Big Data oznacza
zbiory danych, które są zbyt duże dla tradycyjnych systemów przetwarzania
danych. Wymagają one nowych technologii przetwarzania (m.in. Hadoop, HBase i
MongoDB). Big Data to jednak nie tylko wielkie zbiory danych, ale również
zdolność do przechwytywania, przechowywania, zarządzania i analizowania tych
danych. W perspektywie przedsiębiorstw Big Data jest koncepcją, która obejmuje
ogólny zbiór zagadnień dotyczących działań związanych z szerokimi zagadnieniami
od przechowywania, przetwarzania aż po wizualizację danych. Posiadanie tych
umiejętności może przyczyniać się do podejmowania lepszych decyzji. Koncepcja
Big Data w zarządzaniu przedsiębiorstwem dotyczy nowoczesnego podejścia do
analizy danych, obejmującej możliwości ich gromadzenia, przetwarzania i
wizualizacji. Jej zastosowanie spełnia szerokie potrzeby w różnych dziedzinach
funkcjonowania przedsiębiorstwa.
Koncepcja
Big Data, związana z gromadzeniem i przetwarzaniem bardzo dużych wolumenów
danych, które często są słabo ustrukturyzowane i przetwarzane w czasie
zbliżonym do rzeczywistego, niesie różnego rodzaju organizacjom duże możliwości
i jednocześnie znaczące wyzwania. Wiąże się to m.in. z rosnącym
zapotrzebowaniem na niestandardowe, zindywidualizowane produkty oraz z
systematycznym skracaniem się cyklu życia produktu. Konieczność dostosowania
się do gwałtownie postępujących zmian wymaga coraz szybszego wprowadzania
produktów na rynek. Tworzone są coraz bardziej złożone struktury organizacyjne,
które pozwalają podołać temu wyzwaniu. Te fundamentalne zmiany wymagają
zaawansowania w tworzeniu innowacji zarówno w zarządzaniu, jak i inżynierii
produkcji. Możliwe i wskazane jest wprowadzenie istotnych innowacji w procesach
zarządzania oraz komunikacji z klientami, opierając te procesy w większym
stopniu na analizowanych na bieżąco szczegółowych danych masowych. Big Data
daje także możliwości opracowania nowych lub znaczącej modyfikacji
dotychczasowych modeli biznesowych, w ramach których dostępne będzie
wykorzystanie potencjału tkwiącego w posiadanych danych. W szczególności
świadczone będą nowe usługi oparte na analizie danych masowych. Można więc
uznać, że metody Big Data umożliwiają i jednocześnie wymuszają innowacyjność
czterech podstawowych typów: produktową, procesową, organizacyjną i zarządczą.
Natomiast
Sztuczna Inteligencja (inteligentne oprogramowanie) to najnowsza dziedzina
nauki i techniki, ukształtowana, jako oddzielna gałąź już na początku rozwoju
techniki komputerowej. W roku 1956 pojęcie AI (ang. artificial intelligence)
stało się nazwą wyodrębnionej dziedziny wiedzy. Ogólnie rzecz ujmując, sztuczna
inteligencja (ang. artificial intelligence, AI), to dział informatyki zajmujący
się konstruowaniem maszyn i algorytmów, których działanie posiada znamiona
inteligencji. Rozumie się przez to zdolność do samorzutnego przystosowywania
się do zmiennych warunków, podejmowania skomplikowanych decyzji, uczenia się,
rozumowania abstrakcyjnego, itp. Przedmiotem sztucznej inteligencji jest
badanie i określanie reguł rządzących inteligentnymi zachowaniami człowieka i
wykorzystanie ich w algorytmach i programach komputerowych potrafiących te
zasady wykorzystywać. Przykładem takich rozwiązań są dość powszechnie stosowane
programy do rozpoznawania tekstów, obrazów, dźwięków, translatory, dowodzenie
twierdzeń logiki i matematyki, uczenie maszyn, gry symulacyjne. Obecnie
istnieją dwa podejścia do zagadnień sztucznej inteligencji.
- „Silna” sztuczna inteligencja – system
inteligentny, to taki, który jest bezpośrednim odzwierciedleniem inteligencji
człowieka. - „Słaba” sztuczna inteligencja – system
inteligentny, to taki, który działa racjonalnie (koncepcja systemowa).
Powstające obecnie aplikacje cyfrowe są coraz
bardziej złożone i coraz bardziej inteligentne. Specjaliści z branży
IT twierdzą, że zbliża się dzień, w którym maszyny staną się
bardziej inteligentne od ludzi. W Stanach Zjednoczonych sztuczna
inteligencja jest już wykorzystywana do opracowywania dokumentów prawnych,
a lekarze stosują AI jako pomoc w diagnozowaniu i leczeniu.
W ciągu najbliższych lat roboty AI mogą zastąpić pracowników
w wielu zawodach, np. mogą pełnić rolę konsultanta w banku czy
recepcjonisty w hotelu. Już teraz zaawansowane algorytmy sztucznej
inteligencji pomagają w podejmowaniu lepszych decyzji inwestycyjnych.
Rozwój Big Data i Sztucznej Inteligencji przyspiesza z
roku na rok, a eksperci alarmują, że im bardziej inteligentne są maszyny, tym
mniej potrzebny jest człowiek. Kolejne zawody będą odchodzić w niepamięć. I to
nie tylko te najmniej skomplikowane, związane np. z pracą przy taśmie
produkcyjnej czy kierowaniem pojazdami. Pracownicy umysłowi też mogą stracić
swoje posady. Gdy myślimy o zastępowaniu ludzi przez roboty i sztuczną
inteligencję, do głowy jako pierwsze mogą przychodzić te bardziej „mechaniczne”
zajęcia. Wkrótce niepotrzebni mogą się okazać sprzedawcy w sklepie, kelnerzy
czy taksówkarze. Według raportu Boston Consulting Group, w ciągu najbliższych
10 lat aż 25% dostępnych dzisiaj prac zostanie zautomatyzowanych. Jak wskazuje
Bernard Marr, ekspert i autor bestsellerowej książki poświęconej tematyce big
data, również te mniej oczywiste zawody mogą wkrótce przejść do lamusa. „Mniej
oczywiste” w tym przypadku to takie, które wymagają bardzo specjalistycznej
wiedzy i umiejętności. Takie, które dziś trudno sobie wyobrazić bez udziału
człowieka. A jednak – ekspert przewiduje, że komputerowe algorytmy wkrótce
zmienią oblicze m.in. służby zdrowia, szkolnictwa czy ubezpieczeń.
Podczas konferencji The BSS Tour: Polska – centrum
usług IT dla Europy dyskutowano o najnowszych usługach i procesach oraz
trendach, którymi kieruje się branża informatyczna i teleinformatyczna. Jednym
z poruszanych tematów, który w ostatnim czasie coraz częściej pojawia się
podczas wielu wydarzeń, konferencji i spotkań o tematyce IT, ICT i ITO była
rosnąca rola Big Data i Sztucznej Inteligencji. Według słów Vladana Petrovica z
największego na świecie stowarzyszenia profesjonalistów branży outsourcingu –
IAOP w ciągu najbliższych 5 lat na rynku będzie funkcjonowało ponad 50
miliardów urządzeń, które będą zbierać, analizować i wykorzystywać zebrane
dane. Ekspert podkreślił coraz większy ich wpływ na takie obszary jak ochrona
zdrowia, finanse czy ubezpieczenia.
Należy jednak podkreślić, że obydwa obszary, zarówno
Big Data, jak i AI wymagają współpracy człowieka. Rola czynnika ludzkiego jest
tu niepodważalna, zwłaszcza w kontekście współpracy człowieka z maszyną. Z
raportu Dell Technologies „The Next Era of Human-Machine Partnerships” wynika,
że ludzie stają się „cyfrowymi dyrygentami”. Zdaniem ekspertów współtworzących
raport, najnowsze technologie — wraz z olbrzymim rozwojem oprogramowania, Big
Data i mocy obliczeniowej — gruntownie zmienią rolę człowieka. Rozpocznie się
nowa faza relacji między ludźmi a maszynami, a jej główne cechy
charakterystyczne to:
- Większa
efektywność i większe możliwości działań, pomagające ludziom pokonywać własne
ograniczenia. - Ludzie będą
„cyfrowymi dyrygentami”, a technologia będzie ich przedłużeniem, pomagającym lepiej
kierować i zarządzać codziennymi czynnościami. - Praca będzie
szukać pracowników — przedsiębiorstwa będą znajdować i zatrudniać
utalentowanych pracowników z całego świata, korzystając z zaawansowanych
algorytmów wskazujących odpowiednią osobę na podstawie analizy danych. - Nieustanne i
szybkie uczenie się — ze względu na tempo zmian i ciągłe powstawanie nowych
branż oraz konieczność nabywania nowych umiejętności.
Każda firma, która chce zajmować dobrą pozycję w epoce
współpracy ludzi z maszynami, musi stać się przedsiębiorstwem cyfrowym, a jej
sercem musi być oprogramowanie. Aby ta transformacja była możliwa, firmy muszą
szybko przystąpić do działania, zadbać o potencjał swoich maszyn oraz
przygotować zarówno infrastrukturę, jak i pracowników. Inne kluczowe wnioski z
raportu Dell Technologies to:
- W 2030 roku
zależność ludzi od techniki zmieni się w prawdziwą relację partnerską, która
będzie promować kreatywność, zapał i przedsiębiorczość. Te cechy w
połączeniu z szybkością, automatyzacją i efektywnością zapewnianymi przez
maszyny zaowocują produktywnością, która stworzy nowe możliwości w różnych
branżach i zawodach. - W 2030 roku
asystenci oparci na sztucznej inteligencji będą potrafili o wiele więcej niż
dzisiaj. Będą działać w sposób zautomatyzowany, na podstawie swoich
przewidywań. - Technika nie
wyeliminuje pracy ludzkiej, ale zmieni się proces szukania pracy. Praca
przestanie być miejscem, a stanie się serią zadań. Technologie uczenia
maszynowego sprawią, że będzie można wyszukiwać osoby według wiedzy i umiejętności,
a przedsiębiorstwa będą zatrudniać najlepszych kandydatów do poszczególnych
zadań. - Według szacunków
85% zawodów, które będą wykonywane w 2030 roku, nie zostało jeszcze
wynalezionych. Zmiany będą tak szybkie, że ludzie będą musieli się uczyć szybko
i nieustannie, korzystając z nowych technologii, w tym rzeczywistości
rozszerzonej i wirtualnej. Umiejętność zdobywania wiedzy będzie bardziej
ceniona niż sama wiedza.
Wbrew opinii przeciwników Industry 4.0 (koncepcja
budowania systemów cyber-fizycznych, które łączą w spójną całość komunikację,
IT, dane i maszyny), rosnąca automatyzacja nie oznacza likwidacji miejsc pracy.
Wręcz przeciwnie: ma ona jedynie na celu uwolnienie ludzi od zadań
niebezpiecznych, męczących i rutynowych. Nawet w najbardziej zautomatyzowanej
fabryce niezastąpione pozostaną: kreatywność, doświadczenie i umiejętność oceny
sytuacji doświadczonych pracowników. To pracownicy wciąż będą odpowiedzialni za
kontrolę procesów i podejmowanie krytycznych decyzji na podstawie danych
pomiarowych, wysyłanych przez maszyny i urządzenia produkcyjne. W fabryce jutra
człowiek znajduje się w centrum inteligentnej sieci: technologia go wspiera,
nie eliminuje.
Współpraca ludzi i maszyn pozwala realizować nowe
pomysły i poprawiać wydajność obecnej produkcji. A charakter tej współpracy
kształtuje właśnie człowiek. Dlatego w najbliższym czasie zaobserwujemy na
rynku pracy wzrost zapotrzebowania na specjalistów i wykwalifikowaną kadrę,
znającą się na technologii informatycznej i potrafiącą wykorzystać swoje
umiejętności w nadchodzącej przyszłości produkcyjnej. Zapotrzebowanie na ludzi
w procesie produkcji nie zniknie.
Patrząc z perspektywy ludzi, którzy chcą utrzymać
znaczenie w swoich zawodach, muszą
się skoncentrować na umiejętnościach i kompetencjach, które trudno
odtworzyć sztucznej inteligencji – zrozumienie, motywacja oraz
interakcji z innymi ludźmi. Inteligentna maszyna może zdiagnozować
chorobę, a nawet zalecić odpowiednią terapię lepiej niż lekarz. Ale
potrzeba drugiego człowieka, aby usiąść z pacjentem, zrozumieć jego
sytuację życiową (finanse, rodzinę, jakość życia itp.) oraz pomóc
w ustaleniu optymalnego planu leczenia. Podobnie inteligentne maszyny będą
w stanie diagnozować złożone problemy biznesowe oraz rekomendować
działania usprawniające organizacje. Jednak to człowiek będzie się nadal najlepiej nadawał do wykonania takich zadań,
jak zachęcenie zarządu firmy do działania, omijanie wrażliwych kwestii
politycznych lub wyszukiwanie odpowiednich osób do przewodzenia zmianom.
To te ludzkie umiejętności będą coraz bardziej
w cenie w kolejnej dekadzie. W miarę jak sztuczna
inteligencja oraz uczenie maszynowe przejmą nasze pozostałe zadania, będą nas
wyróżniać między innymi umiejętność perswazji, wrażliwość społeczna oraz empatia.
Niestety te zorientowane na ludzi umiejętności uważano do tej pory za
drugorzędne w obszarze szkolenia oraz edukacji. Wszyscy mieliśmy do
czynienia z lekarzami, analitykami finansowymi lub konsultantami, którzy
bardziej koncentrowali się na dokumentacji niż na naszej specyficznej sytuacji
czy pragnieniach. Tak czy inaczej umiejętności te nabiorą znaczenia dla
wszystkich, którym zależy na utrzymaniu się w swojej dziedzinie
w miarę postępującej automatyzacji systemów
Czas pokaże, czy Big Data i AI może nauczyć się być
jeszcze bardziej twórcze i skuteczniejsze niż umysł ludzki oraz jaki będzie
mieć to wpływ na nasze miejsca pracy. Jednak na razie jej rozwój będzie
generować kolejne etaty – w tym zupełnie nowe. Bez wątpienia integracja
człowieka z maszyną nigdy nie była tak głęboka i wielopoziomowa jak obecnie.
Autor: dr Łukasz Kryśkiewicz, pracownik Ministerstwa Cyfryzacji
Źródła:
- Inteligentna produkcja jutra zaczyna się już dziś, https://www.comarch.pl/erp/nowoczesne-zarzadzanie/numery-archiwalne/inteligentna-produkcja-jutra-zaczyna-sie-juz-dzis/
- Raport Dell Technologies: nowa era współpracy ludzi i
maszyn, http://mamstartup.pl/technologie/11647/raport-dell-technologies-nowa-era-wspolpracy-ludzi-i-maszyn - Rozwój sztucznej inteligencji sprawia, że jeszcze
ważniejsza staje się inteligencja emocjonalna, https://www.hbrp.pl/b/rozwoj-sztucznej-inteligencji-sprawia-ze-jeszcze-wazniejsza-staje-sie-inteligencja-emocjonalna/hZisjeMx - Sztuczna Inteligencja i Big Data coraz szerzej
wykorzystywane przez medycynę, finanse i ubezpieczenia,http://www.patriot24.net/sztuczna-inteligencja-i-big-data-coraz-szerzej-wykorzystywane-przez-medycyne-finanse-i-ubezpieczenia,18129
