AI generativă a schimbat jocul
Deși inteligența artificială nu este nouă, peisajul AI s-a schimbat dramatic odată cu lansarea ChatGPT în noiembrie 2022. Acel chatbot și modelul de limbaj mare (large language model – LLM) care se află în spatele lui, împreună cu versiunile mai noi ale LLM care au urmat, au transformat AI dintr-un instrument pe care numai tehnologii calificați și oamenii de știință de date îl foloseau, în unul pe care oricine îl putea accesa.
În acest proces, AI a declanșat o revoluție tehnologică care va fi cel puțin la fel de perturbatoare ca internetul – și mulți cred că mult mai mult de atât. CEO-ul Google, Sundar Pichai, a susținut că inteligența artificială va avea un efect mai profund asupra umanității „decât a avut electricitatea sau focul”, în timp ce Satya Nadella de la Microsoft consideră că inteligența artificială generativă reprezintă „un prim exemplu de tehnologie dezvoltată în Silicon Valley care aduce beneficii pentru viața oamenilor obișnuiți atât de repede și în mod atât de tangibil.”
Impactul în afaceri al AI generativă (Gen AI)
Apariția AI generativă este de așteptat să aibă un impact enorm asupra afacerilor. Goldman Sachs estimează că Gen AI are potențialul de a crește productivitatea anuală a muncii cu aproximativ 1,5 puncte procentuale pe o perioadă de 10 ani și de a determina o creștere a PIB-ului global cu 7%.
McKinsey este la fel de optimist. Conform cercetărilor efectuate de firmă, Gen AI ar putea adăuga echivalentul a 2,6 trilioane USD până la 4,4 trilioane USD anual în 63 de cazuri de utilizare analizate. Firma a remarcat, de asemenea, că această estimare s-ar dubla aproximativ dacă impactul încorporării Gen AI în software-ul utilizat în prezent pentru sarcini dincolo de cele analizate ar fi fost inclus în prognoza lor.
Noi cazuri de utilizare și instrumente apar aproape zilnic, dar iată câteva dintre cele mai interesante utilizări zilnice ale Gen AI în finanțe, asistență medicală, guvern și producție.
Cazuri de utilizare AI în servicii financiare și bancare
Industria serviciilor financiare adoptă adesea rapid tehnologii care pot îmbunătăți procesele și serviciile, deoarece micile câștiguri în viteză sau eficiență pot genera profituri mari. În întreaga industrie, Gen AI este evaluată sau utilizată într-o varietate de procese, de la îmbunătățirea evaluării riscului pentru credit și împrumut, la gestionarea conformității cu reglementările, detectarea fraudei sau îmbunătățirea serviciului pentru clienți.
De exemplu, cea mai nouă iterație a scorului Visa Account Attack Intelligence (VAAI) folosește AI generativă pentru a evalua peste 180 de atribute de risc în milisecunde și pentru a genera un scor care prezice probabilitatea unui tip de fraudă cu carduri prin forță brută ajutată de roboți. Scorul VAAI susținut de AI are de 6 ori mai multe caracteristici de detectare a fraudei față de modelele anterioare. Visa dezvoltă un model gen AI pentru a combate fraud de testare a cardurilor și a redus rata de fals-pozitiv cu 85%.
Firmele de servicii financiare văd, de asemenea, potențial în folosirea Gen AI pentru a îmbunătății serviciile pentru clienți și luarea deciziilor. Bank of America a introdus recent un asistent virtual bazat pe inteligență artificială, Erica, pentru a oferi clienților îndrumări financiare personalizate. Capital One adoptă o abordare similară cu Eno, un asistent SMS cu limbaj natural bazat pe inteligență artificială.
Gen AI ajută, de asemenea, companiile de servicii financiare să navigheze într-un peisaj de reglementare complex. Furnizorii de software de management al conformității încorporează AI generativă și machine learning în platformele lor pentru a analiza regulile, politicile și procesele de reglementare și pentru a identifica și evalua riscurile de conformitate.
Cazuri de utilizare AI în asistența medicală
Asistența medicală a fost unul dintre principalii beneficiari ai AI, cu cazuri de utilizare care se extind de la dezvoltarea farmaceutică la îngrijirea pacienților. AI este folosită pentru a automatiza sarcinile administrative, pentru a îmbunătăți analiza imaginilor medicale, pentru a ajuta la diagnosticare și pentru a dezvolta programe de îngrijire personalizate.
Unul dintre cele mai interesante cazuri de utilizare este descoperirea și testarea medicamentelor. Gen AI poate accelera procesul de identificare a compușilor pentru noi medicamente și poate accelera dezvoltarea acestora. Un studiu realizat de Boston Consulting Group a constatat că inteligența artificială poate reduce cu 25-50% din costurile și timpul de dezvoltare și testare a medicamentelor, permițând ca medicamentele care salvează și schimbă viața să ajungă mai rapid pe piață. Iată câteva exemple:
- Cercetătorii de la MIT (Massachusetts Institute of Technology) au folosit inteligența artificială pentru a analiza peste 100 de milioane de compuși chimici, ceea ce a condus la dezvoltarea Halicin-ului, un antibiotic care s-a dovedit a fi eficient împotriva multor tulpini bacteriene rezistente la medicamente.
- Insilico și-a folosit platforma AI pentru a genera și optimiza INS018_055, care este conceput pentru a trata fibroza pulmonară idiopatică (IPF), o formă de boală pulmonară. Aflat acum în studii clinice, medicamentul a fost dezvoltat în doar 18 luni de la identificarea țintei până la nominalizarea candidatului preclinic.
- Compania de biotehnologie Recursion a folosit AI pe datele de imagini biologice pentru a identifica peste 20 de noi medicamente investigative pentru boli genetice și legate de vârstă, câteva dintre ele aflându-se acum în studii clinice.
Cazuri de utilizare a AI în guvern
Guvernele se pot dovedi a fi printre cei mai mari utilizatori de AI din cauza cantităților uriașe de date cu care se ocupă zilnic și a circumscripțiilor mari pe care le deservesc.
În cadrul guvernului federal al SUA, cazurile de utilizare pentru AI au apărut atât de repede, încât a fost creată o bază de date pentru a le urmări. Această bază de date include acum peste 700 de exemple despre modul în care departamentele și agențiile folosesc AI, inclusiv analiza insulelor de căldură urbane pentru a proteja mai bine rezidenții împotriva vremii extreme, analizarea feedback-ului nestructurat de la veteranii militari pentru a îmbunătăți furnizarea de servicii și accelerarea procesului de comparare a noilor cereri de brevet cu brevetele existente.
În Argentina, Ministerul Sănătății folosește AI pentru a prezice răspândirea bolilor precum febra dengue pe baza datelor climatice și a mișcărilor populației. La nivel local, Parchetul din Buenos Aires a colaborat cu laboratorul AI al Universității din Buenos Aires pentru a dezvolta Prometea, un asistent virtual AI care ajută la accelerarea activității serviciului de justiție.
Cazuri de utilizarea AI în producție
Producția a beneficiat deja enorm de pe urma AI și a altor tehnologii avansate, iar Gen AI va permite eficiență și calitate și mai mari. AI este folosită pentru a accelera proiectarea și dezvoltarea produselor, pentru a monitoriza calitatea și pentru a crește acuratețea planificării producției și a gestionării stocurilor.
General Motors folosește un design generativ susținut de AI pentru a îmbunătății continuu componentele vehiculelor, cu accent pe ponderare redusă. Colaborând cu AutoDesk, inginerii GM au reușit să evalueze rapid peste 150 de modele alternative pentru o console de scaun și să genereze un design care a simplificat producția, reducând în același timp greutatea cu 40% și mărind rezistența cu 20%.
Airbus a avut o experiență similară cu designul generativ, folosindu-l pentru a crea o partiție mai puternică și mai ușoară pentru A320. Ei au folosit algoritmi AI generativi bazați pe modele de creștere găsite în natură pentru a optimiza structura partiției. „Partiția bionică” rezultată este cu 45% mai ușoară decât modelele tradiționale, respectând în același timp cerințe stricte pentru deplasarea forței de stres și de impact.
În fabrică, Gen AI este utilizată pentru a crește disponibilitatea producției și pentru a reduce costurile de service. Modelele AI pot fi instruite pe baza datelor de la senzorii echipamentelor și pot recunoaște modele din datele respectivelor echipamente care pot indica o defecțiune iminentă. AI este, de asemenea, folosită pentru a analiza istoria datelor de întreținere cu scopul de a ajuta la depanarea și analiza defecțiunilor.
Pregătirea pentru revoluția AI
Întrebarea nu este dacă AI va veni în afaceri, ci când, asta dacă nu este deja acolo. Pe măsură ce entuziasmul crește în legătură cu potențialul AI în afaceri, este important ca fiecare să identifice schimbările care vor fi necesare pentru a permite călătoria AI în afacerea proprie și pentru a maximiza rentabilitatea investiției în diferite cazuri de utilizare a AI.