Dla firm przodujących w swoich branżach sztuczna inteligencja (AI) stała się nieunikniona. 

An nieunikniona pewność, to jest. 

Dlatego przez ostatnie pięć miesięcy projekt PYMNTS co tydzień spotykał się z różnymi ekspertami w dziedzinie sztucznej inteligencji, innowatorami i przedsiębiorcami, aby poznać ich przemyślenia na temat wpływu technologii na wszystkie filary Połączona gospodarka — a także to, co widzą na horyzoncie, gdy innowacja będzie dalej przenikać i sukcesywnie przekształcać zarówno płatności, jak i handel. 

Czego dowiedzieliśmy się z kilkunastu rozmów dla Seria PYMNTS „Efekt AI”. polega na tym, że istnieje pięć wspólnych wątków, które ci eksperci, wywodzący się z różnych dziedzin, dostrzegają wokół wyjątkowo potężnych zastosowań sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwie.

Po pierwsze, możliwości generatywnej sztucznej inteligencji (GenAI) zasadniczo zmieniły sposób, w jaki osoby fizyczne i firmy mogą wchodzić w interakcję z komputerami i informacjami. 

Sztuczna inteligencja i interfejsy cyfrowe: nowa era informacji 

Rozwój technologii komputerowej i cyfrowej zmienił sposób, w jaki żyjemy i prowadzimy działalność gospodarczą. Zmiana ta wynikała ze zmiany zachowań w zakresie sposobu, w jaki konsumenci i firmy tworzą, przechowują i uzyskują dostęp do informacji – zmuszając w większości ludzi do zachowywania się jak komputery, aby móc produktywnie z nimi współpracować. 

Jednak możliwości GenAI mogą to zmienić. 

„Teraz komputery mogą zachowywać się jak ludzie. Potrafią artykułować, pisać i komunikować się tak samo jak ludzie” Beerud Szeth, dyrektor generalny konwersacyjnej platformy AI Gupshup, powiedział PYMNTS. „Nikt nigdy nie pomyślał, że spychacz może zachowywać się jak człowiek, ogień lub którykolwiek z wcześniejszych wynalazków w historii. Sztuczna inteligencja ożywiła społeczeństwo w sposób, jakiego nie udało się wcześniej żadnej innej technologii.

„Ogólnie rzecz biorąc, duże modele językowe są w tym wyjątkowo dobre interakcji z ludźmi, gromadzenie danych oraz udostępnianie wiedzy i danych”, Pikan CEO i współzałożyciel Zohara Bronfmana powiedział PYMNTS podczas rozmowy o serialu „Efekt AI”. „To najlepsza technologia, jaką ludzkość kiedykolwiek stworzyła, która pomaga udostępnić wiedzę”.

„Generatywna sztuczna inteligencja jest tak potężna, ponieważ jest udostępnianie sztucznej inteligencji każdemu … Przed samochodami Forda nikt nie miał samochodu, a potem nagle wszyscy mieli samochód – i dostaliśmy autostrady, mechanikę, co zaowocowało wieloma dalszymi innowacjami” Akli Adjaoute, założyciel i komplementariusz funduszu venture capital Ekspozycja, powiedział PYMNTS.

Po drugie, eksperci powszechnie zgodzili się, że systemy sztucznej inteligencji zapewniają przedsiębiorstwom niezrównany sposób na uzyskanie nowej wydajności i usprawnienie istniejących przepływów pracy. 

Sztuczna inteligencja i realizacja zadań: strzał w ramię w przypadku żmudnych przepływów pracy

Chociaż obecna eksplozja zainteresowania sztuczną inteligencją może wydawać się nowa, wcześniejsze generacje algorytmów predykcyjnych i systemów uczenia maszynowego od lat po cichu wykonują żmudne i wartościowe zadania.

I chociaż dzisiejsza sztuczna inteligencja może również automatyzować powtarzalne zadania i wykorzystywać dane do podejmowania lepszych decyzji, usprawniania przepływów pracy i zmniejszania kosztów, pełne spektrum aplikacji GenAI i sama szybkość realizacji zadań wytrącają z równowagi możliwości poprzednich systemów. 

„Zawsze przeceniamy pierwsze trzy lata rozwoju technologii i mocno zaniżyć horyzont czasowy 10 lat”, Jake'a Joraanstada, CEO w Buszel, powiedział PYMNTS.

"The ChatGPT w głowach wszystkich zapaliła się żarówka, która wprowadziła do dyskursu publicznego sztuczną inteligencję i najnowocześniejsze głębokie uczenie się” Andy’ego Hocka, starszy wiceprezes ds. produktu i strategii w firmie mózgi, powiedział PYMNTS.

„I od punktu widzenia przedsiębiorstwa, żarówka zapaliła się w głowach wielu CIO i CTO z listy Fortune 1000” – dodał Hock. „Te modele generatywne umożliwiają na przykład symulację danych szeregów czasowych. Potrafią klasyfikować języki i dokumenty do zastosowań, powiedzmy, w finansach i prawie. Można je również wykorzystywać w szerokich dziedzinach, np. pomagać naukowcom w opracowywaniu nowych terapii farmaceutycznych lub lepiej rozumieć elektroniczną dokumentację medyczną i przewidywać skutki zdrowotne poszczególnych terapii”.

„Jeśli zagłębisz się w dziedzinę, w której dane są prawdziwe, zwłaszcza w branży płatniczej, niezależnie od tego, czy jest to ryzyko kredytowe, czy jest to przestępczość, czy chodzi o AML [zapobieganie praniu pieniędzy], czy chodzi o zapobieganie oszustwom, czy wszystko, co dotyczy płatności… sztuczna inteligencja może przynoszą wiele korzyści” – powiedział PYMNTS Adjaoute z Exponion. 

Mówiąc prościej, jak Jamesa Clougha, dyrektor ds. technologii i współzałożyciel firmy AI Robina, powiedział PYMNTS, „prawnicy którzy korzystają ze sztucznej inteligencji zastąpią prawników, którzy tego nie robią, zamiast sztucznej inteligencji zastępującej wszystkich prawników”.

Ale choć sztuczna inteligencja jest łatwa, wcale taka nie jest że łatwy. Trzecią rzeczą, którą eksperci podkreślili dla PYMNTS, było to, że nie każda firma uzyskała idealną 10-tkę w skali „gotowości do przyjęcia sztucznej inteligencji” oraz że należy zaradzić brakom w talentach i zasobach związanym z wdrażaniem tej technologii. 

Przygotowanie do wdrożenia sztucznej inteligencji: pierwszy krok 

Jest wiele, wiele firm. Niektóre firmy mogą mieć dojrzałe praktyki dotyczące danych i wyrafinowane zespoły inżynieryjne, co umożliwia im integrację wyników sztucznej inteligencji z istniejącymi procesami biznesowymi przy minimalnym tarciu. Jednak zdecydowana większość firm tak nie robi i aby skutecznie i odpowiedzialnie wykorzystywać systemy sztucznej inteligencji na korzyść swojej organizacji, będą musiały wypełnić tę lukę, zanim zacznie się ona pojawiać. 

„Wiele dużych przedsiębiorstw dysponuje niezwykłymi zasobami danych, ale dane, które można wykorzystać do szkolenia jednego z tych modeli — na przykład czy są czyste, pozbawione duplikatów i czy wiedzą, jak je tokenizować i przygotować do wprowadzenia do jednego tych modeli sztucznej inteligencji – to inna sprawa” – Cerebras przegub powiedział PYMNTS, zauważając, że odsetek ludzi na całym świecie, którzy wiedzą, jak zbudować system sztucznej inteligencji, jest niewielki.

As Adriana Aouna, CEO w Naprzód, powiedział PYMNTS, „wszystko musi być stworzony dla świata sztucznej inteligencji aby sztuczna inteligencja działała i była skalowalna”.

„Od ponad 20 lat zajmuję się sztuczną inteligencją i uczeniem maszynowym (ML)” Yoav Amiel, dyrektor ds. informatyki w platformie pośrednictwa w transporcie towarowym i zewnętrznej firmie logistycznej RXO, powiedział PYMNTS. „Kiedy tworzymy technologię, nie budujemy jej tylko dla niej samej, budujemy technologię aby pomóc biznesowi," ale ponieważ „dajemy technologii coraz większą władzę decyzyjną… musimy się upewnić, że jeśli maszyny z jakiegoś powodu nie będą w stanie podejmować tych decyzji, nie pozostaniemy bez możliwości funkcjonowania”.

Obawy te przekładają się na kolejny ważny temat wskazany przez ekspertów: potrzebę tworzenia programów zgodności i zarządzania wokół korporacyjnych systemów sztucznej inteligencji, przy jednoczesnym zapewnieniu ich bezpieczeństwa. 

Wykonanie kolejnego kroku: zapewnienie bezpieczeństwa danych i utworzenie programu zarządzania

Nawet pomijając sztuczną inteligencję, wiele organizacji może borykać się z takimi problemami, jak kontrola jakości, zarządzanie, zgodność i bezpieczeństwo cybernetyczne podczas integracji zaawansowanych rozwiązań programowych. 

Sztuczna inteligencja pogłębia te potrzeby. 

„Tradycyjne uczenie maszynowe było zazwyczaj domeną doktorantów lub dobrze wyszkolonych analityków danych, ale każdy może zacząć korzystać z generatywnej sztucznej inteligencji, po prostu się rejestrując” Kojina Oshibę, współzałożyciel kompleksowej platformy bezpieczeństwa AI Solidna inteligencja, powiedział PYMNTS, wyjaśniając, że sytuacja ta z natury stwarza ryzyko. 

„Widzimy różnicę między bezpieczeństwem cybernetycznym a bezpieczeństwem sztucznej inteligencji” – dodał Oshiba. „CISO znają różne elementy cyberbezpieczeństwa, takie jak bezpieczeństwo baz danych, bezpieczeństwo sieci, bezpieczeństwo poczty elektronicznej itp. i dla każdego z nich są w stanie znaleźć rozwiązanie. Ale w przypadku sztucznej inteligencji: elementy bezpieczeństwa sztucznej inteligencji i czynności, które należy zrobić w przypadku każdego z nich nie jest powszechnie znana. Krajobraz zagrożeń i potrzebnych rozwiązań jest niejasny.”

Integracja sztucznej inteligencji to tylko połowa sukcesu. Druga strona układanki polega na zapewnieniu, że system sztucznej inteligencji jest stosowany do rzeczywistego problemu biznesowego oraz że jego wyniki są użyteczne i wykonalne. 

„Model jest tak dobry, jak problem, który rozwiązuje” – powiedział Bronfman z Pecan w rozmowie z PYMNTS. „A powiązanie modelu z problemem biznesowym wymaga zrozumienia nie tylko dokładności, która jest bardzo techniczna, ale także skuteczności i tego, jak dobrze model AI jest rozwiązanie problemuoraz w jaki sposób należy je zintegrować z procesem biznesowym, co jest kwestią bardziej złożoną”.

Jednak kiedy te przeszkody zostały usunięte, eksperci zgodzili się, że sytuacja zaczyna robić się bardzo, bardzo ekscytująca — ponieważ wszyscy widzą, że w przyszłości nastąpi pojawienie się systemów sztucznej inteligencji, które żyją własnym życiem i wymagają minimalnej interwencji człowieka. 

Powstanie agentycznych systemów AI 

Heather Wilson, Prezes Zarządu Analityka CLARA, powiedziała PYMNTS, że widzi agentyczna sztuczna inteligencja zastosowań jako kolejną wielką innowację w przestrzeni kosmicznej. Te agentyczne systemy sztucznej inteligencji zapewniałyby wsparcie decyzji i zajmować się rutynowymi zadaniami, umożliwiając pracownikom skupienie się na bardziej złożonych aspektach swojej pracy.

Jest to wizja przyszłości podzielana przez wielu, a Bronfman z Pecana przewiduje, że przyszłość sztucznej inteligencji leży w automatyzacji procesów decyzyjnych i optymalizacji operacji biznesowych poprzez podejmowanie działań bez nadzoru. 

AI Robina'S Clough przewidzieli również przejście z interfejsów opartych na czacie na rzecz bardziej agentycznych modeli sztucznej inteligencji, które wykraczają poza zapewnianie odpowiedzi na wykonywanie zadań.  

„Nie będzie to coś, o co będziesz pytał i otrzymasz odpowiedź, ale system, o który możesz poprosić, aby zrobił coś za ciebie” – powiedział. „…Zamiast po prostu pisać wersję roboczą wiadomości e-mail, może ona zostać sporządzona, pobrać załącznik i umieścić go w skrzynce nadawczej, a następnie kliknąć opcję „Wyślij”. Myślę, że przejście od czatów do agentów to jedna z najbardziej ekscytujących rzeczy, jakie zobaczymy w przyszłym roku”.

Link: https://www.pymnts.com/news/artificial-intelligence/2024/5-trends-these-ai-experts-think-could-change-payments-and-commerce/

Źródło: https://www.pymnts.com

• Dystrybucja treści i PR oparta na SEO. Uzyskaj wzmocnienie już dziś.
• PlatoData.Network Pionowe generatywne AI. Wzmocnij się. Dostęp tutaj.
• PlatoAiStream. Inteligencja Web3. Wiedza wzmocniona. Dostęp tutaj.
• PlatonESG. Węgiel Czysta technologia, Energia, Środowisko, Słoneczny, Gospodarowanie odpadami. Dostęp tutaj.
• Platon Zdrowie. Inteligencja w zakresie biotechnologii i badań klinicznych. Dostęp tutaj.
• Źródło: https://www.fintechnews.org/5-trends-these-ai-experts-think-could-change-payments-and-commerce/