Zastosowanie sztucznej inteligencji w firmach

Sztuczna inteligencja (AI) stała się integralną częścią biznesu. Zrozumienie możliwości płynących z zastosowania AI wyposaża firmę w skuteczne narzędzia umożliwiające rozwiązywanie codziennych problemów i optymalizację procesów, co jest szczególnie pomocne w branżach wymagających wydajnego działania.

Sztuczna inteligencja w logistyce pełni wiele funkcji, m.in. przewiduje trendy logistyczne, zapobiega brakowi zapasów, a także usprawnia pracę operatorów i autonomicznych robotów mobilnych (AMR) w magazynie, przekładając się na lepszą wydajność operacyjną.

Jak wykorzystać sztuczną inteligencję?

Sztuczna inteligencja korzysta z ogromnych ilości danych do identyfikowania wzorców, wykonywania prognoz probabilistycznych i autonomicznego działania w określonych sytuacjach. Jednym z jej głównych celów jest powielanie zdolności człowieka jak rozumowanie i uczenie się, a także przetwarzanie informacji wizualnych, dźwiękowych oraz dotykowych.

Zastosowania AI mogą być następujące:

• Przetwarzanie języka naturalnego (PLN). Sztuczna inteligencja pozwala systemom IT rozumieć, interpretować i komunikować się za pomocą języka ludzkiego, co jest niezbędne do automatycznego sortowania e-maili (np. oddzielenie spamu od ważnych wiadomości), tłumaczenia tekstów w czasie rzeczywistym, analizy opinii w mediach społecznościowych oraz wykrywania fałszerstw w dokumentach prawnych.
• Widzenie komputerowe. Pozwala komputerom pozyskiwać informacje z obrazów, filmów czy innych materiałów wizualnych. Widzenie komputerowe można wdrożyć w systemach rozpoznawania twarzy w celu zapewnienie bezpieczeństwa oraz identyfikacji, w inteligentnych kamerach drogowych czy autonomicznych robotach mobilnych.
• Uczenie maszynowe. Systemy IT działają niezawodnie za sprawą analizowania ogromnych ilości danych i dostosowywania wyników na podstawie zidentyfikowanych wzorców. Uczenie maszynowe jest powszechnie stosowane w ramach funkcji rozpoznawania głosu w telefonach komórkowych lub spersonalizowanej oferty produktów wyświetlanej podczas dokonywania płatności za zamówienie.
• Generatywna sztuczna inteligencja (GenAI). Ten rodzaj sztucznej inteligencji autonomicznie generuje nowe treści — np. obrazy, teksty, materiały audio i video — na podstawie opanowanych wzorców pozyskanych z istniejących danych. Jedną z najpopularniejszych aplikacji generatywnej sztucznej inteligencji jest ChatGPT, czyli duży model językowy (LLM), który spopularyzował wykorzystanie tej technologii na skalę globalną. GenAI może być stosowane do tworzenia opisów produktów na stronach sklepów internetowych, generowania spersonalizowanych odpowiedzi za pomocą zaawansowanych chatbotów, opracowywania treści wykorzystywanych w kampaniach reklamowych czy przygotowywania szablonów umów na podstawie konkretnych wymogów.

Aby realizować te funkcje, sztuczna inteligencja przeprowadza szereg procesów, w tym:

• Gromadzenie danych. Przetwarzanie danych ustrukturyzowanych (np. baz danych) i nieustrukturyzowanych (teksty, obrazy, filmy).
• Analiza danych. Wykrywanie wzorców, trendów i powiązań w ogromnych zbiorach danych.
• Wizualizacja danych. Graficzne przedstawianie danych ułatwia zrozumienie wyników.
• Podejmowanie decyzji. Generowanie rekomendacji na podstawie modeli statystycznych i algorytmów uczenia maszynowego.

AI rewolucjonizuje niektóre branże, a jej wpływ będzie rósł wraz z rozwojem nowych technologii. Jej wdrożenie może poprawić wydajność, bezpieczeństwo i jakość życia na wielu płaszczyznach.

Co jest potrzebne do stosowania sztucznej inteligencji?

Aby korzystać ze sztucznej inteligencji, wymagane są dwa kluczowe elementy — dane i algorytmy. Dane są niezbędne, ponieważ zasilają system i pozwalają sztucznej inteligencji uczyć się na wzorcach poprzez przetwarzanie i analizę. Natomiast algorytmy instruują sztuczną inteligencję w zakresie przetwarzania danych, a z czasem — optymalizacji wydajności. Dzięki połączeniu obu elementów sztuczna inteligencja w sposób autonomiczny i wydajny realizuje konkretne zadania.

Przedsiębiorstwa, które chcą wdrożyć AI do swojej codziennej działalności, powinny przestrzegać praktycznych kryteriów:

• Identyfikacja obszarów wymagających poprawy: analiza powtarzalnych procesów, w przypadku których wdrożenie AI stanowić będzie wartość dodaną.
• Ujednolicenie danych: dysponowanie uporządkowanymi, dostępnymi i rzetelnymi informacjami jest niezbędne do skutecznego trenowania modeli AI.
• Wybór narzędzi i technologii: na rynku dostępnych jest wiele rozwiązań, np. agenty AI lub platformy AI w chmurze, odpowiadających na potrzeby każdej firmy.
• Przeszkolenie zespołu: zatrudnienie lub podniesienie kwalifikacji personelu w takich dziedzinach jak data science, analiza biznesowa czy inżynieria danych.
• Proces wdrożenia podzielony na etapy: rozpoczęcie od projektów pilotażowych, które pozwolą zbadać ich wpływ, a także wprowadzić zmiany przed przystąpieniem do skalowania rozwiązania.

3 rodzaje sztucznej inteligencji

Sztuczna inteligencja ma na celu naśladowanie czynności, które do tej pory zarezerwowane były dla ludzi. Obecnie niektóre systemy są w stanie wykonywać określone zadania z dużą precyzją (wąska sztuczna inteligencja, ang. Narrow AI), podczas gdy inne rodzaje — sztuczna inteligencja ogólna (AGI) czy superinteligencja (ASI) — uznawane są za przyszłość tej technologii. Poniżej omawiamy wspomniane trzy kategorie oraz ich rozwój.

• Wąska AI (Narrow AI). To systemy przeznaczone do wykonywania określonych zadań w konkretnej dziedzinie, takich jak diagnostyka medyczna, chatboty czy diagnostyka predykcyjna. Chociaż systemy AI nie dostosowują się tak jak człowiek, ten rodzaj sztucznej inteligencji pomaga zwiększyć wydajność operacyjną, przejmując powtarzalne zadania i optymalizując podejmowanie decyzji m.in. w zakresie produkcji, opieki zdrowotnej czy marketingu.
• Ogólna sztuczna inteligencja (General AI). Dąży do stworzenia systemów AI naśladujących ludzką inteligencję, zdolnych do autonomicznego uczenia się i dostosowywania się do nowych zadań bez konieczności specjalistycznego szkolenia. W odróżnieniu od aktualnie wykorzystywanej sztucznej inteligencji, która ogranicza się do z góry określonych funkcji, ten rodzaj mógłby rozwiązywać złożone problemy w wielu różnych kontekstach.
• Superinteligencja (Super AI). Ta koncepcja jest bardzo bliska science fiction. Systemy AI miałyby być zdolne do rozumowania i działania w sposób całkowicie autonomiczny, a nawet przewyższający ludzkie zdolności kognitywne. Chociaż sam pomysł jest jeszcze dosyć odległy, prowadzone są badania nad uzyskaniem takiej możliwości w przyszłości, w której maszyny będą wykonywać zadania szybciej, dokładniej i znacznie wydajniej niż ludzie, a dodatkowo będą zdolne do uczenia się i dostosowywania do panujących warunków bez ingerencji człowieka. Taka technologia mogłaby odmienić działanie branży medycznej, transportowej oraz naukowej, budzi jednak kontrowersje natury etycznej i w kontekście ryzyka w zakresie kontroli Super AI.

Zastosowanie AI w logistyce

Zastosowanie sztucznej inteligencji w logistyce szybko postępuje. Oczekuje się, że w najbliższych latach osiągnie swój maksymalny potencjał. Kilka praktyk w branży już zyskuje na znaczeniu:

• Prognozowanie popytu. Algorytmy uczenia maszynowego mogą prognozować przyszły poziom popytu na podstawie analizy danych sprzedaży, wzorców zakupowych czy zewnętrznych czynników takich jak trendy rynkowe, sezonowość czy zmiany w zachowaniu klientów. Dzięki temu firmy mogą zoptymalizować swoje zapasy, zmniejszyć koszty i usprawnić planowanie produkcji i dystrybucji.
• Przetwarzanie i maksymalne wykorzystanie informacji. AI w logistyce umożliwia zarządzanie danymi i dostęp do istotnych informacji. Przykładowo, system zarządzania magazynem Easy WMS Mecaluxu został wyposażony w chat oparty na technologii GenAI, który umożliwia wyszukiwanie danych dotyczących ich obiektów i tworzenie personalizowanych paneli sterowania za pomocą poleceń w języku naturalnym. Ta funkcja usprawnia podejmowanie decyzji i wydajność operacyjną.
• Automatyzacja magazynu. Wdrożenie zaawansowanych robotów i systemu zarządzania magazynem (WMS) przyspiesza realizację operacji magazynowych i przygotowywanie zamówień. AI usprawnia te procesy za pomocą algorytmów, które optymalizują rozmieszczenie zapasów, prognozują popyt i koordynują pracę robotów w czasie rzeczywistym.
• Przygotowywanie zamówień. Sztuczna inteligencja usprawnia tę operację poprzez wykorzystanie zaawansowanych systemów, łączących widzenie komputerowe i uczenie maszynowe. Dzięki tym technologiom roboty szybko i precyzyjnie rozpoznają i obsługują produkty o różnych kształtach i wymiarach, co przyspiesza przygotowywanie zamówień. Doskonałym tego przykładem jest system wykorzystujący roboty do kompletacji Mecaluxu, który automatyzuje kompletację artykułów za pomocą rozwiązań wyposażonych w AI.
• Transport i wyznaczanie tras. Sztuczna inteligencja wykorzystuje algorytmy uczenia maszynowego i analizy predykcyjnej do przetwarzania informacji w czasie rzeczywistym — np. natężenia ruchu drogowego, prognozy pogody czy dostępności pojazdów — i planowania optymalnych tras dostaw. Algorytmy automatycznie dostosowują harmonogram doręczeń, aby skrócić czas dostawy i zmniejszyć koszty operacyjne.
• Pakowanie oraz inteligentne sortowanie. Wdrożenie AI do systemu zarządzania magazynem umożliwia analizę wymiarów i wagi towaru, aby zasugerować optymalną dystrybucję artykułów wewnątrz paczki i maksymalnie zwiększyć wykorzystanie przestrzeni przy jednoczesnym ograniczeniu materiałów opakowaniowych.
• Obsługa klienta. Chatboty i agenty AI szybko i precyzyjnie odpowiadają na często zadawane pytania m.in. o status zamówienia czy dostępność produktów. Ponadto poprzez analizę wcześniejszych rozmów sztuczna inteligencja dostosowuje odpowiedzi i poprawia komfort użytkowania, skracając czas oczekiwania na rozwiązanie problemu.

Sztuczna inteligencja w logistyce zwiększa dokładność wyznaczania dat dostawy i usprawnia zarządzanie zapasami i operacjami takimi jak przygotowywanie zamówień. Analiza danych za pomocą AI pozwala firmom dostosowywać się do zmian zachodzących na rynku i poprawić wydajność całego łańcucha dostaw.

AI odmienia działanie firm

Sztuczna inteligencja usprawnia działanie firm oraz branż takich jak logistyka. Dzięki zdolności sztucznej inteligencji do przetwarzania ogromnych ilości danych ułatwia podejmowanie decyzji i optymalizuje realizację operacji, co przekłada się na większą wydajność i konkurencyjność. Jeśli Twoja firma dąży do poprawy procesu podejmowania decyzji z pomocą sztucznej inteligencji, system Easy WMS Mecaluxu upraszcza wewnętrzne procesy, wykorzystuje dostępne zasoby i sprawnie odpowiada na potrzeby rynku. Chcesz dowiedzieć się więcej na temat tego, jak AI może odmienić działanie Twojej firmy? Skontaktuj się z nami i przekonaj się, jak nasze rozwiązania przeniosą Twoją działalność na wyższy poziom.