Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe nie są już elementami science fiction; takie są dzisiejsze realia. Technologie te zmieniły różne branże, a świat IT nie jest wyjątkiem.
Dzięki możliwości analizowania ogromnej ilości danych w czasie rzeczywistym, identyfikowania wzorców i wykrywania anomalii, narzędzia oparte na AI/ML zwiększają efektywność operacyjną przedsiębiorstw w sektorze IT.
Dlaczego AI/ML zasługuje na to, by być przyszłością współczesnego świata? Jak zmienia się sposób działania przedsiębiorstw? Rozumiemy kluczową rolę AI/ML w branży technologicznej.
Rozwój sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego
Podróż AI i ML jest po prostu niezwykła. W ostatnich latach byliśmy świadkami niesamowitego wzrostu AI i ML w sektorze IT. Popularność ta wynika przede wszystkim z rozprzestrzeniania się dużych zbiorów danych i postępu w algorytmach.
Wracamy od czasów, gdy AI kojarzyło się jedynie z futurystycznymi wizjami, do dzisiejszej rzeczywistości, gdzie algorytmy ML płynnie poruszają się po naszym codziennym życiu. Technologie te przeszły głęboką ewolucję.
Według Badania pierwszeństwawielkość globalnego rynku uczenia maszynowego będzie rosła w tempie CAGR wynoszącym oszałamiające 35% i osiągnie około 771,38 miliardów dolarów do 2032 r. Podobnie oczekuje się, że sztuczna inteligencja również będzie rosła w tempie CAGR wynoszącym 19%, osiągając 2575,16 miliardów dolarów do 2032 r.
Technologie te zajmują zatem centralne miejsce w świecie napędzanym technologią, ale algorytmy automatyzacji i uczenia maszynowego na tym się nie zatrzymują. Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe są stale rozwijane, usprawniając nasze procesy i zwiększając produktywność, dzięki finansowaniu i innowacyjnemu myśleniu.
Kluczowa rola AI i ML w branży IT
Technologia informacyjna umożliwia komputerom wykonywanie różnych zadań, takich jak przechowywanie, przesyłanie, odzyskiwanie i manipulowanie danymi. Sztuczna inteligencja dodaje do tych komputerów pewne oznaki inteligencji. W rezultacie komputery te wykonują złożone zadania, które wcześniej mogli lub mogą wykonywać tylko ludzie wyprzedzić ich.
Według raportu z 2023 r Technologia przestrzeni rackowej72% ankietowanych firm wykorzystuje AI i ML w swoich strategiach IT i biznesowych, a 69% uważa je za najważniejszą technologię. Firmy te wykorzystują sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe do ulepszania istniejących procesów, zmniejszania ryzyka oraz przewidywania wyników biznesowych i trendów branżowych.
Jeśli chodzi o rolę sztucznej inteligencji w technologii informacyjnej, najlepszym przypadkiem użycia jest uczenie maszynowe z jej możliwościami głębokiego uczenia się.
Algorytmy uczenia maszynowego mają na celu odkrywanie połączeń i wzorców w danych. Wykorzystują dane z przeszłości do przewidywania wyników, kategoryzowania informacji, grupowania punktów danych, upraszczania złożoności, a nawet tworzenia nowych treści. Najnowsze aplikacje, takie jak ChatGPT, Dall-E 2 i GitHub Copilot, prezentują możliwości uczenia maszynowego w generowaniu innowacyjnych treści.
Przypadki użycia AL/ML w IT
Oto kilka typowych przypadków użycia AI i ML w sektorze IT:
Wsparcie IT i automatyzacja helpdesku
Chatboty oparte na sztucznej inteligencji, wirtualni asystenci i inteligentne systemy zarządzania biletami szybko obsługują rutynowe żądania, zwiększając satysfakcję użytkowników. Narzędzia te rozwiązują wszystkie problemy, od resetowania haseł po skomplikowaną konfigurację sprzętu.
Według badaniedo 2025 r. sztuczna inteligencja ułatwi 95% wszystkich interakcji z klientami, w tym rozmowy online i rozmowy telefoniczne na żywo. Poza tym firmy mogą obniżyć koszty operacyjne o 30 procent, integrując sztuczną inteligencję w obsłudze klienta.
Analityka danych i business intelligence
Ponieważ przedsiębiorstwa zdecydowały się na transformację cyfrową, stają w obliczu tsunami danych, które są obecnie niezwykle cenne, ale ich gromadzenie, analizowanie i przetwarzanie jest uciążliwe. Algorytmy AI i ML, dzięki ich zdolności do rozpoznawania wzorców, odkrywania trendów i prognozowania, wnoszą rewolucyjną przewagę w analityce danych w IT.
Poza tym przetwarzanie języka naturalnego (NLP) umożliwia użytkownikom uzyskanie wglądu w dane w sposób konwersacyjny, na przykład za pośrednictwem ChatGPT, dzięki czemu dane są jeszcze bardziej dostępne. Microsoft zgłosił 27 proc wzrost zysku ze względu na skupienie się na przetwarzaniu w chmurze i inwestycjach w sztuczną inteligencję. Poza tym firma ma pobierać za to 30 dolarów miesięcznie Generatywna sztuczna inteligencja cechy.
Optymalizacja cen w chmurze
Narzędzia AI pomagają tym firmom analizować sposób, w jaki korzystają z chmury, dokładniej przewidywać koszty, wykrywać nietypowe wzorce użytkowania, znajdować sposoby na oszczędzanie pieniędzy i sugerować tańsze zasoby.
Na przykład Airbnb wykorzystuje sztuczną inteligencję w AWS, aby efektywnie zarządzać potrzebną pojemnością chmury, tworzyć narzędzia do śledzenia kosztów oraz zwiększać opłacalność przechowywania i przetwarzania danych. Dropbox wykorzystuje sztuczną inteligencję również do ograniczania wydatków podczas korzystania z usług w chmurze, zmniejszając w ten sposób zależność od AWS i oszczędność około 75 milionów dolarów.
Dokumentacja informatyczna
Dzięki NLP i uczeniu maszynowemu możesz zautomatyzować klasyfikację i organizację dokumentów, ułatwiając wyszukiwanie odpowiednich informacji. Ponadto sztuczna inteligencja może wydobywać kluczowe wnioski z dokumentów i wykorzystywać je do szybkiego dostępu do niezbędnych szczegółów.
Narzędzia oparte na sztucznej inteligencji wspierają programistów, automatyzując powtarzalne zadania, tworząc fragmenty kodu i pomagając w debugowaniu. Ponadto sztuczna inteligencja przeprowadza przeglądy kodu, aby zapewnić zgodność ze standardami kodowania i wskazać potencjalne problemy, zanim się eskalują. Co więcej, algorytmy ML mogą wykrywać wzorce w danych testowych, umożliwiając skuteczniejsze wykrywanie błędów i zmniejszając ryzyko defektów w produkcie końcowym.
Zarządzanie operacjami IT
Narzędzia AI w zarządzaniu operacjami IT (AIOps) cieszą się coraz większą popularnością. Według raportnarzędzia te pomagają firmom na różne sposoby, np. wysyłają inteligentne alerty (70%), ustalają główną przyczynę problemów (57%), wykrywają nietypowe działania lub zagrożenia (52%), automatycznie rozwiązują problemy (50%) oraz optymalizację wykorzystania zasobów (27%).
linie lotnicze Delta wykorzystuje AIOps do tworzenia cyfrowej symulacji swoich globalnych operacji. Ta wyjątkowa konfiguracja pomaga im zachować niezawodność, zwłaszcza podczas złej pogody, poprzez analizę danych i symulację różnych scenariuszy. Dzięki temu zespół Delta może podejmować ważne decyzje przed, w trakcie i po poważnych zakłóceniach.
Sprawozdawczość finansowa i rachunkowość
Algorytmy AI pomagają w raportowaniu i księgowości na wiele sposobów, jednym z godnych uwagi sposobów jest automatyczne generowanie raportów, w którym AI może pomóc w generowaniu raportów na podstawie danego zestawu danych. Coraz więcej firm zdaje sobie sprawę z zalet wykorzystania sztucznej inteligencji w sprawozdawczości finansowej i księgowości.
Intuit wykorzystuje sztuczną inteligencję, aby ułatwić swoim klientom planowanie finansowe. Mają platformę o nazwie Generative AI
System operacyjny (GenOS), który wykorzystuje duże modele językowe do obsługi zadań takich jak podatki, księgowość i zarządzanie przepływami pieniężnymi. Podobnie PwC wykorzystuje sztuczną inteligencję do ulepszania swoich usług doradczych o przetwarzanie języka naturalnego, uczenie maszynowe i inne technologie sztucznej inteligencji. Firma inwestuje ponad 1 miliard dolarów w ulepszenie swoich rozwiązań Możliwości sztucznej inteligencji.
Cyberbezpieczeństwo i wykrywanie zagrożeń
Dzięki możliwości analizowania ogromnej ilości danych w czasie rzeczywistym systemy oparte na sztucznej inteligencji i algorytmy ML mogą wykrywać anomalie i podejrzane działania w systemie, które mogą pozostać niezauważone przy użyciu tradycyjnych środków bezpieczeństwa. To proaktywne podejście do sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego pozwala organizacjom ograniczać ryzyko, skracać czas reakcji i chronić wrażliwe dane.
Konserwacja predykcyjna sprzętu
Algorytmy sztucznej inteligencji przeprowadzają analizę danych z czujników, wcześniejszej wydajności i nie tylko, aby przewidzieć, kiedy sprzęt IT (taki jak serwery lub sprzęt sieciowy) może mieć problemy. To proaktywne podejście pomaga organizacjom planować konserwację lub wymiany, wcześnie wykrywać problemy i zapobiegać nieoczekiwanym przestojom.
Niedawne wydatki na inicjatywy AI/ML
Znaczący wzrost inicjatyw związanych ze sztuczną inteligencją/uczeniem się wspiera innowacje i rozprzestrzenianie się tej technologii. Nowoczesne przedsiębiorstwa przeznaczają znaczne budżety na te technologie, aby zrewolucjonizować procesy, zwiększyć wydajność i odblokować nowe możliwości innowacji.
USA i Chiny są prekursorami w zakresie inwestycji w sztuczną inteligencję, a od 2013 r. Stany Zjednoczone przewodzą w tym zakresie, inwestując prawie 250 miliardów dolarów w 4643 firmach. Tylko w 2022 r. w Stanach Zjednoczonych powstało 524 startupów zajmujących się sztuczną inteligencją, zapewniając imponujące finansowanie pozarządowe o wartości 47 miliardów dolarów. Według danych Govini całkowite wydatki rządu federalnego na inicjatywy związane z sztuczną inteligencją wzrosły od 2017 r. 2,5-krotnie.
Tymczasem Chiny wykazały najwyższą średnią inwestycji przedsiębiorstw w 2022 r., a 160 nowo powstałych start-upów zajmujących się sztuczną inteligencją otrzymało średnio 71 mln dolarów każdy. Poza tym w odpowiedzi na organizację pierwszego wydarzenia w Wielkiej Brytanii światowy szczyt w sprawie bezpieczeństwa sztucznej inteligencjiSekretarz Stanu ds. Nauki, Innowacji i Technologii ogłosił inwestycję o wartości 37 milionów funtów w projekty związane ze sztuczną inteligencją.
Ten wzrost finansowania wypchnął sztuczną inteligencję poza granice, sprawiając, że jej wpływ jest odczuwalny na całym świecie. Warto zauważyć, że Fundacja Gatesów wspiera 50 projektów generatywnej sztucznej inteligencji w krajach o niskich i średnich dochodach.
Przyszłość AI/ML
Włączenie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego do branży IT nie jest kwestią wyboru, ale odpowiedzią na imperatywy ery cyfrowej. Połączenie dużych zbiorów danych, przetwarzania w chmurze i zaawansowanej analityki wymaga rozwiązań adaptacyjnych, które będą w stanie wykorzystać transformacyjną moc sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego.
Zatem sztuczna inteligencja nie jest już przemijającą modą; to przyszłość świata technologii. Jego zdolność do zrewolucjonizowania społecznej odpowiedzialności biznesu (CSR) poprzez dostarczanie spostrzeżeń opartych na danych, analiz predykcyjnych i przejrzystego monitorowania oznacza świetlaną przyszłość.
Organizacje, które dostrzegają znaczenie tych futurystycznych technologii, pozycjonują się nie tylko jako pierwsi użytkownicy, ale także jako architekci przyszłościowego krajobrazu IT.
Niedawno dyrektor generalny Meta został oskarżony o „nieodpowiedzialność” po tym, jak ogłosił swoje plany stworzenia narzędzi odpowiadających ludzkiej inteligencji i udostępnienia ich społeczeństwu. Ponadto w obliczu wyzwań stoją narzędzia generatywnej sztucznej inteligencji, takie jak ChatGPT OpenAI pozwy o prawa autorskie.
Dlatego technologie AI/ML muszą stawić czoła tym wyzwaniom i zapewnić odpowiedzialną integrację w operacjach IT, aby utrzymać swoją pozycję w dłuższej perspektywie.
Ostatnie słowa
Sztuczna inteligencja, kiedyś uważana za modne hasło, obecnie stała się integralną częścią nowoczesnych przedsiębiorstw. Od automatyzacji rutynowych zadań po przeprowadzanie dogłębnych analiz – sztuczna inteligencja przeszła długą drogę. Obecnie organizacje dostrzegły transformacyjny potencjał tych technologii.
W odpowiedzi na tę rewolucję technologiczną nowoczesne firmy przeznaczyły znaczny budżet na integrację AI/ML w swojej działalności. Dlatego możemy przewidzieć świetlaną przyszłość sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego.
Chociaż względy etyczne i testy prawne z pewnością będą próbowały przeszkodzić w ich powszechnym przyjęciu, te potężne technologie są obecnie w stanie pokonać wszelkie stojące przed nimi wyzwania.
Autor wyróżnionego obrazu: benzoix/Freepik.
