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:

1. Inteligentna produkcja jutra zaczyna się już dziś, https://www.comarch.pl/erp/nowoczesne-zarzadzanie/numery-archiwalne/inteligentna-produkcja-jutra-zaczyna-sie-juz-dzis/
2. Raport Dell Technologies: nowa era współpracy ludzi i maszyn, http://mamstartup.pl/technologie/11647/raport-dell-technologies-nowa-era-wspolpracy-ludzi-i-maszyn
3. 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
4. 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