Dostosuj preferencje dotyczące zgody

Używamy plików cookie, aby pomóc użytkownikom w sprawnej nawigacji i wykonywaniu określonych funkcji. Szczegółowe informacje na temat wszystkich plików cookie odpowiadających poszczególnym kategoriom zgody znajdują się poniżej.

Pliki cookie sklasyfikowane jako „niezbędne” są przechowywane w przeglądarce użytkownika, ponieważ są niezbędne do włączenia podstawowych funkcji witryny.... 

Zawsze aktywne

Niezbędne pliki cookie mają kluczowe znaczenie dla podstawowych funkcji witryny i witryna nie będzie działać w zamierzony sposób bez nich.Te pliki cookie nie przechowują żadnych danych umożliwiających identyfikację osoby.

Brak plików cookie do wyświetlenia.

Funkcjonalne pliki cookie pomagają wykonywać pewne funkcje, takie jak udostępnianie zawartości witryny na platformach mediów społecznościowych, zbieranie informacji zwrotnych i inne funkcje stron trzecich.

Brak plików cookie do wyświetlenia.

Analityczne pliki cookie służą do zrozumienia, w jaki sposób użytkownicy wchodzą w interakcję z witryną. Te pliki cookie pomagają dostarczać informacje o metrykach liczby odwiedzających, współczynniku odrzuceń, źródle ruchu itp.

Brak plików cookie do wyświetlenia.

Wydajnościowe pliki cookie służą do zrozumienia i analizy kluczowych wskaźników wydajności witryny, co pomaga zapewnić lepsze wrażenia użytkownika dla odwiedzających.

Brak plików cookie do wyświetlenia.

Reklamowe pliki cookie służą do dostarczania użytkownikom spersonalizowanych reklam w oparciu o strony, które odwiedzili wcześniej, oraz do analizowania skuteczności kampanii reklamowej.

Brak plików cookie do wyświetlenia.

Dane syntetyczne, analityka w chmurze i AI szyta na miarę – taki będzie 2023 rok zdaniem SAS

Ostatnie globalne zakłócenia stały się bodźcem do dynamicznego rozwoju innowacji w obszarze analityki i AI. W 2023 roku możemy spodziewać się dalszej głębokiej transformacji biznesu napędzanej przez zmiany rynkowe i technologiczne. Tak prognozuje Bryan Harris, Executive Vice President and Chief Technology Officer w SAS. Jego zdaniem, dziedziny, takie jak blockchain, e-sport czy symulacje, sprawią, że nawet tradycyjne branże zmienią swoje oblicze. Z drugiej strony rozwój technologii, takich jak przetwarzanie języka naturalnego, konwersacyjna sztuczna inteligencja, modelowanie predykcyjne, złożone symulacje i wizja komputerowa, będzie wywierać coraz większy wpływ na przedsiębiorstwa i społeczeństwo.

Wszystkie te innowacje cyfrowe powodują, że ilość danych tworzonych każdego dnia znacznie przekracza ludzką zdolność do wykorzystania ich potencjału. Zbiory big data trzeba oczyścić, posortować i przygotować do analizy, a to również wymaga wykorzystania zaawansowanych narzędzi i automatyzacji. W perspektywie długoterminowej trzeba inwestować w analitykę i sztuczną inteligencję, ponieważ obecne tempo transformacji świata i gospodarki wymusza zmianę podejścia do rozwiązywania złożonych zadań i podejmowania decyzji – uważa Bryan Harris.

 

Priorytet – zaufanie cyfrowe

Najważniejsze we wprowadzaniu rozwiązań z zakresu sztucznej inteligencji będzie zaufanie do wyników obliczeń i umiejętność wytłumaczenia ich. Jeżeli użytkownicy i klienci będą podchodzili z dystansem do tego, co dostarcza sztuczna inteligencja, wprowadzanie AI w organizacjach może kończyć się fiaskiem. Decyzje oparte na wynikach wygenerowanych przez maszyny muszą być łatwe do uzasadnienia, zwłaszcza gdy sugestia AI nie jest oczywista.

 

 

”Sklepy” z branżowymi modelami AI

Dobranie odpowiedniego modelu technologii ułatwi przedsiębiorcom usługa AI store. Rozwiązanie subskrypcyjne pozwoli firmom skorzystać z gotowych modeli dopasowanych do potrzeb ich branży, które umożliwiają szybkie wdrożenie i wykorzystanie możliwości sztucznej inteligencji w codziennej działalności, bez potrzeby samodzielnego tworzenia i utrzymywania modelu.

 

Odwrócenie trybu 80/20

AI pomoże też inżynierom w żmudnym procesie obróbki danych. Dzisiaj często firmy poświęcają 80 proc. czasu na zmaganie się z porządkowaniem zbiorów, a tylko 20 proc. na ich wykorzystywanie. W bliskiej przyszłości to zautomatyzowany algorytm zajmie się oczyszczaniem, sortowaniem i przygotowywaniem surowych danych, co pozwoli specjalistom skupić się na samej analizie i testowaniu nowych modeli. W konsekwencji eksperci data science w firmach będą mogli przeznaczyć 80 proc. czasu na praktyczne wykorzystanie zbieranych informacji.

 

Dane syntetyczne – przyszłość analityki?

W 2023 roku, w ocenie Bryana Harrisa z SAS, w centrum uwagi będą dane syntetyczne, czyli informacje wynikające nie ze zwykłych pomiarów, ale wytworzone przez algorytmy. Dane syntetyczne będą dostępne łatwiej i szybciej. Szersze wykorzystanie pomoże analitykom tworzyć dokładniejsze algorytmy, ponieważ pozwoli wprowadzać do modeli skrajne i rzadkie przypadki, których przykładów nie da się znaleźć w realnych danych z przeszłości. W ten sposób firmy będą mogły podejmować lepsze decyzje w kontekście przyszłych ryzyk. Wytworzone dane sprawią też, że koszt opracowania i utrzymania modelu zostanie obniżony, a co za tym idzie, więcej firm zyska szansę na skorzystanie z możliwości sztucznej inteligencji.

 

Chmura naturalnym środowiskiem dla rozwoju analityki

Jak wynika z kolei z prognozy Deloitte, innym ważnym trendem, który ukształtuje w 2023 roku krajobraz biznesu i technologii, będą chmury obliczeniowe dopasowane do konkretnych segmentów rynku. SAS od lat wspomaga rozwój analityki i modeli sztucznej inteligencji zorientowanych na konkretne branże. Dla rozwoju AI chmura wydaje się być naturalnym środowiskiem. Przeniesienie działania narzędzi analitycznych w obszar cloud computingu usprawni i przyśpieszy wprowadzanie tych rozwiazań do firm. Równocześnie możliwe będzie odciążenie przedsiębiorców w zakresie wyzwań technicznych i budżetowych, z którymi zawsze wiąże się utrzymanie własnej infrastruktury sprzętowej.

 

Lenovo Polska świętuje 30-lecie marki ThinkPad! Niekwestionowaną gwiazdą wydarzenia został najnowszy ThinkPad X1 Fold 16, komputer z niezwykłym elastycznym ekranem.