Największe trendy w sztucznej inteligencji
30 grudnia 2022
Czym jest Chat GPT i do czego służy?
30 stycznia 2023
Następna dekada może zmienić rozwój ludzkości dzięki aktywnemu rozwojowi i wdrażaniu sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego. O skali innowacji świadczy ich skuteczność w różnych branżach. Uczenie maszynowe pomaga ludziom przetwarzać ogromne ilości danych. W latach 2023-2024 te trendy mogą przynieść znaczące innowacje. Skupmy się na najbardziej obiecujących sektorach w 2023 roku.
Innowacje low-code lub no-code
Według statystyk firmy wykorzystujące sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe mogą wspierać trendy wzrostu w latach 2023-2024. Głównym problemem jest brak wykwalifikowanych pracowników, dlatego wdrażanie technologii jest wolniejsze. Technologie low-code lub no-code pozwalają wypełnić tę lukę.
Low-code umożliwia specjalistom bez doświadczenia w pracy z AI wdrażanie aplikacji uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji. No-code oferuje prosty interfejs do zarządzania bardziej złożonymi systemami. Rosnące zapotrzebowanie na programistów i wykwalifikowanych pracowników sztucznej inteligencji zwiększa potrzebę stosowania aplikacji low-code. Technologie te są jednym z głównych trendów w 2023 roku ze względu na ich elastyczność, szybkość i efektywność zasobów.
Przetwarzanie języka naturalnego
Jest to najbardziej dyskutowany trend, a NLP upraszcza wiele rutynowych zadań. NLP stanowi alternatywę dla ręcznego wprowadzania i wyszukiwania treści. Maszyna automatycznie rozpoznaje mowę i głos dzięki oprogramowaniu.
Główne zastosowania NLP w biznesie:
• Analiza nastrojów;
• Tłumaczenie;
• Ekstrakcja tekstu;
• Grupownanie tematów;
• Chatboty
Aplikacje te mogą przekształcać język ludzki w formę cyfrową, aby maszyna mogła go odczytać i zrozumieć. Procesy te wykorzystują predefiniowane algorytmy.
Metaverse
Granica między naszym życiem fizycznym a wirtualnym stale się zaciera, prowadząc firmy do kolejnej potencjalnej technologii – Metaverse.
Ponieważ Metaverse oferuje bezprecedensowe sposoby interakcji i współpracy firm z użytkownikami końcowymi wirtualnie oraz wspiera zupełnie nową wirtualną gospodarkę, w której użytkownicy mogą angażować się w liczne działania markowe. Wykorzystanie Metaverse zwiększy zaangażowanie klientów, co prowadzi do zwiększenia pozyskiwania klientów.
AI i uczenie maszynowe odegrają kluczową rolę w wypełnianiu luki między światem fizycznym a wirtualnym, ponieważ AI pomoże tworzyć wirtualne środowiska, dialogi i obrazy przy użyciu NLP, wirtualnej rzeczywistości i wizji komputerowej. Uczenie maszynowe z kolei umożliwi analizę wirtualnych wzorców, pomoże automatyzować rozproszone kontrakty i rozproszone księgi oraz wspierać inne technologie blockchain, aby umożliwić wirtualne transakcje.
Hiperautomatyzacja
Kolejnym pojawiającym się trendem jest automatyzacja, która jest metodą oszczędzania czasu, poprawiającą obsługę klienta i przyspieszającą różne procesy. Zaawansowane technologie, które pomagają w hiperautomatyzacji, to m.in. uczenie maszynowe, sztuczna inteligencja (AI), automatyzacja kognitywna i inne.
Przestarzała infrastruktura i procesy mogą spowalniać organizację i wpływać na jej zdolność do konkurowania. Prosta, zadaniowa automatyzacja nie dostarcza złożonych wyników, które przyspieszą decyzje biznesowe i rezultaty. Oprócz poprawy doświadczenia obsługi klienta, hiperautomatyzacja może również pomóc w szybszym wykonywaniu innych ważnych zadań, takich jak integracja i organizacja systemów, a także poprawa produktywności pracowników.
Uczenie maszynowe w służbie zdrowia
Wszyscy możemy się zgodzić, że opieka zdrowotna jest branżą stale się rozwijającą. Nieustannie wprowadzane są nowe technologie i narzędzia, aby nadążyć za rozwojem całej branży medycznej i jej funkcjonowaniem. Ponieważ zdolność do znajdowania i analizowania wzorców i spostrzeżeń poprzez wykorzystanie uczenia maszynowego w opiece zdrowotnej zyskuje na popularności i jest wdrażana globalnie, w nadchodzących latach dostawcy usług medycznych będą mieli dostęp do znacznie większej liczby możliwości przyjęcia podejścia predykcyjnego do budowy ujednoliconego systemu dla lepszej diagnozy, odkrywania leków, skutecznego zarządzania pacjentami i procesów świadczenia opieki.
Biorąc to wszystko pod uwagę, nie będzie przesadą stwierdzenie, że sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe będą dwiema najszybciej rozwijającymi się technologiami, poszerzającymi swój zasięg i możliwości.
