W dzisiejszych czasach sztuczna inteligencja (AI) jest dostępna dla szerokiego grona użytkowników dzięki różnorodnym platformom i narzędziom online. Od diagnostyki medycznej po optymalizację procesów przemysłowych, AI znajduje coraz szersze zastosowanie. Narzędzia wspierające diagnostykę medyczną, takie jak IBM Watson Health, analizują dane medyczne, pomagając lekarzom w podejmowaniu trafnych decyzji. Firmy takie jak Qure. ai i PathAI wykorzystują AI do analizy obrazów medycznych z tomografii, radiografii i MRI. Jednocześnie rozwijają się także możliwości naukowe, a studia w dziedzinie sztucznej inteligencji stają się coraz bardziej popularne na uczelniach na całym świecie. Dzięki temu rośnie liczba specjalistów, którzy są w stanie projektować nowoczesne algorytmy i aplikacje wykorzystujące AI w kluczowych obszarach, w tym w ochronie zdrowia. W przyszłości można spodziewać się jeszcze większej integracji AI w codzienne życie, co przyczyni się do dalszej cyfryzacji wielu sektorów.
W przemyśle, narzędzia AI automatyzują procesy, co pozwala na zmniejszenie przestojów o 15-30% dzięki bardziej efektywnej konserwacji predykcyjnej. Narzędzie Uptake AI przewiduje awarie maszyn, redukując koszty naprawy o 20%. W branży bezpieczeństwa, Darktrace AI wykrywa cyberzagrożenia w czasie rzeczywistym, angażując o 50% mniej pracowników w procesy związane z bezpieczeństwem.
Dzięki AI można również usprawnić obsługę klienta. Narzędzie KAI (Kasisto) automatyzuje do 80% zapytań klientów bankowych, zwiększając efektywność obsługi. W e-commerce, personalizacja doświadczeń zakupowych przy użyciu AI, taka jak oferowana przez Shopify Magic, zwiększa współczynnik konwersji o 10-30% i pozwala na szybszą publikację treści o 50%.
Narzędzia e-learningowe wykorzystujące AI dostosowują treści do potrzeb uczniów, zwiększając efektywność nauki o 25%. Chatboty AI dostępne 24/7 mogą obsługiwać zapytania klientów małych firm, redukując czas potrzebny na obsługę o 30-50%. Narzędzia AI takie jak LivePerson AI i Drift AI zwiększają zaangażowanie klientów na stronach firmowych średnio o 20-40%.
Platformy chmurowe AI: Google, Azure, AWS, IBM
Współczesne przedsiębiorstwa coraz częściej korzystają z zaawansowanych Cloud AI Services oferowanych przez liderów rynku, takich jak Microsoft Azure AI, Amazon AWS AI oraz IBM Watson. Dzięki nim można efektywnie analizować dane oraz implementować rozwiązania z zakresu Machine Learning Platforms.
Platformy chmurowe, takie jak Google Cloud Platform, zapewniają skalowalne maszyny wirtualne poprzez Google Compute Engine, które wspierają rozwój modeli machine learning z wykorzystaniem Vertex AI. Podobnie, Microsoft Azure, druga co do wielkości platforma chmurowa na świecie, oferuje szeroki wachlarz narzędzi takich jak Azure Virtual Machines, Azure SQL Database oraz Azure Blob Storage. Microsoft Azure AI jest znane z integracji z produktami takimi jak Office 365 i Dynamics, co pozwala na elastyczne wykorzystanie chmury w ramach istniejącej infrastruktury.
IBM Cloud, ze swoją ofertą IBM Watson, koncentruje się na hybrydowych i multi-cloudowych rozwiązaniach, co umożliwia integrację z innymi platformami chmurowymi. IBM Watson jest wykorzystywany w różnych aspektach biznesu, od generowania tekstu po analizę danych, co pozwala firmom na korzystanie z zaawansowanych modeli AI bez konieczności posiadania specjalistycznej wiedzy technicznej.
Amazon AWS AI, lider rynku z 32% udziałem, oferuje ponad 200 w pełni funkcjonalnych usług dostępnych z centrów danych na całym świecie. AWS jest znane z elastycznych opcji cenowych, które pozwalają użytkownikom płacić tylko za faktycznie wykorzystane zasoby, co jest idealne zarówno dla małych startupów, jak i gigantów korporacyjnych.
Z raportu Flexera wynika, że 82% przedsiębiorstw korzysta z hybrydowego modelu chmurowego, co pokazuje rosnącą potrzebę elastyczności i wsparcia ze strony platform takich jak Microsoft Azure AI, Amazon AWS AI oraz IBM Watson w codziennej działalności biznesowej.
Narzędzia No-Code i Low-Code AI – AI dla każdego
Narzędzia No-Code AI i Low-Code AI zyskały na znaczeniu, ponieważ umożliwiają szybkie wdrażanie aplikacji w zaledwie kilka dni lub nawet godzin. Tradycyjne projekty programistyczne mogą trwać kilka miesięcy, co czyni rozwiązania No-Code i Low-Code zdecydowanie bardziej atrakcyjnymi dla małych i średnich firm. Warto zauważyć, że koszty wdrożenia tych narzędzi są niższe, ponieważ nie wymagają angażowania profesjonalnych programistów.
Jednym z najważniejszych atutów narzędzi No-Code AI i Low-Code AI jest ich zdolność do automatyzacji rutynowych zadań, co prowadzi do większej efektywności operacyjnej w firmach. W przypadku No-Code, użytkownicy mogą tworzyć aplikacje bez potrzeby posiadania umiejętności programistycznych, podczas gdy Low-Code wymaga jedynie podstawowej wiedzy technicznej. Czas wdrożenia narzędzi No-Code jest bardzo szybki, a Low-Code również oferuje szybkie wdrożenie, zależne jednak od złożoności projektu.
Platformy takie jak Google Colab i TensorFlow Playground demokratyzują dostęp do technologii AI, umożliwiając użytkownikom bez głębokiej znajomości programowania tworzenie i implementowanie modeli sztucznej inteligencji. To pozwala na łatwe eksperymentowanie z modelami, co przyczynia się do szybszego i bardziej innowacyjnego rozwoju rozwiązań na różnych płaszczyznach działalności.
Narzędzia Low-Code oferują lepsze możliwości integracji z istniejącymi systemami, co czyni je bardziej efektywnymi w skomplikowanych środowiskach biznesowych. Większość platform No-Code i Low-Code, takich jak Google Colab i TensorFlow Playground, oferuje również darmowe wersje próbne, co pozwala użytkownikom przetestować narzędzia przed podjęciem decyzji o ich pełnym wdrożeniu.
W wymiarze praktycznym, narzędzia No-Code i Low-Code AI mogą znacząco zwiększyć produktywność. Na przykład:
- MotionAI – priorytetyzuje zadania w oparciu o ich ważność i termin.
- SaneBox i Boomerang – automatyzują zarządzanie e-mailami.
- Clockwise – synchronizuje kalendarz i eliminuje konflikty czasowe.
- Notion – umożliwia organizację projektów w jednym miejscu przy użyciu AI.
- SuperNormal i Krisp – zapewniają transkrypcję i podsumowanie spotkań.
- Asana – automatycznie przypisuje zadania i śledzi postępy.
- Otter.ai – organizuje pliki według słów kluczowych i tematów.
- Timely – śledzi czas pracy i generuje raporty.
- Katch.ai – automatyzuje planowanie spotkań.
- Genei – przyspiesza przyswajanie skomplikowanych raportów.
OpenAI API i inne otwarte zasoby
OpenAI API, narzędzie stworzone przez OpenAI, stało się niezwykle popularne wśród programistów, umożliwiając łatwe integrowanie zaawansowanych modeli językowych w różnych aplikacjach. Jego elastyczność i potężne możliwości sprawiły, że wielu deweloperów używa tego narzędzia do analizy tekstu, tłumaczeń oraz innych zastosowań sztucznej inteligencji.
Równocześnie, zasoby oferowane przez Hugging Face, takie jak pre-trained models, ułatwiają szybkie wdrażanie funkcji AI bez konieczności budowania własnych modeli od podstaw. W 2024 r., sztuczna inteligencja stała się integralną częścią życia zarówno w firmach, jak i w codzienności domowej, a otwarte zasoby pozwalają na jej łatwiejsze wykorzystanie w wielu dziedzinach.
Jednym z przykładów jest model Stable LM 2 od Stability AI, który został wprowadzony w 2024 r. Ten model charakteryzuje się 1,6 i 12 miliardami parametrów, oferując dużą moc obliczeniową. Warto również wspomnieć o imponujących finansowaniach, jak 6,6 miliarda USD pozyskanych przez OpenAI w październiku 2024 r. oraz umowie między Anthropic a Amazon na 4 miliardy USD.
Prognozy na 2025 r. wskazują, że aż 750 milionów aplikacji zintegruje technologię LLM, co potwierdza rosnącą rolę otwartych zasobów AI. Modele takie jak Inflection-2.5, osiągające 94% wydajności GPT-4 przy użyciu jedynie 40% zasobów, pokazują, jak dynamicznie rozwija się ta dziedzina. Warto też zauważyć, że OpenAI API oraz zasoby Hugging Face przyczyniają się do demokratyzacji dostępu do zaawansowanej technologii, umożliwiając szerokie zastosowania AI na całym świecie.
Kursy online i społeczności AI – ucz się i dziel wiedzą
Kursy online są nieocenionym źródłem wiedzy i umiejętności z zakresu AI. Przykładem może być bezpłatny kurs online oferowany przez PFR we współpracy z Coders Lab i Escola. Kurs ten obejmuje różne lekcje o AI, w tym aspekty prawne, komunikację z AI oraz automatyzację repetetywnych zadań.
Kluczowe obszary tematyczne kursu obejmują zbieranie, przetwarzanie i analizę danych, a także zrozumienie przyszłości danych jako waluty. Program kursu zawiera również część o “uczeniu maszynowym dla ciekawskich,” w której omówione są metody uczenia maszynowego.
Popularne metody uczenia nadzorowanego, takie jak regresja wielokrotna i logistyczna, zostały uwzględnione w materiałach. Kurs zagłębia się także w historię i różnice między neuronami biologicznymi a sztucznymi, wyjaśniając strukturę sieci neuronowych i metody ich optymalizacji.
Platformy e-learningowe, takie jak Udemy i Coursera, często udostępniają opinie uczestników, co pomaga w wyborze kursu. Typowy czas trwania kursu z zakresu AI Education może wynosić od kilku tygodni do kilku miesięcy, w zależności od poziomu zaawansowania. Istnieją kursy wprowadzające, które nie wymagają wcześniejszej wiedzy z programowania czy matematyki, co umożliwia rozpoczęcie nauki sztucznej inteligencji praktycznie każdemu.
Społeczności AI, takie jakfora i grupy dyskusyjne, są niezastąpionym źródłem wsparcia. Uczestnicy mogą dzielić się swoimi doświadczeniami i zdobywać nowe spostrzeżenia, co jest kluczowe dla rozwoju zawodowego i akademickiego. AI Communities umożliwiają wymianę wiedzy i wspólny rozwój, co sprzyja budowaniu więzi i sieci kontaktów.
Elastyczność kursów online, która umożliwia naukę z dowolnego miejsca o dogodnej porze, sprzyja osobom ceniącym elastyczność. Kursy stacjonarne natomiast, zapewniają bezpośredni kontakt z wykładowcą oraz innymi uczestnikami, co może być korzystne dla osób preferujących interakcję „twarzą w twarz”. Personalizacja ścieżek nauczania staje się kluczowym trendem, gdzie algorytmy AI analizują postępy uczniów i dostosowują materiały do ich potrzeb.
Rosnąca popularność kursów etyki AI odzwierciedla zapotrzebowanie na specjalistów, którzy rozumieją wpływ technologii na społeczeństwo. Online Courses oferujące dostęp do rzeczywistych zbiorów danych i narzędzi branżowych umożliwiają praktyczne zastosowanie zdobytej wiedzy. Dzięki współpracy renomowanych platform edukacyjnych, takich jak Coursera, edX i Udemy, z uznawanymi uniwersytetami i firmami technologicznymi, zapewniony jest wysoki poziom merytoryczny oferowanego szkolenia.
Przykłady zastosowania AI online w praktyce – od analizy danych po tworzenie treści
Współczesne zastosowania AI w praktyce rozciągają się od zaawansowanej analizy danych po generowanie treści, wpływając na różne branże. Przykładowo, Airbnb wykorzystuje algorytmy uczenia maszynowego do optymalizacji cen noclegów. System ten analizuje historyczne ceny, trendy sezonowe i lokalizację, by ustalić optymalne ceny, co zwiększa zyski gospodarzy i pozwala gościom znaleźć odpowiednie zakwaterowanie.
W sektorze kosmetycznym, Estée Lauder stworzył asystenta do makijażu obsługiwanego głosem, który szczególnie wspiera osoby niedowidzące, oferując krok po kroku instrukcje aplikacji makijażu. Firmy takie jak Spotify korzystają z predykcyjnej analizy danych, aby dostosować listy utworów do preferencji użytkowników, analizując historię interakcji, polubienia oraz nawyki słuchania, co prowadzi do wyższego zaangażowania użytkowników.
Podobnie Uber używa AI do przewidywania popytu w określonych lokalizacjach i porach, co pozwala kierowcom na optymalizację tras i minimalizowanie czasu podróży. Automatyzacja tych procesów przyczynia się do większej liczby realizowanych przejazdów dziennie oraz lepszych oszacowań czasu podróży dla pasażerów. W sferze handlu detalicznego, Nike wykorzystuje AI do personalizacji treści na mediach społecznościowych, co zwiększa zaangażowanie użytkowników oraz poprawia skuteczność reklam.
W Polsce również widoczny jest dynamiczny wzrost zastosowań AI. Ponad 75% firm zaczyna wdrażać sztuczną inteligencję w różnorodnych obszarach swojej działalności. Dla przykładu, w sądownictwie AI pomaga w analizie dokumentów i prognozowaniu wyników spraw, podczas gdy w bankowości algorytmy analizują zachowania klientów, personalizując oferty i zwiększając efektywność zarządzania ryzykiem. Te przykłady doskonale ilustrują, jak AI może zrewolucjonizować różne sektory, przynosząc korzyści zarówno firmom, jak i użytkownikom końcowym.
