- Czołowi giganci e-commerce wdrożyli już uczenie maszynowe
- Biznesowy „wyścig zbrojeń” we wdrażaniu sztucznej inteligencji
- Banki używają algorytmów do oceny, kiedy będziemy potrzebowali kredytu. I to zanim zdecydujemy się wnioskować o taki produkt
Największe koncerny na świecie wydają miliardy dolarów rocznie na rozwój sztucznej inteligencji. Jest ona łatwo mierzalna w dolarach, a wykorzystanie jej pozwala wygrywać swoisty biznesowy „wyścig zbrojeń”.
Alexa i Siri działają dzięki SI
Jedną z takich firm jest amerykański gigant Amazon. Wykorzystuje uczenie maszynowe nie tylko przy zakupach w sklepie internetowym, ale także kiedy jego klienci korzystają z czytnika Kindle czy głośnika Echo. To właśnie SI stoi za funkcjonalnością silnika Alexy, asystenta głosowego opracowanego przez Amazon. Rozwiązanie określa preferencje użytkownika dotyczące zakupu produktów i pomaga Aleksie w doborze informacji o pogodzie, aktualnych wydarzeniach czy wyborze muzyki, jakiej użytkownik właśnie chciałby posłuchać.
Warto wspomnieć też o asystencie Siri w urządzeniach od Apple. Koncern z Cupertino dość nieśmiało podchodził do sztucznej inteligencji, ale kiedy latem przejął od firmy Google jednego z ekspertów od SI, wyznaczona droga wydaje się oczywista. To zresztą dzięki uczeniu maszynowemu udało się Apple nieco ulepszyć Siri, która nie grzeszyła funkcjonalnością w początkowej fazie wdrażania.
Uczenie maszynowe niewidoczne gołym okiem
W przypadku koncernu Google, zaawansowane prace nad machine learning nie zawsze są widoczne. To nie tylko sprawniejsze przetwarzanie obrazów, ulepszenie języka wyszukiwarki Google, czy rozpoznawanie mowy i możliwości przewidywania wyszukiwanych przez nas haseł. To także niewątpliwie jeden z najlepszych filtrów antyspamowych na rynku. Dzięki niemu do skrzynek Gmaila nie trafia spam z sieci. Google oferuje również swoim klientom usługę Cloud AI, gdzie mogą oni dodawać uczenie maszynowe do swoich aplikacji.
Z kolei Twitter używa uczenia maszynowego do odpowiedniego przycinania zdjęć użytkowników, tak aby nie traciły na atrakcyjności w niskiej rozdzielczości. Najbardziej jaskrawym przykładem ML jest Facebook. Jego użytkownicy wykorzystują m.in. podpowiadanie znajomych do dodania, tworzenie spersonalizowanych wiadomości i rekomendacje grup.
Watson gra w Jeopardy
Pisząc o sztucznej inteligencji, nie sposób pominąć firmy IBM. Rozwiązanie Watson jest chyba najbardziej medialnym przykładem „myślącej” maszyny. Z powodzeniem bierze on udział w teleturniejach, jak np. „Jeopardy!” (w polskiej wersji „Va banque”). Przez co nie ustępuje pola swojemu poprzednikowi Deep Blue, który wygrał z Garrim Kasparowem w szachy.
Watson to superkomputer, który pozwala nie tylko znajdować najlepsze rozwiązania dla biznesu, ale również w zakresie medycyny czy cyberbezpieczeństwa. IBM stale rozbudowuje możliwości swojego rozwiązania tak, że dziś Watson potrafi przewidywać ewentualne zmiany klimatu.
Nie można też pominąć innego giganta technologicznego tworzącego m. in. procesory komputerowe, czyli firmy Intel. Dzięki uczeniu maszynowemu koncern nie tylko efektywnie zwiększa jakość sprzedawanych produktów, ale i sam oferuje rozwiązania, które pozwolą na korzystanie z machine learning swoim klientom.
Rozwiązania SI wprowadza także producent procesorów do smartfonów, firma Qualcomm. Jej najnowsze procesory Snapdragon potrafią samoistnie zwiększać swoją efektywność, bez potrzeby wysyłania danych do chmury.
Alibaba śledzi zakupy klientów…
Od sztucznej inteligencji nie stroni również chiński gigant handlu detalicznego, Alibaba. Dzięki uczeniu maszynowemu firma śledzi zachowania swoich klientów oraz ich zakupy. Następnie wyświetla im witrynę dopasowaną do ich potrzeb, z produktami, które najbardziej powinny ich interesować. Nie trzeba dodawać, że większość ustnych i pisemnych zapytań obsługuje chat-bot.
Przykład Alibaby obrazuje działanie większości dużych graczy e-commerce; dzięki rozwiązaniom machine learning wybierają oni najlepszy moment na sprzedaż określonego towaru, wybranej grupie docelowej. Podobne rozwiązania wykorzystują banki, czy firmy ubezpieczeniowe. Specjalne algorytmy oceniają, kiedy będziemy potrzebować kredytu, kiedy założenia lokaty, a kiedy polisy ubezpieczeniowej. I to zanim zdecydujemy się wnioskować o taki produkt.
…a Uber prognozuje czas przejazdu pracownika
Z uczenia maszynowego korzysta także światowy gigant na rynku przejazdów – Uber. Platforma Michelangelo umożliwia zarządzanie danymi, szkolenie, ocenę i wdrażanie nowych modeli biznesowych czy choćby prognozowanie czasu przejazdu itp.
Wyżej wymienione podmioty, to tylko niewielki odsetek firm, które tworzą rozwiązania oparte na działaniu sztucznej inteligencji. Dobrze funkcjonujący biznes od zawsze oparty był na wiedzy, a zatem danych, i ich odpowiednim przetwarzaniu. Dzięki rozwiązaniom machine learning analiza danych i odpowieź na zapotrzebowanie, realizowane są niemal na bieżąco.