Hasło “sztuczna inteligencja” coraz częściej pojawia się w wyszukiwarkach internetowych, codziennych rozmowach, a nawet debatach polityków. Czy końcówka 2023 roku to moment, kiedy AI zagości również w twojej firmie? Jakie szanse płyną z wdrożenia sztucznej inteligencji i jaka jest jej realna wartość? Czy wdrożenie jest trudne i kosztowne? Przekonajmy się.
Narzędzia oparte o sztuczną inteligencję powstają w zastraszającym tempie. Nie ma niemal miesiąca bez wypuszczenia przez jedną z firm technologicznych czegoś nowego w tym temacie. AI staje się coraz bardziej obecne. Niezależnie od tego, czy chcesz napisać e-mail, podsumować spotkanie czy wygenerować raport bazujący na podpowiedziach – technologia sztucznej inteligencji staje się coraz bardziej niezbędna w miejscu pracy.
Rozwiązania Generative AI
Wciąż udoskonalane narzędzia sztucznej inteligencji potrafią zaskoczyć. Jeżeli w ciągu kilku ostatnich miesięcy korzystałeś z poczty Gmail lub Dokumentów Google pewnie zauważyłeś, że obecne sugestie są bardziej dokładne. Poprawiają już nie tylko błędy ortograficzne czy gramatyczne, ale potrafią też na podstawie kontekstu zasugerować dokończenie rozpoczętych zdań.
Dzięki Generatywnym AI narzędzia do przetwarzania poczty email i tekstów znacznie ułatwiają pracę, ale to tylko wierzchołek góry lodowej, pod którym skrywają się kolejne interaktywne aplikacje wspomagające tworzenie obrazów, plików audio i wideo.
Nowy zestaw narzędzi Google Cloud
Również w chmurze Google Cloud znajdziemy sporo narzędzi wykorzystującego sztuczną inteligencję. Wsparcie generatywnej sztucznej inteligencji w Vertex AI zapewnia dodatkowe narzędzia dla analityków danych. Umożliwia im budowanie i dostosowywanie modeli, których już używają w Google Cloud.
Generative AI App Builder (wydany w marcu 2023 r.) otworzył przed programistami praktycznie nieograniczone możliwości tworzenia i wdrażania aplikacji, w tym botów, interfejsów czatu, niestandardowych wyszukiwarek i asystentów cyfrowych. Zamiast tworzyć je kawałek po kawałku, programiści mogą skorzystać z gotowych szablonów i dostosowywać je za pomocą intuicyjnego interfejsu API Google. Dzięki narzędziu do tworzenia aplikacji Generative AI utworzenie nowego modelu uczenia maszynowego zajmuje godziny, a nie tygodnie czy miesiące.
Umów się na rozmowę z Google Cloud Architect
Narzędzia AI dostępne w Google Cloud
Gdzie w chmurze znajdziemy sztuczną inteligencję? Sprawdźmy kilka popularnych usług.
BigQuery
Większość firm B2C gromadzi fragmenty surowych danych za pośrednictwem swoich systemów transakcyjnych, stron internetowych i różnych interakcji z klientami. Jednak chociaż ponad 97% firm twierdzi, że inwestuje w duże zbiory danych, według badania przeprowadzonego przez Zippia w 2022 r. mniej niż jedna czwarta (24%) faktycznie uważa, że ich działalność opiera się na danych. Jedną z głównych przeszkód jest ustalenie, w jaki sposób analizować te bogate pokłady danych.
BigQuery to hurtownia danych w chmurze, w której możesz nie tylko przechowywać, ale także analizować swoje dane. Przetwarzając duże zbiory danych z mocą obliczeniową, jaką zapewnia chmura, za pomocą BigQuery ML, firmy mogą analizować zachowania i trendy konsumentów oraz podejmować decyzje w oparciu o coś więcej niż tylko przeczucie.
Można na przykład przeprowadzić znacznie bardziej szczegółową i dokładną segmentację klientów za pomocą analizy K-średnich lub przewidzieć dane dotyczące sprzedaży za pomocą prostych modeli regresji liniowej lub logistycznej.
BigQuery ML umożliwia budowanie modeli uczenia maszynowego przy użyciu zapytań SQL na danych, które już przechowujesz w swojej bazie danych Google BigQuery, bez konieczności ich przenoszenia, eksportowania na inną platformę czy refaktoryzacji danych. I nie musisz rozumieć, jak działają zaawansowane modele statystyczne, aby wykorzystać je na swoją korzyść.
Vertex AI
Vertex AI to kompleksowa platforma AI. Oferuje szeroką gamę narzędzi do przygotowania danych (czyszczenie, inżynieria cech, normalizacja danych). Obsługuje także wiele platform szkoleniowych dla modeli, w tym TensorFlow, PyTorch i scikit-learn.
Korzystając z takich funkcji, jak dostrajanie hiperparametrów, wyjaśnialność modelu i zautomatyzowane ML, możesz tworzyć naprawdę wydajne modele predykcyjne, które mogą pomóc w prowadzeniu Twojej firmy. Dwie z powszechnie stosowanych funkcjonalności Vertex AI to Vision AI i zamiana mowy na tekst.
Vision AI
Vision AI łączy obrazy z wielu źródeł. Następnie stosuje modele uczenia maszynowego do interpretacji i klasyfikacji obrazów. Z technologii korzystamy już na co dzień, odblokowując ekran twarzą lub podczas korzystania z Tłumacza Google w menu chińskiej restauracji.
Jaką wartość wnosi Vision AI i ile kosztuje?
Budowanie i trenowanie modelu rozpoznawania i klasyfikowania obrazów jest procesem kosztownym i czasochłonnym. Nie wspominając już o umiejętnościach niezbędnych do opracowania algorytmu uczenia maszynowego, który byłby wystarczająco dokładny dla zastosowań biznesowych.
Wstępnie wyszkolona sztuczna inteligencja pozwala jednak zacząć z dużo niższego pułapu kosztowego. Zamiast miesięcy, wytrenowanie modelu zajmuje kilka minut.
Wstępnie wyszkolona sztuczna inteligencja wymaga zestawu oznaczonych filmów i obrazów charakterystycznych dla danej firmy oraz kilku minut na ich przyswojenie. Już w ciągu jednego dnia od zakupu potrafi zastosować zdobytą wiedzę w konkretnych przypadkach biznesowych.
Jak wykorzystać Vision AI w swojej firmie?
Konserwacja i bezpieczeństwo
Szybkie wykrywanie i usuwanie usterek może mieć kluczowe znaczenie dla przedsiębiorstw produkcyjnych. Zautomatyzowane systemy są znacznie szybsze i bardziej niezawodne niż ludzkie oko. Po przeszkoleniu mogą praktycznie wyeliminować ryzyko, że wadliwy sprzęt trafi na półki, po czym nastąpi kosztowny proces zwrotu.
Vision AI można również zastosować do monitorowania dużych projektów, takich jak wiatraki, mosty i budynki, z wykorzystaniem dronów. Zapobieganie awariom ma kluczowe znaczenie dla ciągłości działania oraz uniknięcia poważnych uszkodzeń i kosztownych napraw.
Rekomendacje dla klientów
Wyszkolenie modelu uczenia maszynowego w celu analizowania cech produktu i identyfikowania najlepszych dopasowań może zatrzymać klientów przy dalszym przeglądaniu Twojej oferty, co ostatecznie zwiększy sprzedaż. Biorąc pod uwagę, że ponad 69% koszyków w handlu elektronicznym zostaje porzuconych, według badania przeprowadzonego w 2022 r. bardziej ukierunkowane podejście może mieć ogromne znaczenie.
Analiza sentymentów
Opinie klientów mają znaczenie. Nowym, ale szybko rozwijającym się zastosowaniem Vision AI jest określanie, czy klienci są zadowoleni z Twoich usług oraz interpretowanie interakcji z Twoją marką w mediach społecznościowych.
Speech-to-Text
Zamiana mowy na tekst i zamiana tekstu na mowę to coś więcej niż w pełni zautomatyzowany sposób dyktowania wiadomości e-mail i słuchania e-booków. Mogą być one również potężnymi narzędziami usprawniającymi proces podejmowania decyzji.
Jednym z najczęstszych zastosowań Speech–to-Text jest transkrypcja rozmów telefonicznych klientów w celu analizy nastrojów. Dzięki temu analitycy mogą identyfikować powtarzające się problemy klientów, którymi należy się zająć. Wiedza o tym, co myślą Twoi klienci i jak reagują na Twoją ofertę, może dostarczyć bezcennych informacji dla Twojej firmy.
Aż 50% konsumentów jest skłonnych przejść do konkurencji po zaledwie jednym złym doświadczeniu. Co ważniejsze, według badania Zendesk, 80% klientów miało więcej niż jedno złe doświadczenie z obsługą klienta. Zrozumienie klientów nigdy nie było ważniejsze.
Jak skorzystać ze sztucznej inteligencji w Google Cloud?
Najprostszym pierwszym krokiem jest kontakt z ekspertami chmurowymi FOTC, którzy na podstawie Twoich oczekiwań pomogą Ci wybrać odpowiednie usługi i je w optymalny sposób wykorzystać.
