Umělá inteligence pomáhá vařit pivo a míchat whisky
Umělá inteligence spolu s internetem věcí pohání čtvrtou průmyslovou revoluci. Mění tradiční postupy ve výrobě, vytváří nové obchodní modely a tlačí firmy, aby pracovaly s daty a informacemi. A aby reagovaly na poptávku zákazníků po lepších výrobcích a rychlejší, kvalitnější službě. AI změní svět byznysu ve všech odvětvích, i když pro každý typ podniku to bude znamenat něco jiného.
Dle průzkumu společnosti Microsoft „Byznys ve věku umělé inteligence“ zavádí řešení na bázi umělé inteligence už teď celosvětově téměř dvě pětiny firem (38 procent) vykazujících vysoký růst. Její využití navíc plánují ve strategických oblastech, jako je rozhodování nebo hledání nových obchodních příležitostí.
U českých podniků je dle průzkumu situace odlišná. Většina z nich totiž zatím spíše vyčkává a přešlapuje na místě. Času na přípravu už ale moc není a hrozí, že technologicky schopnější konkurence získá výhodu.
„Tuzemské firmy stojí na podobné startovní čáře jako vyspělé země a nyní se hraje o to, kdo tuto inovační šanci nejlépe využije. Ten, kdo bude mít jasnou vizi přidané hodnoty AI pro podnikání, má obrovskou šanci stát se lídrem ve svém odvětví. I menší podniky se díky včasnému zavedení AI mohou posunout do pozice vyzyvatele současných lídrů na trhu,“ říká Dalibor Kačmář, ředitel pro partnerskou síť v Microsoftu Česká republika a Slovensko.
Nicméně v některých oborech se AI začíná výrazně prosazovat už nyní.
Předchází kritickým situacím ve výrobě
Roboti vykonávající těžkou práci, automatizované linky, efektivní využití materiálu, inteligentní továrny. Tak nějak vypadá Průmysl 4.0, AI mu ale dává ještě další rozměr. Dokáže se dívat do budoucnosti, identifikovat, jaká bude poptávka zákazníků, nebo předem odhalit slabiny či selhání a diagnostikovat.
Zajímavé předpovídání kritických situací, které firmám ušetří plno peněz, má na starosti technologie založená na internetu věcí (IoT), kterou umí nabídnout česká firma KPCS CZ.
Má za sebou zajímavé a dost náročné testování – v pojízdnou laboratoř se v roce 2017 proměnil dakarský speciál týmu Big Shock Racing otce a syna Macíkových. Pod kapotu dostal technologii, která v průběhu závodu pomocí malých čidel snímala otřesy, zrychlení, zpomalení, přetížení, teplotu či nadmořskou výšku. „S ohledem na zkušenost mechaniků z předchozích ročníků, kdy došlo k poškození větráku chlazení kvůli velkému nánosu prachu, bylo naším úkolem měřit právě třeba otřesy,“ popisuje obchodní šéf firmy KPCS CZ Ondřej Výšek.
Technický tým měl každý večer informace, na jakou oblast údržby se zaměřit, a data posloužila i pro přípravu speciálu na další sezonu, například k optimalizaci výkonu ve vysokých nadmořských polohách.
KPCS CZ zvládá postavit řadu podobných řešení na infrastruktuře a cloudových službách od Microsoftu. „Řešení, které vzniklo jako prototyp pro Big Shock Racing, má velmi široké využití, vlastně je velmi univerzální. Od připojení řídicích jednotek vozidel, a to nejenom při motosportu, přes využití v průmyslu či chytrých městech. Vlastně to cenné je kombinace zkušeností, jak data změřit, jak je přenést do úložiště, kde jsou analyzována, jak data interpretovat, porozumět jim a vizualizovat je,“ dodává Ondřej Výšek.
Ve výrobě dokáže takový systém předem vyhodnotit, kde hrozí selhání. AI je na základě velkého množství dat schopna předpokládat výskyt poruchy a dobu, kdy nastane, a díky tomu můžete naplánovat údržbu zařízení před výskytem chyby. Přínosem pro firmy je snížení nákladů díky optimalizaci technologií, například při topení a chlazení, údržba před výskytem problému, ale také náhrada lidské práce roboty tam, kde je to přínosné.
Největší světový producent žáruvzdorných výrobků, rakouská firma RHI Magnesita, podobně experimentuje s AI a strojovým učením při kontrole kvality. Musí zajistit, aby všech jejích 120 tisíc žáruvzdorných výrobků zvládlo odolat teplotám přes 1200 °C. Výrobky sledují infračervené kamery a snímky jsou následně zpracovávány algoritmy strojového učení. AI má firmě zvýšit přesnost detekce defektů a zajistit přesnou předpověď životnosti výrobků.
Francouzský energetický gigant Engie zase nasadil AI, aby vyhodnocovala záběry z dronů a identifikovala případné poškození na rozvodech a infrastruktuře.
„Umělá inteligence sama zatím s žádnými myšlenkami nepřijde. Společně se strojovým učením je to ale báječný způsob, jak snadno, efektivně a levně dosahovat i velmi odvážných cílů, které bychom si nedávno ani neuměli představit.“
Roman Oružinský, AltTag Media
Vaří pivo, míchá whisky
Umělá inteligence se prosazuje i v jednom z nejstarších průmyslových odvětví. Dánský pivovar Carlsberg spustil projekt, díky kterému má AI pomoci uvařit správně chutnající pivo. Výzkumná laboratoř čtvrté největší pivovarnické společnosti světa vyprodukuje zhruba tisícovku různých pivních vzorků denně. „Uvědomili jsme si, že kdybychom měli senzory, které by nám už na začátku řekly, jaké kmeny kvasnic jsou skutečně použitelné později ve velkém objemu výroby, a napověděly, jakou chuť bude dané pivo mít, našemu výzkumu by to hodně pomohlo,“ popisuje Jochen Förster z laboratoře Carlsbergu.
Do projektu se zapojily dvě dánské univerzity, společnost Microsoft dodala senzory pracující na principu AI včetně algoritmů strojového učení. Projekt má trvat celkem tři roky, během nichž se má umělá inteligence lépe naučit analyzovat vůně a chutě už během procesu kvašení piva.
Ve švédské palírně Mackmyra zase chtějí s pomocí AI namíchat dokonalou whisky. Do modelů strojového učení zadávají existující receptury (včetně oceňovaných blendů), prodejní data a zákaznické preference. Na základě této sady dat může umělá inteligence vygenerovat více než 70 milionů receptur podle typu sudů aktuálně dostupných ve skladu. „Chceme, aby umělá inteligence vytvořila recepturu, která bude na takové úrovni, že bude moci získávat ocenění. Chceme objevovat receptury, které by člověka nikdy nenapadly,“ říká Angela D’Orazio, master blender v palírně Mackmyra.
První whisky na světě vytvořená umělou inteligencí má být v prodeji v srpnu 2019.
„AI může výrazně celosvětově ovlivnit i další odvětví,“ říká Jarno Kartela, machine learning partner ve společnosti Fourkind, která pro švédskou palírnu vytvářela algoritmus. „Dokážu si představit, jak systémy umělé inteligence generují receptury pro cukrovinky, parfémy, nápoje, nebo dokonce třeba design sportovní obuvi. Podobné pokusy už proběhly, ale nasazení ve větší míře zatím pokulhává,“ dodává.
České firmy experimentují, ale chybí jim strategie
I když i v Česku přibývají příklady úspěšného nasazení AI k posílení byznysu, celkově tuzemské firmy za zahraniční konkurencí zaostávají.
Průzkum „Byznys ve věku umělé inteligence“, který si v lednu 2019 nechal zpracovat Microsoft, ukázal, že řada z nich zatím nemá jasnou strategii a konkrétní obchodní scénáře, jak s AI naložit v praxi.
V jiných zemích patří mezi hlavní výzvy při zavádění AI nalezení talentovaných lidí (39 procent), firmy v Česku řeší spíše nedostatek vize. Vedle schopnosti přizpůsobit se rychle se měnícím tržním podmínkám (60 procent) je hlavní překážkou při zavádění AI v českých podnicích chybějící dlouhodobá strategie pro AI (44 procent) a nouze o konkrétní nápady, jak AI může přinést větší přidanou hodnotu zákazníkům (44 procent).
S technologiemi tak spíše experimentují, ale nemají představu, jak a proč je použít. Chybějící strategie je brzdí. Zatímco například v USA plánuje umělou inteligenci využívat pro rozhodování do tří let 100 procent oslovených firem, pro Evropu je průměr 87 procent a v ČR je to jen 80 procent respondentů. Během jednoho roku ji v ČR plánuje využívat jen asi 16 procent firem.
Průzkum zjišťoval mezi 1150 lídry napříč 13 zeměmi, jak plánují aplikovat umělou inteligenci a jaký mají názor na její budoucí využití. V České republice se do průzkumu zapojilo celkem 100 šéfů firem nad 250 zaměstnanců.
Zahraniční společnosti podle průzkumu více využívají AI k vytváření nových produktů, nových služeb, nových byznysmodelů. České firmy se zatím spíš soustřeďují na zlepšení stávajících firemních procesů. Využívají elektronické dokumenty, účetnictví, ale celkový systém nemění.
A jak začít experimentovat? Třeba s aplikacemi AI Demos.
Na nákup s AI
V době sociálních sítí je spokojenost zákazníků rozhodující pro úspěch každého výrobku či služby. Negativní hodnocení může vážně narušit prodeje a významně poškodit reputaci celé firmy.
Lidé nechtějí čekat ve frontě nebo na obsazené zákaznické lince či konverzovat s nepříjemným operátorem nebo nepříliš intuitivním strojem. Odpovědí jsou chatboti s podporou umělé inteligence, kteří umějí komunikovat přirozenou řečí, vyřídit základní požadavky, a dokonce rozpoznat sentiment. Ať už jde o boty nasazené na telefonní linky, web, nebo na sociální sítě. Firmám mohou kromě zajištění základního zákaznického servisu sbírat i cenná data o požadavcích klientů.
Více o využití chatbotů ve firmách
Americká společnost Cogito dodává řešení, které trénovali odborníci na behaviorální vědy. Analyzuje lidský hlas a dává operátorům v reálném čase pokyny typu: mluvíš moc, mluvíš málo, mluvíš rychle, jsi málo zúčastněný, příliš zákazníka přerušuješ... Podle Cogita může aplikace přispět ke zlepšení emocionální inteligence operátorů zákaznické podpory.
Největší český e-shop Alza.cz testuje nasazení AI ve svém showroomu v Budapešti. Zákazníky v takzvané Experience Zone, která prezentuje produkty společností Microsoft a HP, oslovuje formou personalizovaných reklamních sdělení na displejích. Jde o interaktivní obrazovku, která pomocí kognitivních služeb Microsoft Azure rozpozná pohlaví a věk zákazníka a zobrazí jemu odpovídající reklamu, od počítačových her pro děti, notebooků pro studenty až po tiskárny pro tisk fotografií z dovolené.
Další technologie internetu věcí zjišťují počty návštěvníků, jak dlouho se v Experience Zone zdržují a na jakých místech. Výstupem jsou nejčastější trajektorie pohybu a „heatmapy“, které ukazují, kde se zákazníci nejčastěji zdržují.
Veškerá data jsou anonymizovaná a firma má pak k dispozici cenné údaje, z nichž se generují reporty a souhrnné informace o typu návštěvníků showroomu, nejvíce vytěžovaných časech či reakci na různé nabídky. To následně firmě umožňuje reagovat pružně na zájem zákazníků.
Nasadit podobnou technologii je dnes možné v jakémkoli druhu obchodu či prostoru. „Cílem je ukazovat nové koncepty zpracování zákaznických signálů jak z digitálních, tak z fyzických tradičních prodejních kanálů,“ vysvětluje Nikola Pleska, expert Microsoftu na digitální transformaci v retailu.
Předpovídá, kolik zboží se prodá
Systémy již dokážou predikovat preference zákazníků, pohlídat, jestli je třeba doplnit regály či sklad, jaké zboží chybí. Propojí posbíraná data, vyhodnotí je a najdou v nich souvislosti.
Obchodníkům s potravinami dokáže AI pomoci i s plánováním objednávek, aby se zamezilo plýtvání. Na východě Slovenska takový projekt pro jeden řetězec supermarketů realizovala společnost AltTag Media. „Potřebovali bychom vědět, kolik máme koupit tatarských omáček. A také chceme snížit množství zeleniny, kterou musíme vyhazovat,“ znělo původní zadání. A tak firma začala pracovat na modelu prediktivního prodeje.
Systém předpovídá, kolik zboží se prodá. „Kdyby model obsahoval pouze data z pokladního systému, dosahoval by jen padesáti- až šedesátiprocentní přesnosti, což je běžný standard statistických algoritmů. Díky umělé inteligenci jsme dosahovali až devadesátiprocentní úspěšnosti v předpovědích množství prodaného zboží,“ popisuje majitel bratislavské agentury Roman Oružinský.
Aby byl model co nejpřesnější, učil se i na základě externích dat, jako jsou poloha prodejny, průměrná teplota a srážky v daném období nebo výplatní termíny firem ve městě i výplaty důchodů či sociálních dávek. Předpovědi ovlivňuje také třeba výše průměrné mzdy ve městě, míra nezaměstnanosti, termíny školních prázdnin nebo to, jaké slevové akce a marketingové aktivity pořádají konkurenti.
„Umělá inteligence sama zatím s žádnými myšlenkami nepřijde. Společně se strojovým učením je to ale báječný způsob, jak snadno, efektivně a levně dosahovat i velmi odvážných cílů, které bychom si nedávno ani neuměli představit,“ doplňuje Oružinský.
AI postupně mění i další obory. Usnadňuje práci v kancelářích, pomáhá s náborem zaměstnanců, optimalizuje logistiku a přepravu, přesně cílí marketingové kampaně, prosazuje se ve finančním sektoru, kde dokáže chránit internetbanking proti zneužití, schvaluje úvěry, vyhodnocuje pojistné události, pomáhá předcházet podvodům. Revoluce v byznysu zdaleka nekončí.