REKLAMA

REKLAMA

Kategorie
Zaloguj się

Zarejestruj się

Proszę podać poprawny adres e-mail Hasło musi zawierać min. 3 znaki i max. 12 znaków
* - pole obowiązkowe
Przypomnij hasło
Witaj
Usuń konto
Aktualizacja danych
  Informacja
Twoje dane będą wykorzystywane do certyfikatów.

Sztuczna inteligencja w praktyce. Nudna, ale użyteczna?

Maciej Kalisiak
Compute and Data Services Sales Manager, Hewlett Packard Enterprise
Maciej Kalisiak
Photographer:Wojciech Sarnowski
Źródło zewnętrzne

REKLAMA

REKLAMA

Faktyczne zastosowania generatywnej sztucznej inteligencji mogą być mniej ekscytujące niż sugerowałby ogromny szum wokół tego zjawiska. Sukces w tym obszarze nie musi zależeć od przełomowego sposobu myślenia, ale od realistycznych oczekiwań, skrupulatnego planowania i odpowiedniego zarządzania ryzykiem. Dobrym przykładem są roboty przemysłowe wspierane sztuczną inteligencją.

REKLAMA

Powszechny zachwyt nad możliwościami, jakie oferuje ChatGPT, to nie pierwsza w historii sytuacja, gdy AI nie schodzi z nagłówków gazet. W roku 2011 w amerykańskiej edycji teleturnieju znanego w Polsce jako „Va Banque” jednym z uczestników został system Watson (i wygrał!), co rozbudziło globalną dyskusję na temat sztucznej inteligencji, stopnia jej rozwoju i potencjalnych praktycznych zastosowań. Niedługo potem szał na AI ucichł. Pytanie brzmi: czy teraz ponownie atmosfera wokół AI ulegnie ochłodzeniu? A może jednak odważne plany twórców generatywnej sztucznej inteligencji zostaną wcielone w życie?

REKLAMA

Najbardziej prawdopodobnym scenariuszem jest to, że tym razem uda się osiągnąć równowagę. Analityk Benedict Evans zasugerował, że generatywna sztuczna inteligencja będzie sprowadzać się do "nudnej automatyzacji nudnych procesów w nudnych biurach nudnych firm". Brzmi to trochę pesymistycznie, ale te "nudne" zastosowania będą w rzeczywistości tym, co przełoży się na efekt skali.

AI wspiera robota przemysłowego

Spójrzmy na zastosowanie AI w oparciu o rozwiązanie dla robotów przemysłowych. Asystent działający na bazie generatywnej sztucznej inteligencji zwiększa wydajność i bezpieczeństwo podczas instalacji, obsługi i konserwacji robota przemysłowego. Działa jak wysoce wyspecjalizowany technik serwisowy, który wspiera personel fabryki w wykonywaniu złożonych zadań.

REKLAMA

Komunikując się z asystentem AI, pracownicy fabryki nie muszą korzystać z żadnego specjalnego systemu ani używać konkretnych poleceń. Dialog z maszyną możliwy jest w kilku językach. Prostym przykładem interakcji może być: "Wypadek! Jak mogę natychmiast zatrzymać robota?" Odpowiedź: "Naciśnij przycisk zatrzymania awaryjnego. To duży czerwony przycisk w prawym górnym rogu urządzenia".

Komunikacja z asystentem AI może odbywać się również za pośrednictwem obrazów. Na przykład podczas konfiguracji robota operator może zrobić zdjęcie danego znaku kalibracyjnego, na podstawie którego system stwierdzi, czy jest to prawidłowa pozycja maszyny.

Dalszy ciąg materiału pod wideo

Zwiększona wydajność i bezpieczeństwo - w fabryce i poza nią

Opisane możliwości mogą znacząco przyczynić się do zwiększenia wydajności i bezpieczeństwa operacji wykonywanych przez roboty. Personel fabryki nie musi być zależny od pomocy wyspecjalizowanego technika serwisowego, co pozwala zaoszczędzić czas i pieniądze. Asystent AI wspiera personel fabryki również w przestrzeganiu przepisów bezpieczeństwa - na przykład pomagając w określeniu, czy obecna pozycja robota jest bezpieczna. W przypadku poważnych problemów, asystent AI może dostarczyć kluczowych informacji, aby zapobiec uszkodzeniom i przestojom w produkcji.

Działanie takiego asystenta AI można rozszerzyć na całe środowisko produkcyjne fabryki, a także na łańcuch dostaw - szkoląc go w zakresie dalszej dokumentacji technicznej, a także dostarczając informacji o dostawcach, umowach, warunkach prawnych i regulacjach, kosztach czy emisjach CO2. Generatywna sztuczna inteligencja staje się zatem narzędziem do obniżania kosztów, minimalizowania ryzyka i poprawy zrównoważonego rozwoju w całym łańcuchu dostaw.

W przemyśle nie ma miejsca na błędne informacje

Wdrażanie aplikacji takich, jak wcześniej wspomniana, wymaga realistycznego spojrzenia na ryzyko i ograniczenia technologii, a także dokładnego planowania i rygorystycznej realizacji. Jest to szczególnie ważne w przypadku produkcji przemysłowej. W fabryce wyposażonej w setki zaawansowanych maszyn nie można zaakceptować działania podejmowanego na bazie błędnych zaleceń. Jednocześnie to właśnie przemysł jest obszarem, gdzie zwiększenie wydajności o kilka punktów procentowych może dać decydującą przewagę konkurencyjną (np. na hiperkonkurencyjnych rynkach, takich jak podzespoły samochodowe) – nawet jeśli ewangeliści AI takie rodzaje wdrożeń uznają za mało spektakularne czy po prostu nudne.  

Z operacyjnego punktu widzenia, wdrażanie generatywnej sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwie zazwyczaj rozpoczyna się od testów i programów pilotażowych. Ale jeśli podchodzimy do sprawy na poważnie i rozważamy przejście od pilotażu do wdrożenia na pełną skalę, od samego początku należy wziąć pod uwagę cały szereg strategicznych, organizacyjnych i technicznych zależności.

Obejmuje to podstawowe wymagania, takie jak wiedza specjalistyczna w zakresie tworzenia wartości danych i sztucznej inteligencji, a także integracja asystentów AI z procesami bezpieczeństwa operacyjnego i zarządzania ryzykiem. Uruchomienie dużego modelu językowego w ramach prywatnej lokalnej infrastruktury IT pomaga chronić tajemnice handlowe i uniknąć zależności od publicznej chmury. Wreszcie, model sztucznej inteligencji musi umożliwiać wyjaśnianie generowanych przez siebie treści - oznacza to, że musi istnieć możliwość prześledzenia treści do jej źródeł danych. Dzięki temu informacje generowane przez AI bez odpowiednich, godnych zaufania źródeł, mogą zostać bezpośrednio zablokowane.

Ciężka praca i cierpliwość

Wykorzystanie generatywnej sztucznej inteligencji jako faktycznego wsparcia w przedsiębiorstwie nie jest rewolucyjnym rozwiązaniem. To skomplikowany, czasem nużący proces. Wbrew chwytliwym hasłom, nie chodzi w nim o ratowanie planety czy wymyślanie na nowo procesów funkcjonowania całej branży. Chodzi natomiast o sukcesywne generowanie oszczędności w codziennym działaniu, przyspieszanie procesów biznesowych i zapobieganie przestojom.

Wymaga to cierpliwości i wytrwałości. Mówi się, że generatywna sztuczna inteligencja jest jak dostępność tysięcy sprawnych stażystów na wyciągnięcie ręki. Umożliwiają oni osiągnięcie znacznego wzrostu produktywności już teraz, ale przyszłość jest znacznie bardziej obiecująca. Obietnica ta zostanie jednak spełniona tylko wtedy, gdy firmy zainwestują w dalsze szkolenia - zarówno w zakresie technologii, jak i własnej zdolności do tworzenia wartości za jej pomocą.

Autor: Maciej Kalisiak
Compute and Data Services Sales Manager, Hewlett Packard Enterprise.
Z wykształcenia inżynier mikro- i optoelektroniki. Ukończył studia na Wydziale Elektroniki i Technik Informacyjnych Politechniki Warszawskiej. Od 2008 roku związany z branżą IT. Zaczynał jako inżynier wsparcia sprzedaży serwerów x86 na rynku SMB i Enterprise. W obecnej roli poszukuje nowych, innowacyjnych rozwiązań związanych z najnowszymi trendami IT. Prywatnie mąż i ojciec dwóch córek oraz zapalony sportowiec amator.

Polecamy: „Spółki. W jakiej formie prowadzić biznes”

 

Autopromocja

REKLAMA

Źródło: Źródło zewnętrzne

Oceń jakość naszego artykułu

Dziękujemy za Twoją ocenę!

Twoja opinia jest dla nas bardzo ważna

Powiedz nam, jak możemy poprawić artykuł.
Zaznacz określenie, które dotyczy przeczytanej treści:

REKLAMA

QR Code
Sztuczna inteligencja (AI)
Zapisz się na newsletter
Zobacz przykładowy newsletter
Zapisz się
Wpisz poprawny e-mail
AI w biznesie. Większość firm ogranicza się do pilotażów i eksperymentów

AI ma być najbardziej dochodowym sektorem w gospodarce globalnej w ogóle, obok przemysłu zbrojeniowego. Tymczasem na obecnym etapie sektor biznesu wyraża ostrożne zainteresowanie sztuczną inteligencją. Okazuje się bowiem, że większość firm ogranicza się do pilotażów i eksperymentowania.

AI w Polsce do 2030 roku jak 4,9 mln osób. Wartość produkcyjna: 90 mld USD rocznie [prognoza]

Wśród beneficjentów AI znajdzie się Polska, która może zyskać nawet 90 mld dolarów rocznie. Polska znalazła się na siódmym miejscu wśród gospodarek z UE, USA, Wielkiej Brytanii i Szwajcarii o najwyższej rocznej zdolności produkcyjnej wytworzonej dzięki wsparciu tej technologii - wynika z raportu firmy EY. Podano, że AI pozwoli osiągnąć w Polsce wartość produkcyjną odpowiadającą pracy 4,9 mln osób.

Sterowanie komputerem falami mózgowymi, mruganiem oczu, mrugania lub zaciskaniem zębów. AI + Neurotechnologia dla integracji niepełnosprawnych

Dwie firmy połączyły siły w celu wsparcia integracji osób niepełnosprawnych dzięki sztucznej inteligencji i neuro-technologiom. Celem jest rozwój i doskonalenie nowego rodzaju interfejsu mózg-maszyna, który przekształca różnorodne dane neurofizjologiczne (fale mózgowe, aktywność serca, mimikę twarzy, ruchy oczu) w polecenia mentalne. Pierwsze efekty będą widoczne już niedługo podczas sztafety z pochodnią olimpijską.

Trzeba pilnie dokonać implementacji! Ruszyły prace nad polskim aktem o sztucznej inteligencji (AI)

Ruszyły prace nad polskim aktem o sztucznej inteligencji (AI). Ministerstwo Cyfryzacji przygotowało kilka pytań - trwają prekonsultacje. Podkreśla się, że to pierwsze na świecie prawo, które w tak złożony a zarazem kompleksowy sposób rozwiązuje problemy, które nawarstwiały się od wielu, wielu lat związane z rozwojem sztucznej inteligencji. Płaszczyzn tych problemów jest wiele: od prawa do ochrony wizerunku, danych, odpowiedzialności za błędy sztucznej inteligencji (cywilnej, administracyjnej i karnej), praw pracowniczych, po prawa konsumenckie, autorskie i własności przemysłowej. Nowe unijne prawo wymaga wdrożenia w państwach członkowskich UE, w Polsce trwają więc prace nad implementacją. Są one jednak na początkowym etapie.

REKLAMA

Microsoft Copilot, czyli jak AI zmieni codzienny workflow w Microsoft 365

Microsoft Copilot to innowacyjne narzędzie oparte na sztucznej inteligencji, które zmienia sposób, w jaki firmy na całym świecie realizują swoje zadania w ramach pakietu Microsoft 365. Według raportu Microsoft "The Future of Work", aż 70% wczesnych użytkowników Copilot zgłasza wzrost produktywności, a 68% odnotowuje znaczącą poprawę jakości swojej pracy. Warto bliżej przyjrzeć się temu narzędziu i zrozumieć, jak działa oraz jakie korzyści może przynieść wdrożenie go do w firmie.

Przełom dla ludzkości, praw człowieka i robotów - podpisano rozporządzenie w sprawie sztucznej inteligencji

Trzeba stanowczo stwierdzić, że to przełom dla ludzkości, przełom dla praw człowieka, przełom dla pracowników i przełom dla robotów oraz automatyzacji. W dniu 13 marca 2024 r. podpisano rozporządzenie w sprawie sztucznej inteligencji, AI (Artificial Intelligence Act). To pierwszy w UE tego typu akt. Był bardzo wyczekiwany przez prawników, pracowników, wielkie koncerny, przedsiębiorców ale i po prostu obywateli. 

W tych zawodach sztuczna inteligencja nam nie zagraża

Międzynarodowy Fundusz Walutowy szacuje, że rozwój sztucznej inteligencji zmniejszy liczbę miejsc pracy nawet o 40%. W dużej części będą to pracownicy umysłowi. A jakie zawody nie są zagrożone przez sztuczną inteligencję?

Polacy wciąż boją się, ze sztuczna inteligencja zabierze im pracę

Już prawie 60 proc. Polaków obawia się wpływu sztucznej inteligencji na przyszłość swojego stanowiska pracy. To dane z raportu Polskiej Agencji Rozwoju Przedsiębiorczości (PARP) „Rynek pracy, edukacja, kompetencje – styczeń 2024”. Pracownik przyszłości powinien umieć efektywnie wykorzystać możliwości oferowane przez AI. 

REKLAMA

77% placówek medycznych doświadczyło ataków na pocztę elektroniczną. Jak chronić dane pacjentów?

Od 2022 r. podwoiły się ataki ransomware na organizacje działające w obszarze ochrony zdrowia. Tak wynika z raportu Barracuda Networks. Respondenci jednak nie czują się zagrożeni. 

Czy sztuczna inteligencja jest szkodliwa dla środowiska?

Rozwój sztucznej inteligencji nie pozostaje bez wpływu na czerpanie zasobów energii i generowanie śladu węglowego. Dlaczego? 

REKLAMA