Pavyzdžių jau yra
Įmonėse dirbtinis intelektas dažniausiai naudojamas siekiant padidinti efektyvumą, automatizuojant tokias užduotis, kaip duomenų analizė, didinant paslaugų greitį ar nuoseklumą.
Taip pat gali būti panaudojami klientų duomenys, kad būtų galima pagrįsti sprendimų priėmimą ir atlikti prognozes. Pavyzdžiui, planuodami infrastruktūrą, miesto inžinieriai gali naudoti dirbtinį intelektą, kad nustatytų, kada kelyje gali atsirasti duobė, naudotis kameromis ir jutikliais, kurie stebi kelius.
Mažmeninėje prekyboje, atsižvelgiant į didžiulį kiekį duomenų, surinktų apie vartotojų išlaidų modelius, dirbtinis intelektas sparčiai diegiamas siekiant optimizuoti tiekimo grandinę, numatant reikalingų atsargų kiekį.
Dirbtinis intelektas taip pat naudojamas bendrauti su klientais pasitelkiant virtualius asistentus. „Financial Times“ rašo, kad klientų aptarnavimas, naudojant dirbtinį intelektą, jau veikia daugiau nei dešimtmetį.
Pokalbių robotai paprastai turi nustatytus klausimus ir atsakymus, kad galėtų rūšiuoti užklausas ir apriboti bendravimą su žmonėmis.
Bendrovė „Meta“, kuriai priklauso „Facebook“, „WhatsApp“ ir „Instagram“, neseniai kalbėjo apie savo pastangas tobulinti vadinamuosius dirbtinio intelekto agentus, skirtus platformos naudotojams ir įmonėms.
„Manome, kad svarbu turėti įvairių dirbtinio intelekto asistentų, kurie atstovautų žmonių, kūrėjų ir įmonių interesams“, – anksčiau yra sakęs „Meta“ pasaulinės verslo grupės vadovė Nicola Mendelsohn.
„Pavyzdžiui, žmogus galėtų gauti klientų aptarnavimą iš savo mėgstamos mažos įmonės, nelaukdamas, kol jam teks laukti prie telefono“, – dėstė jis.
Kalbos atpažinimas – dar viena sritis, kurioje dirbtinis intelektas naudojamas žodžiams atpažinti ir į juos reaguoti.
Tuo metu prognozuojama, jog dirbtinio intelekto tobulėjimas mažiau paveiks žemės ūkį, kasybą, gamybą.
Kovo mėnesį atliktoje „Goldman Sachs“ analizėje amatai ir su jais susiję amatai taip pat buvo priskirti prie sektorių, kurie mažiausiai tikėtina, kad bus automatizuoti dirbtinio intelekto.
Tačiau šiose pramonės šakose jau naudojamos tam tikros dirbtinio intelekto formos. Pavyzdžiui, ūkininkai naudoja jutiklius pasėliams stebėti bei ligoms, kenkėjams ar dirvožemio problemoms nustatyti. Šiose srityse dirbtinis intelektas, naudojantis duomenų analitiką arba robotiką, gali atlikti svarbesnį vaidmenį ir pakeisti fizinius darbuotojus.
Dirbtinis intelektas dar gali klysti
Ar dirbtinis intelektas gali priimti sprendimus už verslą? Dirbtinio intelekto gebėjimas atpažinti objektus vaizduose ar vaizdo įrašuose, dažnai vadinamas kompiuterine rega, naudojamas įvairiuose sektoriuose.
Tai gali būti pritaikoma socialinės žiniasklaidos turiniui, siekiant aptikti ir uždrausti kenksmingą turinį, sveikatos priežiūrą, norint nustatyti galimus navikus ar požymius skenavimo metu, ir automobilių pramonę ar padėti parkuotis arba kuriant savaeiges transporto priemones.
Pastaruoju atveju dirbtinis intelektas dažnai priima sprendimą, remdamasis vaizdų pateikta informacija, pavyzdžiui, ar reikia avariniu būdu sustoti, ar keisti maršruto kursą.
Dirbtinis intelektas taip pat plačiai naudojamas tiekimo grandinėje, siekiant nustatyti atsargas, padėti stebėti atsargas, sumažinti švaistymą ir sutrumpinti pristatymo laiką grupuojant užsakymus iš tos pačios vietos.
Tačiau „Financial Times“ publikacijoje atkreipiamas dėmesys, kad šiuo metu dirbtinis intelektas, ypač generatyvinis dirbtinis intelektas, gali teigti netiesą ir tai pateikti kaip faktą. Toks reiškinys vadinamas haiucionacija. Todėl dirbtiniam intelektui priimant sprendimus žmonės turi dalyvauti.
Kita problema – algoritminis šališkumas, kai nustatyta, kad dirbtinis intelektas diskriminuoja žmones dėl tokių veiksnių kaip rasė ar lytis. Pavyzdžiui, atlikus dirbtinio intelekto valdomų hipotekos paskolų sprendimų analizę nustatyta, kad kai kurios programos buvo mažiau linkusios patvirtinti juodaodžius pareiškėjus.
Visgi prognozuojama, kad augant įmonėms, dirbtinis intelektas bus pritaikomas dažniau.
Parengta pagal „Financial Times“.
