7 Industrija koje će AI transformirati do 2030
Uvod
Umjetna inteligencija je ušla u razne sektore u posljednjih pet godina. Uz prihvaćanje strojnog učenja i algoritama dubokog učenja u poduzeću, mnoge su postojeće industrije široko rasprostranjene.
Umjetna inteligencija, strojno učenje i tehnologije dubokog učenja ušle su u mainstream; usvajaju ih poduzeća diljem svijeta. Iako ove tehnologije zasigurno imaju potencijal za značajno poboljšanje kvalitete poslovanja u korporativnom sektoru, one također mogu poremetiti mnoga postojeća tržišta. AI se lako može proširiti, prilagoditi i primijeniti na različite poslovne operacije. Kada uzmemo u obzir da je AI samo računalni program, možemo početi uviđati potencijalni opseg tehnologije. Razlog zašto se AI usvaja u tako velikim razmjerima je njegova sposobnost da donese inteligenciju zadacima koji je prije nisu imali.
To, zajedno sa sposobnošću tehnologije da automatizira ponavljajuće procese s inteligencijom, čini ga vrlo razornom snagom u različitim sektorima. Imajući to na umu, istražili smo neke od industrija na koje će najvjerojatnije utjecati rašireno prihvaćanje AI tehnologije. Pogledajmo zašto tvrtke toliko žele usvojiti umjetnu inteligenciju.
Industrije koje će AI poremetiti
Umjetna inteligencija ušla je u razne industrije tijekom posljednjih pet godina. Uz prihvaćanje strojnog učenja i algoritama dubokog učenja u poduzeću, mnogi postojeći sektori doživjeli su rašireni poremećaj nove tehnologije. Pogledajmo deset industrija koje će AI najviše poremetiti.
1. Bankarstvo, financijske usluge i osiguranje(BFSI)
AI i financijski sektor izvrsno su prikladni jedni za druge. Tvrtke BFSI-a već desetljećima prikupljaju, upoređuju i organiziraju podatke, čineći umjetnu inteligenciju prirodnim dodatkom ovom području. Tehnologija je korištena za otkrivanje šanse da pojedinac provede lažnu transakciju. Bankarstvo je sektor u kojem su papirologija i dokumentacija uvijek prisutni. AI također može automatizirati procese koji su se prethodno radili ručno, kao što su papirologija i dokumentacija. To ne samo da će smanjiti vrijeme potrebno za rješavanje problema, već i omogućiti bankama da bolje služe klijentima. Štoviše, prediktivna analiza također je postigla veliki uspjeh u sektoru BFSI-a. Banke mogu identificirati klijente visoke vrijednosti pomoću prediktivne analitike putem rudarenja podataka i raščlanjivanja teksta na mreži. Također mogu duže zadržati kupce pružanjem dodatnih usluga na temelju njihove potrošnje i financijskih aktivnosti. Gledajući klijentovu kreditnu povijest, AI može točno predvidjeti vjerojatnost da pojedinac ne plati zajam. Time se pojednostavljuje proces uključivanja novih kupaca uz istovremeno smanjenje vjerojatnosti neplaćanja.
2. Služba za korisnike
AI je već počeo ometati korisničku uslugu. Algoritmi za obradu prirodnog jezika(NLP – natural language processing) našli su se na telefonskim linijama za pomoć klijentima u obliku chatbotova. Ovi chatbotovi mogu prikupljati informacije o problemima korisnika i omogućiti rukovoditeljima korisničke podrške da rade učinkovitije. U određenim slučajevima, oni su također u mogućnosti sami riješiti probleme korisnika. Zbog svoje sposobnosti da točno razumiju što korisnik govori, dovoljno napredni NLP algoritmi mogu u potpunosti zamijeniti rukovoditelje korisničke podrške. Umjesto da bude statički dodijeljen algoritam sa skupom unaprijed definiranih odgovora, chatbot se može dinamički prilagoditi svakom problemu s kojim se korisnik suočava. Štoviše, kako korisnik ne mora čekati da se poveže s izvršnom službom za podršku, vrijeme čekanja se smanjuje, čime se poboljšava korisničko iskustvo. Amazon je izvrstan primjer za to. Web stranica dinamički generira posebnu početnu stranicu za sve svoje klijente na temelju njihovih navika pregledavanja. Netflix također u velikoj mjeri koristi mehanizme za preporuke, čime se poboljšava korisničko iskustvo pružanjem prilagođenih preporuka za svakog korisnika, a isto tako se može primjetiti isti slučaj i kod društvenih mreža kao Facebook ili Instagram.
3. Zdravstvo
Usvajanje umjetne inteligencije u zdravstvu u sektoru zdravstvene skrbi obećava da će donijeti mnogo prednosti za usvojitelje. Prije svega, zdravstveni sektor u cjelini usmjeren je na prikupljanje točnih i relevantnih podataka o pacijentima i onima koji dolaze u skrb. To čini umjetnu inteligenciju dobrom za svijet zdravstvene skrbi bogat podacima. Drugo, AI može pronaći razne slučajeve upotrebe u zdravstvenom sektoru. Uvođenje umjetne inteligencije može omogućiti široku primjenu prediktivne zdravstvene skrbi. Koristeći snagu prediktivne analitike, AI može pomoći liječnicima da poduzmu proaktivne korake prema osiguranju zdravlja svojih pacijenata. Ovo je puno bolji pristup zdravstvenoj skrbi od današnjeg reaktivnog pristupa. S porastom ugrađenih uređaja s omogućenim IoT-om, liječnici mogu pratiti na daljinu zdravlje pacijenata, a također se mogu informirati u slučaju da je pacijent u hitnoj situaciji. Osim prediktivne zdravstvene skrbi, AI također može omogućiti lakšu analizu rezultata skeniranja putem prepoznavanja slike. To je već korišteno kako bi se pomoglo liječnicima da dijagnosticiraju simptome mnogo većom brzinom, budući da AI može pročešljati višestruka skeniranja mnogo brže od ljudi. Razvijaju se i zdravstveni chatbotovi. Ovi botovi će liječnicima omogućiti prikupljanje preliminarnih podataka o simptomima pacijenta.
4. Logistika
AI u logistici ima potencijal da drastično promijeni operacije. Prediktivna analitika može točno predvidjeti inventar koji je potreban dobavljaču i optimizirati rute kako bi se smanjili režijski troškovi. Ab InBev, svjetski distributer pića kao što su Budweiser i Corona, koristio je umjetnu inteligenciju za optimizaciju logistike u velikoj mjeri. Koristeći prediktivnu analitiku, organizacija ne samo da je bila u stanju skuhati optimalnu količinu svakog napitka, već i točno predvidjeti potražnju za određenim proizvodom. To im je omogućilo značajno smanjenje troškova skladištenja i režijskih troškova. Brodarske tvrtke također imaju velike koristi od implementacije AI. Obično provjere dokumenata na carinskim postajama usporavaju proces otpreme. Danas je potrebno više radnih dana da brod dobije odobrenje za otpremu svoje robe. Algoritmi za prepoznavanje slika i inteligentna automatizacija mogu pomoći carinskim službenicima da lakše provode provjere skeniranjem uključenih dokumenata, prebacujući ih u digitalno područje. Ti se podaci zatim mogu koristiti za precizno praćenje pošiljaka uz smanjenje vremena provedenog u lukama. Zbog prednosti tehnologije, svjetska brodarska industrija također je usvojila AI, posebno prediktivnu analitiku, kako bi optimizirala ekonomiju opskrbnog lanca.
5. Maloprodaja
Analitika maloprodaje već je široko prihvaćena među trgovcima. Osim što optimiziraju opskrbni lanac, trgovci na malo također mogu točno predvidjeti koliko će skladištiti u svojim supermarketima. Štoviše, prikupljanjem podataka o načinu na koji kupci pristupaju trgovini, oni su u mogućnosti rasporediti proizvode prema željama kupaca, čime se povećava ukupna prodaja. Maloprodaju će također poremetiti AI u obliku samostalnih trgovina. Amazon je već demonstrirao proof-of-concept za potpuno autonomnu kupovinu. Amazon Go je već otvorio nekoliko trgovina diljem Sjedinjenih Država. Koristi strojno učenje, duboko učenje, prepoznavanje slika i pametnu automatizaciju kako bi kupcima omogućili da uđu i izađu s proizvodima po svom izboru. Osim stalnih tvrtki, Amazon je svoju vodeću ulogu na internetskim tržištima učvrstio kroz maloprodajnu analitiku. Analizirajući obrasce pregledavanja kupaca i njihove kupnje na Web trgovini, Amazon je u mogućnosti točno predvidjeti slične proizvode, čime se povećava prodaja.
6. Prijevoz
Autonomna vožnja se smatra jednom od najrevolucionarnijih upotreba umjetne inteligencije u stvarnom svijetu. Samovozeći automobili već su mainstream zahvaljujući tvrtkama poput Tesle, a čak i Uber razmatra uvođenje autonomnih vozila. Divovi poput Googlea također stvaraju samovozeću tehnologiju. Osim toga, autonomna vožnja može se koristiti i za prijevoz robe. Samovozeći kamioni omogućit će bržu dostavu i učinkovitiju potrošnju, jer neće zahtijevati odmorišta i koštat će manje od ljudskih vozača. Primjer za to je Teslin poluautomobil. Ovaj kamion ima sigurnosne značajke koje su omogućene AI algoritmima. Ovi algoritmi za obradu slike mogu odrediti je li sudar neizbježan na temelju brzine vozila i percipirane dubine drugih vozila na cesti. Uskoro će ova tehnologija dovoljno napredovati da omogući ljudima da zauzmu poziciju supervizora, koji će samo pratiti AI. Vožnja će u takvim okolnostima postati autonomna, čime će se smanjiti opterećenje za ljudske vozače i smanjiti troškovi za tvrtke.
7. Marketing
Marketinška industrija će imati koristi od AI na dva glavna načina. Prvi je personaliziranije slanje poruka, a drugi bolje ciljanje. Ostale manje prednosti, kao što su inteligentna automatizacija i alati temeljeni na umjetnoj inteligenciji, već su se počele pojavljivati te se usvajaju. Marketinška rješenja umjetne inteligencije također mogu odrediti najučinkovitije poruke za tvrtku na temelju preferencija kupaca. Na primjer, ako kupac naruči par cipela, algoritam šalje obavijest kupcu za slične proizvode, čime se povećava vjerojatnost da će kupac kupiti drugi proizvod. AI će omogućiti marketinškim odjelima da lakše dođu do kupaca, jer ciljano oglašavanje pomoću neuronskih mreža postaje sve raširenije. Usluge poput Google i Facebook oglasa već su počele koristiti AI tehnologiju za bolje ciljanje. Mehanizmi preporuka također se mogu koristiti za personalizirane reklame od korisnika do korisnika.