Jak rewolucja AI zmienia biznesJak rewolucja AI zmienia biznesJak rewolucja AI zmienia biznesJak rewolucja AI zmienia biznes
  • Produkty
  • Jak działa Dature
  • O nas
  • Baza wiedzy
  • Współpraca
  • Wsparcie
  • UE Flaga
  • Polski
    • Angielski
Polski
  • Angielski
✕
            Brak wyników wyszukiwania Zobacz wszystkie wyniki
            Sieci konwolucyjne
            5 stycznia 2022
            Rekurencyjne sieci neuronowe
            28 stycznia 2022
            Aktualności

            Jak rewolucja AI zmienia biznes

            Sztuczna inteligencja (AI) towarzyszy nam od lat pięćdziesiątych ubiegłego wieku, kiedy to Alan Turing zaproponował test pozwalający zbadać, czy komputer potrafi przekonać człowieka, że jest istotą ludzką. Jej historia pełna jest wzlotów i upadków. Czy tym razem sytuacja jest inna? Najnowsze analizy sugerują, że tak: sztuczna inteligencja stała się realna i wreszcie zaczyna przynosić korzyści biznesowe, to już nie jest science fiction. Jeden z czołowych ekspertów w tej dziedzinie, Andrew Ng, nazywa AI „nową elektrycznością”.

            Nie ma jednej, powszechnie akceptowanej definicji sztucznej inteligencji. Termin ten zwykle odnosi się do zdolności maszyn do uczenia się i podejmowania decyzji. Technologie, które wykonują jedno określone zadanie, działając w ramach określonych reguł, jak na przykład aplikacje Siri, Alexa czy Bixby zaliczane są do wąskiej AI. Czymś więcej jest ogólna sztuczna inteligencja, która ma wykonywać każde intelektualne zadanie, jakie realizować może człowiek, a czymś jeszcze innym jest superinteligencja, która ma pod każdym względem przewyższać ludzi. Warto podkreślić, że obecnie dysponujemy jedynie wąską AI, a naukowcy przewidują narodziny ogólnej sztucznej inteligencji dopiero po roku 2040.

            Zastosowanie sztucznej inteligencji wymaga ogromnej ilości danych oraz zdolności do ich przetwarzania. Obecnie generujemy wielkie ilości informacji, które są paliwem dla sztucznej inteligencji (codziennie 2,2 mld gigabajtów). Taka liczba nowych danych zapewnia algorytmom coraz więcej przykładów, które mogą zostać wykorzystane do rozpoznania, korygowania oraz odrzucania nieprawidłowych odpowiedzi.

            Wielkie przedsiębiorstwa technologiczne epoki cyfrowej, takie jak Amazon, Apple czy Google, inwestują miliardy dolarów w rozwój technologii. W skali globalnej rozwój sztucznej inteligencji jest zdominowany przez USA i Chiny. 150 miliardów dolarów – tyle ma być wart chiński rynek sztucznej inteligencji do 2030 roku. Dla porównania, światowy rynek AI w 2025 roku będzie wart 190 mld dolarów.

            Aplikacja Dature wykorzystuje uczenie maszynowe i sztuczną inteligencję do prognozowania popytu. Dzięki temu znacząco zwiększa trafność prognoz w porównaniu do tradycyjnych modeli prognostycznych. Połączenie prognozowania popytu z modułem optymalizacji zapasów Dature pozwala określić właściwe poziomy zapasów oraz generuje optymalne rekomendacje zatowarowania dla naszych kanałów i/lub punktów sprzedaży.

            Najlepiej w przyszłości na rynku pracy będą radziły sobie osoby, które wiedzą, jakie wnioski wyciągnąć z analizy danych, jak porozmawiać z klientem i jak na tym wszystkim zarobić. Analitycy są przy tym optymistami. Według danych firmy Gartner na 100 miejsc pracy likwidowanych w wyniku wprowadzania AI ma się pojawiać 130 nowych. Ministerstwo cyfryzacji szacuje, że wykorzystanie sztucznej inteligencji może pozwolić Polsce osiągnąć w 2030 roku PKB na poziomie, jaki w innym razie pojawiłby się dopiero na przełomie 2034 i 2035 roku. Już obecnie, w przeliczeniu na milion mieszkańców Polska ma tę samą liczbę absolwentów kierunków istotnych dla AI co Wielka Brytania – wiodący ośrodek AI w Europie..

            Niniejszy artykuł powstał dzięki środkom pochodzącym ze współfinansowania przez Unię Europejską Programu Operacyjnego Inteligentny Rozwój 2014-2020, projektu realizowanego w ramach konkursu Narodowego Centrum Badań i Rozwoju: w ramach konkursu „Szybka Ścieżka” dla mikro-, małych i średnich przedsiębiorców – konkurs dla projektów z regionów słabiej rozwiniętych w ramach Działania 1.1: Projekty B+R przedsiębiorstw Poddziałanie 1.1.1 Badania przemysłowe i prace rozwojowe realizowane przez przedsiębiorstwa. Tytuł projektu: „Stworzenie oprogramowania do poprawy trafności prognoz i optymalizacji zapasów z perspektywy odbiorcy i dostawcy współpracujących w ramach łańcucha dostaw przy zastosowaniu rozmytych, głębokich sieci neuronowych.

            Udostępnij
            OSTATNIE WPISY
            • Zarządzanie zapasami w branży farmaceutycznej przy zastosowaniu AI
            • Zarządzanie zapasami w branży farmaceutycznej przy zastosowaniu AI
            • Quick Response jako szybka reakcja na potrzeby klienta w kontekście zarządzania zapasami
            • Optymalizacja łańcucha dostaw
            TAGI
            • #AI
            • #bullwhip-effect
            • #covid19
            • #łańcuch-dostaw
            • #NCBiR
            • #optymalizacja-zapasów
            • #out-of-stock
            • #outllier
            • #overstock
            • #prognozowanie
            • #prognozowanie-popytu
            • #Program-Operacyjny-Inteligentny-Rozwój-2014-2020
            • #projekcja-zapasów
            • #projekcja-zapasów-w-czasie
            • #service-level-dostawcy
            • #sieci-neuronowe
            • #supplychain
            • #zapas-bezpieczeństwa
            • #zapas-sezonowy
            • #zapas-zabezpieczający
            • #zarządzanie-zapasem

            Powiązane wpisy

            7 marca 2023

            Zarządzanie zapasami w branży farmaceutycznej przy zastosowaniu AI


            PRZECZYTAJ

            Część I – prognozowanie popytu Żyjemy w czasach rewolucji informacyjnej. Często słyszymy terminy Machine Learning (ML, uczenie maszynowe) czy Artificial Intelligence (AI, sztuczna inteligencja). Pojęcia stają […]

            9 stycznia 2023

            Quick Response jako szybka reakcja na potrzeby klienta w kontekście zarządzania zapasami


            PRZECZYTAJ

            QR (Quick Response) oznacza współpracę dostawcy i sprzedawcy nastawioną na jak najszybszą reakcję na potrzeby klienta, na wymianę informacji w czasie rzeczywistym  oraz ograniczenie nakładów na […]

            9 stycznia 2023

            Optymalizacja łańcucha dostaw


            PRZECZYTAJ

            Wybuch pandemii COVID-19 w 2020 roku istotnie wpłynął na przepływ towarów i usług. Wiele krajów zamknęło swoje granice, doszło do zaburzeń w łańcuchach dostaw, często do […]

            Już teraz

            Zapisz się do newslettera

              Podanie danych w formularzu jest niezbędne do subskrypcji newslettera. Dane z formularza przetwarzane będą na podstawie udzielonej zgody art. 6 ust. 1 lit. a) RODO. Administratorem Twoich danych jest Smartstock Sp. z o.o. z Poznania (ul. Królowej Jadwigi 43, 61-871 Poznań, biuro@smartstock.cloud). Wszelkie informacje w zakresie przetwarzania danych podanych w formularzu oraz posiadanych uprawnieniach znajdziesz w Polityce Prywatności.


              TEL. +48 534 288 279
              biuro@dature.cloud

              Smartstock Sp z o.o.
              ul. Królowej Jadwigi 43
              61-871 Poznań

              Zapisz się do newslettera

              NIP: 7812000413
              REGON: 384284847
              KRS: 0000802331

              • LinkedIn
              • Facebook

              Polityka prywatności i cookies   Regulamin aplikacji   Wsparcie techniczne   Zmiana decyzji co do cookies

              Wszelkie prawa zastrzeżone. © SMARTSTOCK Sp. z o.o.
              Polski
                        Brak wyników wyszukiwania Zobacz wszystkie wyniki
                        • Polski
                        • Angielski