Velika američka kompanija IBM proteklog je tjedna najavila cijelu lepezu novih proizvoda i usluga. Plavi div tehnologije posebno se usmjerio na razvoj umjetne inteligencije (AI) u poslovne svrhe. Na konferenciji Think lansirali su paket Watson Studio u kojem pod jednim krovom okupljaju sve svoje usluge povezane s umjetnom inteligencijom. Za demonstraciju moći IBM je objavio i nove suradnje s Appleom (poboljšavanje umjetne inteligencije u poslovne svrhe) i Nvidijom (stvaranje jačih računala) te najavio nove mogućnosti poslovnih rješenja u Cloudu i ubrzanje kreiranja modela mašinskog učenja za 50 puta.
– Ovo je trenutak koji se događa svakih 25 godina. To se dogodi kada se i biznis i tehnološka arhitektura mijenjaju u isto vrijeme. A to je potencijal da se sve promijeni. Umjetna inteligencija najveća je prilika našeg vremena – poručila je glavna direktorica IBM-a Ginni Rometty.
Rometty je neslužbeno najavila da uspon umjetne inteligencije zaslužuje da Mooreov i Metcalfeov zakon dobiju nasljednika – Watsonov zakon, po imenu IBM-ove AI.
A po Watsonu dobila je ime i nova usluga Watson Assistant – IBM-ov iskorak na tržište sve popularnijih glasovnih asistenata po uzoru na već etablirane pametne asistente Amazonova Alexa, Googleova Assistanta ili Appleove Siri. No, IBM neće izdavati svoju seriju hardvera, nego će ovu uslugu nuditi poslovnim partnerima koji će Watson Assistant ugrađivati u svoje proizvode. Automobilske kompanije mogle bi ugraditi tu uslugu u automobile, a hoteli kao dodatnu uslugu u sobama.
Važna je i tema izloženosti kompanija hakerima. Cyber kriminal prijeti tvrtkama troškovima koji bi se mogli mjeriti u milijardama. Procjenjuje se da u prosjeku svaki hakerski napad korisnika košta 158 dolara, a zabilježene su krađe od nekoliko dolara pa do 150.000 dolara u pojedinačnim upadima. IBM takvim napadima namjerava doskočiti novim tehnologijama šifriranja podataka koje bi štitile podatke čak i kada ih koristite, a tada su podaci obično najviše izloženi.
Vruća je tema cijele industrije kako će tehnološki svijet dočekati uvođenje GDPR-a u Europi. Iz IBM-a nas uvjeravaju da su spremni za novu europsku regulativu u ophođenju s podacima korisnika:
– Sa sigurnošću vam mogu reći da je IBM-ov Cloud potpuno spreman za GDPR. A to ćemo ubrzo i objaviti. Imamo cijeli paket usluga za područje EU. Gradimo alate za katalogiziranje i upravljanje podacima i olakšavamo tvrtkama te procese. I bez otkrivanja imena korisnika, Watson može prema konfiguraciji podataka prepoznati je li nešto OIB, JMBG ili neki drugi podatak te upozoriti zaduženu osobu za upravljanje podacima da nije šifrirala određeni podatak – otkrio nam je Bryson Koehler, glavni tehnički direktor IBM-ova Watsona i Clouda.
Inače, pozicija data scientista ili osobe koja je u tvrtki zadužena za obradu podataka sve je važnije radno mjesto. No zanimljivo je da data scientisti u prosjeku čak 70 posto svojeg radnog vremena moraju prvo posvetiti sređivanju i pripremanju podataka prije nego što krenu napraviti model mašinskog učenja koji treba omogućiti kvalitetnije korištenje bogatstva podataka koje svaka tvrtka ima kako bi ključne osobe donosile kvalitetnije odluke.
– Kada razgovaramo o analitici, podaci su stup. No, podaci su često nataloženi u izoliranim silosima, mogu biti u različitim bazama, često nestrukturirani. I često podaci nisu čisti. Imaš dnevne podatke koji stižu, a nemaju unesene sve vrijednosti. Kako očistiti podatke, kako ih provjeriti, jesu li stigli od povjerljivog izvora? Tek tada nastupa mašinsko učenje. No, još je veći izazov uključivanje tog modela u radni proces u tvrtki – istaknuo je za Večernji list Dinesh Nirmal, IBM-ov potpredsjednik Analitike.
Njegov kolega Koehler ističe da se na takvim problemima vide prednosti IBM-ove široke lepeze u Cloudu pojačane Watsonovom asistencijom:
– Cloud omogućuje da su podaci lakše dostupni. To znači da je postalo lakše i skupljati sve veće količine podataka, što može biti problem u sređivanju. Ali kad je riječ o umjetnoj inteligenciji, to nije problem, Watson to može iskoristiti za učenje. Što više podataka, tim bolje, barem što se tiče umjetne inteligencije...
A jednom kada obrađivači podataka srede goleme arhive, mašinsko učenje već će u nekoliko minuta kreirati modele, a dosad je za velike baze trebalo oko 70 minuta. Što znači da odgovorne osobe u tvrtki u realnom vremenu mogu donositi bolje odluke. Odluke koje po IBM-u mogu tvrtkama donijeti nove prihode u vrijednosti od čak dva bilijuna dolara...
