Przyszłe trendy w technologii AI

Utorowanie drogi dla IPA (ang. Intelligent Process Automation)

Według danych prezentowanych przez jedną z wiodących firm badawczych szacuje się, że ok. 25 % firm z listy Fortune 500 chce inwestować i wdrażać procesy IPA automatyzujące określone zadania za pomocą sztucznej inteligencji. Im więcej algorytmów uczenia maszynowego sortuje dane, tym bardziej sztuczna inteligencja „wykorzystuje” je do inteligentnego przetwarzania.

Technologia OCR to przypadek, w którym sztuczna inteligencja współpracuje z tradycyjnym RPA (Robotic Process Automation) w celu odczytywania nieustrukturyzowanych danych przechowywanych w zeskanowanych dokumentach. Przewiduje się, że w 2021 RPA wykorzystywać będzie sztuczną inteligencję oferując zupełnie nowa wartość.

Chipy z obsługą AI zwiększą wydajność

Oczekuje się, że chipy obsługujące sztuczną inteligencję, uznawane za najnowszy trend osiągną przychody w wysokości 91,185 mln USD w 2025 r., co stanowi ogromny wzrost w porównaniu z 6,638 mln USD w 2018 r. Chipy obsługujące sztuczną inteligencję będą niezawodnymi aplikacjami w zakresie wykrywania obiektów czy rozpoznawania twarzy.

Ewolucja Data Highways

Dane będą rosły skokowo. Aby firmy pozostały konkurencyjne muszą dążyć do przyjęcia zaawansowanej analizy i dostosowania dynamicznych modeli biznesowych. A zatem niezbędne mogą okazać się specjalistyczne zespoły ds. analizy danych, tworzące strategie umożliwiające utrzymanie się na fali wzrostu, nadążając jednocześnie za konkurencją.

Sztuczna inteligencja a cyberbezpieczeństwo

Dane staną się bardziej dostępne, zaś ataki hakerskie i phishingowe będą występowały z natężoną częstotliwością. Przewiduje się, że w 2021 r. AI i zaawansowane algorytmy prognozowania odegrają decydującą rolę w obszarze cyberbezpieczeństwa. Sztuczna inteligencja ma do odegrania dużą rolę w kontekście zapobiegania cyberprzestępczości, jednocześnie przyczyniając się do wzmacniania cyberochrony przedsiębiorstw.

Cyberbezpieczeństwo oparte na sztucznej inteligencji doskonale sprawdza się w wykrywaniu aktywności cyfrowych lub transakcji, które przebiegają według podejrzanych wzorców, wywołując prewencyjne alarmy, zanim zabezpieczenia i wrażliwe dane zostaną naruszone.

Hybrydowa siła robocza

Pandemia Covid-19 stanowi bodziec dla wielu organizacji do wykorzystywania RPA. Oznacza to szybkie wdrażanie kognitywnej sztucznej inteligencji oraz wykorzystywanie RPA do obsługi wielu powtarzalnych zadań. Nowoczesne miejsce pracy staną się hybrydowymi środowiskami dla personelu. Ludzka siła robocza będzie współpracować z automatycznymi botami, co już zostało zapoczątkowane przez Alexę czy Siri.

Monitorowanie procesów biznesowych w oparciu o AI

Hiperautomatyzacja w połączeniu z projektami automatyzacji kognitywnej może bardziej wniknąć w biznes, pomagając zintegrować narzędzia obsługujące sztuczną inteligencję, które na nowo definiują sposób funkcjonowania procesów biznesowych w czasie rzeczywistym.

Oparte na sztucznej inteligencji technologie analizy procesów i treści w nadchodzących latach zapewnią pracownikom cyfrowym niezbędne umiejętności, z którymi muszą się uporać, aby zautomatyzować język naturalny, rozumowanie, osąd, ustalanie kontekstu i dostarczanie spostrzeżeń opartych na danych.

Automatyczne uczenie maszynowe i rozwój Data Scientists

Organizacje przechodzą w kierunku automatycznego uczenia maszynowego, umożliwiając nawet osobom niebędącym ekspertami korzystanie z algorytmów i technik uczenia maszynowego. Narzędzia takie jak Google Cloud AutoML, które utorują drogę specjalistom zajmującym się danymi będą w przyszłości coraz bardziej popularne. Narzędzia te pomogłyby przedsiębiorstwom opartym na danych w elastycznym dostosowywaniu się bez konieczności szczegółowej znajomości złożonego przepływu pracy uczenia maszynowego.

Kwantowa sztuczna inteligencja wzrośnie wraz z Qubitami

Urządzenia opracowane do tej pory przez Google czy IBM stanowią kolejny krok naprzód w dziedzinie obliczeń kwantowych, otwierając drzwi dla potężnych maszyn, które mogą pomóc firmom w znalezieniu odpowiedzi na temat możliwych wyników badań nad komputerami kwantowymi.

Spersonalizowana konwersacyjna sztuczna inteligencja

Programowanie neurolingwistyczne (NLP) zostanie „spersonalizowane” w celu bardziej spójnego rozumienia ludzkiej mowy przez maszyny. Dzięki temu chatboty będą lepiej rozumieć ludzkie intencje, zapewniając bardziej dogłębne rozwiązanie i analizę pytań użytkowników.

Zbieżność Internetu rzeczy i sztucznej inteligencji

Te dwie technologie, gdy zostaną wdrożone razem, zapoczątkują nową erę w zakresie pozyskiwania praktycznych informacji. Sztuczna inteligencja oparta na sensorach sprawi, że konserwacja predykcyjna stanie się bardziej powszechna w produkcji. Z kolei inteligentne urządzenia domowe, takie jak Nest należący do Google, będą stawały się coraz bardziej popularne. To oznacza, że coraz więcej domów może stać się bardziej "smart" do 2021 r. 

Bez wątpienia sztuczna inteligencja stanie się w przyszłości wszechobecna. I choć pojawiają się głosy, że stanowi ona zagrożenie dla ludzi pozbawiając ich miejsc pracy, to jak pokazują dane zawarte w raporcie „The Future of Jobs ”, opublikowanym przez World Economic Forum w efekcie tej transformacji powstanie aż 133 mln nowych stanowisk. A to w porównaniu z  faktem, że robotyzacja zagraża 75 mln miejsc pracy wydaje się dość optymistyczną prognozą do 2025 r.