Cum putem folosi Inteligența Artificială (II) | OPINIE

În articolul precedent v-am prezentat cele mai importante aspecte care țin de dezvoltarea Inteligenței Artificiale (AI). Este timpul să detaliez care sunt domeniile în care AI are deja un impact pozitiv semnificativ.

Departamentele de relații cu clienții ale firmelor se schimbă. Deja clienții sunt obișnuiți să discute cu o voce robotizată atunci când sună la call center. Problema este că acești clienți nu au fost împărțiți în funcție de anii petrecuți în relația cu compania. Adică în funcție de loialitatea arătată unui brand. Fiecare tranzacție este izolată, iar un client loial poate deveni frustrat până obține răspunsul la problema lui. AI poate rezolva această problemă prin analiza istoriei clientului cu firma respectivă; poate chiar să extragă date din surse sociale și să conducă apoi clientul la agentul robotizat cel mai potrivit pentru a rezolva problema.

„Marile corporații își externalizează serviciul de relații cu clienții și totuși nu reu­șesc să gestioneze frustrarea clienților, iar AI o poate rezolva pentru ei“, spune Vasudev Bhandarkar, CEO al ScoreData, care construiește o astfel de platformă și care lucrează cu 17 clienți din domeniul financiar în India și la nivel global. El spune că AI poate identifica un client important și să îl extragă din multitudinea de apelanți. De pildă, Facebook folosește în prezent Messenger-ul pentru a relaționa cu clienții.

Orice platformă AI poate identifica tipare din tranzacțiile a milioane de conturi, în timp real, și poate demonstra organizației de ce un anumit client este mai important decât altul. Este analizat comportamentul acelui client în funcție de ciclul de facturare și tipul de întrebări ridicate pe o perioadă de mai mulți ani.

AI are și va avea un puter­nic impact în domeniul auto. De pildă, Volkswagen a anunțat că, într-un deceniu, va pune accent mai mare pe software și va schimba complet modul în care produce mașini.  Christian Senger, șeful Departamentului de e-mobilitate de la Volkswagen, spune că mașinile pot fi considerate mai mult decât o unitate de transport. Potrivit acestuia, AI poate lua forma aplicațiilor pentru clienți, ce pot deveni interfață între mașină și lumea reală. Pe lângă afișarea, pe consola centrală, a unor anunțuri referitoare la promoții atunci când autoturismul se apropie de un supermarket,  AI poate decide, pe baza obiceiurilor de consum ale proprietarului, dacă acesta va vizita magazinul, caz în care autoturismul se va orienta către parcarea supermarketului, sau dacă doar va iniția online livrarea la domiciliu în numele proprietarului.

„Chiar dacă este un element futurist pe care fiecare companie de automobile îl pregătește, de fapt aceasta este o călătorie pe care trebuie să o întreprindem în colaborarea cu companii IT, dar și cu start-up-uri“, spune Senger.

Cu toate acestea, AI se poate încadra atât în producția mașinilor, cât și în zona de comercializare. Conceptele Big Data au fost deja folosite de dealeri și companiile de asigurări pentru a anticipa defectarea unor componente, dar și pentru a identifica stilul de condus al șoferului pe baza datelor de service. O platformă AI poate ajuta la sortarea a mili­oane de clienți, pe categorii, pentru a ajuta companiile să prezică o valoare pe termen lung (cum ar fi tendința de a cumpăra aceeași marcă) a proprietarilor de autotu­risme. Așadar, datele sunt esențiale pentru o platformă AI, iar cea mai bună utilizare a acesteia este găsirea de modele în comportamentul consumatorilor.

Retail-ul este un alt domeniu în care AI va avea un impact considerabil. Un CEO dintr-o companie de retail trebuie să se ocupe de mii de magazine pe mai multe piețe. Adăugați întregul lanț de aprovizionare care trebuie gestionat. Manthan Analytics este o companie care construiește o platformă AI bazată pe voce, numită Maya. Cu Maya, un CEO poate avea acces la informații de pe o anumită pia­ță în orice moment și poate verifica stadiul vânzărilor și de ce au scăzut în fiecare zi. Sistemul urmărește fluxurile social media și le corelează cu performanța pieței. De exemplu, dacă feed-urile sociale oferă informații despre lucrări pe drumuri importante în weekend, poate fi indicat și motivul pentru care oamenii nu au intrat în magazin într-o anumită zi.

Platforme similare au fost realizate de Walmart, astfel că poate fi planificat lanțul de aprovizionare pe baza datelor meteorologice. Deci, în timpul unui uragan, Walmart poate pune la dispoziția locuitorilor unui oraș afectat toate bunurile de consum esențiale, în loc să stocheze produse neesențiale, care nu s-ar vinde și ar eroda marja de profit a Walmart.

„Platformele AI pot scoate în evidență date din mai multe surse, cum ar fi ERP, CRM și social media, înainte de a găsi motivele creșterii sau scăderii vânzărilor unui anumit magazin“, spune Atul Jalan, fondatorul Manthan Systems. Unele platforme se află în etapa Machine Learning și Deep Learning. Asta înseamnă că încă nu au ajuns la stadiul AI, adică la tehnologia care se ocupă de luarea deciziilor.

În industria de retail, AI va putea trimite unui CEO un raport despre  ceea ce ar trebui făcut săptămâna viitoare pentru a îmbunătăți vânzările. „Machine Lear­ning va face că toți inginerii să se concentreze pe soluții mai importante decât îmbunătățirea bazelor de date“, a afirmat recent Larry Ellison, președinte al Oracle, la conferința Oracle OpenWorld care a avut loc la San Francisco.

Robotizarea din industria prelucrătoare nu este o idee nouă, ea este prezentă în toate fabricile. În timp ce rata de defectare și de eroare a roboților a fost întotdeauna măsurată, cu ajutorul AI software-ul poate gestiona singur întreaga fabrică, fără intervenție umană. AI poate reduce sarcinile pe un robot și poate crește încărcătura altora pe baza ciclului de producție și a cererii de pe piață. „Bosch dispune de ele­mente de urmărire a parametrilor prin intermediul senzorilor și astfel se poate prezice momentul defectării unei componente la tractoarele echipate cu astfel de senzori“, spune Soumitra Bhattacharya, MD la Bosch India. El spune că, în viitor, senzorii pot rezolva pro­blema singuri.

Chiar și GE Aviation fo­losește tehnici precum Machine Learning și Deep Learning pentru a urmări când se pot defecta motoarele cu reacție. Astfel, pot ajuta clienții să economi­sească bani prin anticiparea defecțiunilor și efectuarea reparațiilor în momentele mai puțin aglomerate, fără afectarea curselor regulate. „Deja prelucrăm cantități mari de date în timp real. Astfel, GE face mașinile mai inteligente“, spune Alok Nanda, director general al GE Aviation Engineering India.

Un alt domeniu important este cel medical. AI poate fi folosită pentru a crea o platformă comună ce poate urmări asigurarea medicală, istoricul tratamentului și datele despre vânzările de medicamente. Acest lucru poate deveni panaceu pentru sistemele de informații disparate, utilizate în domeniul asistenței medicale în pre­zent, și astfel gradul de transparență în industrie poate crește. Acest lucru va fi, cu sigu­ranță, implementat cu mare greutate din cauza grupurilor diverselor inte­rese în sistemul medical, care nu doresc să creeze transparență. (Deși sună românesc, la o scară mai mică problema se regăsește și în alte țări mult mai dezvoltate.) Cu toate acestea, AI poate juca un rol în înțelegerea eficacității tratamentelor. Expansiunea AI din ultimii ani a avut loc datorită faptului că au scăzut costurile de stocare a datelor și, în același timp, a avut loc o creștere importantă a puterii de calcul. Cloud-ul, analizele de date, smartphone-urile, rețelele mai rapide și securitatea digitală sunt de asemenea factori determinanți.

Companii precum Reflektion și Euler Systems încearcă să definească modul în care organizațiile își structurează datele mai bine, astfel încât software-ul AI să poată lua decizii mai bune pentru ei.

Compania de consultanță Zinnov estimează că întreprinderile din întreaga lume vor cheltui peste 470 miliarde dolari pe IT în 2017, iar cheltuielile vor ajunge probabil la o rată anuală de creștere compusă (CAGR) de peste 20%, respectiv până la 1,1 trilioane dolari până în 2022.

Companiile din domeniile bancar, servicii financiare, asigurări, comerț cu amănuntul, industrie prelucrătoare, industrie hi-tech și telekom vor continua să fie principalii investitori. Deja ele contribuie cu peste 60% din totalul cheltuielilor globale în IT. Astăzi, peste 5,5 milioane de persoane ocupă locurile de muncă create de investițiile în IT ale întreprinderilor. Acest lucru ar trebui să spulbere îngrijorarea că AI va elimina locurile de muncă. Analiștii Zinnov menționează că investițiile în domenii precum Internet of Things (IoT), AI, Blockchain și Robotic Automation au crescut semnificativ în ultimele 24 de luni, cu circa 25 miliarde dolari. Suma se adaugă celor 30 miliarde dolari investite în achiziții de start-up-uri cu competențe în AI și IoT.

AI este aici, iar companiile din China și India sunt pe cale să le devanseze pe cele americane sau europene. Lupta este strânsă, încă nu avem un câștigător clar, dar avem o grămadă de oportunități pentru România. Economia mondială este tot mai deschisă și asta aduce un avantaj imens celor care au resursă umană adaptată să îmbrățișeze noul val de schimbări.