Umjetna inteligencija (AI)
Umjetna inteligencija (AI) odnosi se na računalne sustave koji obavljaju zadatke koji obično zahtijevaju ljudsku inteligenciju, poput prepoznavanja obrazaca, razumijevanja jezika ili donošenja odluka.
Umjetna inteligencija područje je računalne znanosti usmjereno na izgradnju sustava koji mogu rješavati zadatke koji bi inače zahtijevali ljudsko razmišljanje, poput prepoznavanja obrazaca, razumijevanja jezika, izrade predviđanja ili podrške odlučivanju. Većina današnjih AI sustava oslanja se na strojno učenje: umjesto da su izričito programirani pravilima, treniraju se na velikim količinama podataka i iz njih uče statističke obrasce. Poznat primjer su veliki jezični modeli, koji generiraju tekst ponovljenim predviđanjem najvjerojatnije sljedeće riječi na temelju obrazaca naučenih iz golemih količina teksta. Korisno je razlikovati usku AI, izgrađenu za jedan specifičan zadatak, i opću AI, koja bi odgovarala ljudskoj razini razmišljanja u bilo kojem području, ali koja još ne postoji.
U poslovnom okruženju AI se uglavnom koristi za usko definirane zadatke, a ne za široko, opće rješavanje problema. Uobičajeni primjeri uključuju automatsko razvrstavanje dokumenata, uočavanje grešaka na fotografijama, analizu podataka o strojevima radi predviđanja kvarova (prediktivno održavanje) ili vođenje chatbotova za korisničku podršku. AI modeli također podupiru planiranje i predviđanje, primjerice u upravljanju zalihama ili planiranju proizvodnje. U kombinaciji s RPA (robotskom procesnom automatizacijom), AI često pruža logiku odlučivanja, dok RPA izvršava stvarne korake unutar poslovnih sustava.
AI sustav dobar je onoliko koliko su dobri podaci na kojima je treniran, a odluke donosi na temelju vjerojatnosti, a ne stvarnog razumijevanja. To znači da može davati samouvjerene, ali pogrešne ili izmišljene odgovore, problem poznat kao halucinacija. Zbog toga ljudski nadzor ostaje ključan za važne odluke, posebice tamo gdje rezultati nose pravne, financijske ili sigurnosne posljedice. Tvrtke koje uvode AI obično je bolje da krenu s malim koracima, provjeravaju rezultate na uzorku i prvo je primijene tamo gdje se pogreške brzo uoče i uzrokuju malo štete.
Praktični primjer
Obrtnička tvrtka s 18 zaposlenika koristi prepoznavanje slike temeljeno na umjetnoj inteligenciji za otkrivanje oštećenih dijelova pri ulaznoj kontroli robe. Prije je jedan zaposlenik ručno provjeravao oko 200 ulaznih dijelova dnevno i propustio otprilike 3 do 4 posto grešaka. Nakon uvođenja AI provjere, stopa propuštenih grešaka pada ispod 1 posto, a zaposlenica dobiva oko 45 minuta dnevno, koje sada provodi rješavajući reklamacije i razgovarajući s dobavljačima. AI ne zamjenjuje zaposlenicu; preuzima ponavljajući dio pregleda, dok granične slučajeve i dalje odlučuje čovjek.
Kako pomaže Leanshift
Za Leanshift, umjetna inteligencija je alat za poboljšanje procesa, a ne cilj sam po sebi. Isplati se koristiti je tamo gdje uočljivo poboljšava određeni korak procesa, štedi vrijeme ili smanjuje pogreške, ocijenjeno istim mjerilom kao i svaka druga Kaizen mjera. To fokus zadržava na pravom cilju: ne koristiti što više AI-a, nego pomoći ljudima da razumiju i poboljšaju vlastite procese.
Često postavljana pitanja
Je li umjetna inteligencija isto što i algoritam?
Ne. Svaki algoritam fiksan je slijed računalnih koraka, ali ne uči svaki algoritam iz podataka. AI sustavi koriste algoritme koji sami izvode obrasce iz primjera, umjesto da su izričito programirani za svaki slučaj.
Treba li maloj tvrtki vlastiti AI model?
Obično ne. Gotovi AI alati i usluge već pokrivaju tipične zadatke poput generiranja teksta, prepoznavanja slika ili predviđanja; treniranje prilagođenog modela isplati se samo za vrlo specifične, opetovane slučajeve upotrebe.
Koliko su pouzdani rezultati umjetne inteligencije?
Uvelike ovisi o zadatku i podacima za treniranje. Za usko definirane zadatke poput prepoznavanja slika, stope pogrešaka često su niske i lako mjerljive, dok otvorene zadatke poput generiranja teksta uvijek treba provjeriti na uzorku.