Sztuczna inteligencja przekształca organizacje na całym świecie. Jak te 6 firm przoduje

Od zwiększonej wydajności, przez bezpieczeństwo publiczne, po zabiegi zmieniające życie: przyjrzyj się bliżej, jak firmy takie jak Ericsson, Abpro i Hexagon wykorzystują moc sztucznej inteligencji, a nawet ratują życie.

Rok 2023 będzie rokiem sztucznej inteligencji. W publikacjach często zaznacza się rok, którego nazwa jest najściślej kojarzona z największymi wydarzeniami tego roku. Chociaż sztuczna inteligencja jest z nami od dziesięcioleci, generatywna sztuczna inteligencja uczyniła ze niej narzędzie zwiększające produktywność dla codziennych użytkowników.

Generatywna sztuczna inteligencja zmienia wszystko: oszczędza czas, umożliwia ludziom wykonywanie pracy, do której w przeciwnym razie nie miałby umiejętności, otwiera nowe drzwi dla możliwości i nie tylko. Ale jest też ciemna strona. Pracownicy obawiają się, że pracodawcy mogą zastąpić ich produktami o niższej jakości, ale tańszymi i generowanymi przez sztuczną inteligencję.

Jest też problem z dokładnością. Systemy generatywnej sztucznej inteligencji często się mylą i im bardziej ludzie na nich polegają, tym mniej osób będzie dwukrotnie sprawdzać wyniki.

Ponadto: Nie jesteśmy gotowi na wpływ generatywnej sztucznej inteligencji na wybory

Generatywna sztuczna inteligencja to tylko jeden z obecnie stosowanych aspektów sztucznej inteligencji. Rozmawialiśmy e-mailem z armią dyrektorów i wybraliśmy sześć historii, które przedstawiają różnorodne zastosowania sztucznej inteligencji i korzyści, które już są w użyciu. Te sześć wyróżnionych firm wykorzystuje sztuczną inteligencję do fundamentalnej zmiany tradycyjnych praktyk i norm w swoich branżach. Wdrożenie sztucznej inteligencji prowadzi do zwiększonej wydajności, bezpieczeństwa, komfortu klientów i ogólnych innowacji.

Dyrektorzy tych sześciu firm opowiedzieli ZDNET, w jaki sposób obecnie korzystają ze sztucznej inteligencji, jak sztuczna inteligencja zmieniła ich procesy i jakie korzyści dostrzegają. Specjalne podziękowania należą się kierownictwu za poświęcony czas i szczegółowe odpowiedzi.

Ericsson: AI w sektorze telekomunikacyjnym

Problem: Obrażenia w miejscu pracy
Technologia AI: wizja komputerowa
Korzyść: większe bezpieczeństwo pracowników

Ericsson Safe Work jest częścią giganta telekomunikacyjnego Ericsson. Vivek Gnanavelu, założyciel i dyrektor generalny Ericsson Safe Work, mówi nam: „W telekomunikacji, gdzie liczba zgonów związanych z wieżami przewyższa liczbę zgonów spowodowanych budownictwem ogólnym, funkcja Safe Work chroni załogi”. Jego zdaniem pomaga to wyeliminować obrażenia i ofiary śmiertelne w miejscu pracy.

Pomimo protokołów bezpieczeństwa podczas instalowania lub konserwacji masztów komórkowych, anten lub odbiorników radiowych dochodzi do wielu wypadków. Jak raportuje Gnanavelu: „W przypadku klientów wewnętrznych zaobserwowaliśmy niezwykłą wydajność opartą na sztucznej inteligencji. W zakresie kluczowych wskaźników, takich jak zaoszczędzony czas załogi, niezgodności wykryte przez sztuczną inteligencję oraz odsetek zatwierdzeń formularzy bezpieczeństwa wspomaganych sztuczną inteligencją, znacząca wydajność wyłoniły się.”

Firma wykorzystuje modele wizji komputerowej i sztucznej inteligencji do sprawdzania zgodności pracowników ze standardami dotyczącymi środków ochrony osobistej (PPE), takich jak kaski, rękawice, kamizelki i buty robocze. Zapewnia także aktualne alerty pogodowe i ocenę ryzyka. Systemy AI zapewniają następnie ciągłe monitorowanie i śledzenie na żywo najważniejszych elementów, zapewniając pracownikom gotowość do wykonywania zadań.

Na większą skalę stosowane przez firmę rozpoznawanie wzorców sztucznej inteligencji umożliwia automatyczne raportowanie i analizę danych na dużą skalę w celu wyciągania wniosków i zapobiegania powtarzającym się incydentom w przyszłości.

SoFi: sztuczna inteligencja w bankowości

Problem: powolna obsługa klienta
Technologia AI: konwersacyjna sztuczna inteligencja
Korzyść: natychmiastowe, dokładne i empatyczne odpowiedzi

SoFi dostarcza cyfrowe usługi finansowe skoncentrowane na członkach, aby pomóc ponad sześciu milionom członków „osiągnąć niezależność finansową”.

Rozmawialiśmy z Aaronem Websterem, dyrektorem ds. ryzyka i globalnym szefem operacji w Ameryce Łacińskiej, który powiedział ZDNET: „Rozwiązanie AI SoFi nie jest chatbotem. Przyjmuje inteligentny model asystenta cyfrowego, który rozumie emocje klientów, poprawiając doświadczenia. W przeciwieństwie do podstawowych chatbotów, asystent wykorzystuje zaawansowane przetwarzanie języka naturalnego, zapewniając interakcję na poziomie ludzkim z adaptacją w czasie rzeczywistym, płynne przekazywanie agentom w razie potrzeby i spersonalizowane odpowiedzi”.

SoFi zintegrowało Cyberbank Konecta, konwersacyjny silnik sztucznej inteligencji oferowany przez podmioty stowarzyszone Galileo Financial Technologies, z istniejącym stosem technologii w celu poprawy doświadczeń członków w zakresie korzystania z automatycznych agentów. SoFi korzysta z tego konwersacyjnego silnika sztucznej inteligencji do obsługi zapytań klientów poza godzinami, w których zespół obsługi klienta może zaoferować sam.

Webster mówi ZDNET: „Wykorzystujemy konwersacyjną sztuczną inteligencję z empatią, aby dostosować interakcję każdego członka w czasie rzeczywistym, w razie potrzeby dodając ludzki akcent, aby poprawić doświadczenia naszych członków, jednocześnie obniżając koszty usług operacyjnych poprzez łatwe zarządzanie typowymi zapytaniami za pomocą sztucznej inteligencji”.

Mówi, że od czasu wdrożenia tego rozwiązania czas reakcji wzrósł o ponad 65%, a o połowę mniej klientów rezygnuje z interakcji na czacie. Powiedział, że tysiące rozmów jest obecnie rozwiązywanych bez konieczności przekazywania ich ludzkiemu agentowi.

Hexagon: sztuczna inteligencja w sektorze bezpieczeństwa publicznego

Problem: Ogromne dane publiczne
Technologia AI: wspomagająca sztuczna inteligencja
Korzyść: zapobieganie przestępczości i analiza danych w czasie rzeczywistym

Hexagon AB z siedzibą w Sztokholmie to międzynarodowa firma o wartości 5,2 miliarda euro obsługująca gminy. Kalyn Sims, dyrektor ds. technologii w dziale bezpieczeństwa, infrastruktury i rozwiązań geoprzestrzennych firmy Hexagon, mówi ZDNET: „Analiza danych jest cenna, ale możliwość udostępniania tych informacji i podejmowania działań na ich podstawie w czasie rzeczywistym jest kluczowa. Wspomagająca sztuczna inteligencja to kluczowa technologia pomagająca organizacjom w zarządzaniu eksplozja danych, z którą mamy dziś do czynienia.”

W tym kontekście wspomagająca sztuczna inteligencja pomaga operatorom przetwarzać ogromne ilości danych poprzez ich przesiewanie i identyfikowanie ważnych wzorców, korelacji lub anomalii, które można przeoczyć lub których identyfikacja zajęłaby dużo czasu.

Dział bezpieczeństwa, infrastruktury i infrastruktury geoprzestrzennej firmy Hexagon poprawia odporność i zrównoważony rozwój kluczowych usług i infrastruktury. Ich technologie przekształcają złożone dane o ludziach, miejscach i zasobach w istotne informacje i możliwości umożliwiające lepsze i szybsze podejmowanie decyzji w obszarach bezpieczeństwa publicznego, usług użyteczności publicznej, obronności, transportu i administracji.

Według Simsa Hexagon wykorzystuje sztuczną inteligencję, aby pomóc agencjom w pełni wykorzystywać dane w czasie rzeczywistym, „zanim informacje staną się nieistotne”. Wspomagająca sztuczna inteligencja wykorzystuje zaawansowane statystyki i uczenie maszynowe do eksploracji danych operacyjnych organizacji w celu wykrycia anomalii wymagających natychmiastowego działania.

Na przykład wspomagająca sztuczna inteligencja pomaga policji, straży pożarnej i służbom ratunkowym szybciej wykrywać złożone sytuacje kryzysowe i reagować na nie. Działa w tle i pomaga dyspozytorom numeru 911, wykrywając wzorce i określając, czy zdarzenia związane z bezpieczeństwem publicznym są ze sobą powiązane. Ponieważ ma charakter pomocniczy, ostrzega jedynie dyspozytorów o anomaliach, pozostawiając podejmowanie decyzji o rozmieszczeniu zasobów ludziom.

Sektor bezpieczeństwa publicznego charakteryzuje się dużym stresem, a branża boryka się obecnie z problemami kadrowymi. W przypadku większej liczby wezwań do usług ze strony społeczeństwa i większej ilości danych napływających z kamer monitorujących, czujników ruchu, urządzeń IoT i innych, użytkownicy mogą czuć się przytłoczeni.

Według Sims nowe możliwości sztucznej inteligencji oparte na współpracy mogą rozwiązać ten problem. Wykorzystując inteligentne technologie do aktualizacji starszych systemów, odciąża przepracowanych analityków kryminalnych i dyspozytorów, przeglądając przychodzące dane w czasie rzeczywistym, wyszukując trendy i anomalie oraz dostarczając użytkownikom alerty w danej chwili.

Ostateczny wynik, mówi Sims, jest taki, że „ta autonomiczna wstępna ocena wynikająca z technologii wspomagającej AI jest znacznie bardziej wydajna, skuteczna i skalowalna niż ręczne monitorowanie i analiza informacji pochodzących z wielu rozmów telefonicznych, czujników i alarmów”.

Revolear: AI w sprzedaży B2B

Problem: Złożona sprzedaż B2B
Technologia AI: optymalizacja AI
Korzyść: przekształcony proces sprzedaży

Revolear dostarcza narzędzia do bardzo złożonej sprzedaży B2B. Założyciel i dyrektor generalny Raja Singh mówi: „To najnowocześniejsza cyfrowa platforma transakcyjna wyposażona w sztuczną inteligencję, która zmienia sposób, w jaki firmy tworzą strukturę, proponują, negocjują i zatwierdzają złożone rozwiązania biznesowe”.

Revolear wykorzystuje sztuczną inteligencję w swoim produkcie, a także w procesie rozwoju.

Proces sprzedaży między przedsiębiorstwami może często trwać miesiące w przypadku złożonych transakcji i obejmować wiele zwrotów akcji. Nic dziwnego, że istnieje wiele możliwości zastosowania sztucznej inteligencji w wielu jej formach. Revolear wykorzystuje generatywną sztuczną inteligencję do określenia wymagań klientów i wygenerowania dostosowanego, dostosowanego do roli tekstu propozycji sprzedaży. Wykorzystują uczenie maszynowe do przewidywania optymalnych poziomów rabatów i innych warunków transakcji oraz tworzą wskaźniki ważone dotyczące dynamiki transakcji i prawdopodobieństwa zatwierdzenia.

Zespół programistów Revolear korzysta z narzędzi Copilot w GitHub, aby pomóc w kodowaniu. Singh twierdzi, że nie zastępuje inżyniera, ale może dokończyć linię lub udostępnić fragment kodu. Mówi: „Korzystamy również z generatywnej sztucznej inteligencji, aby udoskonalić nasze teksty marketingowe. Nie używamy jej do budowania fabuły, ale możemy korygować i ulepszać sekcje. Jedną z naprawdę przydatnych aplikacji jest generowanie fikcyjnych danych demonstracyjnych. Nasze produkty wyglądają lepiej, gdy są realistyczne danych, a ChatGPT może je generować w dużych ilościach.”

Singh informuje, że sztuczna inteligencja zmniejszyła tarcia w jednej z najtrudniejszych części procesu sprzedaży. „Jedną z najbardziej denerwujących decyzji, jaką musi podjąć zespół sprzedaży, jest ustalenie początkowej ceny wywoławczej. Historycznie rzecz biorąc, zespół sprzedaży polega na swoim doświadczeniu. Obecnie zbudowaliśmy modele uczenia maszynowego zawierające zaledwie 50 wierszy danych, aby przewidzieć ceny ostateczne.”

Abpro: Sztuczna inteligencja w biofarmaceutyce

Problem: leczenie COVID-19
Technologia AI: odkrycia oparte na sztucznej inteligencji
Korzyść: przyspiesza proces eksperymentowania z lekami

Abpro to firma biotechnologiczna opracowująca terapie przeciwciałami monoklonalnymi w leczeniu nowotworów, pielęgnacji oczu i chorób zakaźnych. Opracowali jeden z kluczowych sposobów leczenia Covid-19.

Dyrektor generalny i współzałożyciel Abpro, Ian Chan, wyjaśnia, że sztuczna inteligencja pomaga w walce z Covid-19. „Ciągłym wyzwaniem związanym z Covid-19 jest niezdolność terapii do nadążania za zmieniającymi się wariantami. W tym celu firma Abpro wdraża sztuczną inteligencję”.

Mówi, że dzięki sztucznej inteligencji firma jest w stanie przewidzieć ewolucję białka kolczastego, a także innych regionów wirusa, co pozwala na opracowanie bardziej przyszłościowego leczenia. Abpro jest w stanie opracować przeciwciała monoklonalne bez polegania wyłącznie na eksperymentach in vitro, łącząc przetestowane pomiary biochemiczne i wytwarzanie przeciwciał na podstawie rzeczywistych eksperymentów, a następnie wykorzystując te dane do szkolenia zdolności predykcyjnych przeciwciała i umożliwienia mu nadążania za ewoluującymi wariantami.

Mówi ZDNET, że sztuczna inteligencja może pomóc w identyfikacji nowych celów dla nowych leków, projektowaniu nowych leków i przyspieszaniu ogólnego procesu odkrywania leków. Sztuczna inteligencja usprawnia złożone zadania, takie jak przyspieszanie projektowania i optymalizacja przeciwciał.

Korzystając z modeli uczenia maszynowego, firmy mogą teraz ulepszyć określone właściwości przeciwciał, w tym sposób, w jaki przeciwciało wiąże się z celem, a także jego rozpuszczalność, immunogenność i wydajność. Sztuczną inteligencję wykorzystuje się także do przewidywania ścieżek wytwarzania teoretycznych związków leków, z możliwością sugerowania modyfikacji tych cząsteczek, co ułatwiłoby ich produkcję.

Oszczędność czasu dzięki sztucznej inteligencji jest znaczna. Tradycyjnie przeciwciała monoklonalne odkrywano technikami eksperymentalnymi, takimi jak technika hybrydomy, lub metodą prezentacji fagowej. Według Chana: „Wykorzystując moc sztucznej inteligencji, firmy biofarmaceutyczne, takie jak Abpro, mogą skrócić trwający w przybliżeniu ośmiotygodniowy proces eksperymentalny w jedno popołudnie”.

Cyfrowa Panda: AI w agencji kreatywnej

Problem: ręczne projektowanie makiet
Technologia AI: Midjourney i ChatGPT
Korzyść: szybkie makiety projektów

Digital Panda to mała agencja kreatywna zajmująca się brandingiem, web, mobile i motion designem. Firma korzysta z gotowych narzędzi AI w chmurze, takich jak Midjourney i ChatGPT, aby pomóc w procesie twórczym. Używają Midjourney do szybkiego tworzenia scenorysów o wysokiej wierności dla ruchu. Używają także ChatGPT w swoim zespole programistów do wspierania kodowania i naprawiania błędów.

Ilya Kroogman, założycielka Digital Panda, mówi ZDNET: „Wykorzystujemy LLM, aby ulepszyć nasze wyniki w zakresie copywritingu i zautomatyzować sposób, w jaki publikujemy własne prace na różnych platformach społecznościowych”.

Kroogman dodaje: „Korzystanie z Midjourney pozwoliło także naszemu zespołowi kreatywnemu szybko usprawnić fazę tworzenia pomysłów na potrzeby tworzenia moodboardu i scenorysu. Wcześniej musieliśmy spędzać godziny na tworzeniu pomysłów, szkicowaniu i konceptualizacji, a teraz mogliśmy po prostu przekazać modelowi nasze pomysły, a następnie wykonaj iterację niemal natychmiast.”

Zasadniczo Kroogman przypisuje generatywnej sztucznej inteligencji pomoc w „sprawieniu, że nasza organizacja czuje się i działa jak znacznie większa”.

Transformacja organizacyjna poprzez sztuczną inteligencję

Menedżerowie również zastanawiają się nad nagłym przyjęciem generatywnej sztucznej inteligencji w organizacjach. „Generatywna sztuczna inteligencja to fascynująca technologia, ale wciąż bardzo nowa” - mówi Jiani Zhang, wiceprezes wykonawczy i dyrektor ds. oprogramowania w Capgemini Engineering - jej spółce macierzystej Capgemini to międzynarodowa firma świadcząca usługi IT i konsultingowa z biurami w co najmniej 50 krajach.

„Wiele firm eksperymentuje z GenAI pod kątem jego potencjału w zakresie przyspieszania opracowywania przypadków użycia w zakresie zarządzania wiedzą, wsparcia, a nawet generowania kodu” - mówi ZDNET. „Pomimo rosnącego znaczenia GenAI, stopień wykorzystania jest różny - głównie z powodu zastrzeżeń co do integralności wygenerowanej treści”.

Zhang przedstawił trzy zalecenia dotyczące wdrażania sztucznej inteligencji w organizacjach:

Należy wdrożyć nowe procesy, aby poruszać się po regulacyjnych i etycznych aspektach rozwoju sztucznej inteligencji wraz z generowaniem kodu.
Zarówno organizacje, jak i użytkownicy muszą mieć zaufanie do wygenerowanych treści, dlatego eksperci muszą zapewnić ważność wdrażanych dużych modeli językowych (LLM).
Będzie to wymagało wdrożenia nowych procesów w trakcie cyklu życia oprogramowania wraz z metodami walidacji wygenerowanej treści.

W międzyczasie Slalom, firma zajmująca się doradztwem biznesowym i technologicznym z biurami na czterech kontynentach, przeprowadziła ankietę wśród dwustu członków kadry kierowniczej wyższego szczebla z całych Stanów Zjednoczonych na temat ich inwestycji w sztuczną inteligencję w 2023 r. i nastrojów w 2024 r. Kompleksowe badanie dotyczące wdrożenia rozwiązań w biznesie pokazuje, w jaki sposób organizacje korzystają obecnie ze sztucznej inteligencji i dokąd mogą zmierzać w przyszłości. Wyniki pokazały również dwie sprzeczne statystyki.

Po pierwsze, badanie wykazało, że 71% menedżerów nie w pełni rozumie zakres zadań, które Al może skutecznie usprawnić lub zautomatyzować w ich organizacjach. Zadania te obejmują prace w następujących sektorach:

Organizacja i siła robocza: dostosowanie siły roboczej i kultury do współpracy w zakresie sztucznej inteligencji.
Technologia i dane: niezbędne narzędzia, platformy i zbiory danych dla sztucznej inteligencji.
Wartość biznesowa i dla klienta: poprawa jakości obsługi klienta i wartości rynkowej dzięki sztucznej inteligencji.
Dostosowanie i orkiestracja strategii: integrowanie sztucznej inteligencji ze strategią biznesową i operacjami.
Bezpieczeństwo, etyka i zarządzanie: zapewnianie etycznych, bezpiecznych i regulowanych praktyk sztucznej inteligencji.

Po drugie, chociaż kadra kierownicza nie do końca rozumie, dokąd zmierza sztuczna inteligencja, 87% rozpoczęło inicjatywy związane z wdrażaniem lub transformacją sztucznej inteligencji.

„Większość firm, z którymi rozmawiamy, poczyniła już inwestycje w sztuczną inteligencję, takie jak chatboty AI dla klientów lub szkolenia wewnętrzne mające na celu poprawę pracy pracowników”, mówi Tony Ko, dyrektor zarządzający ds. rozwoju biznesu i zaawansowanych analiz w Slalom Consulting. „Te inwestycje są dla nich stawką. pozostać konkurencyjnym.”

Jednak badanie Slalom pokazuje również, że 61% kadry kierowniczej twierdzi, że ich firmy borykają się z tempem rozwoju sztucznej inteligencji.

„Największym wyzwaniem jest wiedza, dokąd pójść dalej. Liderzy proszą o pomoc w budowaniu długoterminowych wizji i określeniu inwestycji, których muszą dokonać, aby wyróżnić się na tle konkurencji” - dodał Ko.

W rezultacie badanie Slalom ujawniło, że aż 70% kadry kierowniczej planuje zwiększyć alokację zasobów i budżetu na sztuczną inteligencję w 2024 r.

To obrazuje, że sztuczna inteligencja to nie tylko dodatek, ale kluczowa siła napędzająca zmiany, rewolucjonizująca sektory i na nowo definiująca możliwości zarówno w branżach tradycyjnych, jak i nowej ery.

Co to wszystko znaczy?

Jeśli uważasz, że sztuczna inteligencja będzie duża w 2023 r., będzie ogromna w 2024 r.

Ali Minnick, dyrektor generalny ds. globalnych usług doradczych w firmie Slalom, mówi ZDNET: „Wiele firm nie przewidziało budżetu na działania w zakresie transformacji sztucznej inteligencji na dużą skalę w 2023 r. ze względu na obawy związane z możliwą recesją. Obawy te nie uległy zmianie, ale wiele z nich się przygotowuje wydać więcej na sztuczną inteligencję w 2024 r. Strach przed pozostawaniem w tyle przewyższa niepewność gospodarczą”.

Z pewnością dotyczy to sześciu firm, które wyróżniliśmy. W firmach Ericsson, SoFi, Hexagon, Revolear, Abpro i The Digital Panda przedstawiono wspólne tematy związane z wykorzystaniem sztucznej inteligencji:

Większa wydajność: zarówno SoFi, jak i Hexagon wykorzystują sztuczną inteligencję do przyspieszania tradycyjnie ręcznych procesów. Dla SoFi oznacza to szybszą obsługę klienta, natomiast dla Hexagon oznacza to szybsze przetwarzanie danych dla bezpieczeństwa publicznego.

Ulepszone podejmowanie decyzji: wspomagająca sztuczna inteligencja firmy Hexagon zapewnia wgląd agencjom bezpieczeństwa publicznego, pomagając w podejmowaniu świadomych decyzji, które mogą zapobiec potencjalnemu ryzyku lub zagrożeniom.

Rozwiązania zorientowane na klienta: integracja przez SoFi platformy konwersacyjnej AI w celu usprawnienia obsługi klienta oraz optymalizacja procesu sprzedaży B2B przez firmę Revolear pokazują zaangażowanie w poprawę doświadczeń klientów.

Bezpieczeństwo i zgodność: dwie firmy, Ericsson i Hexagon, wyróżniają się swoim zaangażowaniem w wykorzystywanie sztucznej inteligencji w celu zapewnienia bezpieczeństwa. Ericsson koncentruje się na bezpieczeństwie w miejscu pracy, podczas gdy Hexagon kładzie nacisk na bezpieczeństwo publiczne i zapobieganie przestępczości.

Innowacje w tradycyjnych sektorach: oparte na sztucznej inteligencji podejście firmy Abpro do odkrywania leków w przemyśle biofarmaceutycznym oraz zastosowanie sztucznej inteligencji przez firmę Ericsson w telekomunikacji podkreślają transformacyjny potencjał sztucznej inteligencji w sektorach o ugruntowanej pozycji.

Adaptacyjne uczenie się i ewolucja: wykorzystanie sztucznej inteligencji przez Digital Panda do szybkiego tworzenia makiet jest przykładem tego, jak rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji mogą ewoluować i dostosowywać się, aby z czasem zapewniać lepsze wyniki.

Kwestionowanie status quo: firmy takie jak Revolear i Abpro wykorzystują sztuczną inteligencję do ponownego definiowania norm w swoich branżach, od sprzedaży B2B po odkrywanie leków.

Rozwiązania całościowe: kompleksowe podejście firmy Ericsson do zapewniania bezpieczeństwa pracowników poprzez integrację sztucznej inteligencji, wizji komputerowej i Internetu rzeczy pokazuje całościowe wykorzystanie technologii do rozwiązywania złożonych problemów.

Zasadniczo tematy te podkreślają transformacyjny potencjał sztucznej inteligencji w różnych sektorach, od bankowości po biofarmaceutyki, oraz jej rolę w zwiększaniu wydajności, bezpieczeństwa i innowacji.

Kevin McClelland, dyrektor generalny Slalom Build doskonale podsumowuje sytuację, mówiąc: „Wiele organizacji uważa przyjęcie generatywnej sztucznej inteligencji za podobne do próby wskoczenia do jadącego pociągu z zawiązanymi oczami. Czują potrzebę, aby się poruszyć, ale jest to trudne i nie jestem pewien, czy to w ogóle zaprowadzi ich we właściwym kierunku.”

Wiadomo, że jadący pociąg się nie zatrzyma. Osiągnęliśmy ogromny punkt zwrotny w tym, co sztuczna inteligencja może zrobić dla osób fizycznych i firm. Czytaj dalej artykuły dotyczące ZDNET i funkcji specjalnych, takie jak ten, abyśmy mogli pomóc Ci zdjąć opaski z oczu i wyraźnie zobaczyć, dokąd zmierza ta technologia, skupić się na podejmowaniu właściwych decyzji i dać Ci jasne ostrzeżenie przed pułapkami, które Cię czekają.

Co myślisz? W jaki sposób Twoja firma przyjęła sztuczną inteligencję? Daj nam znać w komentarzach poniżej. I pamiętaj, aby przeczytać inne artykuły w tym wydaniu specjalnym. Każdy z nich porusza problem z innej perspektywy i oferuje przydatne spostrzeżenia, które możesz już teraz zintegrować ze swoją strategią.

Możesz śledzić moje codzienne aktualizacje projektu w mediach społecznościowych. Pamiętaj, aby zapisać się do mojego cotygodniowego biuletynu aktualizacyjnego na Substack i śledzić mnie na Twitterze pod adresem @DavidGewirtz, na Facebooku pod adresem Facebook.com/DavidGewirtz, na Instagramie pod adresem Instagram.com/DavidGewirtz i na YouTube pod adresem YouTube.com/DavidGewirtzTV.