Czym jest rozszerzona inteligencja? – przykłady i zalety

Rozszerzona inteligencja jest trendem wykorzystującym potencjał sztucznej inteligencji w zakresie realizacji rutynowych działań i analizy dużych ilości danych, dzięki czemu personel może skupić się na zadaniach wymagających kreatywności, zdolności przystosowywania się oraz intuicji, co z kolei wspiera innowacyjność firm.

Czym jest rozszerzona inteligencja?

Firma konsultingowa za Stanów Zjednoczonych Gartner proponuje następującą definicję rozszerzonej inteligencji: jest to współpraca człowieka i sztucznej inteligencji, które ma na celu „zwiększenie wydajności kognitywnej i ułatwienie procesu uczenia się, podejmowania decyzji i generowania nowych doświadczeń”.

Trend ten powstał w wyniku ogólnego postrzegania sztucznej inteligencji jako bezdusznej technologii, która wypiera inteligencję ludzką w procesie podejmowania decyzji, a nawet może ją zastąpić. Nic bardziej mylnego! Sztuczna inteligencja jest szczególnie przydatna w zakresie zwiększania wydajności powtarzalnych zadań, dlatego też w magazynach została wdrożona w rozwiązaniach jak roboty do kompletacji, pojazdy autonomiczne lub systemy planowania popytu.

Rozszerzona inteligencja za pomocą AI asystuje ludziom w pracy, zamiast ich zastępować. Według badań prowadzonych przez teksańską uczelnię Prairie View A&M University sektory generujące duże ilości danych jak prawo, służba zdrowia czy rolnictwo są liderami w zakresie wdrażania tej technologii. Jest to spowodowane faktem, że rozszerzona inteligencja dąży do stworzenia nowych i automatycznych procesów przeznaczonych do usprawnienia 20% operacji, które ze względu na swój poziom skomplikowania lub charakter do tej pory nie mogły zostać zautomatyzowane, ponieważ wymagają ludzkiego osądu lub kreatywności.

Rozszerzona sztuczna inteligencja – przykłady

Przyjrzyjmy się przykładowemu zastosowaniu rozszerzonej inteligencji w branży medycznej, gdzie służy do diagnozowania pacjentów z bardziej złożonymi objawami. AI analizuje miliony rejestrów i na podstawie podobnych danych podpowiada możliwe diagnozy, natomiast to specjalista interpretuje wyniki, uwzględnia historię leczenia pacjenta i podejmuje decyzję, kierując się empatią i osądem ludzkim – taka kombinacja zwiększa dokładność i zapewnia spersonalizowaną obsługę.

A jak to przebiega w środowisku biznesowym? Wyobraźmy sobie sytuację, w której firma musi wprowadzić na rynek nowy produkt. Sztuczna inteligencja analizuje trendy, zachowania konsumentów i dane konkurencji, aby określić szanse i ryzyka. Jednakże to kierownictwo firmy, dzięki swojej strategicznej i kreatywnej wizji, decyduje o tym, jak pozycjonować dany produkt, nawiązać kontakt z odbiorcami i dostosować strategię na podstawie czynnika ludzkiego i kulturowego, których żadna maszyna nie jest w stanie w pełni zinterpretować. Współpraca między sztuczną inteligencją a ludźmi umożliwia podejmowanie decyzji na podstawie danych oraz innowacyjną realizację, łącząc potencjał analizy danych z osądem ludzkim w celu zapewnienia skutecznego działania.

Rozszerzona inteligencja – działanie

Rozszerzona inteligencja działa na podstawie cyklu składającego się z pięciu funkcji, dzięki któremu może uczyć się pod wpływem człowieka:

• Rozumienie (understanding). Systemy gromadzą dane, rozszyfrowują je i wyciągają z nich znaczenia, które AI „rozumie” poprzez identyfikowanie wzorców, relacji i struktur.
• Interpretacja (interpretation). Do interpretowania nowych danych system wykorzystuje stare dane, czyli to, czego się wcześniej nauczył.  
• Rozumowanie (reasoning). System przedstawia wyniki na podstawie interpretowanych danych. AI generuje wnioski, prognozy i zalecenia na podstawie dokonanej analizy.
• Nauka (learn). Na tym etapie włącza się człowiek, który udziela informacji zwrotnej na temat wyników. Jeśli dane są nieprawidłowe lub wymagają korekty, system jest aktualizowany i usprawniany. Ten etap zapewnia rozwój sztucznej inteligencji na podstawie doświadczenia oraz interakcji z człowiekiem.
• Gwarancja (assure). Wykorzystanie technologii takich jak blockchain czy narzędzi AI do audytów i walidacji gwarantuje bezpieczeństwo systemów i ich zgodność z przepisami.

AI i rozszerzona inteligencja – różnice

Sztuczna i rozszerzona inteligencja reprezentują różne podejścia, ale mają ten sam cel. AI dąży do autonomicznego realizowania zdań, natomiast rozszerzona inteligencja służy do współpracy z człowiekiem poprzez uzupełnienie jego umiejętności.

Sztuczna inteligencja działa bez udziału człowieka, natomiast zadaniem rozszerzonej inteligencji jest uzupełnienie i wzbogacenie zdolności kognitywnych i funkcjonalnych ludzi. AI realizuje powtarzające się i mechaniczne zadania, z kolei rozszerzona inteligencja specjalizuje się w asystowaniu użytkownikom w celu usprawnienia ich działania.

Różnica między AI a rozszerzoną inteligencją polega na tym, że AI automatyzuje zadania wymagające ludzkiej inteligencji, a rozszerzona inteligencja wzmacnia ludzką zdolność do dokonywania wyborów i działania. Systemy AI podejmują decyzje na podstawie zdefiniowanych wcześniej zestawów danych lub reguł, podczas gdy rozszerzona inteligencja wykorzystuje uczenie maszynowe i analizę predykcyjną zestawów danych, aby optymalizować procesy rozumowania i działania wynikające z tych postępów.

Tabela – porównanie sztucznej i rozszerzonej inteligencji

Rozszerzona inteligencja – zalety i zastosowania

W logistyce i łańcuchu dostaw rozszerzona inteligencja łączy wydajność AI w analizie dużych ilości danych ze zdolnością człowieka do podejmowania świadomych decyzji. Firmy mogą optymalizować operacje logistyczne, poprawiać prognozowanie popytu i rozsądniej zarządzać zapasami. Wśród najistotniejszych zalet wyróżniają się:

• Optymalizacja procesów operacyjnych. AI rozpoznaje wzorce i szanse, co, w połączeniu z umiejętnościami człowieka, pomaga podejmować trafniejsze decyzje, przyczyniając się do lepszej obsługi klienta.
• Usprawnienie prognozowania popytu. Kierownicy ds. logistyki w firmach wykorzystują prognozy popytu wygenerowane przez AI, aby dostosować proces produkcyjny i zaplanować dostawy, a dzięki temu zapobiec brakowi lub nadwyżce zapasów.
• Wydajne zarządzanie asortymentem. Rozszerzona inteligencja ułatwia planowanie i monitorowanie zapasów. Dzięki danym dostarczonym przez sztuczną inteligencję firmy mogą przewidywać potrzeby w zakresie uzupełniania zapasów, optymalizować przestrzeń magazynową i zapewnić dostępność produktów.
• Większa odporność i zdolność dostosowywania się. Analiza predykcyjna przeprowadzana przez AI wraz z doświadczeniem człowieka zwiększa odporność i umożliwia dostosowywanie strategii biznesowych do ciągle zmieniającego się środowiska.
• Obniżenie kosztów i mniejsza liczba błędów. Analiza danych prowadzona przez AI i nadzór człowieka minimalizują liczbę błędów w kluczowych operacjach jak planowanie popytu i zarządzanie zamówieniami. To nie tylko zmniejsza koszty wynikające z błędów logistycznych, ale też zwiększa wydajność oraz poziom zadowolenia klientów.

Cel rozszerzonej inteligencji

Rozszerzona inteligencja odzwierciedla znaczący postęp w zakresie sposobu pracy człowieka z technologią i umożliwia ich współpracę. Poprzez wykorzystanie potencjału AI do realizacji powtarzalnych czynności i złożonych analiz człowiek może skupić się na obszarach wymagających kreatywności, intuicji i podejmowania strategicznych decyzji.

Mecalux rozumie, jak ważne jest wdrażanie zaawansowanych technologii w celu optymalizacji procesów i maksymalizacji wyników. Jeśli szukasz nowoczesnych technologii, które zwiększą wydajność Twojej firmy, skontaktuj się z nami, a my pomożemy Ci osiągnąć Twoje cele.