Adatok forradalma
Az okok megértéséhez először is túl kell lépnünk az emberek munkáját elvevő robotokról szóló szalagcímeken. A történelem során az életünk megkönnyítését célzó, a mezőgazdasági és ipari forradalmak formájában megjelenő innováció mindig előrelépést jelentett.
Napjainkban az adatok forradalma zajlik, emiatt pedig egyes emberi szerepek idővel meg fognak változni – a haladás azonban folyamatosan új munkahelyek, új üzleti modellek és új iparágak létrejöttét segíti elő. A gépi tanulás egyáltalán nem feleslegessé, hanem az emberi tulajdonságokat kibővítve mind inkább hatékonyabbá tesz bennünket.
[extracode type=”ad” id=”in_post_trendextra” data=”117″]
A Gartner szerint a mesterséges intelligencián alapuló technológiák 2020-ra „szinte minden új szoftvertermékben” megtalálhatók lesznek, így a mostani időszak akár döntő jelentőségű lehet a szoftverfejlesztők számára, illetve kulcsfontosságú válaszút a szoftvereket vásárló vállalkozásoknak.
Lemaradás a legnagyobb kockázat
Reményi Csaba, az Oracle ügyvezetője szerint „A felhőtechnológiák egyre növekvő kiforrottsága és elterjedtsége miatt 2018 kiváló időszakot jelent a gépi tanulás számára. A felhő szinte minden vállalkozás IT-stratégiájának része, amely a digitális átalakulás és az adatokban rejlő érték kihasználásának motorjaként szolgál majd. A technológiát felhasználó szervezetek a gyorsabb és hatékonyabb döntéshozatalnak köszönhetően nagyobb ütemben fejlődhetnek. Egyetlen vállalkozás sem engedheti meg magának, hogy kényelmesen hátradőlve várakozzon. Aki ezt teszi, lemarad.”
[extracode type=”ad” id=”in_post”]
Gépi tanulást megvalósítani egy szervezet alegységein belül olyan, mintha sötétben próbálnánk növényt termeszteni.
A növényeknek fényre, a gépi tanulást végző algoritmusoknak pedig adatokra van szükségük a fejlődéshez, és minél több adathoz férnek hozzá, annál okosabbá válnak, és a döntéshozó képességük is fejlettebb lesz.
A gépi tanulás elterjedése kéz a kézben halad a felhőalapú számítástechnika bővülésével – nem véletlenül. A felhőalapú megoldások zökkenőmentes integrációja elengedhetetlen a gépi tanulás elterjedéséhez és hatékonyságához; ezek a megoldások egyre nagyobb adattömeget tesznek elérhetővé a gépi tanulást végző algoritmusok számára, felhasználva a hálózat minden szegletében megtalálható információkat.
Hol lendíthet nagyot?
A gépi tanulás jelenleg leginkább az ügyfélszolgálatokat forradalmasítja. Az ügyfelszolgálatok területén a felmerülő kérdések túlnyomó többsége csupán néhány, könnyen megválaszolható kategóriába tartozik, ezért ezt a munkát a gépi tanulás révén a csevegőrobotok is képesek elvégezni.
Ennek köszönhetően csökken az ügyfelek várakozási ideje és frusztrációja, ráadásul az ügyfélszolgálati munkatársaknak több idejük marad arra, hogy az emberi beavatkozást igénylő panaszokkal foglalkozzanak.
Talán ez a példa mutatja meg a legkézzelfoghatóbban, hogyan egészítheti ki a gépi tanulás az emberi munkavégzést. A gépi tanulás tehát nem az emberek helyébe lép majd, hanem segít abban, hogy jobban lássák el a feladataikat.
„A gépi tanulással kapcsolatban az egyetlen veszély, ha nem veszünk tudomást róla. 2018 kiváló kezdet lehet, hogy a vállalkozások elköteleződnek a gépi tanulás erejének felfedezése és kiaknázása mellett” – összegezte Reményi Csaba.
