flex-height
text-black

Kobieta korzystająca z narzędzi sztucznej inteligencji

Czym jest sztuczna inteligencja?

Sztuczna inteligencja (AI) to symulacja ludzkiej inteligencji przez komputery i maszyny — pozwalająca im uczyć się na podstawie danych, rozumu, rozwiązywać problemy i wykonywać zadania, które zazwyczaj wymagają ludzkiej inteligencji.

default

{}

default

{}

primary

default

{}

secondary

Jakie są źródła i historia AI?

Sztuczna inteligencja odnosi się do systemów komputerowych zbudowanych w celu wykonywania zadań, które tradycyjnie wymagają ludzkiej inteligencji, takich jak uczenie się, rozumowanie, rozpoznawanie wzorców, rozwiązywanie problemów i podejmowanie decyzji. Sztuczna inteligencja stanowi podstawę wielu dzisiejszych najbardziej transformacyjnych doświadczeń cyfrowych — od tłumaczenia i rekomendacji w czasie rzeczywistym po automatyzację, asystentów głosowych i predykcyjne analizy biznesowe.

Wizja inteligentnych maszyn ma korzenie w filozofii i matematyce. Termin "sztuczna inteligencja i quot; powstał w 1956 roku na konferencji naukowej w Dartmouth College. Jeden z ojców założycieli AI, Marvin Minsky, opisał to jako „naukę tworzenia maszyn do rzeczy, które wymagałyby inteligencji, gdyby zostały wykonane przez ludzi”. Współczesna sztuczna inteligencja szybko przyspieszyła dzięki pionierom, takim jak Alan Turing, który wprowadził „Test Turinga” dla inteligencji maszynowej, oraz Johnowi McCarthy'emu, który ukuł termin „sztuczna inteligencja” i opracował jego badania jako dziedzinę naukową w latach 50. Od tego czasu postęp w dziedzinie obliczeń, danych i projektowania algorytmów przeniósł sztuczną inteligencję z teorii do praktyki, przekształcając niemal każdą branżę i aspekt codziennego życia.

Typy i poziomy AI

Sztuczna inteligencja występuje w kilku formach, z których każda definiowana jest przez jej możliwości i sposoby wspierania ludzi w rozwiązywaniu rzeczywistych problemów. Dzisiejsze najpotężniejsze biznesowe rozwiązania AI — takie jak te znajdujące się w aplikacjach SAP — koncentrują się na wąsko zdefiniowanych zadaniach, takich jak przewidywanie popytu, rozpoznawanie obrazów czy automatyzacja powtarzalnych procesów. Systemy te współpracują z pracownikami, zwiększając produktywność, redukując liczbę błędów i zapewniając wgląd w dane niezbędne do świadomego podejmowania decyzji.​

AI wg możliwości

Bardziej ogólne lub autonomiczne formy AI, które teoretycznie mogłyby dopasować lub przekroczyć szeroką inteligencję człowieka, pozostają przedmiotem badań akademickich i odpowiedzialnej debaty. Zrozumienie, w jaki sposób sztuczna inteligencja uzupełnia ludzkie mocne strony, może pomóc organizacjom w odpowiedzialnym wdrażaniu tych technologii i osiągnięciu znaczących wyników. Poniższa tabela przedstawia główne typy i poziomy sztucznej inteligencji, pokazując, gdzie dzisiejsze możliwości zapewniają sprawdzoną wartość biznesową.​

Poziom
Opis
Użytek biznesowy
Wąska AI
Wykonuje określone zadania za pomocą inteligencji
Chatboty, silniki rekomendacyjne
Ogólna sztuczna inteligencja
Mógłby naśladować pełne ludzkie zdolności poznawcze
Jeszcze nie zrealizowano

Wąska AI

Najczęstszym typem spotykanym w codziennym życiu i biznesie jest wąska sztuczna inteligencja, znana również jako słaba sztuczna inteligencja. Systemy te zajmują się konkretnymi zadaniami, takimi jak rozpoznawanie mowy, analizowanie obrazów i wydawanie zaleceń. W biznesie wąska sztuczna inteligencja wspomaga czatboty, analizy predykcyjne i inteligentną automatyzację, pomagając zwiększyć wydajność i dokładność w złożonych procesach.​

Ogólna sztuczna inteligencja

Ogólna sztuczna inteligencja reprezentuje teoretyczną przyszłość, w której maszyny mogą płynnie dostosowywać, uczyć się i uzasadniać w każdej dziedzinie, dopasowując ją do zakresu ludzkiej inteligencji. Podczas gdy trwające badania badają, co może być możliwe, ogólna sztuczna inteligencja nie istnieje obecnie. Zamiast tego, postępy w głębokim uczeniu się i integracji danych nadal rozszerzają możliwości wyspecjalizowanych systemów AI.​

Rodzaje funkcjonalności AI

Sztuczną inteligencję można również kategoryzować według sposobu przetwarzania informacji — od prostych systemów reaktywnych opartych na regułach po agentów adaptacyjnych z pamięcią, prognozą i możliwościami współpracy. Każdy typ przynosi różne mocne strony i przypadki użycia dla branż, od autonomicznych robotów w produkcji po zaawansowane wykrywanie oszustw w finansach.

W poniższej tabeli wyjaśniono, w jaki sposób te typy i poziomy AI są obecnie stosowane w praktycznych aplikacjach biznesowych.

Typ
Przykład/przypadek użycia
Reaktywny charakter
Asystenci oparci na regułach, czatboty podstawowe
Ograniczona pamięć
Prognozowana gospodarka remontowa, prognozowanie
Teoria umysłu*
Empatia, zaawansowana analiza sentymentów
Samoświadomość*
Byłby zdolny do samodzielnego samodzielnego rozumowania

*Przede wszystkim teoretycznie dzisiaj.

Jak działa sztuczna inteligencja?

AI wykorzystuje duże zbiory danych do identyfikowania wzorców, uczenia się na podstawie doświadczeń i podejmowania świadomych decyzji. W kontekście biznesowym dane są gromadzone i wykorzystywane do uczenia modelu AI; wytrenowany model jest następnie wdrażany na potrzeby wnioskowania o sztucznej inteligencji — co oznacza, że ma zastosowanie do nowych, niewidocznych danych w celu generowania prognoz lub decyzji w rzeczywistych warunkach z szybkością, precyzją i możliwością adaptacji.

Uczenie maszynowe

Modele uczenia maszynowego uczą się na podstawie danych historycznych i z czasem się poprawiają, identyfikując trendy i formułując prognozy.

Uczenie głębokie

Głębokie uczenie wykorzystuje złożone sieci neuronowe do rozpoznawania wzorców w obrazach, mowie lub innych danych, umożliwiając aplikacje, takie jak rozpoznawanie obrazu i asystenci głosowi.

Sieci neuronowe

Sieci neuronowe to specyficzny typ architektury uczenia maszynowego, który wyróżnia się w przetwarzaniu rozległych i złożonych zbiorów danych. Oferują zaawansowane rozwiązania do prognozowania, wglądu w dane o klientach, analizy ryzyka i personalizacji.

Przetwarzanie języka naturalnego (NLP)

NLP umożliwia komputerom zrozumienie i reagowanie na język ludzki, ułatwiając rozwój inteligentnych chatbotów i systemów tłumaczenia języków.

Generatywna AI

Generatywna sztuczna inteligencja tworzy nowe treści, takie jak tekst, obrazy lub kod, na podstawie monitów, umożliwiając kreatywność i produktywność nowej generacji.

Inferencja AI

Inferencja AI odnosi się do procesu stosowania wyuczonego modelu AI do świeżych, rzeczywistych danych w celu generowania prognoz lub klasyfikacji w biznesowych przepływach pracy. Na przykład po przeszkoleniu sieci neuronowej na podstawie historycznych danych dotyczących sprzedaży lub transakcji, może ona wywnioskować prawdopodobne wyniki dla nowych potencjalnych szans sprzedaży lub wykryć anomalie w miarę ich wystąpienia, zwiększając wydajność operacyjną i usprawniając podejmowanie decyzji.

zasoby

Odkryj wartość wiarygodnych danych dzięki sztucznej inteligencji

Przekonaj się, jak ujednolicone, zarządzane dane z oferty SAP umożliwiają inteligentniejsze analizy, planowanie i sztuczną inteligencję na dużą skalę — umożliwiając organizacjom przekształcenie wglądu w wymierny wpływ biznesowy.

Poznaj zarządzanie danymi

Aplikacje AI

Sztuczna inteligencja umożliwia różnorodne aplikacje, umożliwiając firmom szybszą, inteligentniejszą i bardziej odporną pracę dzięki automatyzacji, prognozom i ulepszonym doświadczeniom.​

Codzienne przykłady

Punkty te pokazują, w jaki sposób sztuczna inteligencja pojawia się już w codziennych narzędziach i usługach, z których ludzie korzystają w domu i w pracy, często nie zdając sobie sprawy, że jest ona wspierana przez sztuczną inteligencję.

Główne funkcje biznesowe

Poniższe punkty wyjaśniają, w jaki sposób sztuczna inteligencja wspiera podstawowe procesy biznesowe, pomagając zespołom szybciej pracować, ograniczać liczbę błędów i podejmować bardziej świadome decyzje.

Przykłady branżowe

Te przykłady ilustrują, jak różne branże stosują sztuczną inteligencję do rozwiązywania problemów specyficznych dla danej dziedziny, od niezawodności sprzętu po opiekę nad pacjentem.

Codzienne aplikacje dla przedsiębiorstw

Poniższe punkty koncentrują się na wspólnych, przekrojowych przypadkach użycia AI, które można wdrożyć w niemal każdej organizacji w celu usprawnienia pracy i operacji związanych z wiedzą.

Aplikacje te zapewniają inteligentniejsze, szybsze i bardziej niezawodne wyniki, a jednocześnie pozwalają ludziom skupić się na pracy bardziej wartościowej, kreatywnej i strategicznej.

Korzyści ze sztucznej inteligencji

Sztuczna inteligencja zapewnia znaczną wartość we wszystkich branżach, przekształcając produktywność, podejmowanie decyzji, doświadczenia klienta i wyniki operacyjne:​

Etyka i wyzwania związane ze sztuczną inteligencją

W miarę jak sztuczna inteligencja staje się coraz bardziej osadzona w biznesie i codziennym życiu, niesie ze sobą zarówno możliwości, jak i obowiązki. Zajęcie się etycznymi względami sztucznej inteligencji jest niezbędne, aby technologie pozostały godne zaufania, sprawiedliwe i bezpieczne. Odpowiedzialny projekt AI odpowiada na kluczowe pytania, takie jak „Czy sztuczna inteligencja jest bezpieczna?” i „Jakie są główne problemy etyczne, które firmy i społeczeństwo muszą wziąć pod uwagę w miarę rozwoju sztucznej inteligencji”?

Przyjęcie sztucznej inteligencji niesie ze sobą szereg złożonych względów etycznych i praktycznych wyzwań dla firm i społeczeństwa:​

Organizacje muszą wspierać kulturę odpowiedzialnej sztucznej inteligencji, wdrażając sprawiedliwe, przejrzyste i odpowiedzialne praktyki, jednocześnie aktywnie monitorując ryzyko i stale dostosowując się do postępu technologii i zmieniających się oczekiwań społecznych.

Poznaj rozwiązania SAP z zakresu sztucznej inteligencji

Przekonaj się, jak sztuczna inteligencja w przedsiębiorstwie SAP przyspiesza transformację tam, gdzie ma to największe znaczenie. Zanurz się w tych wyróżnionych rozwiązaniach, które pomogą Ci skalować inteligencję, uwolnić nowe możliwości wydajności i pewnie prowadzić:

SAP Business AI

Podejmuj trafniejsze decyzje i przyspiesz automatyzację procesów dzięki wbudowanemu uczeniu maszynowemu, analizom predykcyjnym i analizom w czasie rzeczywistym we wszystkich obszarach działalności. SAP Business AI umożliwia zespołom optymalizację operacji, personalizację doświadczeń klienta i utrzymanie pozycji lidera na dynamicznych rynkach.

Dowiedz się, co jest możliwe dzięki SAP Business AI.​

Agenty dżulowe i dżulowe

Poznaj pilota ds. sztucznej inteligencji SAP i agentów opartych na współpracy, zaprojektowanych jako cyfrowi członkowie zespołu, którzy automatyzują złożone zadania i łączą decyzje w obszarach finansów, łańcucha dostaw, HR i nie tylko. Agenci Joule wykorzystują dogłębną wiedzę SAP w zakresie procesów i dane biznesowe, aby zapewnić wiarygodne wyniki, zwiększyć produktywność, umożliwić szybkie wprowadzanie innowacji i pomóc zespołom skupić się na pracy o dużym znaczeniu.

Dowiedz się, jak Joule może zmienić sposób pracy.​

Przypadki użycia AI w biznesie

Poznaj ponad 200 rzeczywistych, wbudowanych przypadków użycia sztucznej inteligencji — od inteligentniejszego dopasowywania faktur w obszarze zakupów i obsługi prognostycznej w łańcuchu dostaw po zautomatyzowane narzędzia do zarządzania talentami i pozyskiwania klientów. Każdy przypadek użycia zapewnia wymierną wartość biznesową i pomaga organizacji w elastycznej adaptacji.

Zobacz rozwiązania AI dopasowane do poszczególnych dziedzin.

Zasoby

Subskrybuj najnowsze analizy w Business AI

Otrzymuj regularne aktualności na temat innowacji SAP Business AI, szkoleń, aktualności dotyczących produktów, samouczków i specjalnych zaproszeń na wydarzenia.

Zarejestruj się, aby otrzymywać aktualizacje AI

Najczęstsze pytania

Jaka jest różnica między sztuczną inteligencją a uczeniem maszynowym?
Sztuczna inteligencja to szeroka dziedzina ukierunkowana na umożliwienie maszynom wykonywania zadań, które zazwyczaj wymagają ludzkiej inteligencji, takich jak uczenie się, rozumowanie lub rozwiązywanie problemów. W ramach AI uczenie maszynowe odnosi się do systemów, które uczą się na podstawie danych w czasie, bez wyraźnego programowania dla każdego wyniku. W rozwiązaniach SAP uczenie maszynowe umożliwia praktyczną automatyzację — od przetwarzania faktur po analizy predykcyjne — pomagając organizacjom w ciągłym doskonaleniu decyzji i przepływów pracy.
Czym jest sztuczna inteligencja w prostych słowach?
Sztuczna inteligencja jest wtedy, gdy komputery są zaprojektowane tak, aby uczyć się na podstawie danych i rozwiązywać problemy, tak jak robią to ludzie — poprzez rozpoznawanie wzorców, podejmowanie decyzji, a nawet adaptację w miarę zdobywania większego doświadczenia. Obecnie sztuczna inteligencja wykorzystuje codzienne technologie, takie jak asystenci cyfrowi, systemy rekomendacji i inteligentne czatboty, pomagając organizacjom zautomatyzować rutynową pracę i zapewnić szybszą, bardziej inteligentną obsługę. Więcej informacji na temat tego, jak sztuczna inteligencja działa w biznesie, oraz o wielu rzeczywistych korzyściach można znaleźć w przewodniku SAP po sztucznej inteligencji.
Jakie są cztery typy AI?
Sztuczna inteligencja przybiera wiele form, w tym systemy oparte na regułach, modele uczenia maszynowego, głębokie uczenie i generatywna sztuczna inteligencja. SAP Business AI wykorzystuje specyficzne dla branży funkcje dostosowane do potrzeb biznesowych: konwersacyjne boty do obsługi klienta, modele predykcyjne do prognozowania łańcucha dostaw i generatywna sztuczna inteligencja do tworzenia treści. Poznaj ofertę rozwiązań SAP Business AI, aby sprawdzić, który typ najlepiej odpowiada Twojemu procesowi lub workflow.
Jakie są typowe przykłady AI?
Organizacje z każdej branży wykorzystują sztuczną inteligencję do zwiększania produktywności i dokładności. Na przykład sprzedawcy detaliczni optymalizują zapasy i ustalanie cen za pomocą prognozowania popytu, podczas gdy zespoły HR wykorzystują dopasowywanie talentów i analizę nastrojów opartych na sztucznej inteligencji. Producenci z kolei wykorzystują prognozowaną konserwację, aby skrócić czas przestoju. Zobacz więcej przypadków użycia SAP Business AI dla dostosowanych scenariuszy branżowych i wyników biznesowych.
Jakie są korzyści płynące z korzystania ze sztucznej inteligencji w biznesie?
Sztuczna inteligencja generuje wymierne wyniki biznesowe, w tym większą szybkość, precyzję, oszczędności kosztów oraz lepsze doświadczenia klientów i pracowników. SAP wbudowuje sztuczną inteligencję bezpośrednio w swoje aplikacje, umożliwiając decydentom szybkie i pewne działanie dzięki analizom opartym na danych.
Czy AI jest dobra czy zła?
Wdrożenie sztucznej inteligencji wymaga odpowiedzialnego nadzoru, stawiając czoła wyzwaniom takim jak stronniczość, prywatność, przejrzystość i zgodność z przepisami. Podejście SAP priorytetyzuje etyczny projekt, solidne bezpieczeństwo i wyjaśnialność, zapewniając, że każde rozwiązanie AI wspiera sprawiedliwe i odpowiedzialne decyzje budujące zaufanie z interesariuszami. Poznaj najlepsze praktyki dotyczące odpowiedzialnej sztucznej inteligencji w SAP, w tym korzystanie z przejrzystych algorytmów i ciągłe monitorowanie w celu identyfikacji nowych zagrożeń.
/content/sapcom/countries/pl_pl/fragments/insights/article-details
/content/sapcom/countries/pl_pl/fragments/insights/article-read-more
location
document-footer
zasoby

Poznaj sztuczną inteligencję w przedsiębiorstwie

Zapoznaj się z praktycznymi krokami i poradami dla ekspertów dotyczącymi sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwie w ramach wdrożenia sztucznej inteligencji.

Pobierz e-booka

location
sidebar
section-grid-empty-inner-spacing
false