Różnorodność siłą Sztucznej Inteligencji – wynika z II edycji raportu „Iloraz sztucznej inteligencji. Potencjał AI w polskiej gospodarce.” stworzonego przez Fundację Digital Poland, Klub Jagielloński oraz firmę Microsoft.

Przewidywanie prawdopodobieństwa wystąpienia zagrożeń biologicznych, zapobieganie awariom maszyn, rozpoznawanie składu substancji w procesach chemicznych czy bankowy concierge podpowiadający rozwiązania finansowe dostosowane do zachowania odbiorców to tylko kilka przykładów wykorzystania sztucznej inteligencji (AI) do na rzecz transformacji branż, rozwoju polskiej gospodarki, wzrostu jej PKB oraz poprawy jakości życia. Twórcy drugiej edycji raportu „Iloraz sztucznej inteligencji”[1] podkreślają, że sztuczna inteligencja dotyka różnorodnych obszarów, od wspierania udzielania kredytów, po rolnictwo czy przemysł chemiczny. Zwracają jednak uwagę, że rozwój technologii musi być prowadzony w zgodzie z zasadami zrównoważonego rozwoju i przy kontroli zapewnianej przez przemyślane i transparentne regulacje.

„Rozwój technologii AI nie jest celem samym w sobie. Powinniśmy zadać sobie pytanie, jakie jej zastosowania mogą służyć odpowiedzialnemu rozwojowi i realizacji celów zrównoważonego rozwoju. By móc przeprowadzić konstruktywny dialog powołaliśmy Digital Sustainability Forum (DSF). To wspólna inicjatywa Fundacji Centrum Cyfrowe, Fundacji Digital Poland oraz firmy Microsoft. W ramach debat i analiz wypracowaliśmy rekomendacje dla decydentów, w rękach których leży budowanie strategii, polityk i w końcu regulowanie nowych technologii” – podkreśla Piotr Marczuk, pomysłodawca raportu „Iloraz sztucznej inteligencji”, Dyrektor Polityki Korporacyjnej w Microsoft.

AI to swoisty silnik zasilany danymi, który w niedalekiej przyszłości napędzać będzie gospodarkę. W procesie budowy rozwiązań, jej twórców ogranicza jedynie wyobraźnia. Właśnie dlatego są one niezwykle zróżnicowane i zapewniają wsparcie wielu obszarów funkcjonowania społeczeństwa i gospodarki. To, co łączy wszystkie przypadki przedstawione w raporcie „Iloraz sztucznej inteligencji”, to wnoszenie wartości dodanej dla polskiej gospodarki oraz korzystanie z technologii chmurowej, która jest fundamentem dla wykorzystania potencjału płynącego z narzędzi AI. Wykorzystanie potencjału technologii chmurowej do budowania autorskiego oprogramowania przyczynia się do dalszego wzmacniania Polskiej Doliny Cyfrowej. To właśnie siła rodzimych rozwiązań będzie przesądzać o innowacyjności całej polski gospodarki i jej zdolności do konkurowania w skali międzynarodowej.

Równowaga biologiczna

Twórcy Digital Sustainability Forum podkreślają, że technologia AI może być elementem redukowania nierówności społecznych, gospodarczych i środowiskowych. Idąc tym tokiem myślenia warto wykorzystać AI m.in. do redukcji zużycia energii elektrycznej, wody pitnej, czy ograniczenia poziomu generowania śmieci. Sztuczna lub jak można o niej myśleć – rozszerzona inteligencja już dzisiaj zapewnia korzyści w sektorze rolnictwa. System DigitalCrops firmy AgriSolutions pomaga przewidzieć prawdopodobieństwo wystąpienia zagrożeń biologicznych – konkretnych grzybów, pasożytów, szkodników czy chorób. Stacje badawcze, rejestrują m.in. nasłonecznienie, temperaturę czy wilgotność powietrza i gleby w kilku punktach i łączy zgromadzone dane z ogólnodostępnymi danymi meteorologicznymi. Wykorzystując uczenie maszynowe oraz metody statystyczne, oprogramowanie szacuje, jakie potencjalne grzyby, choroby czy pasożyty mogą pojawić się na uprawach rolnika. Podpowiada także, jakiej substancji oraz w jakiej ilości użyć, aby zapobiec stratom.

Inteligentne wytwarzanie

Algorytmy AI znajdują obecnie szerokie zastosowanie w procesach produkcyjnych realizując w praktyce założenia Przemysłu 4.0. Silesian Catalysts zbudował rozwiązanie dla przemysłu chemicznego, w którym algorytmy sztucznej inteligencji analizują zdjęcia, dostarczając inżynierom informacje o cechach produktu niemal natychmiast. Użycie AI do analizy charakterystyki wytwarzanego materiału jeszcze w trakcie procesu pozwala przynieść oszczędności od 20 do 30 proc. Wykorzystując możliwości uczenia maszynowego, firma Predica stworzyła rozwiązanie, które na bieżąco monitoruje pracę urządzeń, zbierając dane np. na temat ich temperatury czy wibracji. System po rozpoznaniu wysokiego ryzyka awarii oraz określeniu jej rodzaju, potrafi przestawić urządzenie na oszczędniejszy tryb działania oraz zlecić ekipie serwisowej jego przegląd. Przewidywanie anomalii w produkcji i wcześniejsza eliminacja usterek jest możliwa również dzięki rozwiązaniu firmy TIDK, która analizuje dane zbierane w procesach produkcyjnych. Sztuczna inteligencja przydaje się szczególnie przy tworzeniu rozwiązań konserwacji predykcyjnej. W tym przypadku nie wystarczą zwykłe metody statystyczne, więc TIDK buduje swoje rozwiązanie czerpiąc z możliwości głębokiego uczenia (deep learning), tworząc algorytmy oparte o sieci neuronowe. Możliwości predykcyjne sztucznej inteligencji stosuje również firma Silvermedia, która stworzyła rozwiązanie do przewidywania popytu. Jego celem jest zachowanie ciągłości dostępności produktów na sklepowych półkach z jednoczesnym ograniczaniem kosztów wynikających z nadprodukcji.

Wygodniejsze życie

AI to także rozwiązania pozwalające na wygodniejsze załatwianie spraw w codziennym życiu. FinAI to rodzaj mobilnego sklepu z kredytami, który pomaga klientom szybko znaleźć najlepszą ofertę oraz zawrzeć umowę z wybranym bankiem. Platforma nie tylko umożliwia porównanie ostatecznych warunków pożyczki w różnych bankach, ale też upraszcza, skraca i automatyzuje proces kredytowy. Umożliwia też sfinalizowanie całej transakcji wewnątrz aplikacji. Najszybszy pożyczkobiorca cały proces, wraz z podpisaniem umowy, ukończył przed upływem 30 minut od rejestracji na platformie.

Z kolei firma Digital Fingerprints stworzyła rozwiązanie oparte o biometrię behawioralną służące do weryfikacji tożsamości użytkowników i podniesienia poziomu cyberbezpieczeństwa. Wykorzystuje w tym celu dane dotyczące naszej interakcji z komputerem: czasu pomiędzy naciśnięciem klawiszy na klawiaturze, przyspieszeń naszej myszki czy charakterystyki przesuwania palca po ekranie dotykowym. Digital Fingerprints potrafi potwierdzić, że jesteśmy osobą, za którą się podajemy. Rozwiązaniu zaufało już ponad 400 tysięcy klientów mBanku. Potencjał do wdrożenia istnieje jednak właściwie w każdym elemencie naszego życia, gdzie bezpieczeństwo dostępu jest istotne.

Klient w centrum uwagi

Ważnym obszarem zastosowania sztucznej inteligencji jest również obsługa klientów. Firma Synerise dostarcza silnik hiperpersonalizacji, który powstał w oparciu o jej autorskie algorytmy AI. W efekcie Synerise dostarcza m.in. personalizowane rekomendacje produktowe, które na każdym etapie ścieżki zakupowej dopasowują się do klienta. Tworzy także modele ocenne, które umożliwiają natychmiastowe wykorzystanie szans na dodatkową sprzedaż produktów. Algorytmy szacują indywidualne skłonności klientów czy ich gotowość do zakupu. Pomagają także kształtować politykę cenową i lepiej spersonalizować promocje.

Mając na uwadze zindywidualizowaną obsługę klientów, firma ITMAGINATION oferuje bankom oparte o AI rozwiązanie, które dokonuje szczegółowej segmentacji, analizując zachowanie konsumentów w czasie. Rozwiązanie to uczy się na danych, które posiada o nas bank. Łączy je z informacją o tym, jak używamy aplikacji bankowej, jak odpowiadamy na oferty banku, z danymi o naszych zainteresowaniach lub opiniach wyrażanych w mediach społecznościowych. Dzięki możliwościom uczenia maszynowego, platforma Behaviolytics przedstawia rekomendacje dotyczące usług, z których najprawdopodobniej klient będzie chciał skorzystać. Podpowiada również najlepszą metodę i moment przedstawienia tej oferty.

Przedsiębiorstwa już dzisiaj korzystają z możliwości AI w zakresie rozpoznawania obrazów. LeaWare oferuje oprogramowanie wykorzystujące sztuczną inteligencję oraz znajomość kognitywistyki do lepszego poznania i zrozumienia klientów w świecie rzeczywistym. System pomaga zarejestrować i poznać klienta podczas np. jego bytności w sklepie. Pobiera on obraz z kamer, analizowany przy pomocy sztucznej inteligencji, aby rozpoznać podstawowe dane demograficzne oraz dostarczyć danych statystycznych. W ten sposób możemy dowiedzieć się na przykład, ile osób danej płci i w danej grupie wiekowej odwiedziło sklep lub stoisko. Poza tym, otrzymamy informację o tym, jak wiele czasu przy nim spędzili, ile osób przeszło obok nie zatrzymując się, a ile dokonało zakupu.

Sztuczna inteligencja znajduje zastosowanie we wsparciu procesów wewnętrznych obsługi klienta. Mr Wolf dostarczony przez firmę BlueSoft to narzędzie pomagające zautomatyzować prowadzenie komunikacji tekstowej w obsłudze klienta, poprzez automatyczną klasyfikację zgłoszeń, interpretację ich treści oraz odpowiedź na powtarzalne pytania. AI daje nadzieję, że spora część zapytań może być kategoryzowana automatycznie i błyskawicznie kierowana do odpowiedniej osoby. Co więcej, część z zapytań może być automatycznie, bez udziału człowieka, rozwiązywana przez program.

Usunąć bariery wzrostu

Twórcy raportu zwracają uwagę, że bariery ograniczające tempo rozwoju i wdrożeń rozwiązań sztucznej inteligencji w dużym stopniu są tożsame z barierami transformacji gospodarki przemysłowej w gospodarkę opartą na wiedzy. Wśród kluczowych ograniczeń tempa zastosowania AI w Polsce wskazują oni m.in. na niski poziom wykorzystania dostępnych technologii cyfrowych, mniejsze niż w innych krajach dostępność i podaż specjalistów IT oraz niewystarczającą siłę i konkurencyjność polskiej branży IT. Nie pomagają również częste zmiany prawa oraz brak w Polsce ciała koordynującego i wspierającego współpracę między przemysłem, administracją publiczną oraz światem akademickim.

„Przyspieszenie procesu zrównoważonego rozwoju technologii AI w Polsce wymaga stworzenia instytucji, które będą współpracować w tworzeniu ekosystemu AI i zaszczepieniu technologii cyfrowych w gospodarce. Co więcej, należy powołać lub wybrać instytucje odpowiedzialne za realizację strategii AI. Ważne są również działania edukacyjne związane z zastosowaniem kluczowych technologii cyfrowych w gospodarce. Zwiększenie liczby projektów pilotażowych, testów czy hackatonów ułatwiłoby również wdrożenie AI przez instytucje państwowe i podmioty podlegające ustawie o zamówieniach publicznych” – dodaje Piotr Marczuk.

II edycja raportu „Iloraz sztucznej inteligencji – Potencjał AI w polskiej gospodarce” – kliknij aby przeczytać lub pobrać.

[1] Raport „Iloraz sztucznej inteligencji. Potencjał AI w polskiej gospodarce – edycja 2” został stworzony przez Fundację Digital Poland, Klub Jagielloński oraz firmę Microsoft.