Inteligența Artificială (IA) este una dintre cele mai discutate și revoluționare tehnologii ale zilelor noastre. Interesul în jurul ei continuă să crească pe măsură ce tot mai multe companii o integrează soluții de inteligență artificială în activitățile zilnice. Fie că este vorba despre asistenți vocali, algoritmi de recomandare sau diagnostice medicale, IA influențează multe aspecte ale vieții noastre.
Inteligența Artificială se referă la capacitatea unei mașini de a imita procesele cognitive ale creierului uman, precum recunoașterea tiparelor, învățarea și luarea deciziilor. În loc să fie programate pentru fiecare acțiune posibilă, sistemele IA sunt create să „învețe” cum să reacționeze, procesând cantități mari de date și ajustându-și răspunsurile în timp.
Cum funcționează IA? Sistemele IA sunt formate din algoritmi avansați care analizează date și detectează tipare. Gândiți-vă la IA ca la un copil care învață alfabetul: primește informație (date), identifică literele și începe să le recunoască. Cu cât primește mai multe date, cu atât devine mai „inteligent” și capabil să facă predicții mai precise.
În prezent, IA poate fi împărțită în două mari categorii:
Învațarea este esența IA. Sistemele IA folosesc învățarea automată, adică o serie de algoritmi care „antrenează” modelele IA pe baza datelor. Există mai multe metode prin care sistemele IA învață:
Inteligența Artificială este o categorie vastă, care include orice tehnologie ce poate efectua sarcini inteligente, în timp ce învățarea automată (Machine Learning) este un subset al IA care se concentrează pe algoritmi ce permit mașinilor să „învețe” din date, fără a fi programate pentru fiecare pas specific.
Un alt mod simplu de a înțelege: dacă IA este conceptul general, atunci învățarea automată este una dintre tehnicile prin care IA este implementată. De asemenea, învățarea profundă (Deep Learning) este o subramură a învățării automate, bazată pe rețele neuronale artificiale inspirate de creierul uman, folosită în aplicații complexe precum recunoașterea facială și traducerea automată.
Inteligența Artificială a devenit esențială în multe domenii, și este posibil ca mulți dintre noi să o folosim zilnic, chiar dacă nu suntem conștienți de asta. Iată câteva exemple concrete:
Unul dintre subiectele fierbinți când vine vorba de IA este impactul asupra locurilor de muncă. IA are potențialul de a automatiza sarcinile repetitive și de rutină, ceea ce poate duce la scăderea cererii de muncă umană pentru aceste activități.
Cu toate acestea, IA deschide și noi oportunități de angajare. În timp ce unele locuri de muncă sunt afectate, altele noi apar pentru a sprijini implementarea și menținerea tehnologiei IA. De exemplu, există o cerere în creștere pentru specialiști în date, ingineri de machine learning și dezvoltatori de algoritmi.
Mai mult, în unele industrii, IA nu înlocuiește complet oamenii, ci devine un instrument util pentru creșterea eficienței și pentru a oferi angajaților suport în sarcinile complexe. Un exemplu ar fi medicina, unde IA poate analiza datele rapid, dar deciziile finale sunt luate tot de medici.
Inteligența Artificială este o tehnologie fascinantă care schimbă modul în care trăim și lucrăm. De la recomandările online până la diagnosticarea bolilor, IA își face simțită prezența în multe aspecte ale vieții noastre. Chiar dacă impactul asupra locurilor de muncă aduce și provocări, IA creează oportunități de dezvoltare și eficiență în numeroase domenii. Înțelegerea modului în care funcționează și a aplicațiilor sale ne poate ajuta să beneficiem la maximum de această tehnologie emergentă.
Dyntell Software nu este doar o companie de integrare de sisteme de top, ci și un veritabil inovator. Clienților care utilizează Dyntell Platform le oferim servicii unice, care deschid oportunități de afaceri anterior inaccesibile.
Un manager de companie așteaptă de la inteligența artificială capacitatea de a lua decizii la nivel de echipă în timp real. Algoritmii de machine learning pot realiza acest lucru, însă accesul la volumele mari de date necesare procesării reprezintă o provocare, întrucât în bazele de date relaționale tradiționale prelucrarea datelor este lentă. O altă problemă este că toată lumea are deja un anumit sistem implementat și, în lumea rapidă de azi, nu dispune de timp (și uneori nici de bani) pentru a reconstrui totul. De aceea, se caută o platformă rapidă, accesibilă și compatibilă cu alte sisteme.
Mulți dintre directorii de companie cu care discutăm ezită să înlocuiască sistemele care nu mai performează optim deoarece așteaptă o versiune nouă, susținută de inteligență artificială. Ei înțeleg că în sistemele actuale, care se pretind moderne, AI-ul nu funcționează în timp real, aplicațiile sunt adesea forțate și nu pot fi utilizate pe întreaga infrastructură a companiei; aceeași limitare se aplică și soluțiilor AI oferite de terți. Este similar cu situația în care nu mai dorești să achiziționezi ultimul model de la producătorul tău auto preferat, pentru că știi că în curând va apărea o variantă mult mai atractivă. Întrebarea este: când?
Ei bine, la Dyntell, a sosit momentul pentru o demonstrație.
Alegerea sistemului corect de gestiune integrată (ERP) nu a fost niciodată atât de complexă. Citiți sfaturile noastre pentru a alege software-ul potrivit pentru afacerea dvs. și pentru a evita capcanele obișnuite.
