TechXLR8: Hoće li prije IoT u naše domove nego li AI u naše organizacije?

Još jedna sjajna konferencija je iza nas. Naime, London je bio domaćin TechXLR8 konferencije, a okupio je 25,000 ljudi. Više od 300 izlagača (uključujući i nas) imalo je prilike predstaviti se te poslušati brojna predavanja na temu umjetne inteligencije, blockchaina, clouda, 5G-a te interneta stvari. Što smo doznali – ili se možda upitali?

Mogu li ili trebam li?

Kada je tema ulaganje u AI, zbilja, postoji samo jedno pitanje. U prilog tome najbolje govori i ova izjava Paula Bolta, CMO-a Microsofta čije smo predavanje imali priliku poslušati:

Zamislite da ste CEO Microsofta. Možete investirati u što hoćete i kad god hoćete. To je jednostavan dio, jer imate sve resurse. Teži dio je zaključiti što ne trebate učiniti jer uvijek postoji iskušenje zašto biste ipak mogli.

Čak i kada imamo sve resurse, nije pitanje “mogu li ili ne mogu” već je pravo pitanje “trebam li ili ne bi trebao”. Taj primjer bio je odličan uvod u glavnu temu Paulovog predavanja: kredibiliteta na tržištu, odnosno kako naša rješenja utječu na tržište te targetiramo li zaista tržišta gdje možemo zadržati brojeve, ali i potencijalno rasti. Predavanje je donijelo dobre uvide u polemike oko implementacije novih tehnologija, a posebno se stavio naglasak na činjenicu kako vrlo često menadžeri ne shvaćaju važnost pojedinih sustava ili načina rada koji im mogu biti korisni (u budućnosti). Zaključak? Najveće i najvažnije greške nalaze se upravo na toj razini odluka, stoga je važno prepoznati ih na vrijeme.

Vanilija, jagoda, čokolada?

Koliko su i sami napredovali u iskorištavanju tehnologija poput clouda i AI-a, pokazali su i svojim izumima na konferenciji. Svakako je jedan od simpatičnijih Microsoftovih primjera bio i iskorištavanje njihovog Emotion Recognition API-ja s kojim bi vam u konačnici umjetna inteligencija pomogla pri odabiru sladoleda. Naime, prateći vaše pokrete i izraze lica tijekom prikaza određene fotografije, te na temelju vaše dobi, spola i raspoloženja, AI generira koji okus sladoleda bi vam baš tada, navodno, idealno pasao.

Što radite kad dođete s posla? AI to za vas radi bolje.

Predavač kojeg smo također imali prilike čuti bio je Sanjay Srivastava, Chief Digital Officer Genpacta. Sanjay je kao primjer iskoristio ljudski mozak i pokazao čemu AI teži u budućnosti.

Njegov glavni primjer bio je trenutak kada se vratite s posla. Prvo što radite: palite klimu, (barem u ovo sparno vrijeme), zatim krećete u kuhinju kako bi skuhali kavu. Čekajući da kava zakuha, odlazite do garderobe, nesvjesno palite svjetlo te pospremate sako i aktovku. Ponovno nesvjesno gasite svjetlo i vraćate se do kuhinje čitajući vijesti na svom smartphoneu te automatski, točite svoju kavu u šalicu i odlazite na terasu kako bi u njoj uživali.

Ovaj primjer iskorišten je kako bi se prikazalo koliko vremena možemo uštedjeti samo na bezazlenom primjeru povratka kući. Što ako iskoristimo AI kako bi nas po povratku s posla kava već čekala skuhana, a stan već rashlađen? Kada ulazite u garderobu, a svjetlo se samo pali i gasi. Korištenjem gadgeta poput Google Homea ili Amazon Alexe vijesti možete čuti dok spremate spomenuti sako i aktovku te na putu do kuhinje. Umjetna inteligencija vam u ovih 5 minuta rutine može uštedjeti minutu između ulaska u stan i odlaženja na zasluženi odmor na terasu. Zamislite što može učiniti u tvrtkama gdje postoji ogromna količina ponavljajućih zadataka.

Spomenuti primjer nije neka nevjerojatna budućnost. Ove procese već danas možemo automatizirati u kućanstvu, ali Sanjay nam govori kako u poslovnom svijetu tek treba doći do velikog koraka u korištenju AI-a u punom smislu. Prilagodljivost AI-a svakom poduzeću nešto je nevjerojatno, baš kao što je prije samo nekoliko godina bila pomisao da će nam temperaturu stana i kuhanje kave odraditi aplikacija na smartphoneu. Ljudske sitne rutine počeli smo uvoditi u tehnološki svijet. One su male i lako prilagodljive te ih možemo prilagoditi bilo kojem zadatku kako zaposlenici ne bi gubili svoje vrijeme na odrađivanje istog.

Kako AI tvrtkama štedi vrijeme (i novac)?

Kao primjer budućeg korištenja AI-a u tvrtkama, Sanjay je prikazao ideju procjene štete automobila nakon prometne nesreće.

Sada procjena štete traje nekoliko dana ili tjedana. Potrebno je prvo dovesti vozilo kod procjenitelja u osiguranje te fotografirati oštećene dijelove. Nakon toga procjenitelj sve informacije i fotografije stavlja u sustav, pronalazi dijelove te zbraja štetu. Potrebno je obračunati i radne sate radnika koji će popravljati vozilo te ostale potrošne materijale potrošene u procesu. Na kraju procesa piše se email te se procjena šalje vlasniku vozila.

Umjetna se inteligencija pak, nakon fotografiranja i unosa informacija u sustav, može iskoristiti u svemu. Tako bi procjenitelj u budućnosti trebao samo fotografirati oštećene dijelove te označiti potrebne nove dijelove i potrebne popravke postojećih dijelova, a sustav bi koristeći AI izračunao troškove popravka te kontaktirao vlasnika vozila. U nekim slučajevima kada procjenitelj ima puno posla, AI može skratiti vrijeme primitka procjene i za nekoliko dana.

Kao savjet na kraju svog izlaganja, Sanjay je poručio da izađemo iz okova rutine te vidimo što možemo unaprijediti u svojim procesima na poslovima kako bi bili još produktivniji jer je “rječnik jedino mjesto gdje (riječ) napredak dolazi prije rada.”

Praktični primjeri korištenja AI-a

Na AI summitu izlagao je i CTO Fujitsua, Dr. David Snelling, koji u Fujitsuu vodi program razvoja umjetne inteligencije. David nam je ispričao nešto više o konkretnijm primjerima korištenja AI-a u industriji. Istaknuo je probleme koji će se u budućnosti riješiti AI-em u optimizaciji robota u autoindustriji, otkrivanju novih lijekova te optimizaciji prometa.

Dvije ili više robotskih ruku koje sastavljaju jednu komponentu automobila u budućnosti moći će istovremeno raditi. Međusobnom komunikacijom dviju robotskih ruku smanjit će se vrijeme potrebno da se izradi jedan automobil što će na kraju tvrtkama omogućiti proizvodnju većeg broja automobila u istom postrojenju bez otvaranja novoga. Za vrijeme izrade dužeg zadatka jedne ruke, druga će sudjelovati na istoj komponenti i odraditi svoj kraći zadatak te tako uštedjeti na čekanju. Konačna brojka proizvedenih automobila u jednoj tvornici u mjesec dana bit će veća za nekoliko tisuća.

Nama je najzanimljiviji primjer bila optimizacija prometa.

Navigacije nam preporučuju najkraću rutu te imamo mogućnost odabira alternativne zbog postojeće gužve na cestama. U ovoj situaciji već imamo primjenu AI-a. Navigacija većini korisnika predlaže nekoliko ruta, a količina automobila koji koriste tih nekoliko ruta je puno veća. U budućnosti ćemo AI moći koristiti u smislu da svakom korisniku prikaže nekoliko ruta, ali da te rute ograniči na određeni broj automobila. AI će u izračun uzimati semafore, gustoću automobila na cestama ako je ruta dio neke poslovne četvrti, vremenske pogodnosti i brojne druge čimbenike te predvidjeti gdje će doći do zastoja u kojem trenutku. Krajnji rezultat bit će rasprostranjenost prometa te smanjenje trajanja putovanja gradom i do 40%.

Što je još obilježilo londonsku akceleraciju?

Na predavanjima smo saznali i ove zanimljivosti:

• Korisnicima najdraža dva kanala komunikacije su email i pisma, a najmanje preferiraju biti kontaktirani putem telefona i raznih programa za razmjenu poruka (tipa Messenger…).
• Što se tiče aktivnog korištenja tehnologija u sljedećih 5 godina, tehnologije poput AR/AI omogućit će korisnicima da testiraju proizvode prije kupnje. Također, sve više je primijetan trend korištenja pametnih kućnih pomoćnika (oni se koriste i danas, ali pretežito u Americi, a slijedećih godina se očekuje širenje diljem svijeta).
• 52% korisnika je koristilo chatbot, a 1 od 3 korisnika ih je koristilo prošli mjesec.
• Ljudi se sjećaju 20% onoga što pročitaju, 40% onoga što promatraju, a 90% onoga što iskuse.

Za one koji se bave marketingom, ovo su posebno zanimljive brojke. Činjenica je da se marketing iz dana u dan mijenja i unaprjeđuje te je više nego ikad važno pratiti korak s promjenama i tehnologijom.

Zaključak? Svodi se na onaj iz Madrida, a to je da umjetna inteligencija služi kao pomoć ljudima, a ne kao zamjena. Kroz cijelu konferenciju provlačila se činjenica da bez ljudi određeni procesi ne mogu postojati, ma koliko god umjetna inteligencija uznapreduje. Stoga ne treba postojati strah prema razvoju, već doza optimizma.