Nie tylko Sokrates i papryki: 8 przykładów jak AI rozwiązuje realne problemy #2

W poprzednim artykule w oparciu o przykład z papryką w sklepie starałem się pokazać, jak wiele czynności, które wykonujemy jako ludzie, są inteligentne, nawet w takich na pierwszy rzut oka banalnych sytuacjach jak robienie zakupów.

Postać Sokratesa posłużyła nam jako zachęta do zgłębienia natury rzeczy, z którymi mamy do czynienia. W naszym przypadku pogłębiamy wspólnie rozumienie czym jest AI i jak to może nam pomóc w biznesie oraz karierze.

Podczas gdy wyjaśnienie koncepcji AI w ten sposób jest jak najbardziej właściwą metodą i służyło pokazaniu, że AI “dąży” do naśladowania inteligentnych czynów ludzkich, to jednak warto by popatrzeć na kilka konkretnych przykładów, jak AI rozwiązuje realne problemy. I tym się właśnie dziś zajmiemy 🙂

W kolejnych artykułach przeanalizujemy także, jak AI zdobywa wiedzę oraz inne ważne techniczne aspekty. Jednak, żeby mieć później większą motywację do zrozumienia JAK to wszystko działa, najpierw popatrzmy CO my z tego możemy mieć 🙂

W tym artykule skupimy się na takich obszarach, jak wizja komputerowa, rozpoznawanie mowy, procesowanie języka naturalnego oraz generatywna sztuczna inteligencja (GenAI).

A więc, dwa przykłady wizji komputerowej (ang. Computer Vision):

Automatyczne rozpoznawanie tablic rejestracyjnych

• Opis: Kamery na parkingach lub drogach wykorzystują AI do odczytu tablic rejestracyjnych pojazdów, automatyzując procesy takie jak naliczanie opłat czy identyfikacja nieuprawnionych pojazdów.
• Wartość: Oszczędność czasu, zwiększona automatyzacja, redukcja błędów ludzkich.

Diagnostyka medyczna za pomocą obrazowania

• Opis: AI analizuje obrazy medyczne, takie jak RTG, wykrywając zmiany patologiczne (np. guzy nowotworowe) na wcześniejszych etapach niż człowiek.
• Wartość: Szybsza diagnoza, większa dokładność, lepsze wyniki leczenia.

Teraz dwa ciekawe przykłady z rozpoznawania mowy (ang. Speech Recognition):

Rozpoznawanie głosu w aplikacjach mobilnych

• Opis: Funkcje dyktowania wiadomości w komunikatorach (np. WhatsApp) lub wyszukiwanie głosowe w aplikacjach, takich jak Google Assistant.
• Wartość: Wygoda użytkowników, eliminacja potrzeby ręcznego wprowadzania tekstu.

Analiza sentymentu w czasie rzeczywistym podczas rozmów w call center

• Opis: System analizuje ton głosu i intonację klientów, identyfikując emocje, takie jak frustracja czy zdenerwowanie, aby w czasie rzeczywistym wspierać agentów w odpowiednim reagowaniu odpowiednio do humoru klienta 🙂
• Wartość: Poprawa jakości obsługi klienta, zwiększenie satysfakcji oraz efektywności dzięki szybszemu rozwiązywaniu trudnych rozmów.

W obszarze procesowania języka naturalnego (ang. Natural Language Processing) też można znaleźć sporo interesujących przypadków użycia, tu przedstawię dwa:

Automatyczna klasyfikacja zgłoszeń serwisowych

• Opis: System analizuje treść zgłoszeń serwisowych (np. e-maili lub formularzy online) i automatycznie przypisuje je do odpowiednich kategorii lub zespołów wsparcia na podstawie treści, słów kluczowych i kontekstu.
• Wartość: Skrócenie czasu reakcji na zgłoszenia, poprawa organizacji pracy zespołów oraz zwiększenie efektywności obsługi klientów

Ekstrakcja kluczowych informacji z umów

• Opis: System automatycznie identyfikuje i wyodrębnia kluczowe dane, takie jak imię i nazwisko, adres, datę zawarcia, kwoty czy warunki, z dokumentów prawnych.
• Wartość: Skrócenie czasu na analizę umów, zmniejszenie liczby błędów w manualnym wprowadzaniu danych i ułatwienie integracji z systemami zarządzania dokumentami czy bazami danych.

No i ostatni obszar - generatywna sztuczna inteligencja (GenAI). W późniejszych artykułach zdecydowanie więcej uwagi poświęcimy GenAI, ponieważ jest to gorący, ale też bardzo praktyczny obszar AI. Zależy mi na tym, aby moi czytelnicy nie utożsamiali całego AI jedynie z GenAI, która jest tylko małym wycinkiem całego obszaru sztucznej inteligencji. A więc, oto dwa przykłady:

Generowanie grafik reklamowych

• Opis: System tworzy atrakcyjne grafiki reklamowe na podstawie dostarczonych opisów tekstowych, takich jak „plakat promocyjny na wyprzedaż zimową” lub „grafika dla nowej kampanii fitness”.
• Wartość: Przyspiesza proces tworzenia grafik, obniża koszty związane z zatrudnianiem grafików do prostych zadań, a jednocześnie umożliwia personalizację kampanii na dużą skalę.

Automatyczne generowanie raportów biznesowych

• Opis: System analizuje dane firmy (np. wyniki sprzedaży, opinie klientów) i generuje raporty tekstowe, które podsumowują kluczowe wnioski, proponują rekomendacje i przedstawiają dane w przystępnym języku naturalnym.
• Wartość: Oszczędza czas analityków, umożliwia szybkie tworzenie raportów dla różnych interesariuszy i poprawia zrozumienie danych dzięki prostemu językowi i zwięzłym podsumowaniom.

Jak widzimy, sztuczna inteligencja staje się integralną częścią wielu dziedzin życia. Od automatyzacji codziennych procesów, przez diagnostykę medyczną, po generowanie treści – AI wprowadza zmiany, które znacząco podnoszą efektywność i komfort. Zastosowania te już teraz mają realny wpływ na biznesy, organizacje i konsumentów na całym świecie.

Jeśli chcesz lepiej zrozumieć, jak sztuczna inteligencja może wspierać Twój biznes i karierę, zapraszam do subskrypcji mojego newslettera. Otrzymasz praktyczne porady i konkretne przykłady zastosowań AI, bez zbędnego żargonu, które pomogą Ci wykorzystać ten potencjał na co dzień.