θα αντικαταστήσουν τις ανθρώπινες θέσεις εργασίας, πράγμα που είναι ένας βάσιμος φόβος. Ωστόσο, η ιστορία μάς δείχνει ότι η τεχνολογία πάντα ενισχύει την ανθρώπινη νοημοσύνη και δεν την αντικαθιστά. Το μέλλον της τεχνητής νοημοσύνης θα είναι συνεργατικό, όπου οι άνθρωποι καθοδηγούν την τεχνολογία για να επιτύχουν τα επιθυμητά αποτελέσματα. Για παράδειγμα, προϊόντα όπως το GitHub Copilot βοηθούν τους προγραμματιστές στη συγγραφή κώδικα, αλλά εξακολουθούν να απαιτούν ανθρώπινη καθοδήγηση για την επίτευξη των επιθυμητών αποτελεσμάτων. Στο μέλλον, η τεχνητή νοημοσύνη θα χρησιμοποιείται για να μας βοηθά, όχι για να μας αντικαθιστά. Ως εκ τούτου, είναι σημαντικό να μάθουμε πώς να αξιοποιούμε αυτή την τεχνολογία για να κάνουμε την εργασία μας πιο αποτελεσματική και να αποκτήσουμε ανταγωνιστικό πλεονέκτημα στην αγορά εργασίας.

Πηγή: Iurii Milovanov, SoftServe: How AI/ML is helping boost innovation and personalisation