Jak wykorzystać możliwości sztucznej inteligencji w firmie?
Informacja jest kluczem
Informacje stanowią podstawę sztucznej inteligencji. Jeśli chcemy czerpać zyski z zastosowania sztucznej inteligencji, powinniśmy najpierw nauczyć ją podejmowania automatycznych decyzji w celu osiągnięcia konkretnych rezultatów. Dlatego uczymy systemy AI analizować dane i dajemy im algorytmy do rozwiązywania problemów. Aby to jednak było możliwe, musimy przygotować podstawę informacyjną dla AI. Jest to istotne, bo w przyszłości systemy sztucznej inteligencji będą się uczyły same.
W przeciwieństwie do ludzi, AI potrzebuje dużych ilości danych, aby uczyć się efektywnie. Jednak w odróżnieniu od ludzi, z łatwością radzi sobie z przetwarzaniem takiej masy danych. Na przykład system, aby rozpoznać obraz psa, potrzebuje przetworzyć setki tysięcy, a nawet miliony obrazów z psem i bez psa. Natomiast małe dziecko potrafi rozpoznać psa na pierwszy rzut oka. Algorytmy muszą przeanalizować duże ilości danych, aby rozwiązać dany problem. Choć maszyny potrzebują dziś masowych ilości danych, aby uzyskać wyniki, są w stanie zrobić to zdecydowanie szybciej niż te, które powstały w latach 80-tych, na pierwszej fali sztucznej inteligencji. To kładzie kres paradoksowi, że obfitość oznacza deficyt!
Czujesz się zalany informacjami?
Nic się nie dzieje bez informacji. Zalew informacji może być dziś postrzegany jako przekleństwo, ale może stać się dla nas pomocny w przyszłości. Poziom naszych umiejętności poznawczych spada z powodu nadmiaru informacji. Nie wykorzystujemy nawet 80 proc. zebranych informacji! Z każdym mijającym dniem i rokiem ich liczba rośnie i ulega zwielokrotnieniu. Przemysł 4.0, Internet rzeczy itp. powodują dramatyczny wzrost ilości danych: do 2020 r. ilość danych na świecie wzrośnie dziesięciokrotnie, z obecnych 4,4 zettabajtów do 44 zettabajtów.
Dzisiejszy zalew informacji idealnie nadaje się do zastosowań z zakresu sztucznej inteligencji. Mimo to oprogramowanie ERP nie jest w stanie przetwarzać ogromu tych informacji. Potrzebne jest oprogramowanie kontekstowe, które może efektywnie zarządzać i przechowywać wolumeny danych oraz, w razie potrzeby, poziomo je skalować. Jest to i zawsze było nieodłącznym celem i umiejętnością systemów zarządzania treścią w przedsiębiorstwie, takich jak Doxis4 firmy SER. Wystarczy spojrzeć na przykład DHL Express: obecnie w repozytorium informacji Doxis4 przechowywanych jest 8,5 miliarda dokumentów. Dostęp do tych dokumentów ma średnio milion użytkowników dziennie. W godzinach szczytu rejestrowanych jest 1 060 wejść na minutę.
Już 20 lat temu 80 proc. wszystkich informacji w kontekście biznesowym było nieustrukturyzowanych. Podobnie dzisiaj. W repozytoriach informacji oprogramowania ECM Doxis4 firmy SER można znaleźć wszystkie te informacje, w tym dane SAP (zarówno bieżące, jak i archiwalne), wiadomości e-mail, dokumenty, zawartość mediów społecznościowych, witryny internetowe, dane maszyn, obrazy i filmy.
Usługi poznawcze są domem dla AI
W dobie sztucznej inteligencji informacja staje się wreszcie czynnikiem produkcji. Logistyka informacyjna stanie się jednym z elementów mających największy wpływ na nadawanie im wartości. Dlatego tak istotne jest, by znać wartość swoich informacji i przechowywać je w systemie ECM.
Repozytorium informacji, rdzeń oprogramowania ECM Doxis4, pełni funkcję sejfu do przechowywania nowej waluty w biznesie: informacji. Używane jako archiwum cyfrowe przechowuje wartości empiryczne i ma zdolność zapamiętywania. Ta wszechobecna inteligencja nadaje oprogramowaniu ECM Doxis4 nową warstwę architektoniczną: usługi poznawcze. Usługi te obejmują wszystkie technologie sztucznej inteligencji z zakresu głębokiej analizy treści, ontologii i przetwarzania języka naturalnego (NLP), które są dostępne we wszystkich aplikacjach ECM. Ponadto, zdolność tych usług do łączenia, takiego jak na przykład modelowanie statystyczne i semantyczne, niesie ze sobą potencjał innowacyjności.
Federacyjna usługa integracji treści
Zarządzanie informacją ma charakter technologiczny i jest złożone, co stanowi wyzwanie dla dzisiejszych firm. Oprócz systemów, takich jak np. SAP, wykorzystywane są inne liczne aplikacje biznesowe, a ich zawartość jest przechowywana w oddzielnych bazach danych i strukturach. Już teraz jest to powodem zmartwień o wydajność pracowników. Dopóki sytuacja ta nie zostanie uwzględniona w procesie decyzyjnym, będzie miała negatywny wpływ na wyniki sztucznej inteligencji w przyszłości. AI potrzebuje danych z różnych źródeł informacji do nauki i prognozowania. Integracja silosów informacyjnych rozproszonych po firmach jest pod względem strategicznym ważniejsza dla zespołów IT niż kiedykolwiek wcześniej.
