Hogyan formálhatja át a Mesterséges Intelligencia a munkavégzést?

A Mesterséges Intelligencia technológia (M.I.) egyfajta gyűjtőfogalom olyan technológiákra, melyek segítségével gépek számára lehetőség nyílik, hogy lássanak, felfogjanak, tanuljanak és cselekedjenek. A gépi tanulás algoritmusai, a robotikus folyamat-automatizáció (RPA), az arc- és hangfelismerés csupán néhány a leggyakoribb példák közül, de tárházuk széles, és számtalan M.I. alkalmazási módot tartalmaz.

Az M.I. három különböző komplexitási szint szerint osztályozható:

1. Szint:: A technológia képes különböző minták felismerésére (pl. képeken vagy beszédben).

2. Szint: A technológia képes adatok összekapcsolására, és valószínűségek alapján előrejelzéseket tesz.

3. Szint: A technológia felismeri az új összeköttetéseket, és tapasztalat alapján tanul.

Az M.I. technológia már egy ideje mindennapi életünk része. Az alábbiakban felsoroltuk a leggyakrabban használt M.I. alkalmazásokat, melyekről nem is gondolná, hogy azok.

Virtuális asszisztensek:  A virtuális asszisztensek – mint pl. a Google Assistant vagy az Amazon Echo – társalgási M.I.-t, és hangfelismerést használnak, hogy interaktív, kétutas élményt tudjanak nyújtani. Tegyük fel, hogy eseményt szeretnénk hozzáadni a naptárunkhoz. A különböző M.I. technológiák elemzik a beszédünket, a parancs alapján meghatározzák a lényeget, majd további információkat kérnek tőlünk, mielőtt az eseményt hozzáadnák a strukturált adathalmazhoz (a naptárhoz).

Okosházak: Az okosházak összeköttetésben lévő eszközöket működtetnek, mint pl. M.I.-képes otthoni biztonsági kamerákat és termosztátokat. A Google Nest például képes arra, hogy megtanulja a ház lakójának szokásait, és magától beállítja a ház hőmérsékletét attól függően, hogy a lakók otthon vannak, vagy sem, ébren vannak, vagy alszanak.

Média ajánlások: A Netflix, Spotify, és a YouTube mesterséges intelligenciát használnak, hogy megismerjék felhasználóik szokásait. Ezután, ezek alapján ajánlanak különböző tartalmakat felhasználóiknak.

Közösségi autómegosztás: Az Uber vagy a Lift szolgáltatások mesterséges intelligenciát használnak, hogy előrejelzéseket adhassanak a feltételezett várakozási időről, vagy arról, hogy a felhasználó mennyi idő múlva fog eljutni úticéljához.

Az itelligence gépi tanulási algoritmusokat, szenzortechnológiát és időjárás előrejelzést használt a Xervon vállalatnál, hogy felmérhesse, pontosan hány hűtőtornyot kell működtetnie egyszerre. Az energiaköltségek ilyen módon történő csökkentésével a vállalat jelentős pénzt takarított meg. Emellett pedig segített, hogy a Xervon vállalat a hűtőtornyok üzemen kívüli időszakára tervezhesse karbantartási munkáit.

Nem azért hiszünk az M.I. technológiában, mert ez a legújabb trend. Az innováció mindig az értékteremtésről szól. Az itelligence valós problémákat céloz meg. Szorosan együttműködünk ügyfeleinkkel és kifejlesztjük a számukra legjövedelmezőbb innovációs elképzeléseket. SAP- és nem-SAP felhasználóknál szerzett, többévtizedes tapasztalatainknak megfelelően, először bizalmi partnerkapcsolatot alakítunk ki ügyfeleinkkel.

Különböző iparágakon és országokon átívelő, sikeresen megvalósított SAP projektjeink során szerzett tudásunkat használjuk fel arra, hogy új elképzeléseket alkossunk ügyfeleink számára, velük közösen. Vállalatával szorosan együttműködve új technológiákat integrálunk SAP vagy IT infrastruktúrájába, és hozzáadott értéket teremtünk. Optimalizáljuk és kiterjesztjük vállalata meglévő folyamatait, vagy teljesen új termékeket és szolgáltatásokat fejlesztünk vállalata számára.

Vannak további krédései, vagy szeretne még több információhoz jutni M.I. technológiákkal kapcsolatban?

Lépjen kapcsolatba velem még ma, és vegyük sorra vállalata problémás pontjait, elérendő céljait, és hogy mindezekben milyen segítséget tudunk nyújtani vállalatának! Vegye fel velünk a kapcsolatot, és mi örömmel segítünk!

Thomas Nørmark

M.I. és Robotika Globális Igazgatója – itelligence Dánia

Lépjen kapcsolatba velem LinkedIn-en