Wiele dziedzin biznesu i nauki jest już dziś wspierane przez sztuczną inteligencję. Tam, gdzie nie radzą sobie liniowe algorytmy pojawia się machine learning, czyli tzw. uczenie maszynowe. I korzystają z niego nie tylko firmy z sektora wysokich technologii, ale także branża finansowa, handlowa, logistyczna czy nawet rozrywkowa. Czy tak rozumiana automatyzacja to zagrożenie czy realna korzyść dla pracowników tych branż?

Uczenie maszynowe jest dziedziną nauki, która zajmuje się tworzeniem algorytmów mogących „uczyć się” na podstawie przetwarzanego przez siebie zbioru danych. Dzięki temu firmy  mogą lepiej obsługiwać klientów, optymalizować zachodzące wewnątrz przedsiębiorstwa procesy oraz tworzyć coraz to nowe usługi.  Machine learning ściśle wiąże się ze sztuczną inteligencją. Pojawia się tam, gdzie nie radzą sobie liniowe algorytmy. To niewidzialny pomocnik świata biznesu, który już pozwala pracownikom koncentrować się na kreatywnych i innowacyjnych zadaniach, czyli na tym, w czym potrzebni są najbardziej. Nic więc dziwnego, że jak wynika z badania A.T. Kearney „Workplace of the Future 2018” ponad 70 proc. menedżerów i 80 proc. młodych pracowników cieszy myśl o nadchodzącej automatyzacji.

– Przykładem wdrożeń uczenia maszynowego są banki, gdzie wykorzystuje się analizę danych do przygotowania rekomendacji dla klientów, przedstawiania im raportów z analiz wydatków, segmentacji klientów i wyłapywania ich zwyczajów zakupowych. Są to działania zmierzające do zwiększenia przychodu tych instytucji poprzez sprzedaż produktów dopasowanych do odpowiedniej grupy klientów. Inny przykład to zastosowanie zautomatyzowanej analizy danych do podejmowania lub wspierania decyzji inwestycyjnych przez instytucje finansowe  – wyjaśnia Łukasz Kobyliński, organizator konferencji „AI&NLP WORKSHOP DAY”, która odbędzie się 19 października 2018 w Warszawie.

To tam od praktyków dowiemy się m.in więcej o zastosowaniu metod głębokiego uczenia  (deep learning), analizie strumienia wiadomości Twittera w czasie rzeczywistym, analizie sentymentu, wykrywaniu fake newsów, wyszukiwaniu informacji tekstowych, przetwarzaniu języka naturalnego, czy też o bezserwerowym podejściu do pracy z danymi.

Metody uczenia maszynowego są obecnie kluczowym narzędziem informatycznym, które pozwala osiągać przewagę konkurencyjną przez bardzo wiele firm. Wciąż jednak obserwujemy niedobór kadr posiadających odpowiednie kompetencje z tego obszaru. I nic dziwnego skoro braki dotyczą też wykształconych w tym kierunku kadr. Już dziś na rynku IT brakuje ok. 20 tys. programistów. Według danych Centralnej Komisji Egzaminacyjnej tylko 2,7 proc. maturzystów w 2017 roku przystąpiło do egzaminu z informatyki, choć zawód ten jest jednym z najlepiej opłacanych na świecie.

Od 2015 roku zainteresowanie sztuczną inteligencją znacznie wzrosło i aby sprostać temu niezbędne jest spotkanie ludzi z świata nauki i biznesu. W wielu miejscach możemy posłuchać prelekcji, czy wykładów na te tematy, natomiast kluczowa dla odbiorcy jest naszym zdaniem praktyczna wiedza, stąd warsztatowy charakter organizowanej przez nas konferencji. – tłumaczy Łukasz Kobyliński, dyrektor zarządzający w Sages

Według raportu OECD w rozwiniętych krajach świata automatyzacja zastąpi 14 proc. miejsc pracy, a dalszych 32 proc. jest na nią podatna. W Polsce – według prognoz – ryzyko, że pracę człowieka zastąpi kiedyś automat obejmuje połowę obecnych miejsc pracy.

Opublikowany właśnie przez World Economic Forum (The Future of Jobs Report 2018) pokazuje z kolei, że od 23 do 37 proc. dużych firm na świecie ma w planach inwestycje w automatyzację czynności technologicznych. Autorzy raportu stwierdzają, że w związku z tym w ciągu czterech kolejnych lat praca prawie 60 proc. osób ulegnie zmianie.
Na taką zmianę powinniśmy się przygotować – zarówno jako organizacje, jak i pracownicy. Firmy nie mogą sobie pozwolić na zignorowanie nowych narzędzi, które pozwalają zoptymalizować działanie ich procesów wewnętrznych, czy przynieść wymierne korzyści finansowe, wpływając pozytywnie na sprzedaż, marketing, czy bezpieczeństwo prawne. Ich pracownicy muszą z kolei adaptować się do zmieniających się warunków i oczekiwań – od człowieka coraz częściej wymagać się będzie pracy kreatywnej, wyciągania wniosków i umiejętności posługiwania się narzędziami analizy danych, a więc tego, czego nie potrafią jeszcze maszyny.

Podczas konferencji „AI&NLP WORKSHOP DAY” uczestnicy będą mogli wziąć udział w czterech z dwunastu warsztatów poświęconych sztucznej inteligencji oraz przetwarzaniu języka naturalnego, co pozwoli im zdobyć praktyczną wiedzę na temat obecnych metod oraz używanych technologii z tego obszaru. Goście będą mogli porozmawiać z ekspertami, naukowcami, a także zwycięzcami konkursu PolEval, aby móc omówić wiedzę w zakresie AI i NLP.

 

 

 

Zobacz również: