(Kiemelt kép: Unsplash+)
Az intelligens automatizálással kapcsolatban az USA-ban a média, a könyvkiadás, a gyártás és a bankszektor területén az elfogadási arány 90 százalék körüli. A kiskereskedelemben és a közszférában ez az arány már alacsonyabb, mivel átlagosan sokkal kisebb költségvetések állnak rendelkezésre. A mesterséges intelligencia által vezérelt automatizálás nem csak a rutinfeladatok elvégzésére vonatkozik, mint például a gyakori ügyfélkérdésekre válaszoló chatbotok. A Netflix már ma arra is használja, hogy eldöntse, milyen filmeket készítsen, az AB InBev pedig például a sörreceptek tökéletesítésére. Míg a gyártási, ellátási lánc-irányítási és ügyfélszolgálati folyamatok már most is az automatizálás és a mesterséges intelligencia segítségével javulnak, a magasabb szintű alkalmazások hamarosan a tudásalapú munkavállalókra, például az ügyvédekre, tudósokra, programozókra és tanácsadókra is hatással lesznek. Az igazi diszrupciót azonban az automatizálás és a Web3 blokklánc-alapú technológiák új generációja fogja okozni, melyek a tulajdonlás és irányítás új, elosztott és decentralizált formái révén felforgatják majd a ma ismert és megszokott digitális és analóg üzleti modelleket.
Hogyan használják ki az automatizálás előnyeit a vállalkozások?
Az üzleti vezetőknek három dolgot kell megtenniük. Az első az, hogy diagnosztizálják és feloldják a szervezetükben működő olyan gátló tényezőket, melyek megakadályozzák a digitális átalakulás és az üzleti folyamatok automatizálására irányuló kezdeményezések hatását, például a még akár nyomokban is megbújó és túl merev irányítási analóg struktúrákat és a rosszul megtervezett vállalati architektúrákat. A második, hogy be kell hogy fektessenek be a digitális innovációba, hogy szervezeteik az ügyfelek számára az érték új formáinak felfedezésére összpontosítsanak a digitális gazdaság új, diszruptív üzleti modelljei mögött álló digitális platformok logikájának és architektúrájának mély megértésén keresztül. Végül pedig a szervezeteknek el kell kerülniük a küldetéskritikus hibákat azáltal, hogy rendszerszintű megközelítést alkalmaznak digitális átalakítási kezdeményezéseikhez, összehangoltságot, megbízható kommunikációt és minden érintett teljes körű elkötelezettségét megteremtve. Már 2021-ben is jelentős előrelépés történt a mesterséges intelligencia technológiák, algoritmusok kialakítása és alkalmazásai terén. A kkv-k számára az az izgalmas, hogy a mesterséges intelligencia megoldások megvalósításához szükséges hatalmas számítási szerverek ma már felhőalapúvá válnak, ami sokkal alacsonyabb belépési költségeket eredményez. A másik trend az, hogy az érték új formáit az innovációs ökoszisztémák teremtik meg, ami azt jelenti, hogy a kkv-k képesek lesznek növekedni a gondosan megválasztott együttműködési partnerségek, valamint a tudás és az intelligencia nyílt mélytechnológiai platformokon keresztül történő megosztása révén.
Munkahelyek átképzése és újratervezése
A digitális átalakítási kezdeményezések akkor sikeresek, ha kulturális átalakítási programok kísérik őket. Ha nem veszik figyelembe az emberi dimenziót, az rendkívül költséges kudarcot kockáztat. A vezetőknek tehát a munkavállalói élményt éppúgy figyelembe kell venniük, mint a digitális ügyfélélményt, és a technológiát arra kell használniuk, hogy teljes mértékben képessé tegyék, oktassák és bevonják az embereket. Még mindig jelentős a digitális készségek hiánya, ami azt jelenti, hogy a vállalkozásoknak nehézséget okoz a technológiai szakemberek felvétele és megtartása is. Segíthetnek áthidalni ezt a szakadékot azáltal, hogy olyan tehetséges embereket keresnek fel, akik nem feltétlenül rendelkeznek hagyományos oktatási háttérrel, de rendelkeznek tervezési szakértelemmel, kreatív készségekkel és szenvedéllyel a tanulás és a fejlesztés iránt ezen a területen. Azok a vállalatok, melyek korán belevágtak az automatizálásba, hatalmas előnyre tettek szert, mivel nem csupán az új technológia átvételéről van szó, hanem az egész szervezet átalakításáról. Ez azt jelenti, hogy meg kell érteni, hogyan lehet elérni a szervezet egészére kiterjedő agilitást, és ki kell alakítani a diszruptív üzleti modelleket és értékjavaslatokat. Ehhez a vezetőknek segíteniük kell a szervezetükben mindenkinek kialakítani azt, amit „platform-víziónak” is neveznek, azaz meg kell érteniük a platformok természetét és felépítését, valamint azt, hogy hogyan hoznak létre teljesen új digitális operációs rendszereket és vállalati architektúrákat.
Hová vezet az automatizálás és a robotika?
Jelenleg komoly aggodalmak merülnek fel azzal kapcsolatban, hogy az algoritmikus rendszereket a vállalkozások nagy fokú felügyelet és automatizált döntéshozatal céljából alkalmazzák. A probléma az, hogy az emberekre hatással vannak az empátia nélkül és olyan algoritmusok segítségével hozott döntések, melyek potenciálisan elfogultak és diszkriminatívak lehetnek. Az Institute for the Future of Work nemrégiben készült tanulmánya szerint nem az emberek gépekkel való helyettesítése, hanem az emberek „gépként való kezelése” az, ami miatt a leginkább aggódnunk kellene. E problémák leküzdéséhez a vezetőknek el kell magyarázniuk, hogy a munkavállalók személyes és potenciálisan érzékeny adatait hogyan használják fel a döntések meghozatalához, biztosítaniuk kell, hogy egyértelmű lehetőség legyen a kihívás vagy a jogorvoslat igénybevételére, és olyan irányítási rendszert kell kialakítaniuk, mely biztosítja a szervezetben használt algoritmusok és mesterséges intelligencia rendszerek minőségének integritását.
Van okunk aggódni?
Most egy olyan elágazási ponton vagyunk, ahol nagyon is reális veszélyt jelent, hogy néhány nagy technológiai vállalat nagyobb hatalomra tesz szert, mint a szuverén országok. A Facebook/Meta közelmúltbeli botrányai, melyek a „belső szivárogtatók” révén kerültek napvilágra, azt mutatják, hogy milyen mértékben lehet visszaélni az automatizálási és mesterséges intelligencia technológiákkal, ha a vállalatok a profitra való törekvést az emberek elé helyezik. A hatalommal való visszaéléssel és a magánélet megsértésével kapcsolatos aggodalmak csak fokozódtak Mark Zuckerbergnek a Meta metaverzumába való bevezetésével, mivel a mesterséges intelligenciát a beszéd elemzésére, valamint a gesztusok és arckifejezések elemzésén keresztül a viselkedés, az attitűdök és az érzelmek előrejelzésére fogják használni. Két fő terület van ma, ahol az algoritmusok befolyása a leginkább hatással volt az emberekre, ez a politikai elfogultság a közösségi médiában és a diszkriminatív elfogultság az MI által vezérelt felvételi folyamatokban. Az Egyesült Királyság kormánya a nemrégiben közzétett nemzeti MI-stratégiájában elismerte, hogy a mesterséges intelligencia és az automatizálás exponenciálisan növekvő hatalmával az egész emberiségre kiható mély erkölcsi kérdésekkel és átalakulásokkal állunk szemben. Ezért erkölcsi és etikai iránymutatásokra van szükségünk a mesterséges intelligencia használatához, hogy biztosítsuk annak megbízhatóságát és az algoritmusok átláthatóságát. A blokkláncra épülő új Web3-technológiák az eszközök és a szervezet tulajdonjogának decentralizált modelljei miatt megzavarják a mai nagyvállalati technológiákat. Ez azt jelenti, hogy van egy olyan út, mely lehetővé teszi számunkra, hogy megoldjuk az átláthatóság, a bizalom, a sokszínűség és a befogadás kérdéseit a digitális gazdaságban, és korlátozzuk a „Big Tech” jelenlegi hatalmával való visszaélés lehetőségét.
A robotikát és a mesterséges intelligenciát gyakran összemossák
Talán nyilvánvaló, de a robotika és a mesterséges intelligencia két nagyon különböző tudományág. Míg a robotok mesterséges intelligenciával is rendelkezhetnek, a robotika ugyanúgy virágozhat mesterséges intelligencia nélkül is, és jelenleg a legtöbb rendszer valóban ezt teszi. A robotika a mérnöki és számítástechnikai tudományok azon ága, ahol gépeket építenek, hogy programozott feladatokat hajtsanak végre további emberi beavatkozás nélkül. Ez egy elég tág meghatározás, és mindent magában foglal, az egyszerű, mechanikus kartól kezdve, mely autókat szerel össze, egészen az olyan sci-fik megoldásokig, mint a Wall-E vagy az AmazonAstro „kerekes Alexa” otthoni robotja. Hagyományosan a robotokat akkor használják, ha a feladatok vagy túl nehezek ahhoz, hogy az ember jól elvégezze őket (pl.: rendkívül nehéz alkatrészek mozgatása egy futószalagon), vagy rendkívül ismétlődőek, vagy mindkettő egyben. Egy robot szívesen elvégzi ugyanazt a kimerítő feladatot minden nap újra és újra. Az ember unatkozni fog, elfárad, vagy mindkettő, és ekkor csúsznak be általában a hibák a munkafolyamatba. A robotika és a mesterséges intelligencia ugyanaz a dolog? Bár néha (helytelenül) felcserélhetően használják, a robotika és a mesterséges intelligencia nagyon különböző dolgok. A mesterséges intelligencia az, amikor a rendszerek az emberi elmét utánozzák, hogy menet közben tanuljanak, problémákat oldjanak meg és döntéseket hozzanak anélkül, hogy szükségük lenne külön programozott utasításokra. A robotika az a terület, ahol robotokat építenek és programoznak nagyon specifikus feladatok elvégzésére. A legtöbb esetben ehhez egyszerűen nincs szükség mesterséges intelligenciára, mivel az elvégzett feladatok kiszámíthatóak, ismétlődőek és nem igényelnek további „gondolkodást”.
Mi a mesterséges intelligencia szerepe a robotikában?
Ennek ellenére a robotika és a mesterséges intelligencia együtt létezhet. A mesterséges intelligenciát a robotikában alkalmazó projektek még kisebbségben vannak, de az ilyen tervek valószínűleg egyre gyakoribbak lesznek a jövőben, ahogy a mesterséges intelligencia rendszereink egyre kifinomultabbá válnak. Íme néhány példa a már létező, mesterséges intelligenciát alkalmazó robotokra.
Háztartási robotika
A legnyilvánvalóbb példa a mesterséges intelligenciát alkalmazó háztartási robotokra az Amazon Astro robotja. A robot lényegében egy kerekeken guruló Echo Show, mely mesterséges intelligencia segítségével önállóan navigál a lakásban, és egy periszkóp kamerának köszönhetően szemként és füllel működik, amikor a gazdája nincs a közelben. Ez nem teljesen újdonság, hiszen a robotporszívók is képesek navigálni a bútorok körül. De itt is nagyobb szerepet kap a mesterséges intelligencia. Legutóbb az iRobot, a Roomba mögött álló vállalat jelentette be, hogy az új modellek gépi tanulást és mesterséges intelligenciát használnak majd a háziállatok ürülékének felismerésére és elkerülésére.
Robotika a gyártásban
A robotizált mesterséges intelligencia alkalmazási köre a gyártásban, más néven az Ipar 4.0-ban plasztikusabban megjelenik. Ez lehet olyan egyszerű, mint egy robot, mely algoritmikusan navigál egy forgalmas raktárban, de az olyan vállalatok, mint a Vicarious, MI-t alkalmaznak a kulcsrakész robotoknál, ahol a feladat túl összetett a programozott automatizáláshoz. Ezzel nincsenek egyedül. Egy másik példa a robotok gyártásban való alkalmazására a Shadow Dexterous Hand, mely elég mozgékony ahhoz, hogy puha gyümölcsöt szedjen anélkül, hogy összetörné, miközben demonstráción keresztül tanul, ami potenciálisan a gyógyszeriparban is változásokat hozhat. A Scaled Robotics Site Monitoring Robotja pedig képes járőrözni egy építkezésen, átvizsgálja a projektet, és elemzi az adatokat az esetleges minőségi problémákra vonatkozóan.
Üzleti robotika
Minden olyan vállalkozás számára, melynek négy kilométeres körzetben kell küldenie dolgokat, a Starship Technologies kézbesítő robotjai okos újítást jelentenek. A térképező rendszerekkel, érzékelőkkel és mesterséges intelligenciával felszerelt kis kerekes robotok menet közben képesek kitalálni a legjobb útvonalat, miközben elkerülik a külvilág veszélyeit. A vendéglátás területén a dolgok még látványosabbak. A Miso Robotics Flippy nevű robotja 3D- és hőképet használ, hogy tanuljon a konyháról, melyben tartózkodik, és idővel új készségeket is képes elsajátítani, annak ellenére, hogy a nevét a hamburgerforgatás egyszerű művészetéről kapta. A Moley robotkonyhája is betekintést engedhet a vendéglátás potenciális jövőjébe.
Robotika az egészségügyben
Az egészségügyi szakemberek gyakran fáradtak és túlhajszoltak, és az egészségügy világában a fáradtság végzetes következményekkel járhat. A robotok nem fáradnak el, ami potenciálisan tökéletes helyettesítővé teszi őket, és az úgynevezett „Waldo sebészek” hihetetlen pontossággal és biztos „kézzel” képesek műtéteket végezni. A robotoknak azonban nem kell, hogy képesek legyenek a magasan képzett sebészek feladatait ellátni ahhoz, hogy hasznosak legyenek. A robotok egyszerűbb példái az egészségügyben felszabadíthatják az orvosok idejét azáltal, hogy alacsonyabb képzettségű munkákat végeznének. A Moxi például az egyéni védőeszközök kiosztásától a betegminták lefuttatásáig mindent el tud végezni, így az emberi orvosoknak több idejük marad az ápolásra. A koronavírus-járvány idején pedig a Cobionix olyan robotot fejlesztett ki, amely tű nélküli oltásokat tud beadni anélkül, hogy emberi felügyeletre lenne szükség.
Robotika a mezőgazdaságban
Az egészségügyhöz hasonlóan a robotika jövője a mezőgazdaságban is enyhítheti a munkaerőhiányt és a munkások fáradtságát, de van egy másik nagy potenciális előnye is: a fenntarthatóság. Az Iron Ox például mesterséges intelligenciát és robotikát használ arra, hogy minden egyes növény megkapja az optimális mennyiségű napfényt, vizet és tápanyagot, ami szükséges ahhoz, hogy a növény teljes mértékben kifejlessze a benne rejlő lehetőségeket. Mivel minden egyes növényt robotika és mesterséges intelligencia segítségével elemeznek, kevesebb vizet pazarolnak el, és a gazdaságok kevesebb hulladékot is termelnek. Az elképzelés szerint a mesterséges intelligencia tovább tanul az adatokból, és a jövőbeni betakarítások során is javítja a terméshozamot. A mezőgazdaságban használt robotok másik példája az Agrobot E-Series, amely 24 robotkarjával nemcsak az eper betakarítására képes, hanem mesterséges intelligenciája segítségével értékeli az egyes betakarított gyümölcsök érettségét.
Robotika az űrkutatásban
Míg a NASA jelenleg a marsjáróinak mesterséges intelligenciáját igyekszik fejleszteni, és egy automatizált műholdjavító roboton dolgozik, más vállalatok is igyekeznek az űrkutatást robotika és mesterséges intelligencia segítségével javítani. Az Airbus CIMON-ja például egyfajta Alexa az űrben, melyet arra terveztek, hogy beszédfelismeréssel segítse az űrhajósokat a mindennapi feladatok elvégzésében és csökkentse a stresszt, miközben korai előrejelző rendszerként is működik a problémák észlelésére. És nem a NASA az egyetlen csapat, amely autonóm rovereken dolgozik. Az iSpace saját járműve a fedélzeti eszközök segítségével a nem is olyan távoli jövőben egy, a Földtől távoli „Holdvölgy” kolónia alapjainak lerakásáért lehet felelős.
Katonai robotika
Nyilvánvaló okokból a hadsereg kevésbé akarja hangoztatni eredményeit, mint mások, akik kevésbé ellentmondásos célokra használnak robotizált mesterséges intelligenciát, de a mesterséges intelligencia fegyverek jövője nagyon is valós, és az autonóm katonai drónok már láttak tényleges harcot.
Mi a helyzet a szoftverrobotokkal és a mesterséges intelligenciával?
Hogy a dolgok még zavarosabbak legyenek, a „robot” kifejezés olyan szoftverprogramok leírására is használható, melyek autonóm módon hajtanak végre feladatokat. Ezek pedig néha mesterséges intelligenciát is használnak. A szoftverrobotok nem tartoznak a robotikához, mivel nincs fizikai jelenlétük, és a kifejezés a webkeresőtől a chatbotokig bármit leírhat. Ez utóbbiak mesterséges intelligenciát ölelnek fel, hogy megfelelően válaszoljanak az emberek által küldött üzenetekre.
Miért ne akarnánk a mesterséges intelligenciát használni a robotikában?
A fő érv a mesterséges intelligencia robotokban való alkalmazása ellen az, hogy sok esetben egyszerűen nincs rá szükség. A jelenleg robotoknak kiszervezett feladatok kiszámíthatóak és ismétlődőek, így az MI bármilyen formájának hozzáadása egyszerűen túlzás lenne, amikor a munka nem igényel további „gondolkodást”. Ennek azonban van egy másik oldala is, mégpedig az, hogy a legtöbb robotikai rendszert mindeddig a mesterséges intelligencia korlátait szem előtt tartva tervezték. Más szóval, a legtöbb robotot egyszerű, programozható feladatok elvégzésére készítették, mert nem sok lehetőség volt arra, hogy ennél összetettebb feladatokra is képesek legyenek. Mivel a mesterséges intelligencia fejlődése évről évre ugrásszerűen halad előre, minden bizonnyal elképzelhető, hogy a robotika és a mesterséges intelligencia közötti határvonal az elkövetkező évtizedekben egyre inkább elmosódik.
