Uczenie maszynowe w firmie

1. Uczenie maszynowe w firmie – korzyści z wdrożenia automatyzacji w przedsiębiorstwie

2. Działanie algorytmu uczenia maszynowego w praktyce

3. …jakie jeszcze istotne obszary obejmuje uczenie maszynowe w firmie?

4. Jakie wyzwania niesie ze sobą machine learning?

Uczenie maszynowe w firmie – korzyści z wdrożenia automatyzacji w przedsiębiorstwie

Czy wdrożenie automatyzacji w firmach jest rentowne? Machine learning pozwoli usprawnić wiele procesów? No właśnie…i tak, i nie? Kiedy tak, a kiedy nie? Uczenie maszynowe w firmie to wyzwanie, którego podjęcie będzie wkrótce niezbędne dla rozwoju firm. Przede wszystkim zacznijmy od tego, że podstawowym czynnikiem, który decydowałby o poziomie amortyzacji poniesionych kosztów z tytułu inwestycji w sztuczną inteligencję (artificial inteligence w skrócie AI) jest wielkość naszego przedsiębiorstwa. W tym czynniku wyszczególnić trzeba by takie podczynnniki jak:

• ilość koniecznych do zatrudnienia w pełnym wymiarze godzin (a zatem i składek zdrowotnych, czy zusowskich) ludzi;
• liczbę karkołomnych i czasochłonnych operacji wykonywanych przez człowieka– mówiąc kolokwialnie – na piechotę, które wymagałyby usprawnienia;
• rodzaj przedsiębiorstwa;
• koszty, jakie trzeba by wyasygnować na ewentualne przeobrażenie infrastruktury przedsiębiorstwa.

Powyższe podczynniki bezsprzecznie są ze sobą poniekąd sprzężone. To nimi kieruje się zarząd firmy, rozważając wdrożenie jakiegoś rodzaju kosztownego usprawnienia dla swojego biznesu. Uczenie maszynowe w firmie niekoniecznie musi być konieczne i opłacalne. Wszystko rozważajmy zatem indywidualnie od zapotrzebowania.

Działanie algorytmu uczenia maszynowego w praktyce

Do czego w ogóle służą algorytmy machine learning? Przede wszystkim za ich pomocą rozpoznajemy wszelkie zależności oraz schematy. Przeanalizujemy też indywidualny możliwy zwrot z poniesionych kosztów wdrożenia. Nazwijmy proces wdrażania automatyzacji swoistym pilotażem w naszej firmie.  Profesjonalne firmy zewnętrze, które świadczą usługi wdrażania oprogramowań dla różnego rodzaju działalności zawierają z przedsiębiorcami umowy. Jasno precyzują w nich zasady współpracy i zapewniają działania pilotażowe  oraz ewentualny support (wsparcie techniczne). Obszary, w których najczęściej przedsiębiorcy podejmują się wdrożenia automatyzacji to:

• dynamiczny marketing – w zakresie tej dziedziny mamy tu głównie na uwadze gromadzenie danych o potencjalnych klientach i sprawne analizowanie ich potrzeb. Wszystko po to, byśmy mogli wyprodukować i dopasować adekwatny dla nich produkt. Operacje te przeprowadzamy w oparciu o automatyczne interakcje internetowe ze współczesnym konsumentem. Rzecz jasna, że owe informacje o klientach są wstępnie nieuporządkowane i chaotyczne. Pracownik nie byłby w stanie prześledzić i przetworzyć tak dużej bazy danych o potencjalnych konsumentach. Wdrożenie specjalnego oprogramowania w tym zakresie to inwestycja, która na pewno przyniesie długoterminowe zyski dla przedsiębiorstw oferujących zarówno usługi jak i produkty. Specjaliści ds. marketingu dzięki usprawnieniom przetworzą wygenerowane dane i wykorzystać je na przykład do wysyłania spersonalizowanych newsletterów marketingowych. Takie działania zbiorcze mogą przynieść firmie nowych klientów.

...jakie jeszcze istotne obszary obejmuje uczenie maszynowe w firmie?

• Szeroko pojęte planowanie wszelkich komponentów danego przedsiębiorstwa. Ma to swoją angielską nazwę Enterprise Resource Planning, co w wolnym tłumaczeniu oznacza ,,planowanie zasobów przedsiębiorstwa”. Jeśli wdrażamy automatyzację w tym zakresie to zwykliśmy używać  skrótu ERP. Określamy w ten sposób złożone systemy informatyczne, które służyć mają usprawnieniu zarządzania karkołomnymi działaniami w naszej firmie. Mamy tu na uwadze takie płaszczyzny jak: planowanie pracy w zespołach ludzkich, opracowanie podziału zasobów materiałowych oraz finansowych. Dzięki oprogramowaniom ERP jesteśmy w stanie zapanować (przy jednoczesnej redukcji pracowników) nad uporządkowaniem i zgromadzeniem danych, a także nad przeprowadzaniem na nich różnych działań. Dzięki omawianemu typowi oprogramowania możemy również w sprawny sposób współpracować z innymi przedsiębiorstwami.  Za sprawą wdrożenia ERP do naszego przedsiębiorstwa z powodzeniem możemy prognozować też statystyki odnośnie do ilości sprzedaży produktów. Sprawujemy też na bieżąco pieczę nad opiniami klientów oraz możemy sprawnie sporządzić raporty o aktualnych tendencjach rynkowych naszej branży. Ponadto poprzez  algorytmy maszynowego uczenia możemy z powodzeniem znaleźć najlepsze dla nas schematy i rozwiązania. Na dalszym etapie działania możemy również  zoptymalizować procesy w urządzeniach w sieci oraz usprawnienia powtarzalnych i ryzykownych pod względem błędu czynności.
• w obszarze przeprowadzania łańcuchów dostaw w inteligentnych fabrykach  – tutaj coraz częściej sięgamy po urządzenia i systemy loT. Jest to skrót od angielskiej frazy Internet of Things, którą stosujemy wymiennie z Intelligence of Things. W uproszczeniu wytłumaczmy to jako współpracujące urządzenia elektroniczne, dzięki którym możemy sprawnie wymieniać dane oraz konwersować. Wszystko oczywiście za pomocą świata wirtualnego i bez zaangażowania człowieka. Do tego pojęcia włączamy również inteligentne narzędzia, mieszczące się w definicji smart home. Najczęściej spotykaną przestrzenią wirtualną, która służy nam do komunikacji w firmie to popularna ,,chmura”. ,,Chmura” jest siecią serwerów a każdy pracownik firmy, który ma do niej dostęp, może umieszczać w niej dokumenty, pliki oraz filmy czy zdjęcia. Dane te są dostępne innym użytkownikom. Uczenie maszynowe w firmie jak widać to pojęcie bardzo rozległe.

Jakie wyzwania niesie ze sobą machine learning?

Wdrożenie automatyzacji jest przeważnie już dziś dobrym rozwiązaniem na wielu polach. Okazuje się jednak czasem, że na niektórych płaszczyznach ciężko jest zastąpić człowieka (przynajmniej na tym etapie rozwoju AI). Negatywny tego wydźwięk pojawia się na przykład w analizie danych i zbyt drobiazgowym ,,dopatrywaniu” się związków przyczynowo – skutkowych przez sztuczną inteligencję. Jako namacalny przykład może tu posłużyć wykres, który obrazuje silną zależność pomiędzy spożyciem margaryny a liczbą rozwodów w jednym ze stanów USA. Efekty tego humorystycznego badania znaleźć możemy w książce Spurious Correlations, autorstwa Tyler Vigan. Posiłkując się wspomnianym wykresem autor dowodzi, że uczenie maszynowe jest jeszcze dość tendencyjne, stronnicze i podatne na nieprawidłowości.

Wszelkie uchybienia (zarówno ludzi jak i algorytmów) zostają niestety ,,przyswojone” przez maszyny. Sprzeczne zależności natomiast mogą się rozchodzić po całej sieci neuronowej. Wyzwaniem uczenia maszynowego jest też również jego model, w którym wyniki algorytmu są niemożliwe do rozłożenia na części pierwsze przez człowieka. Pozostaniemy więc przy znaku zapytania i niepewności, dlaczego określony algorytm doszedł do konkretnego wniosku.  Na szczęście mamy już do dyspozycji coraz więcej narzędzi do zarządzania w czasie kryzysu. Ponadto, by zminimalizować ryzyko opisanego wyżej problemu, jako firma zaopatrzyć się możemy w sukcesywnie aktualizowane wytyczne. Dotyczyć one mają sprawowania pieczy nad technologią AI, a także sporządzania wiarygodnych i sprawdzonych protokołów.