Według statystyk i dotychczasowo zebranych danych - technologia kognitywna jest solidnym filarem, który cieszy się rosnącą popularnością w wielu branżach. Dlaczego? Wspomniana innowacyjna rewolucja jest doskonałym połączeniem badań podejmowanych przez psychologów oraz rozwiązań technologicznych, które realnie wpływają na m.in. wyższą efektywność firm.

 

Dotychczasowe raporty potwierdzają słuszność tego podejścia, informując, że w zeszłym roku rynek rozwiązań kognitywnych osiągnął wartość ponad 12 miliarda dolarów, stając się tym samym niezwykle obiecującą inwestycją, możliwą do wdrożenia także w Twojej firmie.

Z punktu widzenia psychologii

Kogniwistyka, jest nauką zajmującą się zarówno obserwacjami, jak i wnioskowaniem w zakresie działania zmysłów i mózgu, łącząc jednocześnie obszary z pogranicza informatyki (o czym nieco więcej poniżej), jak i psychologii.

Ten drugi odłam próbuje zdefiniować i zbadać uczenie kognitywne pod kątem poznawczym, zakrywając o neurobiologię czy lingwistykę. Ostatecznie celem psychologów jest wyjaśnić procesy myślowe, opierając się na modelowaniu inteligencji, ale także na stymulacji komputerowej, która z kolei wykorzystywana jest w np. branżach technologicznych.

Psychologia określa uczenie mianem procesu kontrolowanego przez jednostkę, który jednocześnie wykorzystuje fakt, jakoby mózg stał się narządem statycznym. Ostatecznie punktem wyjścia w badaniach i analizach jest ludzki umysł, który traktowany jest jako system poznawczy. To ten system pozwala odbierać informacje z zewnątrz, opracowując i wykorzystując je na dalszym, koniecznym etapie.

Tak szeroko pojmowane podejście, liczne badania oraz wyciągnięte dotychczas wnioski dały solidne podwaliny do wykorzystywania kognitywnego podejścia w wielu, czasem skrajnych branżach.

Automatyzacja kognitywna, czyli…?

W dużym uproszczeniu automatyzacja kognitywna wykorzystuje zarówno różne algorytmy, jak i różne podejście technologiczne, które obejmuje między innymi obszar sztucznej inteligencji. To dzięki niej możliwe jest przetwarzanie języka, analiza tekstu, technologie semantyczne oraz uczenie maszynowe. W podsumowaniu tych działań okazuje się, że narzędzia są zdolne do automatycznego ocenienia, a nawet – interpretowania „zdobytej” wiedzy.

O ile podejście zakładające jakoby komputery miały postrzegać i rozumieć otaczającą rzeczywistość wydaje się abstrakcyjne, o tyle w rzeczywistości inteligentne maszyny szturmem wkroczyły do wielu branż. Kognitywne rozwiązania umożliwiają wykonywanie czynności i zadań, które dotychczas zarezerwowane były jedynie dla ludzi. Wszystko to dzięki wprowadzeniu nowych funkcji kognitywnych, na skutek czego komputery zyskały nowe możliwości.

Kogniwista i prekursor badań - Marvin Minsky - twierdził, że technologia daje nam ogrom możliwości – począwszy od badań nad inteligencją, po rozwój i zarządzenie. Jak twierdził Minsky inteligencja to m.in. zdolność do uczenia się, co częściowo „przejęła” współczesna technologia. Nic więc dziwnego, że nowe rozwiązania są niezwykle atrakcyjne dla firm działających w różnych sektorach – w końcu to dzięki nim obserwujemy zmieniające się oblicze pracy fabryk, obsługi klientów i kontrahentów etc.

Automatyzacja kognitywna vs. możliwości

System ERP integruje się z zewnętrznymi aplikacjami, dostarczając strumień danych do algorytmów uczenia maszynowego. Działanie to powoduje, że algorytmy szybciej i skuteczniej przetwarzają dane, generując niezbędne informacje zwrotne – ułatwiając przy tym podejmowanie bardziej świadomych decyzji. Tak sprawnie działający system jest źródłem wielu udoskonaleń – których wyszczególnienie znajdziesz poniżej.

Po pierwsze – oprogramowanie bazujące na kognitywnym podejściu stwarza przestrzeń do uczenia się reakcji na nową sytuację. Gdy ta zdarzy się po raz pierwszy, system nie tylko informuje o zaistniałej sytuacji, ale także pozwala wyciągać wnioski i reagować na podobne wydarzenia w przyszłości. Przykładowo więc rozwiązanie to doskonale sprawdzi się w przypadku jednorazowej usterki, która po poprawnej identyfikacji zapobiega dalszym uszkodzeniom maszyny.

Po drugie – oprogramowanie umożliwia podejmowanie złożonych decyzji, nawet jeśli występują dwuznaczne formy lub różnorodne alternatywy.

Po trzecie – wykrywanie tych sytuacji i reagowanie na nie w odpowiedni sposób zmniejsza ryzyko niepożądanych konsekwencji. A dzięki oprogramowaniu wszelkie rutynowe czynności można wykonywać szybciej i dokładniej.

Idąc dalej za spekulacjami i postawionymi do tej pory hipotezami: maszyny wykazujące się umiejętnościami poznawczymi mogą docelowo zastąpić człowieka – zarówno w powtarzalnych czynnościach opartych na automatyzmach, jak i w czynnościach wymagających uczenia się, identyfikowania czy dostrzegania.

Przykładowo - w przypadku branży przemysłowej wyróżnić należy cztery, główne segmenty, które dzięki wdrożeniom mogą ulec poprawie. Pierwszy dotyczy wydajności, opierając się na samoistnej diagnozie i wdrażaniu odpowiednich rozwiązań. Drugi obejmuje ogólnie rozumiane procesy, zwiększając m.in jakość produktów. Trzeci segment dotyczy zarządzania zasobami – głównie ludzkimi – podając odpowiednie dane o pracownikach i ich dotychczasowo zbudowanych kompetencjach. Ostatni segment to planowanie i lepsze zarządzanie m.in. przestrzenią magazynową, wpływając na lepszą jakość usług i mniejsze opóźnienia w kwestii realizacji zamówień.

Więcej o zastosowaniu uczenia maszynowego – również w kontekście handlu detalicznego – przeczytasz na https://www.anegis.com/produkty-microsoft/dynamics-365-for-retail. Wspomniane rozwiązania do zarządzania handlem detalicznym sprowadzają się do m.in. optymalizacji asortymentu. Ponadto sztuczna inteligencja stosowana jest w modelach predykcyjnych, które np. odnoszą się do m.in. definiowania nawyków. To również dzięki nim powstają rekomendacje produktów, opierając się na stworzonej bazie historii zakupowych.

Dalszy rozwój technologiczny i nowe rozwiązania wykorzystujące automatykę kognitywną to zapewne tylko kwestia czasu. Pozostaje więc nam śledzić nadchodzące trendy, reagując tym samym na coraz to nowe, innowacyjne propozycje.

Źródło: ANEGIS