Zdroj obrázku: flickr

Rozvoj umělé inteligence umožnil hlavně pokrok ve strojovém učení. Zatímco v 90. letech 20. století byla umělá inteligence hlavně synonymem pro počítačového protivníka, hlavně ve strategických hrách. Pamětníci si pravděpodobně vybaví, jak byl nedostatek umělé inteligence vyvožován brutálními počty protivníkových sil.

Situace se ale dramaticky změnila a dnes není žádným tajemství, že řada hráčů online her využívá nejrůznější roboty, například pro splnění denních úkolů nebo sbírání skóre. Zašlo to dokonce tak daleko, že například Blizzard takovým hráčům automaticky blokuje účty. Portál Pokerstars pro jistotu zveřejňuje seznam povolených nástrojů a služeb, aby bylo jasné, co se smí, a co ne. Umělá inteligence ovšem již dávno není pouze záležitostí videoher. Pojďme se podívat, jakým směrem se AI ubírá a bude ubírat v marketingu a kancelářské práci.

Počítačové zpracování přirozeného jazyka pomáhá programům „rozumět“ lidem

Na začátku roku 2010 umožnilo počítačové zpracování přirozenéh jazyka (NLP) „mluvit“ s našimi telefony a spolehlivě ovládat domácí spotřebiče. V té době mnoho lidí očekávalo, že NLP bude expandovat také v jiných oboroch, ale tato naděje se nikdy nenaplnila, a to buď kvůli nedostatečným implementacím nebo zaměření na jiné druhy vývoje.

V příštím desetiletí však můžeme očekávat, že NLP bude použito ve složitých programech, aby se snížila jejich náročnost pro koncové uživatele. Například software pro řízení vztahů se zákazníky (CRM), který je klíčový pro jakoukoli firmu, je díky konverzační AI nyní mezi obchodníky používán daleko více. Použití AI v různých softwarech také pomáhá při identifikaci opakujících se úkolů a jejich automatizaci, čímž se zvyšuje produktivita zaměstnanců.

Zdroj obrázku: pxfuel

Díky AI budou obchodní aplikace schopny odpovídat na dotazy nebo pomáhat uživatelům v navigaci v rozhraních a dodavatelé cloudu budou potřebovat méně podpůrného personálu. Důraz na rozmanitost ve vývoji vytvoří prostředí, ve kterém NLP lépe porozumí různým přízvukům a stylům řeči.

Když více podniků přinese výhody analytických a konverzních rozhraní založených na NLP, zvýší se poptávka po řešeních od jednoho dodavatele. Jakmile si vedoucí pracovníci uvědomí, že mohou požádat aplikace s umělou inteligencí, aby jim generovaly reporty za chodu, budou chtít, aby tato funkce fungovala napříč celou firmou, nejen na jednom oddělení, kde novou technologii zavedli.

Strojové učení umožní automatizaci řady kancelářských úkonů

Organizace, které budou díky AI v příštím desetiletí, nejúspěšnější jsou ty, které dnes implementují technologické platformy od jednoho dodavatele. Pokud jsou data rozptýlena v aplikacích využívajících různé datové modely, bude obtížné s nimi pracovat. Ale když jsou všechna data na jedné platformě, je mnohem snazší je vložit do algoritmu strojového učení. Čím více dat je k dispozici, tím užitečnější budou předpovědi a modely strojového učení.

V oblasti umělé inteligence a strojového učení (ML) existuje obrovské množství inovací, které můžeme očekávat v následujících pěti letech, a to těmito způsoby:

Hyperpersonalizace

Hyperpersonalizace zvýší produktivitu uživatelů podnikového softwaru. V tomto desetiletí došlo k nárůstu algoritmických (spíše než chronologických) časových os sociálních médií, které se začaly intenzivně využívat. U podnikového softwaru existuje obrovská příležitost k vytvoření rozhraní, která inteligentně nasměrují pozornost uživatele. Představte si CRM, který se učí z historie prodeje organizace, a uživatelům ukazuje, jak mohou pracovat produktivněji.

Očištění dat

Očistění dat pomocí AI bude implementováno v mnoha oblastech. Menší organizace ho budou nejdříve využívat v méně komplexních souborech, jako jsou tabulky, kde budou schopny analyzovat informace z adres, nebo odstranit nesrovnalosti. Větší organizace budou těžit z AI, díky které budou jejich data použitelnější pro analytiku nebo k přípravě na migraci z jedné aplikace do druhé.

Automatické označování

Dnes mohou chytré telefony rozpoznávat a označovat objekty na fotografiích, díky čemuž lze například galerie fotografií mnohem lépe prohledávat. Stále častěji můžeme vidět informace o automatickém označování. Takové aplikace budou mnohem dostupnější a chytřejší. Již dnes mohou podnikatelé najít své nejlepší zákazníky v CRM spuštěním sestavy a tříděním podle výnosů. V příštích pěti letech budou moci zadat vyhledávání „nejlepších zákazníků“ a CRM bude vědět, co hledají.