12 prognoz dla sztucznej inteligencji na 2024 rok

Przeczytaj także: Przemysłowy metaverse i sztuczna inteligencja, czyli TOP trendy w technologiach

Generatywna sztuczna inteligencja uzupełni (a nie zastąpi) kompleksową strategię AI

Generative AI (GAI) potrafi wiele rzeczy, ale nie może zrobić wszystkiego. W 2024 roku organizacje zauważą, że generatywna sztuczna inteligencja nie jest samodzielną technologią. Może natomiast uzupełniać branżowe strategie AI. W bankowości wykorzystanie GAI w obszarze testów warunków skrajnych i analizy scenariuszowej na symulowanych danych pomoże optymalizować ryzyko i zapobiegać stratom. W opiece zdrowotnej oznacza wsparcie zindywidualizowanych planów leczenia. W przemyśle technologia ta pomoże symulować procesy produkcyjne, dzięki czemu możliwe będzie szybkie zidentyfikowanie obszarów do usprawnienia w zakresie jakości produkcji, niezawodności maszyn, obsługi technicznej, efektywności energetycznej i wydajności – Bryan Harris, dyrektor ds. technologii, SAS.

Sztuczna inteligencja stworzy miejsca pracy

W 2023 roku wiele osób martwiło się, że sztuczna inteligencja zabierze im pracę. W 2024 r. dyskusja skupi się na miejscach pracy, które technologia ta stworzy. Oczywistym przykładem jest prompt engineering, czyli umiejętność łączenia potencjału modelu z jego zastosowaniem w świecie rzeczywistym. Pracownicy we wszystkich rolach i na wszystkich poziomach umiejętności będą dzięki AI bardziej skuteczni i wydajni. I choć nowe rozwiązania w zakresie sztucznej inteligencji w 2024 r. i później mogą powodować pewne krótkoterminowe zakłócenia na rynku pracy, przyczynią się do powstania wielu nowych stanowisk i nowych ról, które pomogą napędzać wzrost gospodarczy - Udo Sglavo, wiceprezes ds. zaawansowanej analityki, SAS.

Sztuczna inteligencja wzmocni odpowiedzialny marketing

Odpowiedzialny marketing ma dziś ogromne znaczenie. Oznacza uwzględnienie błędów i uprzedzeń, które mogą być spowodowane przez wadliwe działanie algorytmów. Podczas gdy sztuczna inteligencja oferuje obietnicę ulepszonych kampanii marketingowych i reklamowych, wiemy, że tendencyjne dane i modele rodzą tendencyjne wyniki. W SAS Marketing wdrażamy tzw. karty modeli, które są jak lista wytycznych dla AI. Niezależnie od tego czy tworzysz, czy stosujesz sztuczną inteligencję, jesteś odpowiedzialny za efekty jej działania. Dlatego wszyscy marketerzy, niezależnie od wiedzy technicznej, mogą przeglądać karty modeli i sprawdzać, czy ich algorytmy są skuteczne i uczciwe, a jeśli nie, modyfikować je i ulepszać – Jennifer Chase, dyrektor ds. marketingu, SAS.

Instytucje finansowe wykorzystają sztuczną inteligencję do walki z oszustami

Nawet gdy konsumenci są bardziej świadomi i wyczuleni na potencjalne zagrożenia, generatywna sztuczna inteligencja i technologia deepfake pomagają oszustom doskonalić to wielomiliardowe rzemiosło. Wiadomości phishingowe są bardziej dopracowane. Imitacje stron internetowych wyglądają nadzwyczaj autentycznie. Oszust może sklonować głos za pomocą krótkiego pliku dźwiękowego przy użyciu prostych narzędzi dostępnych online. Wkraczamy w mroczną erę oszustw, w której banki i inne instytucje finansowe będą starały się nadrobić stracony czas w zakresie wdrażania najnowszych technologii AI do obrony przed nadużyciami. Dodatkowo motywujące będą zmiany regulacyjne, które zobligują firmy finansowe do przyjęcia większej odpowiedzialności za rosnącą skalę oszustw APP [autoryzowane płatności push] i inne fraudy - Stu Bradley, starszy wiceprezes ds. ryzyka, oszustw i rozwiązań w zakresie zgodności, SAS.

Shadow AI będzie wyzwaniem dla CIO

Dyrektorzy ds. informatyki zmagali się w przeszłości z "shadow IT", a teraz będą musieli stawić czoła "shadow AI" - rozwiązaniom wykorzystywanym lub opracowywanym w organizacji bez oficjalnej zgody i nadzoru ze strony działu informatycznego. Pracownicy o dobrych intencjach będą nadal korzystać z narzędzi generatywnej AI w celu zwiększenia produktywności. A szefowie działów IT będą codziennie zastanawiać się, w jakim stopniu wykorzystać narzędzia GAI i jakie zabezpieczenia należy wprowadzić, aby chronić swoje organizacje przed związanymi z nimi zagrożeniami - Jay Upchurch, CIO, SAS.

Multimodalna sztuczna inteligencja i symulacje osiągną nowe granice

Integracja tekstu, obrazów i dźwięku w jednym modelu to kolejna granica generatywnej sztucznej inteligencji. Multimodalna sztuczna inteligencja może przetwarzać różnorodne dane wejściowe jednocześnie, umożliwiając bardziej kontekstowe zastosowania w celu skutecznego podejmowania decyzji. Przykładem tego będzie generowanie obiektów 3D, środowisk i danych przestrzennych. Będzie to miało zastosowanie w rzeczywistości rozszerzonej [AR], rzeczywistości wirtualnej [VR] i w symulacji złożonych systemów fizycznych, takich jak cyfrowe bliźniaki - Marinela Profi, doradca ds. strategii AI/generatywnej AI, SAS.

Wdrażanie cyfrowych bliźniaków przyspieszy

Technologie takie jak sztuczna inteligencja i analityka IoT (Internet of Things) napędzają ważne sektory gospodarki, w tym produkcję, energetykę i administrację rządową. Pracownicy na hali produkcyjnej i w zarządzie wykorzystują te technologie do przekształcania ogromnych ilości danych w lepsze i szybsze decyzje. W 2024 r. wykorzystanie rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji i IoT przyspieszy dzięki szerszemu wykorzystaniu technologii cyfrowych bliźniaków, które analizują w czasie rzeczywistym dane z czujników i dane operacyjne oraz tworzą duplikaty złożonych systemów, takich jak fabryki, inteligentne miasta i sieci energetyczne. Dzięki cyfrowym bliźniakom organizacje mogą optymalizować operacje, poprawiać jakość produktów, podnosić bezpieczeństwo, zwiększać niezawodność i ograniczać emisję zanieczyszczeń - Jason Mann, wiceprezes ds. IoT, SAS.

Ubezpieczyciele stawią czoła ryzyku klimatycznemu z pomocą sztucznej inteligencji

Po dziesięcioleciach przewidywań, zmiany klimatu przekształciły się ze spekulacyjnego ryzyka w realne zagrożenie. Globalne straty ubezpieczone z tytułu klęsk żywiołowych przekroczyły 130 miliardów dolarów w 2022 roku, a ubezpieczyciele na całym świecie odczuwają tego skutki. Za przykład niech posłużą amerykańskie towarzystwa, które są przedmiotem kontroli za podnoszenie składek i wycofywanie się z regionów ciężko dotkniętych kataklizmami, takich jak Kalifornia i Floryda, pozostawiając dziesiątki milionów konsumentów „na lodzie”. Aby przetrwać ten kryzys, firmy ubezpieczeniowe będą coraz częściej stosować sztuczną inteligencję, co pozwoli im wykorzystać potencjał ogromnych zbiorów danych do zwiększenia płynności i konkurencyjności. Poza korzyściami płynącymi z dynamicznej wyceny składek i oceny ryzyka, AI pomoże im zautomatyzować i usprawnić przetwarzanie roszczeń, wykrywanie oszustw, obsługę klienta i wiele innych działań - Troy Haines, starszy wiceprezes ds. badań nad ryzykiem i rozwiązań ilościowych, SAS.

Znaczenie AI będzie rosło w administracji publicznej

Wpływ AI na rynek pracy zacznie być odczuwalny w sektorze publicznym. Administracja ma trudności z przyciągnięciem i zatrzymaniem specjalistów od sztucznej inteligencji, z uwagi na ich wysokie wymagania finansowe. Jednak aby wspierać działania regulacyjne, rekrutowanie ekspertów będzie niezbędne. Podobnie jak przedsiębiorstwa, sektor publiczny również będzie coraz częściej sięgać po sztuczną inteligencję i analitykę, aby zwiększyć produktywność, zautomatyzować proste zadania i ograniczyć skutki niedoboru wykwalifikowanych pracowników - Reggie Townsend, wiceprezes SAS Data Ethics Practice.

Generatywna sztuczna inteligencja poprawi opiekę nad pacjentami

Aby poprawić stan zdrowia oraz doświadczenia pacjentów, w 2024 r. organizacje będą dalej rozwijać narzędzia wykorzystujące generatywną sztuczną inteligencję na potrzeby medycyny spersonalizowanej. Będą to m.in. awatary pacjentów możliwe do wykorzystania w badaniach klinicznych i zindywidualizowanych planach leczenia. Ponadto będziemy świadkami pojawienia się systemów opartych na generatywnej sztucznej inteligencji do wspomagania decyzji klinicznych, które będą zapewniać w czasie rzeczywistym wytyczne dla płatników, dostawców i firm farmaceutycznych - Steve Kearney, globalny dyrektor ds. rozwiązań medycznych, SAS.

Zbyt szybkie wdrożenie sztucznej inteligencji doprowadzi ubezpieczycieli do upadku lub bankructwa

W 2024 r. jeden ze 100 największych globalnych ubezpieczycieli zakończy działalność w wyniku zbyt szybkiego wdrożenia generatywnej sztucznej inteligencji. Obecnie ubezpieczyciele implementują autonomiczne systemy w zawrotnym tempie, nie dostosowując ich do swoich modeli biznesowych. Mają nadzieję, że wykorzystanie AI do szybkiego rozpatrywania roszczeń zrównoważy ostatnie kilka lat słabych wyników biznesowych. Jednak po zwolnieniach w 2023 r., personelu będzie zbyt mało, aby mógł prowadzić niezbędny nadzór do zapewnienia, że wprowadzona na dużą skalę technologia będzie etyczna. Mit sztucznej inteligencji jako lekarstwa na wszystko spowoduje dziesiątki tysięcy błędnych decyzji, które doprowadzą do upadku biznesu, co może nieodwracalnie zaszkodzić zaufaniu konsumentów i organów regulacyjnych - Franklin Manchester, globalny doradca strategiczny ds. ubezpieczeń, SAS.

Sektor zdrowia otrzyma zastrzyk ze sztuczną inteligencją od środowisk akademickich

System opieki zdrowotnej cyfryzuje się w bezprecedensowym tempie, a wykorzystanie danych do przewidywania przyszłego zapotrzebowania w zakresie wsparcia medycznego jest niezbędne. Prognozowanie i modelowanie powoli stają się fundamentem prac związanych ze zdrowiem publicznym, jednak administracja rządowa wciąż potrzebuje pomocy w tym zakresie. Z ratunkiem przychodzi środowisko akademickie. W najbliższym czasie coraz więcej pracowników naukowych zajmie się modelowaniem i prognozowaniem opartym na sztucznej inteligencji. Pandemia COVID-19 uzmysłowiła nam, że ochrona populacji będzie wymagała zaawansowanej technologii i współpracy - Dr Meghan Schaeffer, krajowy doradca ds. zdrowia publicznego i epidemiolog, SAS.