Berta Sándor
Milliárdos profitot termelhetne az iparnak a mesterséges intelligencia
A cégek nem bíznak a technológiában, ezáltal viszont több százmilliárd dollárnyi nyereségtől esnek el.
Az Infosys IT-szolgáltató úgy vélte, hogy a technológia hatalmas profitot termelhet az iparnak, de ehhez megfelelően kell hasznosítani. Azonban számos iparágban és nagyvállalatnál a mai napig idegenkednek a mesterséges intelligencia alkalmazásától, holott a digitális technológiák használata számos ágazatban és cégnél komoly előrelépést hozott. Nem bíznak algoritmusokra üzleti döntéseket, így pedig nem lehet az adattudományt pénzügyi értékké alakítani.
Az Infosys Knowledge Institute hihetetlen számokat számolt ki erről a potenciálról az adatfeldolgozásról és a mesterséges intelligenciáról szóló új jelentésében. A vállalat szerint a mesterséges intelligencia több mint 460 milliárd dollárnyi nyereséget hozhat a piaci szereplők és szervezetek számára világszerte. A cég tanulmánya alapján a nyereségnövekedés akkor lehetséges, ha három dolog biztosítva van: az adatok jó kezelése, a fejlett mesterséges intelligenciába vetett bizalom és a mesterséges intelligencia alkalmazása az üzleti folyamatokban. Úgy tűnik azonban, hogy éppen ez utóbbi hiányzik még mindig.
"Meglepett minket, hogy a vállalatok 80 százaléka csak az elmúlt négy évben helyezte üzembe első mesterséges intelligencia rendszerét. A technológia nem újdonság, de az igen, hogy a piaci szereplők saját rendszereket alkalmaznak. Az eredményeink szerint innen ered az erőforrások hiánya és az alacsony elégedettségi szint" - jelentette ki Mohit Joshi, az Infosys vezérigazgatója. A cégek nagy része, majdnem kétharmada csak alapvető képességekkel futtatja a modelljeit, azokat nem használják ki teljes mértékben és továbbra is emberek hozzák a végső döntéseket. Úgy tűnik, hogy az adatok optimális értékelése és az ebből következő stratégia kidolgozása is hiányzik.
Egyes ágazatok már most megfelelően használják az intelligens algoritmusokat: különösen a pénzügyi szolgáltató vállalatok profitálnak a technológiából, míg a gyártóüzemek sikeresen használják azt gépeik karbantartására és a termelési üresjáratok csökkentésére. Mindehhez az adatok gyakori frissítése szükséges, és törekedni kell azok megbízhatóságára. "Azok a vállalatok, amelyek nem bíznak az adataikban megmaradnak az állandó kísérletezés fázisában, és az algoritmusokat csak csekély jelentőségű problémák megoldására használják."
Ha a hajlandóság a mesterséges intelligencia saját cégen belüli alkalmazására megvan, így jogosan merül fel a kérdés, hogy mégis, miért nem használják ki a társaságok a technológiában rejlő teljes potenciált? Joshi ezt azzal magyarázta, hogy többet tudnának kihozni a mesterséges intelligencia rendszerekből, ha befektetnének egy felelős adatszakértőbe - akár belső, akár külső szakemberbe. "Ha a vállalatok jobban megbíznának a technológiában, akkor nagyobb elégedettséget fognak tapasztalni az adatokkal és a mesterséges intelligenciával kapcsolatban. Ez kritikus fontosságú, mert minél nagyobb az elégedettség a mesterséges intelligencia rendszerekkel, annál jelentősebbek az eredményeik" - szögezte le a menedzser.
Az Infosys IT-szolgáltató úgy vélte, hogy a technológia hatalmas profitot termelhet az iparnak, de ehhez megfelelően kell hasznosítani. Azonban számos iparágban és nagyvállalatnál a mai napig idegenkednek a mesterséges intelligencia alkalmazásától, holott a digitális technológiák használata számos ágazatban és cégnél komoly előrelépést hozott. Nem bíznak algoritmusokra üzleti döntéseket, így pedig nem lehet az adattudományt pénzügyi értékké alakítani.
Az Infosys Knowledge Institute hihetetlen számokat számolt ki erről a potenciálról az adatfeldolgozásról és a mesterséges intelligenciáról szóló új jelentésében. A vállalat szerint a mesterséges intelligencia több mint 460 milliárd dollárnyi nyereséget hozhat a piaci szereplők és szervezetek számára világszerte. A cég tanulmánya alapján a nyereségnövekedés akkor lehetséges, ha három dolog biztosítva van: az adatok jó kezelése, a fejlett mesterséges intelligenciába vetett bizalom és a mesterséges intelligencia alkalmazása az üzleti folyamatokban. Úgy tűnik azonban, hogy éppen ez utóbbi hiányzik még mindig.
"Meglepett minket, hogy a vállalatok 80 százaléka csak az elmúlt négy évben helyezte üzembe első mesterséges intelligencia rendszerét. A technológia nem újdonság, de az igen, hogy a piaci szereplők saját rendszereket alkalmaznak. Az eredményeink szerint innen ered az erőforrások hiánya és az alacsony elégedettségi szint" - jelentette ki Mohit Joshi, az Infosys vezérigazgatója. A cégek nagy része, majdnem kétharmada csak alapvető képességekkel futtatja a modelljeit, azokat nem használják ki teljes mértékben és továbbra is emberek hozzák a végső döntéseket. Úgy tűnik, hogy az adatok optimális értékelése és az ebből következő stratégia kidolgozása is hiányzik.
Egyes ágazatok már most megfelelően használják az intelligens algoritmusokat: különösen a pénzügyi szolgáltató vállalatok profitálnak a technológiából, míg a gyártóüzemek sikeresen használják azt gépeik karbantartására és a termelési üresjáratok csökkentésére. Mindehhez az adatok gyakori frissítése szükséges, és törekedni kell azok megbízhatóságára. "Azok a vállalatok, amelyek nem bíznak az adataikban megmaradnak az állandó kísérletezés fázisában, és az algoritmusokat csak csekély jelentőségű problémák megoldására használják."
Ha a hajlandóság a mesterséges intelligencia saját cégen belüli alkalmazására megvan, így jogosan merül fel a kérdés, hogy mégis, miért nem használják ki a társaságok a technológiában rejlő teljes potenciált? Joshi ezt azzal magyarázta, hogy többet tudnának kihozni a mesterséges intelligencia rendszerekből, ha befektetnének egy felelős adatszakértőbe - akár belső, akár külső szakemberbe. "Ha a vállalatok jobban megbíznának a technológiában, akkor nagyobb elégedettséget fognak tapasztalni az adatokkal és a mesterséges intelligenciával kapcsolatban. Ez kritikus fontosságú, mert minél nagyobb az elégedettség a mesterséges intelligencia rendszerekkel, annál jelentősebbek az eredményeik" - szögezte le a menedzser.