Blog

Sztuczna Inteligencja w rozwiązaniach ERP

Sztuczna Inteligencja w rozwiązaniach ERP

Sztuczna Inteligencja, Machine Learning i Deep Learning to obecnie główne trendy w rozwoju usług, przedsiębiorstw i informatyki. Niestety, temat ten często pojawia się w masowym przekazie marketingowym, co powoduje pewien chaos informacyjny. W niniejszym artykule staramy się uporządkować podejście i pojęcia.  Sztuczną Inteligencję definiujemy jako każdą technikę, która pozwala komputerom na symulowanie ludzkiej inteligencji, wykorzystanie logiki, drzew decyzyjnych, reguł oraz uczenia maszynowego. Uczenie maszynowe to część sztucznej inteligencji SI, która pozwala komputerom na wykorzystanie mechanizmów statystycznych w celu osiągnięcia efektu uczenia, tj. poprawy wyników. Głębokie uczenie (Deep Learning) to część Machine Learningu, która pozwala komputerom na uczenie się w celu realizacji zadań takich jak rozpoznawanie mowy czy obrazu, poprzez wykorzystanie wielowarstwowych sieci neuronowych i dużych zbiorów danych.

Ewolucja sztucznej inteligencji

Początki sztucznej inteligencji sięgają lat 50. XX wieku, kiedy to naukowcy zaczęli eksperymentować z algorytmami uczenia maszynowego i sztucznymi sieciami neuronowymi. Pierwsze modele sztucznej inteligencji były stosunkowo proste i ograniczone w swoim działaniu, ale stanowiły ważny krok naprzód w rozwoju tej dziedziny.

W latach 60. XX wieku pojawiają się pierwsze programy komputerowe, które potrafiły rozpoznawać mowę ludzką. Wraz z rozwojem technologii komputerowych, w latach 70. i 80. powstają coraz bardziej zaawansowane modele sztucznej inteligencji, takie jak systemy ekspertowe i algorytmy genetyczne. Wraz z tymi postępami, sztuczna inteligencja zaczyna być stosowana w różnych dziedzinach, takich jak medycyna, przemysł, a nawet gry komputerowe.

W latach 90. XX wieku następuje przełom w dziedzinie sztucznej inteligencji, kiedy to naukowcy tworzą pierwsze modele uczenia maszynowego oparte na sieciach neuronowych. Dzięki temu modele AI zaczynają potrafić uczyć się na podstawie doświadczenia, co otwiera nowe możliwości w dziedzinach takich jak rozpoznawanie obrazów, rozumienie języka naturalnego czy samouczące się roboty.

W XXI wieku sztuczna inteligencja osiąga kolejne ważne postępy, zwłaszcza dzięki rozwijającym się technologiom związanych z uczeniem maszynowym i sieciami neuronowymi. Wraz z pojawieniem się dużych zbiorów danych (ang. big data) i szybkich komputerów, modele I potrafią coraz lepiej przetwarzać informacje i wykonywać bardziej złożone zadania. Przykładami takich zastosowań sztucznej inteligencji są samochody autonomiczne, systemy rekomendacji czy znane ze stron internetowych chatboty.

Obecnie rozwój sztucznej inteligencji nabrał wyjątkowego tempa,  a jej zastosowania są coraz bardziej rozległe. Naukowcy pracują nad coraz bardziej zaawansowanymi algorytmami uczenia maszynowego, sieciami neuronowymi oraz robotyką, co pozwala na tworzenie coraz bardziej inteligentnych i samodzielnych systemów komputerowych.

Rola sztucznej inteligencji

Sztuczna inteligencja (SI) odgrywa coraz większą rolę w dzisiejszym świecie. Przede wszystkim, jest to dziedzina, która rozwija się bardzo szybko i wprowadza innowacje w wielu dziedzinach życia.

Jednym z najbardziej zauważalnych zastosowań SI jest jej udział w sektorze przemysłowym. Przemysł 4.0 opiera się na automatyzacji procesów produkcyjnych, a sztuczna inteligencja pozwala na optymalizację i ulepszanie tych procesów. Dzięki SI maszyny produkcyjne mogą być bardziej precyzyjne i wydajne, a ich praca może być monitorowana i kontrolowana w czasie rzeczywistym.

Kolejnym obszarem, w którym SI ma ogromne zastosowanie, jest medycyna. Sztuczna inteligencja jest coraz częściej stosowana w diagnostyce chorób, leczeniu i badaniach naukowych. Na przykład algorytmy SI pozwalają na szybkie i precyzyjne rozpoznanie chorób, a systemy SI są wykorzystywane do analizowania dużych ilości danych medycznych w celu wykrywania powtarzalnych wzorców i trendów.

Sztuczna inteligencja ma również duże znaczenie w sektorze finansowym. Banki i instytucje finansowe wykorzystują algorytmy SI do przewidywania ryzyka kredytowego, oceny inwestycji oraz zarządzania portfelami inwestycyjnymi.

Innym obszarem, w którym SI ma coraz większe zastosowanie, jest handel detaliczny. Sklepy internetowe i platformy handlowe wykorzystują algorytmy SI do analizy danych dotyczących zachowań klientów, co pozwala na tworzenie bardziej skutecznych strategii marketingowych i pełną personalizację ofert.

Sztuczna inteligencja ma również wpływ na rozwój samochodów autonomicznych, co może mieć ogromny wpływ na przyszłość transportu. Samochody autonomiczne wykorzystują zaawansowane algorytmy SI do sterowania, przetwarzania informacji z czujników i podejmowania decyzji na drodze

Warto zaznaczyć, że każde z wymienionych podejść do Sztucznej Inteligencji może występować w wielu różnych zastosowaniach, a często stosuje się metody mieszane, zależnie od poziomu złożoności danego problemu biznesowego oraz oczekiwanych rezultatów i warunków brzegowych.

Sztuczna Inteligencja – współcześnie

Sztuczna Inteligencja rozwija się właśnie teraz z powodu dwóch kluczowych czynników: ogromnego wzrostu ilości danych oraz szybkiego postępu w mocy obliczeniowej. Choć teoretyczne fundamenty rozwoju SI były znane już od lat 40-50. ubiegłego wieku, to dopiero teraz mamy do dyspozycji odpowiednie narzędzia, które pozwalają na praktyczne wdrożenie i rozwój sztucznej inteligencji.

Wraz z rozwojem technologii i cyfryzacji, ilość generowanych danych rośnie w zawrotnym tempie. Na świecie powstaje dzisiaj więcej danych niż kiedykolwiek wcześniej – tylko w 2018 roku generowano aż 50 000 GB danych co sekundę. Wraz z tymi danymi rośnie także potrzeba ich efektywnego przetwarzania i wykorzystania, co skłania do poszukiwania coraz bardziej zaawansowanych narzędzi, takich jak sztuczna inteligencja.

Drugim kluczowym czynnikiem rozwoju SI jest szybki postęp w mocy obliczeniowej. Dzisiejsze smartfony mają moc obliczeniową przewyższającą komputery osobiste sprzed 10 lat. Dzięki temu możliwe jest wdrożenie coraz bardziej zaawansowanych algorytmów uczenia maszynowego, które pozwalają na efektywne wykorzystanie ogromnych ilości danych.

Jednak aby sztuczna inteligencja mogła działać poprawnie, potrzebuje danych o wysokiej jakości oraz odpowiedniej uwagi ze strony ekspertów. W przypadku nieodpowiedniego wyboru danych, jak miało to miejsce w przypadku chatbota Tay, który uczył się przez serwisy społecznościowe i zaczął odpowiadać użytkownikom w sposób radykalny i rasistowski, może dojść do poważnych problemów. Dlatego kluczowym elementem rozwoju systemów SI jest jakość i ilość odpowiednich danych.

Kolejnym kluczowym czynnikiem, który przyczynił się do obecnego rozwoju Sztucznej Inteligencji, jest postęp w dziedzinie algorytmów i metod uczenia maszynowego. W przeszłości, modele uczenia maszynowego były ograniczone przez niską jakość danych oraz brak odpowiednich algorytmów. Jednakże w ciągu ostatnich kilku lat, wiele zaawansowanych algorytmów i metod uczenia maszynowego zostało opracowanych, co pozwala na bardziej efektywne przetwarzanie danych i uzyskiwanie lepszych wyników.

Warto również wspomnieć o postępie w dziedzinie przetwarzania języka naturalnego, który umożliwia komunikację z komputerami za pomocą języka naturalnego. Systemy NLP pozwalają na analizę i zrozumienie tekstu, co umożliwia maszynom udzielanie odpowiedzi na zadane pytania lub wykonywanie określonych zadań.

Innym ważnym czynnikiem jest rozwój Internetu Rzeczy (IoT), który umożliwia połączenie urządzeń elektronicznych i ich zdalne sterowanie. Systemy SI w połączeniu z IoT mogą pomóc w automatyzacji wielu procesów, co przyczynia się do efektywniejszego i oszczędniejszego wykorzystania zasobów.

Ostatnim ważnym czynnikiem, który przyczynił się do rozwoju SI, jest rosnąca potrzeba rozwiązywania złożonych problemów w wielu dziedzinach, takich jak medycyna, przemysł, transport, finanse czy energetyka. Systemy SI pozwalają na wykorzystanie dużej ilości danych oraz złożonych algorytmów do przetwarzania informacji i generowania nowych rozwiązań.

Wraz z postępem technologicznym i zwiększaniem się mocy obliczeniowej oraz ilości danych, Sztuczna Inteligencja będzie nadal się rozwijać i znajdować coraz szersze zastosowanie w różnych dziedzinach.

Sztuczna inteligencja w rozwiązaniach ERP firmy Comarch

Polski producent oprogramowania dla biznesu firma Comarch od lat konsekwentnie realizuje strategię dostarczania optymalnych i nowoczesnych rozwiązań technologicznych w ramach systemów ERP. W ostatnich latach, po sukcesie rozwiązań mobilnych i analitycznych, przyszła kolej na wykorzystanie Sztucznej Inteligencji do wspomagania systemów ERP. Comarch ma unikalną przewagę nad konkurentami, dzięki bardzo dużemu portfelowi klientów w Polsce, Francji i Niemczech, w tym około jednej trzeciej firm w Polsce w sektorze małych i średnich przedsiębiorstw, które wykorzystują systemy Comarch ERP. Dzięki zastosowaniu Sztucznej Inteligencji i analizie zanonimizowanych danych, Comarch jest w stanie optymalizować działanie firm z sektora MSP posiadających oprogramowanie Comarch ERP, z poszanowaniem RODO i za zgodą użytkowników.

Wśród najciekawszych zastosowań Sztucznej Inteligencji w obszarze ERP, poza wspomnianymi już rozwiązaniami w obszarze handlu  i przemysłu, są rozwiązania typu OCR (rozpoznawanie znaków i pisma). Wspomaganie OCR-a algorytmami Sztucznej Inteligencji w Comarch pozwala na dostarczanie rozwiązań o bardzo wysokiej skuteczności, które mogą współpracować ze wszystkimi systemami ERP. Szczególne zastosowanie znajdują w ofercie Comarch kierowanej do biur rachunkowych wraz z Comarch ERP Optima. Już dziś wystawienie faktury w systemie Comarch może odbywać się za pomocą polecenia głosowego.

Sztuczna Inteligencja pozwala na optymalizację interfejsu użytkownika. Comarch prowadzi badania wspomagane Sztuczną Inteligencją, aby analizować i dostosowywać swoje systemy do potrzeb użytkowników. Dzięki analizie codziennych procesów użytkowników, Comarch wie, jak użytkownicy korzystają z wybranych komponentów systemu, które elementy są nieużywane, jakie przebiegi powinny ulec skróceniu, a które funkcje nie są łatwo dostępne. To pozwala na optymalizowanie systemu z punktu widzenia UX i UI, co przynosi konkretne oszczędności.

Dzięki posiadanemu ogromnemu zbiorowi danych firma Comarch rozwija rozwiązania, które mają na celu polepszenie komunikacji systemu z użytkownikiem. Celem jest dostarczanie użytkownikowi różnego rodzaju podpowiedzi na bazie obserwacji jego danych, co może prowadzić do proponowania automatyzacji pewnych operacji cyklicznych, podpowiadania określonych zdarzeń na interfejsie lub sugerowania potencjalnych kierunków działania z punktu widzenia dostarczania rekomendacji biznesowych. Rola Sztucznej Inteligencji w zastosowaniach biznesowych w systemach ERP będzie systematycznie wzrastać w konsekwencji ułatwiając zarządzanie i optymalizując większość procesów biznesowych.

Zapraszany po szczegóły do konsultantów

Jeśli jesteś zainteresowany szczegółowym omówieniem tego tematu, zapraszamy do kontaktu z ekspertem GECOS.:

E-mail:

biuro@gecos.pl

 

Tel:

502 474 034

Obejrzyj
22:39
19 lipca

Wszystko o KSeF z perspektywy dostawcy systemów informatycznych ERP

Comarch ERP XL
Czytaj dalej
23 maja

Sztuczna inteligencja w systemach ERP: Nowa era zarządzania biznesem dostępna już dziś !

StrategiaComarch ERP XLPodcast
23 maja

System ERP a MES  – podobieństwa i różnice

Strategia
13 maja

Planowanie produkcji w systemach ERP

Comarch ERP XL
Powiązane tematy

Strategia

Zarządzaj plikami cookies