Czy wiesz, że nad rozwiązaniami AI pracują największe firmy z branży IT i tysiące start-up`ów? Czy możemy powiedzieć, że pomagają w prowadzeniu biznesu? Zdecydowanie tak i postaram się to pokazać na konkretnych przykładach.
Zacznijmy od definicji. Sztuczna Inteligencja (SI/AI) jest naśladowaniem przez maszyny, zwłaszcza systemy komputerowe, procesów decydujących o inteligencji człowieka. Inaczej mówiąc, to nauka o tym, jak produkować maszyny wyposażone w niektóre cechy ludzkiego umysłu, jak umiejętność rozumienia języka, rozpoznawania obrazów, rozwiązywania problemów i uczenia się. Termin ten na konferencji naukowej w Dartmouth w 1956 roku nadał amerykański informatyk John McCarthy. Określił ją jako „naukę i inżynierię tworzenia inteligentnych maszyn” (za sztucznainteligencja.org.pl/definicja/sztuczna-inteligencja/). Według tej definicji, aby coś było sztuczną inteligencją nie musi posiadać wszystkich cech ludzkiego umysłu. Wystarczą niektóre.
Przetwarzanie mowy i tekstu
Przede wszystkim warto wspomnieć o syntezatorach, które automatycznie przetwarzają tekst na mowę i mowę na tekst. Wykorzystywane są w osobistych asystentach, jak Siri i Alexa. Mamy je w telefonach, telewizorach czy urządzeniach stacjonarnych. Możemy zadawać zarówno pytania, jak i prosić o wykonanie konkretnej wirtualnej czynności. Mogą też pomóc w dobraniu odpowiedniego głosu do voicebotów.
Na przykład Amazon Transcribe Medical* może być wykorzystywany do przekształcenia rozmowy pomiędzy lekarzem a pacjentem w tekst i wprowadzeniu go do sytemu czy dokumentacji medycznej.
W call center poszczególnych firm, zamiast odsłuchiwać rozmowę, możemy zamienić ją na tekst, by później posegregować według specyficznych tematów i poruszanych wątków. A to dopiero początek, ponieważ syntezatory potrafią już tłumaczyć filmy czy sztuki teatralne z odpowiednią intonacją i emocjami.
Technologie są już tak zaawansowane, że podczas rozmowy zdalnej nie jesteśmy w stanie rozróżnić czy rozmawiamy z człowiekiem czy może z zaprogramowaną maszyną. Narzędzia te możemy użyć do wsparcia zakupowego, gdzie asystent w postaci bota pomoże odpowiedzieć na pytania dotyczące naszych produktów bądź usług. Równie dobrze możemy wykorzystać je do rekrutacji z kandydatami, a także do obsługi posprzedażowej i technicznej.
Wspomniane chatboty i voiceboty mogą również wspierać nas w wielojęzycznej obsłudze biznesów, zarówno na stronach www jak i telefonicznie. Co ważne, możemy mieć wiele instancji tego rozwiązania i odpowiednio kierować ruchem rozmów, aby podstawowe czynności informacyjne i zgłoszeniowe były wykonywane poprzez wykorzystanie automatów.
Kolejnym ogniwem, choć najmniej „inteligentnym”, ale posiadającym najszersze możliwości integracji i uniwersalności przy wykorzystywaniu w różnego rodzaju procesach biznesowych, jest RPA (Robotic Process Automation) – wirtualni asystenci. Odpowiednio zaprogramowani mogą wykonywać cyfrowe procesy biznesowe, korzystając z różnego rodzaju oprogramowania. Więcej na ten temat można przeczytać w artykule https://sii.pl/jak-zoptymalizowac-procesy-dzieki-robotic-process-automation-rpa-i-uwolnic-pracownikow-od-rutyny-zainspiruj-sie-wdrozeniami-sii-polska/.
Sztuczna inteligencja pozwala nam również na bardziej zindywidualizowane podejście do każdego klienta. Część z nich docenia tabelaryczne suche dane, które może sobie porównać, jednak inni potrzebują dokładnego opisu danej wartości. Jeżeli posiadamy bardzo bogatą ofertę, stworzenie takich opisów może być problematyczne.
Co jednak, gdyby klient chciał porównać ze sobą podobne produkty? O ile informacje mamy zapisane w postaci tabeli, nie stanowi to problemu, ale co zrobić, gdy ich nie posiadamy? Z pomocą przychodzi wówczas kolejne narzędzie, jakim jest Natural Language Generation. Dzięki niemu z danych tabelarycznych możemy generować opisy, jak i dostarczać porównania.
Omówmy to na przykładzie: sprzedajemy telefony komórkowe. Przy ogromnej ich dostępności rynkowej, trudno wybrać najlepsze. A jeżeli nie znamy się na technologii, to cyferki już z pewnością nic nam nie powiedzą. NLG natomiast ułatwia życie klientom. Może na przykład dostarczyć informacje o rozdzielczości aparatu fotograficznego w danym telefonie i porównać go do tegoż w innym modelu.
A co z obrazem?
Powyższe rozwiązania opierają się na tekście oraz mowie. A co z obrazem? Jednym z rozwiązań sztucznej inteligencji jest ich rozpoznawanie (picture recognition). Narzędzie to rozwija się równie szybko co chat- i voiceboty. Dzięki tej technologii możemy pozyskiwać lub dostarczać klientom dodatkowe informacje. Dla przykładu: korzystając z aplikacji firmy Ikea czy Sephora, zapewne nie zdajemy sobie sprawy, że dzięki SI (AI) możemy ustawiać wirtualne meble czy zmienić swój wygląd kosmetykami. To początek możliwości tego rozwiązania. Google Maps pozwala obrać odpowiedni kierunek poruszania się. Gdy przekażemy obraz na żywo oraz komunikat jakie zabudowania wokół siebie widzimy, możemy skorzystać z dodatkowych informacji na temat architektury czy sztuki. W biznesie zaś możemy przekazać klientom dodatkowe informacje marketingowe, gdy tylko skierują kamerę swojego telefonu na nasz produkt. Mogą to być przepisy kulinarne (kiedy sprzedajemy produkty spożywcze), albo instrukcje techniczne (jeżeli handlujemy sprzętem RTV czy AGD).
Przetwarzanie języka naturalnego (NLP)
Ostatnią technologią, którą warto wyróżnić jest przetwarzanie języka naturalnego (NLP – Natural Language Processing). Jest to technologia, która pozwala zrozumieć maszynom język, którym posługujemy się na co dzień. Dzięki temu jesteśmy w stanie skrócić obsługę wyszukiwania czy bezpośredniego dotarcia do określonych produktów.
Na przykład: klient chciałby zakupić zielone spodnie męskie. Wpisując taką frazę w naszą wyszukiwarkę w internetowym sklepie odzieżowym z technologią NLP, otrzymałby tylko te produkty, który określają jego potrzebę.
Technologia pozwala też przeszukiwać social media, aby pozyskać informację czy opinię o naszych produktach. Kolejnym elementem jest odczytywanie wiadomości email czy informacji z innych źródeł, które mogą być automatycznie rozpoznane i skierowane na odpowiednią ścieżkę obsługi – na przykład reklamacji.
Jakie są koszty tych rozwiązań?
Ważną kwestią są również koszty. Ponieważ są to technologie rozwojowe, często ich producenci czy dostawcy dają możliwości próbki i budowy podstawowych rozwiązań za darmo. Proste modele wykorzystywania sztucznej inteligencji to około dwa tygodnie pracy developera, a pełne ich wdrożenie trwa kilka miesięcy.
Technologia SI (AI) jest już obecna wśród nas i będzie coraz mocniej wspierała w czynnościach, które pozwolą wykonywać je lepiej, szybciej oraz bezpieczniej. Wirtualni asystenci, samojezdne auta, pomoc w wyborze filmu na wieczór czy optymalnej trasy do domu – to rzeczywistość, która już teraz stanowi naszą codzienność.
*Amazon Transcribe Medical to usługa automatycznego rozpoznawania mowy (ASR), która ułatwia programistom dodawanie medycznych funkcji szybkiego przetwarzania tekstu do ich aplikacji obsługujących głos. Oparta na najnowocześniejszym uczeniu maszynowym usługa dokładnie przepisuje terminologię medyczną, taką jak nazwy leków, procedury, a nawet stany lub choroby. Amazon Transcribe Medical może obsługiwać różnorodne przypadki użycia, od transkrypcji rozmów lekarz-pacjent, które wzbogacają dokumentację kliniczną, do przechwytywania rozmów telefonicznych w ramach nadzoru nad bezpieczeństwem farmakoterapii, a nawet tworzenia napisów podczas konsultacji telemedycznych.
Zostaw komentarz