10 najważniejszych trendów AI, które zmienią firmy w 2023 r

W miarę jak sztuczna inteligencja wyłania się z pierwszych form i wchodzi do głównego nurtu, analitycy przewidują, w jaki sposób technologia przyjmie więcej ról i zmieni krajobraz różnych branż. Firmy już teraz polegają na zasobach sztucznej inteligencji w celu zwiększenia wydajności, szybszego wglądu i lepszych doświadczeń klientów. Przyjrzyjmy się, czego możemy się spodziewać po rynku sztucznej inteligencji, który dojrzeje w 2023 roku.

10 najważniejszych trendów AI, które zmienią firmy w 2023 r.:

10 najważniejszych trendów AI, na które należy zwrócić uwagę w 2023 r

1. Kreatywna lub generatywna sztuczna inteligencja

Generatywna sztuczna inteligencja odnosi się do poddziedziny uczenia maszynowego generującej nowe dane lub treści przy użyciu istniejącego zestawu danych. Jego celem jest stworzenie czegoś zbliżonego do oryginalnych, rzeczywistych danych wejściowych. Ten typ sztucznej inteligencji wykorzystuje algorytmy głębokiego uczenia się do uczenia się wzorców i funkcji w tym zbiorze danych, który może składać się z kodu, tekstu, obrazów, dźwięku, wideo lub innych typów danych. Generatywna sztuczna inteligencja ma już szeroki zakres zastosowań. Oto trzy popularne przykłady, wszystkie wyprodukowane przez OpenAI, firmę badawczą AI z San Francisco, które będą nadal błyszczeć w nadchodzącym roku:

• Wstępnie wyszkolony transformator generatywny 3 (GPT-3)

Opracowany w 2020 roku GPT-3 to model przewidywania języka, który „automatycznie uzupełnia” tekst po przestudiowaniu milionów stron internetowych i artykułów naukowych w Internecie. GPT-3 ma 175 miliardów parametrów uczenia maszynowego. Ten generatywny produkt AI obsługuje aktualne narzędzia do pisania tekstów, które generują treści pisane przypominające ludzi po dodaniu do nich kontekstów, takich jak tematy, opisy lub zdania wprowadzające. Możesz użyć tego narzędzia do tworzenia konspektów, streszczeń, esejów, komentarzy i nie tylko.

Jednak GPT może zawierać uprzedzenia, ponieważ jego dane wyjściowe pochodzą z wcześniej opublikowanych treści, które mogą również zawierać uprzedzenia rasowe, religijne lub płciowe.

• ChatGPT

ChatGPT to botowa wersja GPT-3, która zadebiutowała w listopadzie 2022 r. Jest to duży model językowy, który może odpowiadać na pytania i wykonywać instrukcje po odbyciu „treningu” z ludzkich rozmów i treści internetowych napisanych przez ludzi. Badając źródła informacji zwrotnych od ludzi, takie jak Reddit, ta sztuczna inteligencja „nauczyła się”, czego ludzie oczekują, gdy inni zadają im pytanie — „ludzkiego stylu” odpowiadania.

OpenAI zaprojektował ChatGPT, aby naśladować dialogi konwersacyjne z ludźmi. Ponieważ bot może tworzyć i organizować listy i listy brzmiące jak ludzie, branże przewidują jego szersze zastosowanie jako asystenta biurowego i wsparcia obsługi klienta.

Niektóre obawy związane z ChatGPT dotyczą możliwości jego wykorzystania do pisania esejów i artykułów naukowych. Jednak generowane przez nią treści mogą zawierać bezsensowne zdania, a nawet błędne informacje. Audyt wydajności ChatGPT może być konieczny, aby zapobiec dezinformacji w ustawieniach obsługi klienta.

• DALL-E

DALL-E stał się najpopularniejszą z trzech kreacji OpenAI w 2022 roku ze względu na swoje funkcje tworzenia grafiki. Nazwa produktu pochodzi od hiszpańskiego surrealisty Salvadora Dali i robota z filmu animowanego Pixara WALL-E z 2008 roku.

Możesz stworzyć grafikę, wprowadzając opis, a DALL-E generuje kilka wersji. Możesz też utworzyć nowy obraz z istniejącego, korzystając z monitów tekstowych. Użytkownicy mogą „malować” lub usuwać części obrazu i zastępować je czymś innym. Mogą też wykonać „out-painting”, w którym DALL-E może dodać więcej do oryginalnego zdjęcia (główny temat lub sceneria). Te możliwości sprawiają, że DALL-E jest poręcznym narzędziem dla sektora brandingu i marketingu kreatywnego.

Podobno OpenAI ustanowiło zasady, które uniemożliwiają DALL-E tworzenie „obrazów przedstawiających przemoc, dorosłych lub nienawiść”. Niemniej jednak to narzędzie jest również podatne na stronniczość, podobnie jak GPT-3. DALL-E podobno generował zdjęcia mężczyzn rasy kaukaskiej, podążając za monitem „CEO”.

Więcej użytkowników DALL-E może korzystać z narzędzia do tworzenia animowanych dzieł sztuki, w szczególności obrazów przypominających ludzi z głosem za pośrednictwem generowanych przez sztuczną inteligencję platform zamiany tekstu na wideo.

Inni liderzy rynku, którzy również opracowali narzędzia AI, to Amazon. Jej narzędzie zamiany tekstu na mowę, Polly , generuje głosy dla marek. Gigant handlu detalicznego stoi również za DeepComposer , który może rozwinąć krótką melodię w kompletną piosenkę. Tymczasem CodeAssist z GitHub firmy Microsoft może pomóc programistom w szybszym tworzeniu nowego oprogramowania poprzez uzupełnianie kodów.

2. Większa współpraca AI-człowiek

Zakres wsparcia sztucznej inteligencji dla różnych funkcji człowieka osiągnął i będzie wznosić się na nowe wyżyny, dzięki czemu zyskały miano cobotów lub robotów współpracujących. Znawcy rynku przewidują, że więcej firm będzie wdrażać maszyny z wbudowaną sztuczną inteligencją do wykonywania powtarzalnych i wyczerpujących fizycznie zadań. Dzięki temu personel ludzki będzie mógł wykonywać bardziej wyspecjalizowane obowiązki. Funkcje sztucznej inteligencji mogą również umożliwić zespołom szybkie wykrywanie usterek i awarii oraz reagowanie na nie, poprawiając bezpieczeństwo i obniżając koszty napraw lub obrażeń.

Coboty będą bardziej rozpowszechnione w następujących dziedzinach:

• Produkcja samochodów: montaż samochodów, malowanie natryskowe, polerowanie powierzchni, sprawdzanie systemów oraz modernizacja lub przebudowa linii produkcyjnych samochodów w celu dostosowania ich do modeli elektrycznych.Firmy zajmujące się paletyzacją i spawaniem oczekują przyjęcia większej liczby kobotów o większej ładowności i większym zasięgu.
• Rolnictwo : drony do sadzenia nasion, stosowania nawozów i pestycydów, śledzenia intruzów i gatunków inwazyjnych oraz oświetlenie LED i hydroponika dla gospodarstw domowych
• Opieka zdrowotna i hotelarstwo : pobieranie próbek, uzupełnianie zaopatrzenia szpitalnego, chirurgia, rekonwalescencja po urazach, wsparcie pracowników służby zdrowia w domach opieki i domach opieki dla osób starszych lub niepełnosprawnych
• Żywność i napoje : magazynowanie, pakowanie żywności
• Elektronika : kontrola jakości czipów telefonicznych, procesorów czipów telefonicznych i płytek drukowanych
• Nowe technologie : czujniki momentu obrotowego, czujniki wykrywania bliskości, chwytaki końcowe (oprzyrządowanie na końcu ramienia, takie jak chwytaki próżniowe, mechaniczne, pneumatyczne i magnetyczne)
• Obrona : oczyszczanie dróg z urządzeń wybuchowych, czujniki do wykrywania materiałów wybuchowych

Firmy mogą również skorzystać z tych maszyn, aby złagodzić niedobory siły roboczej i problemy w łańcuchu dostaw. W szczególności branża opieki zdrowotnej, budowlana i obronna może zastąpić tradycyjne metody szkoleniowe uczeniem opartym na VR i AR w celu zapewnienia bezpieczeństwa i zmniejszenia wydatków.

3. Etyka i regulacje

Wśród wielu zalet generatywnej sztucznej inteligencji ludzie obawiają się jej niewłaściwego wykorzystania, takiego jak produkcja głęboko fałszywych filmów. Cyberprzestępcy mogą wykorzystywać te narzędzia do popełniania oszustw, oszczerstw, szantażu, zemsty, przymusu lub wymuszenia. Pojawiają się również pytania dotyczące granic treści oryginalnej i zastrzeżonej. Sektor sztucznej inteligencji oczekuje od użytkowników i klientów domagania się przejrzystości, bezpieczeństwa i odpowiedzialnych praktyk.

Departament Ochrony Konsumentów i Pracowników miasta Nowy Jork uchwalił już ustawę o sztucznej inteligencji (nowe prawo lokalne nr 144), która wymaga od pracodawców spełnienia wymagań dotyczących kontroli stronniczości przed użyciem zautomatyzowanych narzędzi do oceny kandydatów do pracy. Ponadto zespoły rekrutacyjne powinny informować kandydatów o korzystaniu przez nich z tych narzędzi do rekrutacji i ogłoszeń o pracę.

Już w 2021 r. Rada Europejska złożyła już projekt regulacji AI. Proponowane prawodawstwo klasyfikuje aplikacje i systemy AI na kategorie zabronione, wysokiego ryzyka i niskiego ryzyka.

Po zatwierdzeniu ustawa o sztucznej inteligencji będzie służyć jako odpowiednik ogólnego rozporządzenia o ochronie danych o sztucznej inteligencji.

4. Demokratyzacja: sztuczna inteligencja bez kodu i bez kodu

Trend tworzenia stron internetowych i aplikacji z niskim kodem i bez kodu zostanie przeniesiony na sztuczną inteligencję, umożliwiając organizacjom dostosowywanie tych inteligentnych systemów za pomocą gotowych szablonów i metod przeciągania i upuszczania. W ten sposób integracja sztucznej inteligencji z istniejącymi przepływami pracy nastąpi szybciej. Wykorzystanie sztucznej inteligencji będzie również skalować się szybciej w ich konfiguracji korporacyjnej.

Poza stosowaniem sztucznej inteligencji o niskim kodzie i bez kodu do automatyzacji powtarzających się zadań, takich jak fakturowanie, wypełnianie formularzy i sprawdzanie poprawności kontaktów, firmy mogą programować narzędzia sztucznej inteligencji, takie jak Sway AI i Akkio , do analizy danych bieżących procesów i wizualizacji przyszłej wydajności.

Znawcy rynku sztucznej inteligencji oczekują również, że więcej dostawców usług w chmurze zintegruje sztuczną inteligencję ze swoimi ofertami ze względu na jej przewidywane przyjęcie w dłuższej perspektywie.

Ponieważ modernizacja IT przy użyciu narzędzi o niskim kodzie, bez użycia kodu jest o 70% tańsza i jest zakończona szybciej (nawet w ciągu trzech dni ) niż tradycyjne metody, 66% programistów już korzysta (39%) lub planuje to zrobić (27%) w 2023 r. Tymczasem Gartner prognozował, że do 2026 r. „programiści obywatelscy” — czyli ci, którzy nie uczestniczyli w formalnych kursach kodowania — będą stanowić 80% użytkowników narzędzi programistycznych o niskim poziomie kodu.

5. Zaawansowane cyberbezpieczeństwo

Według raportu McKinsey , kolejnym smutnym aspektem sztucznej inteligencji jest to, że hakerzy mogą wykorzystać ją i jej funkcje do skrócenia kompleksowego cyklu ataków z kilku tygodni do zaledwie dni lub godzin .

W miarę jak coraz więcej branż wdraża zasoby sztucznej inteligencji, infrastruktura krytyczna — w tym krajowa infrastruktura cywilna, która zaopatruje domy w energię i wodę — może być zagrożona działaniami hakerskimi. Jednocześnie mniejsze, mniej chronione organizacje będą nadal narażone na ataki.

Możliwości kariery w bezpieczeństwie informacji wzrosną dzięki tym nowym zagrożeniom. Specjaliści mogą wdrażać i nadzorować sztuczną inteligencję bezpieczeństwa dla:

• Obsługa danych , w tym klasyfikacja, katalogowanie, integracja i kontrola jakości
• Zarządzanie lukami w zabezpieczeniach poprzez badanie ruchu sieciowego i identyfikowanie wzorców sugerujących zachowania przestępcze
• Wykrywanie zagrożeń za pomocą predykcyjnej sztucznej inteligencji, która może przewidywać, który z tysięcy alertów niesie ze sobą największe ryzyko i zająć się nimi w pierwszej kolejności

IBM poinformował w 2022 r., że firmy posiadające struktury i zasady zarządzania ryzykiem cybernetycznym zaoszczędziły średnio 3 miliony USD i skróciły cykle życia naruszeń o 74 dni dzięki szybkiemu wykrywaniu i reagowaniu.

Rosnące cyberzagrożenia mogą również skłonić rynek ubezpieczeniowy do przyjęcia nowych technologii i strategii oceny ryzyka cybernetycznego i zarządzania nim. Ubezpieczyciele mogą również wprowadzić ceny oparte na ryzyku i klauzule wyłączające w przypadku oprogramowania ransomware i cyberataków.

6. Cyfrowe partnerstwo

Cyfrowy bliźniak to cyfrowa replika obiektu lub procesu w świecie fizycznym. Dzięki sztucznej inteligencji branże tworzą wirtualne modele do symulacji, które pozwalają im przewidzieć, jak produkt lub system będzie działać.

Platforma Omniverse wiodącego producenta procesorów graficznych NVIDIA jest przykładem technologii cyfrowych bliźniaków. Oto jak pomaga następującym firmom:

• BMW

Niemiecka grupa BMW wykorzystuje Omniverse jako swoją wirtualną fabrykę. Platforma integruje dane z różnych narzędzi projektowych i planistycznych różnych producentów, aby tworzyć fotorealistyczne symulacje w czasie rzeczywistym w jednym ustawieniu.

Pracownicy z różnych lokalizacji i stref czasowych mogą uzyskiwać dostęp do tej wirtualnej przestrzeni, aby planować lub optymalizować szczegóły procesów produkcyjnych na żądanie, zmniejszając potrzebę fizycznych podróży. Omniverse symuluje wszystkie 31 fabryk BMW i wszystkie ich elementy — od ludzkich współpracowników i wnętrz fabrycznych po części montażowe i roboty.

• Lowe's

Amerykański detalista Lowe's Companies Inc. również wykorzystał Omniverse do symulacji swoich dwóch sklepów: jednego w Waszyngtonie (Mill Creek) i drugiego w Północnej Karolinie (Charlotte). Personel może uzyskać dostęp do tych symulowanych gniazdek za pomocą komputerów stacjonarnych lub zestawów słuchawkowych Magic Leap 2 do rzeczywistości rozszerzonej.

Wersja Omniverse sklepu pomoże uzupełniać półki, rekonfigurować układy, wyświetlać informacje o produktach z zamkniętych pudełek na trudno dostępnych półkach za pomocą „wizji rentgenowskiej” oraz optymalizować doświadczenia klientów dzięki trójwymiarowym mapom cieplnym wskazującym ruch klientów i wyniki sprzedaży.

• HEAVY.AI (dawniej OmniSci)

Omniverse umożliwia narzędziu HeavyRF firmy analitycznej HEAVY.AI projektowanie planów sieci bezprzewodowej jej klientów telekomunikacyjnych. Narzędzia sztucznej inteligencji symulują rzeczywiste środowiska, wskazując lokalizację swoich klientów i przeszkody, w tym skład materiałów tych ostatnich. Pozwala to operatorom telekomunikacyjnym określić najlepszą lokalizację dla masztów telefonii komórkowej i stacji bazowych dla ich infrastruktury 5G, zmniejszając koszty wdrażania lokalizacji i cykle planowania.

Inne przykłady obejmują tworzenie cyfrowych miast bliźniaczych . Na przykład Centrum Operacji Miejskich i Zarządzania w Szanghaju posiada cyfrowy klon chińskiego miasta z jego zbiornikami wodnymi, lotniskami, portami i innymi obiektami.

Chociaż dostęp do tej technologii był przeznaczony dla zastosowań o wysokiej wartości, firmy technologiczne, takie jak Amazon (poprzez TwinMaker ) i Prevu3D , pracują nad tym, aby była ona przystępna nawet dla mniejszych firm.

7. Sztuczna inteligencja do personalizacji

eCommerce : podczas gdy 62% konsumentów wyraziło zaniepokojenie stronniczością sztucznej inteligencji, 69% respondentów ankiety Salesforce stwierdziło, że są otwarci na jej wykorzystanie przez marki, jeśli poprawi to ich doświadczenia zakupowe.Trend ten będzie się utrzymywał, biorąc pod uwagę, że 91% konsumentów już wchodzi w interakcje z chatbotami , z których większość to boty napędzane przez sztuczną inteligencję. Narzędzia marketingowe AI pomagają markom analizować interakcje z klientami w celu personalizowania wyszukiwań produktów, rekomendacji i komunikatów.

Rozrywka : zależność od sztucznej inteligencji może również rosnąć w kręceniu filmów, gdzie firmy filmowe już korzystają z narzędzi do analizy widowni, aby znaleźć najlepsze historie do swoich kolejnych filmów.Firma Screenvision Media przedstawiła swoim reklamodawcom zastrzeżone Cinelytics w 2022 r., podczas gdy Warner Bros. zastosował podobną technologię wcześniej, aby przewidywać sprzedaż biletów. Już w 2018 roku firma 20th Century Fox wspólnie opracowała Merlin Video z Google Advanced Solutions Lab, aby prognozować zainteresowanie swoich kinomanów na podstawie badań AI dotyczących zwiastunów filmowych. Ponadto Netflix wykorzystuje historię oglądania swoich subskrybentów, aby zasugerować, co obejrzeć dalej.

Miejsce pracy : wśród pracodawców istnieją również obawy dotyczące stronniczości sztucznej inteligencji.Znawcy rynku twierdzą jednak, że narzędzia sztucznej inteligencji będą nadal stanowić opcję poprawy zaangażowania poprzez oprogramowanie do komunikacji zespołowej (takie jak Glint i Leena.AI ) oraz uczenie się w miejscu pracy (przy użyciu platform takich jak Hone i EdApp ).

Według PwC 54% kadry kierowniczej w firmach, które już stosują sztuczną inteligencję, widzi poprawę produktywności pracowników, a 80% uważa, że ​​automatyzacja będzie pomocna przy każdej decyzji biznesowej.

8. Sztuczna inteligencja w technologii głosowej

Biometria głosowa : coraz więcej firm będzie badać wykorzystanie danych biometrycznych lub uwierzytelniania głosowego do ochrony tożsamości zamiast haseł lub kodów PIN.Asystenci głosowi utworzą „odcisk głosu” z nagranej próbki i użyją go do porównania każdego nowego głosu, który otrzyma za każdym razem, gdy odblokujesz urządzenie za pomocą mowy. Coraz więcej banków korzysta z funkcji rozpoznawania głosu, umożliwiając klientom dostęp do swoich rachunków za pomocą uwierzytelniania głosowego.

Klonowanie głosu : sztuczna inteligencja może użyć próbki głosu osoby do wygenerowania nowego dźwięku.Technologia przyspieszy nagrywanie lektora do projektu i treści głosowych do filmów, gier wideo i innych. VoCapsule ma platformę „banku głosowego” o nazwie My Legacy Voice . Członkowie mogą uzyskać dostęp do swoich danych głosowych, jeśli zaczną mieć problemy z mówieniem. Wyznaczeni „główni odbiorcy” mogą również uzyskać dostęp do danych po śmierci pierwotnego członka.

Firmy mogą również korzystać z klonowania głosu w celu lokalizowania treści, dzięki czemu ludzie mogą usłyszeć informacje o promocjach lub instrukcje w ich ojczystym języku. Tymczasem filmowcy mogą wykorzystać tę technologię do manipulowania głosem aktora, aby mówił różnymi językami. Przeniosą wydobyte elementy z oryginalnego nagrania artysty na drugorzędną ścieżkę zawierającą wypowiedź tłumacza lub lektora. Proces zachowuje akcent i wydajność wokalną drugiego głosu tłumacza.

9. Sztuczna inteligencja w motoryzacji

Przemysł motoryzacyjny przewiduje szersze zastosowanie systemów monitorowania kierowców opartych na sztucznej inteligencji, które mogą ostrzegać kierowców lub aktywować autonomiczną jazdę, jeśli wykryją senność lub chorobę. Adaptacyjny tempomat może wysyłać ostrzeżenia o kolizji z przodu i automatycznie dostosowywać prędkość pojazdu.

Ponadto producenci postrzegają automatyzację, a nie elektryfikację, jako przyszłość jazdy. Renub Research prognozuje, że rynek pojazdów autonomicznych gwałtownie wzrośnie do 186,4 miliardów dolarów do 2030 roku z 4 miliardów dolarów w 2021 roku.

Funkcje pojazdów autonomicznych wciąż się rozwijają, od obecności czujników i radarów do wykrywania obiektów po konwolucyjne sieci neuronowe. Sieci te rozpoznają i klasyfikują teren, torując drogę do planowania tras, optymalizacji tras i ostatecznie „szkolenia” samojezdnych samochodów w zakresie bezpiecznej jazdy. Co więcej, pojawiają się rozwiązania w zakresie łączności pojazdów, które pozwalają samochodom autonomicznym „komunikować się” i unikać zderzeń ze sobą, pieszymi i innymi obiektami.

10. Sztuczna inteligencja w medycynie

Medycyna precyzyjna : sztuczna inteligencja optymalizuje elektroniczną dokumentację medyczną, dzięki czemu lekarze mogą dostarczać ukierunkowaną diagnostykę, opracowywać leki dostosowane do potrzeb pacjenta i dostosowywać plany leczenia.Diagnostyka wspomagana przez sztuczną inteligencję może zmniejszyć szkody , jakich co czwarty pacjent doświadcza rocznie z powodu zaniedbań lub przeoczeń szpitala.

Wirtualne egzaminy i zdecentralizowane badania kliniczne : telezdrowie rozszerzy swoje uprawnienia, obejmując zdalne badania fizykalne za pomocą rozwiązań na smartfony i urządzeń do noszenia.Jednostki badawcze i farmaceutyczne mogą używać tych samych urządzeń do prowadzenia badań klinicznych, dzięki czemu uczestnicy nie muszą podróżować do ośrodka badawczego, aby odpowiadać na ankiety i oceniać.

Technologia sztucznej inteligencji emocjonalnej : sztuczna inteligencja z funkcjami rozpoznawania i generowania emocji będzie angażować dzieci z autyzmem, pacjentów z depresją i inne osoby z dolegliwościami zwyrodnieniowymi, takimi jak demencja.

Śledź trendy AI, które mają znaczenie dla Twojej firmy

Szeroki zakres zastosowań sztucznej inteligencji sprawia, że ​​marketerzy, twórcy treści i influencerzy muszą być na bieżąco z najnowszymi osiągnięciami. Influencer Marketing Hub może pomóc Ci być na bieżąco z najnowszymi trendami i narzędziami AI. Dowiedz się więcej o używaniu sztucznej inteligencji do napędzania swojej firmy w „ Kompletnym przewodniku po marketingu opartym na sztucznej inteligencji w 2023 r .”.