Veštačka inteligencija u modernom poslovanju

Jedna od primarnih uloga tehnologije u svetu biznisa ogleda se u optimizaciji poslovnih procesa i njihovom unapređenju kako bi se smanjili troškovi, gde je to moguće, a podigla se efikasnost. Samim tim vreme se usmerava ka onima čije su aktivnosti ključne, pa se pažnja posvećuje suštinskom razumevanju potreba poslovanja. Bile su potrebne decenije rada kako bi se napravio značajan napredak u razvoju sistema baziranih na veštačkoj inteligenciji i njenom pretvaranju u tehnološku stvarnost.

Primena veštačke inteligencije u biznisu

Pred kompanijama koje žele da održe svoju prednost na tržištu postavlja se imperativ pametne upotrebe tehnologije i veštačke inteligencije. Nesumnjivo je da ona u sve većoj meri utiče na poslovni svet i oblikuje njegovu realnost. Međutim, šta zapravo veštačka inteligencija predstavlja? Ona se definiše kao pojam koji se odnosi na bilo koji tip računarskog softvera koji se bavi ljudskim aktivnostima poput učenja, planiranja i rešavanja poslovnih problema.

Mašinsko učenje predstavlja jednu vrstu veštačke inteligencije koja ima svoju svrhu u poslovnom okruženju. Prvenstveno se primenjuje sa ciljem da se se obrađuju i analiziraju velike količine podataka iz kojih se izvode uvidi koji će podstaći donošenje poslovnih odluka baziranih na relevantnim i pouzdanim informacijama. Mašinsko učenje zapravo predstavlja algoritam koji se može učiti (trenirati) vremenom, poboljšavajući svoje performanse kroz česta ponavljanja. Unošenjem više podataka u algoritam mašinskog učenja doprinosi se poboljšanju modeliranja. Mašinsko učenje važno je zbog mogućnosti brze analize velikog broja podataka i identifikovanja anomalija koje se u tim podacima pojavljuju, a koje čoveku mogu promaći. Ako kompanija poseduje svoj proizvodni pogon i uoči se da neka mašina radi smanjenim kapacitetom, algoritam mašinskog učenja je može identifikovati, a zatim obavestiti donosioce odluka da je neophodno poslati tim za preventivno održavanje. Mašinsko učenje može biti od značajne pomoći onda kada poslovni menadžer zna šta je potrebno realizovati, ali ne zna koje su važne ulazne promenljive da bi se do te neizbežne odluke zapravo i došlo. Algoritmu mašinskog učenja tada se zadaje krajnji cilj, a on zatim „uči” iz podataka o faktorima koji su važni za dostizanje definisanog cilja.

Neke od uobičajenih upotreba veštačke inteligencije u poslovanju su:

  1. predviđanje ponašanja potrošača i preporuke proizvoda
  2. identifikovanje prevara
  3. personalizovano oglašavanje i usmeravanje marketinških poruka

Jedno od područja u kom primena veštačke inteligencije može napraviti značajnu razliku jeste transparentnost i sigurnost podataka na kojima će kupci insistirati. Značajni pomaci odnose se takođe i na zdravstvenu industriju. Ono do čega je razvoj veštačke inteligencije takođe doveo jeste i otvaranje brojnih moralnih i etičkih pitanja.

Upravljanje lancima snabdevanja takođe ostvaruje zapažen napredak zasnovan na primeni veštačke inteligencije. Zahvaljujući ovoj tehnologiji kompanije će moći da imaju sveobuhvatan uvid za praćenje i poboljšanje poslovnih procesa u realnom vremenu.

Pročitajte i: Sve što treba da znate o NFT tokenima

Duboko učenje (deep learning) predstavlja specifičniju verziju mašinskog učenja koja se oslanja na neuronske mreže i ima značajnu primenu u obavljanju naprednijih funkcija imajući u vidu da može analizirati širok spektar faktora odjednom. Duboko učenje nastavlja sa poboljšanjem svojih performansi sa unošenjem većeg broja podataka i to ih čini tako skalabilnim i detaljnim.

Analiza podataka i pravilno donošenje zaključaka na osnovu njih sve su značajniji u poslovanju. Svoju primenu tehnologija je pronašla i u oblasti marketinga kako bi se targetirala tržišta kojima će se određeni proizvodi i usluge nuditi. Targetiraju se potrošači i analizira se njhovo ponašanje, svesne i nesvesne reakcije, koje omogućavaju da se njihove potrebe bolje razumeju. Samim tim, poznavanje psihologije postaje sve važnije sa ciljem da se donose kvalitetne odluke potkrepljene podacima. Potrebno je imati u vidu da algoritam na kom se ove tehnologije baziraju ipak osmišljava čovek, te ova tehnologija neće moći da nadmaši ulogu ljudi. Učenje o ljudima, njihovim navikama, prepoznavanje obrazaca u ponašanju, pokušaj da se ponašanje predvidi, identifikovanje racionalnog i iracionalnog u ponašanju biće važno prilikom mapiranja potreba biznisa kako bi se targetirani ciljevi ostvarili, a želje ljudi prepoznale i razumele.

Pripremila: Tijana Katić

Foto-izvor: Freepik.com

Izvori:

https://www.businessnewsdaily.com/9402-artificial-intelligence-business-trends.html

https://professional.dce.harvard.edu/blog/business-applications-for-artificial-intelligence-an-update-for-2020/