AI w biznesie

Artykuł powstał na podstawie Prezentacji pt. „Jak wykorzystać sztuczną inteligencję do rozwoju przedsiębiorstwa i zespołu” autorstwa Pana Krzysztofa Buczek i Pawła Chabra z Departamentu Analiz i Strategii Polskiej Agencji Rozwoju Przedsiębiorczości.

Sztuczna inteligencja (AI, artificial intelligence) to dziedzina informatyki zajmująca się tworzeniem inteligentnych maszyn, które mogą wykonywać zadania, które zwykle wymagają ludzkiej inteligencji.

Systemy AI gromadzą, wykorzystują oraz analizują zebrane dane i na ich podstawie są w stanie podejmować decyzje i dokonywać prognoz. Sztuczna inteligencja może rozwiązywać złożone problemy i spełniać potrzeby użytkowników w różnych dziedzinach życia. To, co jest potrzebne do jej funkcjonowania, to informacje, które może przeanalizować i wyciągnąć wnioski.

AI obejmuje szeroki zakres technik, takich jak uczenie maszynowe, rozumowanie maszynowe i robotyka, a algorytmy AI mogą przyjmować wiele form, od prostych systemów opartych na regułach po bardziej złożone sieci neuronowe uczenia głębokiego.

Według twórców raportu The Future of Jobs ludzkość stoi właśnie u progu czwartej rewolucji przemysłowej.

Terabajty danych napędem AI

Urządzenia produkują obecnie ogromne ilości danych, które są zbierane, przechowywane i analizowane w celu uzyskania nowych informacji i możliwości.

Dane produkowane przez urządzenia można podzielić na dwie główne kategorie:

• dane generowane przez użytkowników urządzeń, na przykład dane osobowe, dane o aktywności użytkownika, dane o lokalizacji itp. oraz
• dane generowane przez urządzenia, na przykład dane o stanie urządzenia, dane o wydajności urządzenia, dane o środowisku itp.

Internet rzeczy (IoT, Internet of Thing) to sieć połączonych ze sobą urządzeń, które są wyposażone w czujniki, oprogramowanie i inne technologie w celu łączenia się i wymiany danych z innymi urządzeniami i systemami za pośrednictwem Internetu lub innych sieci komunikacyjnych. Takich urządzeń w 2017 r. było ponad 8 mld, w 2020 r. już 20 mld, a w 2025 r. wg prognoz ma być ich aż 50 mld.

Dziś zwykły samochód może być wyposażony nawet w kilkaset czujników, które generują między 25 a 100 GB danych w ciągu godziny, co daje ok. 130 TB danych rocznie przy bardzo ostrożnych założeniach. Samoloty pasażerskie generują natomiast nawet 40 TB danych w ciągu godziny!

Dla przykładu: 1 TB (terabajt) umożliwia przechowywanie około:

• ok. 250 000 zdjęć zrobionych aparatem 12 MP lub ok. 250 filmów, albo
• ok. 500 godzin filmów w jakości HD; albo
• ok. 6,5 miliona stron dokumentów zapisanych jako pliki pakietu Office lub PDF.

Z uwagi na skokowo rosnącą liczbę urządzeń generujących dane oraz fakt, że dane obecnie wytwarzane (tzw. big data) są najczęściej wysoce zróżnicowane, złożone i zazwyczaj słabo ustrukturyzowane, coraz mniejsze są możliwości ich analizy bez pomocy systemów AI. Wikipedia definiuje big data, jako termin odnoszący się do dużych, zmiennych i różnorodnych zbiorów danych, których przetwarzanie i analiza jest trudna, ale jednocześnie wartościowa, ponieważ może prowadzić do zdobycia nowej wiedzy.

To właśnie dostępność wielkich ilości danych oraz rozwój potężnych zasobów obliczeniowych są jednym z motywatorów ostatniego wzrostu AI. Umożliwia to trenowanie dużych, złożonych sieci
neuronowych, które mogą rozpoznawać wzorce w danych i dokonywać prognoz z dużą dokładnością.

Wyścig technologiczny – UE w ogonie

W tym wielkim wyścigu technologicznym prym wiodą naturalnie największe światowe mocarstwa, tj. Stany Zjednoczone oraz Chiny.

Szacuje się, że 88% rynku AI należy do firm z Chin i USA, natomiast zaledwie 11% rynku do podmiotów z UE.

Prognozy zakładają również, że do 2025 r. wartość globalnego rynku sztucznej inteligencji
wzrośnie do przeszło 190 mld USD, przy średniorocznym tempie wzrostu na poziomie 36,6%, a jednocześnie, według przewidywań, rozwiązania oparte na AI wdroży aż 97% największych międzynarodowych firm.

Pojawiają się również obawy, że narzucanie przez UE coraz bardziej sztywnych ram etycznych dla AI może doprowadzić do sytuacji, że przepaść między technologiami z Chin, czy USA jeszcze się pogłębi.

AI w biznesie

Według danych Fellowmind blisko 38% polskich firm ma w planach wdrożenie AI, a zdecydowana większość z nich (92%) zrobi to w ciągu najbliższych 2 lat. Najbardziej rozwinięta pod względem cyfryzacji jest obecnie branża finansowa, a zaraz za nią branża energetyczna oraz handlowa. Dane GUS pokazują, że najwięcej technologii opartych na AI wykorzystują duże przedsiębiorstwa (17,5%), one również są w czołówce wykorzystywania urządzeń lub systemów IoT (51,2%).

Stosunkowo wysoka jest świadomość budowania przewagi konkurencyjnej dzięki zastosowaniu sztucznej inteligencji, a jej użytkowaniu towarzyszy pozytywne nastawienie. Często problemem okazuje się natomiast brak świadomości w zakresie oferowanych przez AI korzyści.

Najniższy wskaźnik implementacji rozwiązań AI w Polsce ma obecnie branża zdrowotna, a ponad ¼ firm, które nie korzystają z algorytmów AI na chwilę obecną nie bierze pod uwagę ich wdrożenia, głównie z następujących powodów:

• bariery finansowe (35% firm),
• nie dostrzeganie wartości AI dla konkretnej firmy (30%),
• niedojrzałość rynku (16%).

Barierą jest także ograniczone zapotrzebowanie na rozwiązania oparte na AI, przy czym wg raportu State od Polish AI 2021 Polska jest dziś w czołówce krajów UE pod względem liczby ekspertów pracujących nad rozwojem lub wdrożeniem AI.

Gotowe rozwiązania AI

Chat GPT

Jednym z gotowych rozwiązań wykorzystujących sztuczną inteligencję, który nie wymaga nakładu finansowego i jest prosty do wdrożenia w niemal każdej firmie jest Chat GPT.

Skrót „GPT” oznacza „Generative Pre-trained Transformer” (Pre-trenowany transformator generatywny). Jest to rodzaj architektury modelu językowego, która została zaprojektowana do generowania tekstów i rozumienia języka naturalnego.

Udostępniony publicznie pod koniec 2022 r. Chat GPT został opracowany przez firmę OpenAI i opiera się na architekturze „Transformer”, która wykorzystuje mechanizmy uwagi do analizy i generowania tekstów. Model GPT jest pre-trenowany na ogromnych zbiorach danych tekstowych, co pozwala mu zrozumieć i generować ludzkopodobne teksty, odpowiadając na różnorodne pytania i zapotrzebowania dotyczące języka naturalnego.

Architektura ta jest szeroko wykorzystywana w różnych zastosowaniach, takich jak tłumaczenie maszynowe, generowanie tekstu, rozmowy z chatbotami i wiele innych zadań związanych z przetwarzaniem języka naturalnego.

Chat GPT może wykonywać szereg zadań językowych, takich jak tłumaczenie, podsumowanie i generowanie tekstu na podstawie wytycznych. Jedną z jego kluczowych cech jest zdolność rozumienia i reagowania na naturalny język. Co więcej, stale się uczy i poprawia, ponieważ przetwarza coraz więcej tekstu i wchodzi w interakcje z użytkownikami.

Należy jednak pamiętać, o istotnych ograniczeniach tego rozwiązania, które warto brać pod uwagę podczas korzystania z tej technologii. Oto niektóre z nich:

• Brak zdolności do samodzielnego myślenia: Chat GPT może generować odpowiedzi na podstawie analizy ogromnych zbiorów danych, ale nie posiada świadomości ani zdolności do samodzielnego myślenia poza swoimi programistycznymi parametrami.
• Brak empatii: Choć GPT może udawać empatię, nie posiada zdolności do empatycznego rozumienia czy współodczuwania, co może sprawiać, że interakcje z nim mogą wydawać się zbyt mechaniczne.
• Brak zdolności do samokontroli: GPT nie ma zdolności do oceny lub regulacji swojego zachowania. Może generować treści, które mogą być nieodpowiednie, obraźliwe, bądź nieprawdziwe, jeśli takie treści występowały w danych treningowych.
• Brak zdolności do kontekstowego rozumienia: Mimo że może wydawać się, że GPT rozumie kontekst rozmowy, jego wiedza jest ograniczona do danych, na których został wytrenowany, i nie jest w stanie rozumieć kontekstu tak głęboko jak człowiek.
• Brak możliwości uczenia się w czasie rzeczywistym: Chat GPT nie jest w stanie uczyć się ani zmieniać swojego zachowania w czasie rzeczywistym na podstawie nowych informacji, które mogą pojawić się w trakcie interakcji.
• Ograniczona zdolność rozumienia języka specjalistycznego: GPT może mieć trudności z rozumieniem lub generowaniem treści dotyczących wyspecjalizowanych dziedzin, które nie są szeroko reprezentowane w danych treningowych.

Mimo tych ograniczeń, systemy oparte na GPT mogą być użyteczne w wielu aplikacjach, takich jak tłumaczenie maszynowe, generowanie treści, czy prowadzenie prostych rozmów. Jednak ważne jest, aby użytkownicy byli świadomi tych ograniczeń i stosowali technologię w odpowiednim kontekście.

TRURL – polski rywal Chat GPT inspirowany Lemem

TRURL to polski model językowy opracowany przez VoiceLab.AI w Gdańsku. Jest to duży model językowy (LLM), który został przeszkolony na ogromnym zbiorze danych tekstu i kodu w języku polskim. TRURL może generować tekst, tłumaczyć języki, pisać różnego rodzaju kreatywne treści i odpowiadać na pytania w sposób informacyjny.

TRURL jest inspirowany twórczością Stanisława Lema, polskiego pisarza science fiction. Nazwa modelu pochodzi od tytułowej postaci opowiadania „Trurl i Klapaucjusz”. W opowiadaniu Trurl i Klapaucjusz to dwaj roboty-konstruktorzy, którzy przeżywają wiele przygód w kosmosie.

TRURL ma pewne podobieństwa do ChatGPT. Oba modele są duże i mogą być wykorzystywane do różnych celów. Jednak TRURL ma pewne kluczowe różnice od ChatGPT, m.in.:

• Język: TRURL jest przeszkolony na zbiorze danych w języku polskim: artykułach prasowych, rozmowach, a nawet przepisach kulinarnych, podczas gdy ChatGPT jest przeszkolony na zbiorze danych w języku angielskim. To oznacza, że TRURL jest lepiej przystosowany do przetwarzania i generowania tekstu w języku polskim.
• Inspiracja: TRURL jest inspirowany twórczością Stanisława Lema, podczas gdy ChatGPT nie ma konkretnej inspiracji. Oznacza to, że TRURL może być wykorzystywany do generowania bardziej kreatywnych i oryginalnych treści.
• Dostępność: TRURL jest obecnie dostępny tylko dla użytkowników w Polsce, podczas gdy ChatGPT jest dostępny dla użytkowników na całym świecie. Otwarta wersja TRURL została już udostępniona szkołom, uniwersytetom, pracownikom badawczym oraz zainteresowanym internautom.
• Możliwość uczenia się w czasie rzeczywistym: Podczas gdy Chat GPT nie jest w stanie uczyć się ani zmieniać swojego zachowania w czasie rzeczywistym na podstawie nowych informacji, VoiceLab.AI opracował również wersję biznesową, która pozwala „karmić” bota danymi związanymi z przedsiębiorstwem klienta, w postaci m.in. dokumentów oraz stron internetowych. To sprawia, że w niedługim czasie można wyszkolić go, aby specjalizował się w wiedzy o danym przedsiębiorstwie.

TRURL może być wykorzystywany do różnych celów, takich jak:

• Generowanie tekstu: TRURL może generować różnego rodzaju tekst, takie jak artykuły, opowiadania, wiersze i kod.
• Tłumaczenie języków: TRURL może tłumaczyć języki z polskiego na inne języki i odwrotnie.
• Tworzenie kreatywnych treści: TRURL może być wykorzystywany do tworzenia różnego rodzaju kreatywnych treści, takich jak scenariusze, utwory muzyczne i dzieła sztuki.
• Odpowiadanie na pytania: TRURL może odpowiadać na pytania w sposób informacyjny, nawet jeśli są otwarte, trudne lub dziwne.

TRURL, podobnie jak Chat GPT ma również pewne ograniczenia, takie jak:

• Błędy: TRURL czasami popełnia błędy, takie jak błędy gramatyczne, literówki i inne błędy językowe.
• Stereotypy: TRURL może generować tekst, który jest stereotypowy lub obraźliwy.
• Nieadekwatność: TRURL może generować tekst, który jest nieadekwatny do kontekstu rozmowy.

Przykłady wykorzystania modeli językowych w biznesie

Modele językowe znajdują szerokie zastosowanie w różnych dziedzinach biznesu, przynosząc wiele korzyści. Poniżej przykłady, jak można wykorzystać modele językowe w kontekście biznesowym:

1. Wyszukiwanie nowych produktów dla swojego biznesu.
2. Pomoc w ukierunkowaniu swoich działań z wykorzystaniem posiadanych umiejętności.
3. Pomoc w opracowaniu opisów nowych produktów.
4. Generowanie skryptów do filmów na YouTube.
5. Generowanie szkiców przemowy do konkretnej publiczności, na konkretne wydarzenie.
6. Proste objaśnienia trudnych zagadnień.
7. Generowanie pomysłów na rozwiązanie skomplikowanych problemów.
8. Generowanie kontrargumentów do wykorzystania podczas negocjacji biznesowych.

Ponadto modele językowe można wykorzystać do wielu innych czynności biznesowych, np.:

• Tworzenie inteligentnych systemów obsługi klienta i chatbotów, które są w stanie odpowiadać na pytania klientów, rozwiązywać problemy oraz udzielać informacji na temat produktów i usług.
• Personalizacja treści marketingowych i rekomendacji produktów na podstawie preferencji klientów, co pomaga w zwiększeniu zaangażowania i konwersji.
• Analiza sentymentu i opinii klientów na temat produktów i usług, co umożliwia lepsze zrozumienie potrzeb i oczekiwań klientów oraz poprawę produktów i usług.
• Automatyczne tłumaczenia treści na różne języki, co ułatwia komunikację z klientami i partnerami z różnych krajów oraz ułatwia ekspansję na nowe rynki.
• Generowanie treści marketingowych, raportów, artykułów i innych materiałów, co przyspiesza proces tworzenia treści i umożliwia dostarczanie wartościowych informacji dla klientów.
• Analiza ryzyka oraz przewidywanie trendów i zachowań rynkowych, co pomaga firmom podejmować lepsze decyzje biznesowe i minimalizować ryzyko.
• Automatyzacja procesów biznesowych, takich jak przetwarzanie zamówień, zarządzanie zapasami czy analiza danych, co pozwala na zwiększenie efektywności i oszczędność czasu.

Dzięki swojej elastyczności i możliwości adaptacji, modele językowe stanowią wartościowe narzędzie dla firm, pomagając im w ulepszaniu obsługi klienta, optymalizacji procesów biznesowych oraz osiąganiu lepszych wyników biznesowych.

Tekst to nie wszystko

Jednak możliwości systemów opartych na sztucznej inteligencji nie kończą się na generowaniu tekstu. Modele językowe wykorzystywane do tworzenia kreatywnych treści, to także generatory obrazu, które mogą generować obrazy takie jak zdjęcia, rysunki i obrazy malowane.

Generatory obrazów to systemy oparte na sztucznej inteligencji, które mają zdolność do tworzenia realistycznych obrazów, tekstur, a nawet kompletnych scen na podstawie wcześniej zaprogramowanych wzorców i danych treningowych. Te zbiory danych zawierają obrazy z różnych źródeł, w tym z mediów społecznościowych, stron internetowych i baz danych obrazów. Generatory obrazów wykorzystują te dane do uczenia się, jak generować obrazy, które są realistyczne i zgodne z danymi, na których zostały przeszkolone.

Midjourney, DALL-E 2 i DreamStudio (Stable Diffusion) to trzy najpopularniejsze generatory obrazów AI. Wszystkie trzy modele są w stanie tworzyć wysokiej jakości obrazy z tekstu, ale różnią się także pod względem funkcji, możliwości i dostępności.

Midjourney

Midjourney to najwcześniej wydany z trzech generatywnych modeli obrazów AI, dostępny w wersji beta od listopada 2021 r. Midjourney jest znany ze swojej zdolności do tworzenia wysoce artystycznych i kreatywnych obrazów, często z surrealistycznym lub onirycznym charakterem. Midjourney jest również dobry w tworzeniu obrazów o wysokim poziomie szczegółowości i realizmu.

DALL-E 2

DALL-E 2 został wydany w wersji beta w kwietniu 2022 r. i jest znany ze swojej zdolności do tworzenia obrazów o wysokim poziomie realizmu, nawet z krótkich lub niejednoznacznych opisów. DALL-E 2 jest również dobry w tworzeniu obrazów różnych stylów i gatunków, od fotografii po rysunki i malarstwa.

DreamStudio (Stable Diffusion)

DreamStudio (Stable Diffusion) jest najnowszym z trzech generatywnych modeli obrazów AI, wydanym w sierpniu 2022 r. DreamStudio jest znane ze swojej zdolności do tworzenia obrazów o wysokiej jakości i szybkości, nawet na sprzęcie konsumenckim. DreamStudio oferuje również szeroki zakres funkcji i opcji dostosowywania, co czyni go dobrym wyborem dla zarówno początkujących, jak i doświadczonych użytkowników.

Wyzwania związane z wykorzystaniem modeli językowych opartych na sztucznej inteligencji

Modele językowe AI to potężne narzędzia, które mogą być wykorzystywane do różnych celów, takich jak tłumaczenie języków, generowanie kreatywnych treści i odpowiadanie na pytania. Jednak korzystanie z nich wiąże się również z pewnymi wyzwaniami.

Niektóre z nich to m.in.:

• Możliwe uprzedzenia wynikające z danych, na których trenowane są modele AI.

Modele językowe AI są szkolone na ogromnych zbiorach danych tekstu i kodu. Jednak te zbiory danych nie są kompletne ani obiektywne. Oznacza to, że modele językowe AI mogą generować tekst, który jest stereotypowy, błędny lub obraźliwy.

• Dezinformacja na szeroką skalę.

Modele językowe AI mogą generować tekst, który jest błędny lub wprowadzający w błąd, a także fałszywe obrazy, jak np. słynne już zdjęcia z „aresztowania” Donalda Trumpa, „protestującego” prezydenta Francji, czy też papieża Franciszka w puchowej kurtce Balenciaga.

• Ogólny brak transparentności dotyczącej tego, jak działają i na czym oparte są modele AI (np. modele językowe).

Brak transparentności dotyczącej tego, jak działają i na czym oparte są modele AI, to poważny problem, który może mieć negatywne konsekwencje. Przyczyny takiego stanu to m.in. komercyjny charakter modeli AI -firmy często chronią swoje dane i algorytmy jako poufne, złożoność modeli AI, które są często bardzo złożone i trudne do zrozumienia nawet dla ekspertów, a także obawa przed oszustwami.

• Ograniczenia bezpieczeństwa

Modele językowe AI mogą być wykorzystywane do generowania szkodliwego lub złośliwego kodu. Modele językowe AI można wykorzystać np. do tworzenia ataków phishingowych lub spamu.

• Ograniczenia kontekstu

Modele językowe AI mogą generować tekst, który jest spójny z kontekstem rozmowy, jednak nie zawsze są w stanie zrozumieć złożone lub niejednoznaczne pytania. W związku z tym mogą czasami generować tekst, który jest nieadekwatny lub mylący.

• Rozwiązania techniczne niebędące efektem przemyślanej strategii.

Rozwiązanie techniczne jest tylko narzędziem, które można wykorzystać do osiągnięcia określonego celu. Cel ten powinien być jasno określony w strategii. Strategia powinna obejmować analizę potrzeb, określenie celów i opracowanie planu działania. Wykorzystanie modeli językowych może prowadzić do nieskuteczności rozwiązania, jego nadmiernej złożoności lub braku spójności z innymi elementami strategii.

Stosowanie systemów opartych na AI powoduje również wątpliwości natury etycznej, m.in.:

• Zastąpienie pracy człowieka przez AI.

Zastąpienie pracy człowieka przez sztuczną inteligencję to potencjalny scenariusz, w którym AI jest w stanie wykonywać zadania, które obecnie są wykonywane przez ludzi. AI może już wykonywać wiele zadań, które kiedyś były uważane za wyłączną domenę ludzi, takich jak prowadzenie samochodów, pisanie artykułów i udzielanie pomocy medycznej. W miarę jak AI będzie się dalej rozwijać, jest prawdopodobne, że będzie w stanie wykonywać coraz więcej zadań, które obecnie są wykonywane przez ludzi.

• Nierówność dostępu do AI.

Równość dostępu do sztucznej inteligencji to kwestia, która staje się coraz bardziej istotna w miarę rozwoju tej technologii. AI ma potencjał do zmiany świata na wiele sposobów, jednak, aby mogła być wykorzystywana w sposób sprawiedliwy i etyczny, ważne jest, aby każdy miał do niej równy dostęp.

• Wykluczenie – pogłębianie stereotypów.

W przypadku sztucznej inteligencji wykluczenie technologiczne może prowadzić do pogłębiania stereotypów na jeszcze bardziej szkodliwy sposób. AI jest coraz częściej wykorzystywana w różnych dziedzinach życia, takich jak edukacja, zatrudnienie i opieka zdrowotna. Jeśli AI będzie nadal rozwijana w sposób, który utrwala stereotypy, może to prowadzić do pogłębienia nierówności i dyskryminacji.

Nowe możliwości

Wykorzystanie sztucznej inteligencji to również nowe możliwości, m.in.:

• Nowe zawody.

W miarę jak AI staje się coraz bardziej powszechna, powstaje szereg nowych zawodów z nią związanych, np. inżynier danych, specjalista ds. uczenia maszynowego, specjalista ds. AI w biznesie, specjalista ds. AI w edukacji, etc. W miarę rozwoju AI powstawać będą także nowe zawody, które jeszcze nie zostały wymyślone.

• Nowe produkty i usługi.

Nowe produkty i usługi oparte na sztucznej inteligencji są stale opracowywane i wdrażane. Nikogo nie dziwią już spersonalizowane rekomendacje, asystenci głosowi, autonomiczne samochody, czy roboty medyczne. Przykładami nowych rozwiązań są np. cyfrowe usługi pogrzebowe z wykorzystaniem technologii AI, oferowane przez chińską firmę Shanghai Fushouyun. Z kolei niektóre inne firmy pogrzebowe pracują nad wykorzystaniem sztucznej inteligencji do pomocy ludziom w opłakiwaniu ich zmarłych zwierzęcych towarzyszy.

• Nowy sposób funkcjonowania biznesu.

Sztuczna inteligencja zmienia nasze zakupy i już teraz ma ogromny wpływ na e-commerce oraz handel detaliczny. Handel konwersacyjny napędzany przez AI to obecnie najsilniejsze paliwo rozwoju e-commerce. Rozwiązania wykorzystywane w tej dziedzinie, to m.in.: wirtualni asystenci – chatboty i voiceboty, generowanie unikalnych opisów produktów i postów promujących produkty w social mediach, ułatwienia zakupów (np. kasy samoobsługowe), czy hiperpersonalizacja.

Aby przygotować się na te nowe możliwości, ważne jest, aby zdobyć odpowiednie umiejętności i wiedzę. Istnieje wiele kursów i programów edukacyjnych, które przygotowują studentów do kariery w zakresie AI. Również przedsiębiorcy mogą skorzystać z całej gamy kursów i szkoleń zawodowych, a także z pomocy ekspertów w stopniowym wdrażaniu rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji.

Przykłady firm i narzędzi związanych z rozwojem AI

Wraz z rozwojem sztucznej inteligencji powstają i będą powstawać nowe narzędzia i firmy, które będą wspierają ten rozwój, np.:

NaturalAntibody S.A.

Firma dr. Konrada Krawczyka, który opracował sposób na skrócenie czasu i zmniejszenie kosztów produkcji leków opartych o przeciwciała. Jego rozwiązania wykorzystywane są przez największe koncerny farmaceutyczne na świecie (m.in. AstraZeneca). Innowacyjność tego rozwiązania polega na wykorzystaniu własnych algorytmów uczenia maszynowego oraz danych zgromadzonych przez naukowców na przestrzeni ostatnich 40 lat.

Arterys lnc

Arterys Inc to amerykańskie przedsiębiorstwo założone przez studentów Uniwersytetu Stanforda.
Startup opracował platformę sztucznej inteligencji do obrazowania medycznego, m.in. narzędzie Breast.AI do wykrywania raka piersi, Chest.MSK.AI do wykrywania złamań czy zwichnięć i Neuro.AI pozwalające na wykrywanie udaru w tomografii komputerowej. Jej platforma AI pomaga radiologom w szybkiej i dokładnej interpretacji obrazów medycznych, takich jak rezonans magnetyczny (MRI), tomografia komputerowa (CT) i zdjęcia rentgenowskie.

SmokeD Sp. z o.o.

Polska firma SmokeD opracowała system do automatycznego wykrywania pożarów lasów. System wykorzystuje kamery do monitorowania obszaru w poszukiwaniu dymu. Gdy kamera wykryje dym, automatycznie wysyła sygnał alarmowy do służb ratowniczych. System SmokeD jest już wykorzystywany przez ponad 80 nadleśnictw w Polsce.

Cycled Technologies

Cycled Technologies to norweska firma, która opracowała system recyklingu odpadów oparty na sztucznej inteligencji. System składa się z inteligentnych punktów zbiórki odpadów, które wykorzystują AI do identyfikacji i sortowania odpadów. Użytkownicy mogą wrzucać odpady do punktów zbiórki, a system automatycznie je identyfikuje i sortuje. Za oddawanie odpadków użytkownicy otrzymują punkty, które mogą wymienić na zniżki w sklepach lub na usługi.

FutureTools

FutureTools to platforma, która pomaga firmom i organizacjom znaleźć odpowiednie narzędzia do automatyzacji ich procesów biznesowych. Platforma zawiera katalog ponad 1000 narzędzi do automatyzacji, które są podzielone na różne kategorie, takie jak zarządzanie zadaniami, obsługa klienta, sprzedaż i marketing.

FutureTools oferuje również szereg usług, które pomagają firmom wdrożyć automatyzację, takich jak:

• usługi konsultingowe, które pomagają firmom zidentyfikować ich potrzeby w zakresie automatyzacji i wybrać odpowiednie narzędzia,
• usługi wdrożeniowe, które pomagają firmom wdrożyć narzędzia do automatyzacji i dostosować je do swoich potrzeb,
• szkolenia dla pracowników firm, które pomagają im nauczyć się korzystania z narzędzi do automatyzacji.

Esports Lab Sp. z o.o.

Esports Lab jest jednym z wiodących dostawców usług związanych z e-sportem w Polsce. Startup zajmuje się opracowaniem narzędzi wykorzystujących AI dla e-sportu. Firma współpracowała z wieloma znanymi markami, takimi jak CD Projekt, PKO BP i Red Bull.

ELAB dostarcza platformę analityczną, pozwalającą zrozumieć graczom od czego zależy ich indywidualny poziom wydajności. Celem rozwiązania jest rozwój samoświadomości graczy, metodologii pracy trenerów oraz know-how organizacji e- sportowych. Twórcy łączą naukę, AI, wiedzę profesjonalnych graczy e-sportowych, analityków, trenerów i menedżerów.

Esports Lab jest również zaangażowany w promocję e-sportu w Polsce. Firma organizuje i zarządza e-sportowymi wydarzeniami, takimi jak turnieje, bootcampy i meet-and-greets. Firma produkuje również e-sportowe treści, takie jak filmy, artykuły i podcasty.

Gdzie najczęściej wykorzystuje się sztuczną inteligencję?

Do dziedzin gospodarki i nauki najaktywniej wykorzystujących rozwiązania sztucznej inteligencji należą m. in.:

• automatyka i robotyka, w której AI jest używana do sterowania robotami przemysłowymi, dronami i samochodami autonomicznymi;
• medycyna i usługi zdrowotne, w których AI jest używana do przewidywania chorób, analizy wyników badań, pomocy w diagnozowaniu, personalizacji leczenia i monitorowania stanu zdrowia pacjentów;
• e-commerce, w którym AI automatyzuje i rozszerza zakres personalizacji i formułowania rekomendacji produktów oraz usług dla klientów na podstawie ich dotychczasowych zachowań zakupowych i preferencji;
• cyberbezpieczeństwo, w którym AI jest używana do wykrywania i reagowania na zagrożenia cybernetyczne, takie jak ataki malware i phishing;
• branża finansowa, w której AI jest używana do analizy rynków finansowych, prognozowania trendów, zarządzania ryzykiem i automatyzacji handlu. W efekcie powstała nowa branża: fintech;
• marketing, w którym AI pomaga w analizie danych klientów, prognozowaniu trendów, optymalizacji kampanii reklamowych i personalizacji treści;
• branża edukacyjna, w której rozwiązania AI wykorzystywane są do personalizacji procesu nauczania, monitorowania postępów uczniów i dostarczania interaktywnych materiałów do nauki;
• technologie szybkiego przetwarzania danych, które wspierają się algorytmami AI do analizy obrazów i wideo, wykrywania obiektów, twarzy, emocji, aktywności, a nawet generowania nowych obrazów i wideo w czasie rzeczywistym, na podstawie poleceń (ang. prompt);
• branża naukowa, w której wdrożenie rozwiązań AI pomaga w przyspieszeniu odkryć naukowych, przewidywaniu wyników badań, analizie dużych zbiorów danych oraz symulacji złożonych systemów i testowania rozwiązań w wirtualnych laboratoriach.

Wskazówki i rekomendacje dla przedsiębiorców w zakresie bezpiecznego korzystania z rozwiązań AI

Sztuczna inteligencja (AI) to potężne narzędzie, które może być wykorzystywane do poprawy wydajności, efektywności i jakości w wielu branżach. Jednak stosowanie AI wiąże się również z pewnymi zagrożeniami, takimi jak dyskryminacja, naruszenie prywatności i bezpieczeństwo.

Przedsiębiorcy, którzy chcą bezpiecznie korzystać z rozwiązań AI, powinni wziąć pod uwagę następujące wskazówki i rekomendacje:

• Zabezpieczenie praw autorskich. Rozwiązania AI mogą wykorzystywać utwory chronione prawami autorskimi, takie jak programy komputerowe, utwory muzyczne, filmy i inne. Przedsiębiorcy, którzy chcą bezpiecznie korzystać z rozwiązań AI, powinni upewnić się, że posiadają odpowiednie prawa do wykorzystywania tych utworów.
• Zabezpieczenie wynalazków. Rozwiązania AI mogą zawierać wynalazki, które są chronione patentami. Przedsiębiorcy, którzy chcą bezpiecznie korzystać z rozwiązań AI, powinni upewnić się, że nie naruszają patentów należących do innych podmiotów.
• Ochrona tajemnicy handlowej. Tajemnice handlowe to informacje, które mają wartość gospodarczą i są chronione przed nieuprawnionym ujawnieniem. Do tajemnic handlowych mogą należeć informacje o produktach, usługach, procesach, klientach i innych aspektach działalności gospodarczej. Rozwiązania AI mogą zawierać informacje, które są chronione jako tajemnice handlowe. Przedsiębiorcy, którzy chcą bezpiecznie korzystać z rozwiązań AI, powinni podjąć kroki w celu ochrony tych informacji przed nieuprawnionym ujawnieniem.
• Tworzenie umów o zachowaniu poufności i umów licencyjnych. Umowy o zachowaniu poufności (NDA) zapewniają ochronę informacji poufnych, które są przekazywane między stronami umowy. Umowy licencyjne regulują korzystanie z praw własności intelektualnej. Przedsiębiorcy, którzy współpracują z innymi podmiotami w zakresie rozwoju lub wdrażania rozwiązań AI, powinni zawrzeć odpowiednie umowy, które zapewnią ochronę ich praw własności intelektualnej.
• Monitorowanie i reagowanie na naruszenia. Przedsiębiorcy powinni monitorować swoje rozwiązania AI pod kątem potencjalnych naruszeń praw własności intelektualnej. W przypadku wykrycia naruszenia przedsiębiorcy powinni podjąć działania w celu ochrony swoich praw.
• Badanie i rozwój wewnętrzny. Badanie i rozwój wewnętrzny mogą pomóc przedsiębiorcom w tworzeniu własnych rozwiązań AI, które są chronione prawami własności intelektualnej.
• Prowadzenie badań rynku. Prowadzenie badań rynku może pomóc przedsiębiorcom w identyfikacji potencjalnych rynków dla ich rozwiązań AI.
• Monitorowanie zmian w prawie. Przedsiębiorcy powinni monitorować zmiany w prawie, aby być na bieżąco z najnowszymi przepisami.
• Edukacja pracowników i współpracowników. Pracownicy i współpracownicy powinni być świadomi, jak chronić własność intelektualną firmy i bezpiecznie wykorzystywać rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji.

Stosowanie się do tych wskazówek i rekomendacji może pomóc przedsiębiorcom w bezpiecznym i odpowiedzialnym korzystaniu z rozwiązań AI.

Podsumowanie

Sztuczna inteligencja jest szybko rozwijającą się technologią, która ma potencjał, aby zrewolucjonizować wiele branż i sektorów gospodarki. W przyszłości AI będzie coraz częściej wykorzystywana w biznesie, aby usprawnić procesy, poprawić wydajność i podejmować lepsze decyzje.

Oczywiście, AI wiąże się również z pewnymi wyzwaniami. Jednym z największych jest jej szkodliwe wykorzystanie, takie jak rozpowszechnianie dezinformacji lub tworzenie ataków cybernetycznych. AI może także utrwalać istniejące uprzedzenia w danych, na których jest szkolona.

Aby sprostać tym wyzwaniom, ważne jest, aby firmy i organizacje, które wykorzystują sztuczną inteligencję, wdrażały odpowiednie środki bezpieczeństwa i transparentności. Należy również rozwijać nowe metody, które pomogą zmniejszyć ryzyko związane z wykorzystaniem AI.