Tehnologia este tot mai prezentă, iar dezvoltarea și inovația din domeniu pot transforma întreaga noastră existență. Inteligența artificială și machine learning sunt tot mai des întâlnite, aceste tehnologii având capacitatea de a îmbunătăți și a ușura în același timp activitatea din societatea în care trăim. Vlad Ovidiu Lupu, Machine Learning Engineer, în cadrul Thoughtworks România ne-a vorbit în cadrul unui interviu despre principalele business-uri predispuse schimbării odată cu evoluția tehnologică, dar și despre impactul pe care tehnologia îl poate avea.
Inteligența Artificială și Machine Learning sunt pe un trend ascendent în toate industriile. În ce măsură sunt acestea adoptate de către companiile din țara noastră?
Într-adevăr trendul este ascendent, dar aceste tehnologii încă nu sunt folosite la adevăratul lor potențial peste tot în lume, nu doar în țara noastră. Principalul impediment este lipsa datelor utilizabile pentru antrenarea acestor algoritmi, deoarece în majoritatea cazurilor ei învață din datele din trecut. Prin date utilizabile, nu mă refer doar la existența datelor, ci la un concept mai larg care include regăsirea, înțelegerea și calitatea lor. O precondiție pentru a pune în valoare aceste tehnologii de Inteligență Artificială și Machine Learning este existența unor practici de gestionare a datelor bine puse la punct și din ce în ce mai multe companii investesc acum în dezvoltarea acestor capabilități și ne așteptăm la o rată mai mare de adopție în viitorul apropiat.
Care sunt domeniile cele mai deschise către inovațiile din tehnologie?
Dintre domeniile cele mai deschise către inovațiile din tehnologie aș menționa retail, online advertising și cercetarea. De exemplu în retail, sistemele de recomandări de produse au evoluat foarte mult în ultima vreme și unele magazine de haine implementează tehnologii care permit „probarea la distanță” prin intermediul unei poze a utilizatorului editată cu ajutorul tehnologiilor AI. De asemenea unele magazine lucrează la recomandări personalizate de haine care țin cont de forma corpului și de trendurile actuale din modă. Există și seturi de date publice ca Fashion-MNIST care facilitează și implicarea mediului academic în dezvoltarea acestor algoritmi și ne așteptăm ca acest trend să continue. În zona de cercetare, AlphaFold este o realizare monumentală și am putea menționa și în România lucrul în domeniul înțelegerii genelor din ADN-ul uman, a interacțiunilor dintre ele și a modului în care acestea influențează viața, sănătatea sau caracteristicile fizice ale oamenilor.
Care sunt principalele atuuri ale celor două procese tehnologice?
Unul din principalele atuuri ale acestor procese tehnologice este viteza de reacție. Unele aplicații cum ar fi un chatbot nu ar fi fezabile fără un timp de răspuns de ordinul secundelor. Alt avantaj ar fi posibilitatea de a crește sau scade puterea de calcul alocată acestor procese pentru ca sistemele să facă față unor creșteri bruște a numărului de utilizatori, cum sunt cele din comerț din perioada sărbătorilor.
Cum pot fi schimbate procesele decizionale strategice cu ajutorul Inteligenței Artificiale?
Procedura uzuală în momentul de față nu este de a înlocui, ci de a augmenta procesele decizionale strategice cu diverse analize de date care sunt efectuate cu metode din ce în ce mai sofisticate. În Thoughtworks se urmăresc rezultatele din mediul academic pentru a fi pregătiți pentru cererea din industrie, dar în acest domeniu există o reticență de a face predicții exagerate legate de capabilitățile metodelor de Machine Learning din cauza fenomenului numit „AI Winter”. Pe termen scurt nu ne așteptăm la schimbări majore pe acest plan.
Tot mai mult se vorbește și despre Inteligența Artificială Creativă. Care este evoluția proceselor creative și cum redefinesc ele modul în care funcționează o afacere?
Deși una din primele utilizări ale proceselor creative a fost augmentarea seturilor de date folosite la antrenarea modelelor, în momentul de față acestea sunt folosite în contexte din ce în ce mai diverse. Am menționat utilizările din retail mai devreme și aș mai adăuga arta, în care metodele creative sunt folosite pentru a genera opere noi și pentru a restaura digital opere vechi afectate de trecerea timpului. Alt domeniu care merită menționat este cercetarea medicală, unde au fost folosite metode generative pentru a inventa antibiotice noi sau ingineria mecanică, unde cu ajutorul algoritmilor de ML se dezvolta șasiuri pentru mașini și componente pentru avioane radical diferite și îmbunătățite față de ce a creat mintea umană până acum. Afacerile care se bazează pe generarea de conținut s-ar putea schimba în urma dezvoltării acestor procese creative.
Ținând cont de evoluția și dezvoltarea tehnologică, poate inteligența artificială să rezolve problemele unui business?
Această întrebare nu are un răspuns foarte simplu deoarece tehnologiile menționate au și unele riscuri, dintre care aș menționa costul inițial ridicat, existența datelor incorecte care duc la rezultate false, nevoia constantă de monitorizare și actualizare a modelelor și posibile probleme legale atunci când acești algoritmi sunt folosiți pentru a decide acordarea unui credit la bancă sau chemarea unei persoane la un interviu de angajare. Pentru noi Inteligența Artificială nu este un obiectiv final, ci un drum care poate să aducă valoare unui business cu fiecare pas făcut în această direcție. Datele utilizabile pentru antrenarea unui model de Machine Learning pot fi folosite și pentru îmbunătățirea capabilităților de raportare sau care pot crește eficienta și profitabilitatea unui business chiar dacă nu se ajunge la folosirea acelui model de Machine Learning. Dintre direcțiile în care se merge în cadrul Thoughtworks pentru a îi ajuta pe clienți să își pună în valoare datele aș menționa Data Mesh, o soluție pentru problemele de gestionare a datelor și CD4ML, un set de practici care au ca scop folosirea eficientă în business a modelelor de Machine Learning pe termen lung.
