TTMS Blog
Świat okiem ekspertów IT
Wpisy autorstwa: Marcin Kapuściński
Jak wykorzystać sztuczną inteligencję w biznesie: krótki przewodnik po obszarach zastosowań
Wyobraź sobie, że wchodzisz do biura i zastajesz tam technologię, która w ciągu kilku sekund potrafi przewidywać zachowania klientów, automatyzować żmudne zadania i pomagać w podejmowaniu lepszych decyzji biznesowych. To już nie science fiction – to rzeczywistość sztucznej inteligencji we współczesnym świecie biznesu. W miarę jak firmy na całym świecie ścigają się w wykorzystaniu potencjału AI, zrozumienie, jak skutecznie wdrażać tę technologię, staje się kluczowe, aby zachować konkurencyjność. 1. Wprowadzenie do AI w biznesie Krajobraz biznesowy przechodzi ogromną transformację za sprawą sztucznej inteligencji. Wartość globalnego rynku AI szacowana jest na prawie 196,63 miliarda dolarów na początku 2024 roku (źródło: synthesio.io), co wyraźnie pokazuje, że AI to nie tylko kolejny trend technologiczny – to podstawa nowoczesnych operacji biznesowych. AI w biznesie oznacza fundamentalną zmianę w sposobie działania firm, podejmowania decyzji oraz interakcji z klientami. Od małych startupów po międzynarodowe korporacje – organizacje wykorzystują AI do automatyzacji rutynowych zadań, analizowania ogromnych ilości danych oraz odkrywania nowych możliwości rozwoju i innowacji. Czynnikiem szczególnie wzmacniającym pozycję AI w biznesie jest zdolność systemów do nauki i ciągłego doskonalenia. Algorytmy uczenia maszynowego potrafią rozpoznawać wzorce w danych, których człowiek mógłby nie zauważyć, a przetwarzanie języka naturalnego umożliwia bardziej „ludzką” komunikację między komputerami a ludźmi. Te rozwiązania rewolucjonizują wszystko – od obsługi klienta aż po zarządzanie łańcuchem dostaw. Prognozy mówiące o wzroście wartości rynku do 738,80 miliarda dolarów wskazują, że wdrażanie AI nie tylko nie zwalnia, ale wręcz przyspiesza. Dla firm oznacza to, że poznanie i wdrożenie AI to nie tylko kwestia bycia na bieżąco, ale również przygotowanie na przyszłe wyzwania. Firmy, które już teraz podejmują kroki w kierunku AI, będą lepiej przygotowane do funkcjonowania na coraz bardziej zdominowanym przez tę technologię rynku. Kluczowe obszary, w których AI wywiera znaczący wpływ, to: Doświadczenia i personalizacja klienta Automatyzacja procesów i zwiększenie efektywności Analiza danych i podejmowanie decyzji Zarządzanie ryzykiem i wykrywanie nadużyć Rozwój produktów i innowacje W miarę coraz głębszego wnikania w praktyczne zastosowania AI w biznesie, warto pamiętać, że sukces we wdrażaniu tych rozwiązań nie polega na zastępowaniu pracowników, lecz na wzmacnianiu ich możliwości oraz uwalnianiu czasu na bardziej strategiczną, kreatywną pracę. 2. Obszary w Twojej firmie, w których warto wdrożyć sztuczną inteligencję Według danych explodingtopics.com, aż 83% firm uważa AI za jeden z priorytetów, dlatego tak ważne stało się zrozumienie, gdzie wdrażać sztuczną inteligencję w biznesie. Przyjrzyjmy się kluczowym obszarom, w których AI może przynieść największe korzyści. 2.1 AI w marketingu: coś więcej niż podstawowa automatyzacja Rola sztucznej inteligencji w biznesie szczególnie wyraźnie uwidacznia się w marketingu. Narzędzia oparte na AI analizują wzorce zachowań klientów, preferencje i zaangażowanie, tworząc wysoce spersonalizowane kampanie. Systemy te są w stanie przewidywać potrzeby klientów jeszcze zanim się pojawią, co umożliwia proaktywne podejście do marketingu. Zespoły marketingowe mogą wykorzystywać AI do: Personalizacji treści i rekomendacji produktowych Optymalizacji wydatków reklamowych i skuteczności kampanii Tworzenia segmentacji klientów w oparciu o dane Generowania i testowania tekstów reklamowych Prognozowania wartości klienta w czasie 2.2 Dodaj inteligentne systemy wsparcia do swojej obsługi klienta Biznesy wykorzystujące sztuczną inteligencję rewolucjonizują obsługę klienta poprzez inteligentną automatyzację. Nowoczesne chatboty oparte na AI mogą jednocześnie obsługiwać wiele zapytań, oferując całodobowe wsparcie przy zachowaniu wysokiej jakości. Systemy te uczą się przy każdej interakcji, nieustannie poprawiając odpowiedzi i zrozumienie potrzeb klientów. Wdrożenie AI do systemów wsparcia w firmie przynosi wymierne efekty w postaci skrócenia czasu odpowiedzi i poprawy satysfakcji klientów. Narzędzia te mogą automatycznie kierować bardziej skomplikowane zapytania do człowieka, jednocześnie samodzielnie obsługując standardowe pytania, co umożliwia płynne doświadczenie dla klienta. 2.3 Usprawnij operacje i zarządzanie łańcuchem dostaw Sztuczna inteligencja w biznesie rewolucjonizuje zarządzanie łańcuchem dostaw za pomocą analityki predykcyjnej i optymalizacji w czasie rzeczywistym. Systemy AI potrafią przewidywać trendy popytu, optymalizować poziom zapasów i identyfikować potencjalne zakłócenia jeszcze zanim one nastąpią. Sprytne algorytmy analizują dane historyczne, prognozy pogody i trendy rynkowe, tworząc dokładne prognozy dotyczące potrzeb w łańcuchu dostaw. Takie proaktywne podejście pomaga firmom utrzymywać optymalny poziom zapasów, obniżać koszty magazynowania oraz unikać braków towarów. 2.4 Wyposaż dział HR w narzędzia analityczne i rekrutacyjne oparte na AI W obliczu prognoz mówiących o tym, że do 2025 roku w obszarze AI będzie pracować 97 milionów osób (explodingtopics.com), działy HR potrzebują rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji, by poradzić sobie z rozwijającą się kadrą pracowników. AI usprawnia rekrutację poprzez wstępne skanowanie CV, identyfikację najlepszych kandydatów, a nawet przeprowadzanie pierwszych rozmów kwalifikacyjnych za pomocą chatbotów. Narzędzia te pomagają również w: Prognozowaniu rotacji pracowników Identyfikacji luk kompetencyjnych Personalizowaniu planów rozwoju pracowników Automatyzacji zadań administracyjnych Analizowaniu satysfakcji z pracy 2.5 Wykrywaj nadużycia i zbędne wydatki w dziale finansowym Sztuczna inteligencja stanowi przełom w zarządzaniu finansami, dostarczając zaawansowane narzędzia do wykrywania oszustw i monitorowania wydatków. Systemy AI potrafią w czasie rzeczywistym analizować ogromne ilości danych transakcyjnych, identyfikując nieregularne wzorce mogące wskazywać na działalność niezgodną z prawem. W odróżnieniu od tradycyjnych rozwiązań opartych na regułach, algorytmy uczenia maszynowego uczą się rozpoznawania nowych zagrożeń. Poza zapobieganiem nadużyciom, AI wspiera działy finansowe w: Monitorowaniu trendów w wydatkach i wyłapywaniu nieprawidłowości Automatyzacji procesów raportowania i zatwierdzania wydatków Prognozowaniu przepływów pieniężnych i ryzyk finansowych Optymalizacji budżetu i zarządzaniu kosztami 2.6 Usprawnij procesy decyzyjne i analitykę danych Narzędzia analityczne oparte na AI przekształcają surowe dane w praktyczne wskazówki, pozwalając na szybsze i bardziej świadome podejmowanie decyzji. Według szacunków, do 2030 roku technologia AI może generować przychody rzędu 15,7 biliona dolarów (explodingtopics.com), dlatego firmy korzystające z AI w analizie danych zyskują znaczną przewagę konkurencyjną. Systemy te przetwarzają ogromne ilości danych w czasie rzeczywistym, identyfikując wzorce i trendy, które mogłyby zostać przeoczone przez człowieka. Potrafią też tworzyć modele predykcyjne, pomagające firmom w przewidywaniu zmian rynkowych i dostosowywaniu strategii. 2.7 Udoskonal programy szkoleniowe Platformy edukacyjne oparte na sztucznej inteligencji dostosowują się do indywidualnego stylu i tempa nauki, tworząc spersonalizowane ścieżki rozwoju dla pracowników. Systemy te śledzą postępy, wskazują obszary wymagające poprawy oraz automatycznie dopasowują poziom trudności w celu optymalizacji efektów szkolenia. Technologia ta umożliwia również: Tworzenie dostosowanych ścieżek szkoleniowych Zapewnianie informacji zwrotnej w czasie rzeczywistym Tworzenie interaktywnych scenariuszy szkoleniowych Śledzenie i analizę skuteczności szkoleń Automatyzację ocen i procesów certyfikacji Dzięki tym zróżnicowanym zastosowaniom sztuczna inteligencja w zasadniczy sposób zmienia sposób funkcjonowania i konkurowania firm na współczesnym rynku. W miarę jak wartość amerykańskiego rynku AI zmierza ku 299,64 miliardom dolarów do 2026 roku (explodingtopics.com), organizacje, które strategicznie wdrażają AI w powyższych obszarach, będą miały przewagę w przyszłości. 3. Końcowe uwagi na temat przyszłości AI w biznesie Integracja sztucznej inteligencji z zarządzaniem przedsiębiorstwem oznacza fundamentalną zmianę w sposobie funkcjonowania i konkurowania firm. W miarę jak przedsiębiorstwa wykorzystujące sztuczną inteligencję odnoszą coraz większe sukcesy, należy pamiętać, że taka transformacja wymaga przemyślanego planowania i zaangażowania. 3.1 Znaczenie cierpliwości i wytrwałości w osiąganiu sukcesu z AI Wdrażanie technologii sztucznej inteligencji w biznesie nie jest procesem, który przynosi efekty z dnia na dzień. Aby osiągnąć sukces, potrzebne są metodyczne podejście i realistyczne oczekiwania. Firmy muszą być świadome, że systemy AI potrzebują czasu na naukę, dostosowanie się i optymalizację wyników. Początkowa faza implementacji może wiązać się z wyzwaniami, ale to właśnie wytrwałość jest kluczem do osiągnięcia długoterminowych korzyści. Proces integracji technologii AI w biznesie zwykle obejmuje: Dokładną analizę obecnych procesów Stopniową implementację w poszczególnych etapach Ciągłe monitorowanie i wprowadzanie poprawek Regularne szkolenia i podnoszenie kwalifikacji personelu Systematyczny pomiar i analizę wyników Firmy, które wykażą się cierpliwością w tym okresie przejściowym, zwykle osiągają bardziej trwałe i znaczące rezultaty. Kluczowe jest skoncentrowanie się na budowaniu solidnych fundamentów, zamiast starać się wdrożyć naraz każde dostępne rozwiązanie AI. 3.2 Pozostanie w czołówce: potrzeba ciągłej innowacji i adaptacji Dynamiczny rozwój sztucznej inteligencji w świecie biznesu wymaga zaangażowania w stały proces innowacji. Organizacje muszą być na bieżąco z najnowszymi technologiami i gotowe dostosowywać do nich swoje strategie. Wymaga to stworzenia kultury, która otwarcie podchodzi do zmian technologicznych i ceni nieustanne doskonalenie. Aby utrzymać przewagę konkurencyjną, firmy powinny: Regularnie oceniać nowe technologie AI i ich potencjalne zastosowania Inwestować w szkolenia i rozwój pracowników Tworzyć kulturę innowacji i eksperymentowania Budować elastyczne systemy zdolne do adaptacji do nowych możliwości AI Monitorować trendy w branży i działania konkurencji Przyszłość sztucznej inteligencji w zarządzaniu biznesem polega na utrzymaniu równowagi między innowacją a praktycznym wdrożeniem. Wczesne przyjęcie nowatorskich technologii może dawać przewagę, jednak równie ważne jest, aby te wdrożenia były zgodne z celami biznesowymi i przynosiły realną wartość. Skuteczna integracja sztucznej inteligencji w biznesie wymaga delikatnej równowagi między ambicją a pragmatyzmem. Firmy, które zachowają tę równowagę i będą konsekwentnie dążyć do rozwoju w obszarze AI, mają znacznie większe szanse na odniesienie sukcesu w coraz bardziej zdominowanym przez technologię rynku. Kluczowe jest zachowanie elastyczności i jednoczesne utrzymanie klarownej wizji, jak sztuczna inteligencja może służyć celom biznesowym i przyczyniać się do trwałego wzrostu. 4. Jak TTMS może pomóc we wdrożeniu sztucznej inteligencji w Twojej firmie W TTMS specjalizujemy się w integracji sztucznej inteligencji (AI) z procesami biznesowymi, oferując dopasowane rozwiązania, które zwiększają efektywność i wspierają innowacje. Oto, jak możemy wesprzeć Cię we wdrożeniu AI w Twojej organizacji: 4.1 Rozwiązania biznesowe oparte na AI Dostarczamy zaawansowane rozwiązania AI, które poprawiają efektywność operacyjną i proces podejmowania decyzji w różnych branżach. Nasze usługi obejmują: Inteligentne chatboty i wirtualni asystenci: Zautomatyzuj obsługę klienta dzięki chatbotom opartym na AI, które mogą jednocześnie obsługiwać wiele zapytań i świadczyć całodobowe wsparcie przy zachowaniu wysokiej jakości. Zaawansowana analityka: Przekształcamy surowe dane w praktyczne wskazówki, pozwalające szybciej i trafniej podejmować decyzje. Nasze narzędzia do analityki oparte na AI przetwarzają ogromne ilości danych w czasie rzeczywistym, wychwytując wzorce i trendy, które często pozostają niezauważone. 4.2 Wdrożenia AI w konkretnych branżach Nasz zespół może pochwalić się bogatym doświadczeniem we wdrażaniu AI dostosowanych do specyfiki różnych sektorów. Przykładowo: Branża farmaceutyczna: Wdrożyliśmy system AI zintegrowany z Salesforce CRM dla Takeda Pharma, automatyzując analizę RFP w celu usprawnienia procesów przetargowych i przyspieszenia podejmowania decyzji. Usługi prawne: Opracowaliśmy system wspomagany przez AI dla kancelarii prawnej, automatyzując analizę dokumentów prawnych, przygotowanie do mediacji oraz generowanie umów, co usprawniło przepływ pracy i poprawiło jakość usług. Produkcja: Wdrożyliśmy rozwiązanie AI do optymalizacji meta tagów SEO w Adobe Experience Manager u producenta mechatroniki. Dzięki automatyzacji generowania meta tagów i analizie zachowań użytkowników znacząco poprawiliśmy widoczność w wyszukiwarkach i zwiększyliśmy efektywność działań marketingowych. Szkolenia korporacyjne: Zaimplementowaliśmy system oparty na AI w programach szkoleniowych, personalizując ścieżki nauki, automatyzując egzaminy i dostosowując materiały szkoleniowe do konkretnych potrzeb pracowników. 4.3 Kompleksowe usługi integracji AI Oferujemy pełen zakres usług związanych z integracją AI, w tym: Konsultacje i opracowanie strategii: Analizujemy potrzeby biznesowe, aby opracować spersonalizowaną strategię wdrożenia AI. Projektowanie i wdrażanie systemów: Projektujemy i implementujemy systemy AI dostosowane do wymagań operacyjnych Twojej firmy. Szkolenia i wsparcie: Zapewniamy szkolenia dla Twojego zespołu oraz bieżące wsparcie, aby wdrożenie i działanie rozwiązań AI przebiegały bez zakłóceń i przynosiły optymalne rezultaty. W TTMS dokładamy wszelkich starań, by pomóc Twojej firmie w pełnym wykorzystaniu zaawansowanych technologii AI do automatyzacji rutynowych zadań, usprawnienia podejmowania decyzji i utrzymania przewagi konkurencyjnej. Pozwól nam towarzyszyć Ci w Twojej drodze do sukcesu z AI i odkryć pełen potencjał Twojej firmy. Skontaktuj się z nami już teraz! Zapoznaj się z naszymi studium przypadków dotyczącymi wdrożeń AI: Optymalizacja SEO Meta przez AI w AEM: Stäubli Case Study Case Study – Wdrożenie AI w Kancelarii Prawnej | TTMS Wykorzystanie sztucznej inteligencji w doskonaleniu szkoleń: Case Study | TTMS Case study z integracji Salesforce z narzędziem AI w biofarmaceutycznej firmie Takeda | TTMS Case Study: Jak migracja na platformę AEM pomogła w rozwoju na rynku EMEA | TTMS Jak firmy faktycznie wykorzystują sztuczną inteligencję? Rola sztucznej inteligencji w biznesie obejmuje wiele działów i obszarów funkcjonowania firm. Organizacje w głównej mierze wdrażają AI w celu automatyzacji powtarzalnych zadań, analizy dużych zbiorów danych oraz usprawnienia procesów decyzyjnych. Współczesne zastosowania AI w biznesie to między innymi analityka predykcyjna do prognozowania sprzedaży, zautomatyzowane systemy obsługi klienta oraz inteligentne systemy zarządzania stanami magazynowymi. Takie rozwiązania pomagają firmom obniżyć koszty operacyjne, a jednocześnie zwiększają efektywność i dokładność działania. Jak można wykorzystać sztuczną inteligencję w biznesie? Zastosowanie sztucznej inteligencji w biznesie może przybierać różne formy, między innymi: Analiza i prognozowanie zachowań klientów Automatyzacja procesów i optymalizacja przepływu pracy Analiza trendów rynkowych w czasie rzeczywistym Kontrola jakości oraz przewidywanie potrzeb konserwacyjnych Monitorowanie i zwiększanie produktywności pracowników Ocena ryzyka i wykrywanie nadużyć Optymalizacja łańcucha dostaw Personalizowane kampanie marketingowe Jaki jest przykład zastosowania sztucznej inteligencji w biznesie? Przykładem zastosowania sztucznej inteligencji w biznesie może być wdrożenie inteligentnych systemów CRM. Platformy te wykorzystują AI do: Prognozowania wzorców zakupowych klientów Automatyzacji kampanii e-mail marketingowych Identyfikowania nowych szans sprzedażowych Proponowania spersonalizowanych rekomendacji produktowych Monitorowania poziomu satysfakcji klientów Generowania szczegółowych raportów dotyczących zachowań i preferencji klientów Jak wykorzystać sztuczną inteligencję, aby przekształcić swoją firmę? Przekształcenie firmy z wykorzystaniem sztucznej inteligencji wymaga strategicznego podejścia: Oceń bieżące procesy biznesowe Zidentyfikuj obszary, w których AI może przynieść wartość Zacznij od małych, możliwych do opanowania projektów Mierz i analizuj wyniki Skaluj sprawdzone wdrożenia Zapewnij ciągłe szkolenia dla pracowników Nieustannie optymalizuj i dostosowuj działania Kluczowe jest rozpoczęcie z jasno zdefiniowanymi celami i stopniowe poszerzanie zakresu inicjatyw AI w miarę uzyskiwania pozytywnych rezultatów. Jak sztuczna inteligencja (AI) może zmienić Twoją firmę? Biznes wykorzystujący sztuczną inteligencję przechodzi przełomowe zmiany na wielu płaszczyznach: Zwiększona efektywność operacyjna: AI automatyzuje rutynowe zadania, ograniczając błędy ludzkie i podnosząc produktywność. Poprawione doświadczenie klienta: Bardziej spersonalizowane interakcje i szybszy czas reakcji. Lepsze podejmowanie decyzji: Wnioski oparte na danych wspierają planowanie strategiczne. Wyższe przychody: Nowe możliwości dzięki analizie predykcyjnej i wglądowi w trendy rynkowe. Obniżone koszty: Usprawnione procesy i zoptymalizowane wykorzystanie zasobów. Szybsze tempo innowacji: Przyspieszone prace nad nowymi produktami i szybsze dostosowanie do zmian na rynku. Przewaga konkurencyjna: Zwiększona zdolność szybkiej reakcji na zmiany rynkowe. Wpływ AI zależy od branży i wielkości organizacji, lecz potencjał do wprowadzania znaczących transformacji w biznesie jest powszechny. Kluczem do sukcesu jest dobór odpowiednich zastosowań i ich strategiczna realizacja w zgodzie z celami firmy.
Czytaj
Czy sztuczna inteligencja (AI) odbierze pracę prawnikom?
Automatyzacja, robotyka i algorytmy kiedyś kojarzono głównie z przemysłem. Jednak szybki rozwój sztucznej inteligencji (AI) coraz bardziej wpływa na branże, które kiedyś uważano za odporne na automatyzację — takie jak sektor prawny. Czy prawnicy powinni obawiać się, że AI „zajmie” ich miejsca pracy? Jakie są realne ryzyka i możliwości związane z wdrażaniem AI w kancelariach prawniczych oraz działach prawnych korporacji? 1. W jakich obszarach prawnicy już wykorzystują sztuczną inteligencję? 1.1 Analiza dokumentów i umów Narzędzia oparte na AI coraz częściej pomagają prawnikom przeszukiwać tysiące dokumentów prawnych, orzeczeń czy regulacji w bardzo szybkim tempie. Doskonale radzą sobie z szybkim lokalizowaniem istotnych informacji w dużych zbiorach danych — zadanie, które kiedyś wymagało wielu godzin, a nawet dni pracy prawnika. 1.2 Wstępne Sporządzanie Dokumentów i Umów Zaawansowane systemy AI potrafią generować szablony umów lub dokumentów procesowych na podstawie istniejących danych i wzorców. Uwolnia to prawników od powtarzalnych, rutynowych zadań i pozwala im skupić się na bardziej złożonych, strategicznych kwestiach. 1.3 Wyszukiwanie Precedensów i Orzeczeń Zamiast ręcznie przeglądać setki wyroków, prawnicy mogą polegać na narzędziach AI, aby szybko znaleźć najbardziej istotne precedensy i interpretacje prawne. Podejście to wspiera silniejsze argumenty prawne w sprawach sądowych i negocjacjach. 1.4 Prognozowanie Wyników Spraw Niektóre rozwijające się narzędzia analizują big data i historię spraw, aby oszacować prawdopodobieństwo wygranej lub przegranej w procesie. Choć te algorytmy są nadal w fazie rozwoju, mogą pomóc adwokatom zdecydować o najlepszej strategii procesowej lub czy rozstrzygnąć sprawę polubownie. 2. Czy AI Naprawdę Może Zastąpić Prawników? Chociaż AI może przejąć wiele powtarzalnych i stosunkowo prostych zadań, kluczowe aspekty pracy prawnika — interpretowanie niuansów prawnych, negocjowanie, doradzanie strategiczne oraz uwzględnianie kontekstu społecznego czy biznesowego — są znacznie trudniejsze do pełnej automatyzacji. Kreatywność i Złożona Argumentacja Chociaż narzędzia AI mogą generować teksty lub rekomendacje na podstawie wzorców, nadal brakuje im pełnej zdolności do tworzenia oryginalnych koncepcji prawnych czy skomplikowanych argumentów uwzględniających czynniki społeczne i psychologiczne. Ocena Ryzyka i Usługi Doradcze Prawnicy robią więcej niż tylko interpretują prawo; pełnią rolę doradców, którzy muszą ocenić różne scenariusze i konsekwencje dla swoich klientów. AI może dostarczać statystyki i modele, ale ostatecznie to człowiek ocenia ryzyko i sugeruje najlepszy sposób działania w danej sytuacji. Reprezentacja w Sądzie i Interakcje z Klientami Bezpośrednia komunikacja z klientami, rozwiązywanie konfliktów oraz negocjowanie w zespołach wymagają umiejętności interpersonalnych i subtelnego osądu, które pozostają domeną ludzkich prawników. 3. Jak Prawnicy Mogą Wykorzystać AI na Swoją Korzyść? Zamiast postrzegać AI wyłącznie jako zagrożenie, warto traktować ją jako narzędzie, które może usprawnić pracę prawników i dać im przewagę konkurencyjną: 3.1 Oszczędność Czasu i Kosztów Narzędzia AI pomagają prawnikom szybko analizować dokumenty lub sporządzać podstawowe szablony umów, co pozwala zaoszczędzić czas i obniżyć koszty usług. 3.2 Wyższa Jakość Usług Automatyzacja powtarzalnych zadań pozwala prawnikom skupić się na pracy wymagającej specjalistycznej wiedzy. To zwiększa jakość usług i sprzyja większej satysfakcji klientów. 3.3 Nowe Specjalizacje Wzrost znaczenia AI niesie ze sobą również nowe wyzwania prawne związane z ochroną danych, etyką użycia technologii oraz regulacjami dotyczącymi algorytmów. Specjaliści w tych dziedzinach będą bardzo poszukiwani. 3.4 Możliwości na Rynku Globalnym Rozwiązania AI mogą ułatwiać ekspansję międzynarodową i usprawniać tłumaczenie dokumentów, umożliwiając kancelariom prawnym obsługę klientów na całym świecie. 4. Czy Przyszłość Oznacza Mniej Prawników? Prawdopodobnie popyt na prawników wykonujących jedynie proste, powtarzalne zadania będzie z czasem maleć. Z drugiej strony, rośnie zapotrzebowanie na wysoko wykwalifikowanych adwokatów, którzy łączą wiedzę prawniczą z umiejętnościami technologicznymi lub biznesowymi. Ewolucja Zawodu Prawnika Zawód prawnika adaptuje się wraz z postępem technologicznym. Współcześni eksperci prawni muszą rozumieć podstawy AI i umieć wykorzystywać algorytmy w praktyce. Prawnicy specjalizujący się w regulacjach dotyczących AI — takich jak ochrona danych, własność intelektualna czy prawo antydyskryminacyjne — staną się jeszcze bardziej wartościowi. Współpraca z AI, a Nie Zastępowanie Najbardziej prawdopodobny scenariusz to współpraca między ludźmi a maszynami. AI będzie wspierać adwokatów w analizie danych i przygotowywaniu dokumentów, ale ostateczne decyzje prawne, interpretacja kontekstu i myślenie strategiczne pozostaną w rękach ludzi. 5. Wnioski Czy AI odbierze pracę prawnikom? Prawdopodobnie nie w sposób, który całkowicie ich zastąpi. Jednak niewątpliwie zmieni charakter pracy prawniczej. Prawnicy będą korzystać z narzędzi AI, aby szybciej i efektywniej wykonywać rutynowe zadania. W rezultacie popyt na niektóre powtarzalne prace zmniejszy się, ale wzrośnie zapotrzebowanie na wysoko wykwalifikowanych ekspertów prawnych, którzy rozumieją i współpracują z zaawansowanymi technologiami. AI zatem służy jako katalizator ewolucji branży prawniczej, a nie jako zagrożenie, które wyeliminuje zawód prawnika. Z perspektywy zarówno doświadczonych adwokatów, jak i nowicjuszy w dziedzinie prawa, kluczowe będzie śledzenie rozwoju technologicznego oraz ciągłe doskonalenie umiejętności, aby świadczyć usługi na najwyższym poziomie w szybko zmieniającym się środowisku. A co sami prawnicy myślą o tych obawach? Zapraszamy do wysłuchania uwag Natalii Lener-Bobek, radcy prawnego współpracującej z naszą kancelarią Sawaryn & Partners oraz członka Grupy Roboczej ds. Sztucznej Inteligencji (GRAI) w Ministerstwie Spraw Cyfrowych. Więcej o naszej współpracy z kancelarią Sawaryn & Partners możesz przeczytać tutaj. https://youtu.be/Y41D2QuHDjc
Czytaj
Wszystko co chcieliście wiedzieć o ChatGPT, ale boicie się spytać
Sztuczna inteligencja jest coraz częściej obecna w naszym codziennym życiu, a ChatGPT to jedno z najpopularniejszych narzędzi opartych o AI. Zebraliśmy w jednym miejscu najważniejsze pytania dotyczące ChatGPT, by odpowiedzieć na wszelkie wątpliwości i pokazać, jak efektywnie korzystać z tego narzędzia. 1. Czym jest ChatGPT i jak działa? ChatGPT to model językowy opracowany przez OpenAI, który bazuje na zaawansowanej architekturze GPT (Generative Pre-trained Transformer). Jego celem jest generowanie tekstu na podstawie zapytań użytkownika. Model został wyszkolony na ogromnych ilościach danych tekstowych, dzięki czemu potrafi prowadzić rozmowy, odpowiadać na pytania, tworzyć kreatywne treści czy rozwiązywać skomplikowane problemy. ChatGPT działa na zasadzie przewidywania najbardziej prawdopodobnych odpowiedzi na zadane pytania. Analizuje wprowadzone dane, wykorzystuje wzorce językowe i kontekst, aby generować odpowiedzi, które wydają się naturalne i logiczne. Jego zaawansowanie polega na zdolności do rozumienia niuansów języka i dostosowywania odpowiedzi do potrzeb użytkownika. 2. Ok, ale jak NAPRAWDĘ działa ChatGPT? Jak ChatGPT generuje odpowiedzi na pytania użytkowników? Opiszemy teraz procedurę, którą podąża model. To wyjaśnienie jest dla najbardziej dociekliwych czytelników — krok po kroku, ze szczegółami technicznymi dotyczącymi mechanizmu modelu, przetwarzania języka naturalnego i procesu generowania odpowiedzi. 2.1 Przetwarzanie danych wejściowych Użytkownik wprowadza zapytanie w formie tekstu. Model traktuje tę treść jako sekwencję tokenów, które są podstawowymi jednostkami analizy. Tokeny to fragmenty tekstu, które mogą być pojedynczymi słowami, znakami interpunkcyjnymi lub ich kombinacjami. Przykład: Dla zdania „Jak działa ChatGPT?” tokeny mogą wyglądać następująco: Jak działa Chat GPT ? 2.2 Kodowanie zapytania Każdy token jest przekształcany w reprezentację numeryczną (wektor) przy użyciu wstępnie wyszkolonego mechanizmu osadzania słów. Ta reprezentacja wektorowa odzwierciedla znaczenie semantyczne każdego tokenu w wielowymiarowej przestrzeni numerycznej, biorąc pod uwagę kontekst tokenów w użyciu języka naturalnego. 2.3 Przetwarzanie przez warstwy transformatora Architektura GPT składa się z wielu warstw transformatorów przetwarzających dane wejściowe. Każda warstwa wykonuje następujące operacje: 2.3.1 Mechanizm samouwagi Model analizuje, które tokeny na wejściu są ze sobą powiązane i w jakim stopniu. Mechanizm samouważności oblicza „wyniki uwagi” dla każdej pary tokenów, umożliwiając modelowi zrozumienie kontekstu dostarczonych danych. Przykład: W zapytaniu „Jak działa ChatGPT?” model identyfikuje, że słowo „praca” ma istotny związek z „ChatGPT”. 2.3.2 Normalizacja i przetwarzanie poprzez sieci ze sprzężeniem zwrotnym Po analizie uwagi każdy token przechodzi przez sieci neuronowe ze sprzężeniem zwrotnym, które wykonują dalsze obliczenia i poprawiają zrozumienie kontekstu. 2.4 Generowanie prognoz tokenów wyjściowych Po przetworzeniu wszystkich warstw model generuje prawdopodobieństwa dla każdego możliwego tokena wyjściowego, biorąc pod uwagę wcześniej wygenerowane tokeny i kontekst całego zapytania. Na tym etapie stosowana jest funkcja aktywacji softmax w celu uzyskania rozkładu prawdopodobieństwa dla wszystkich możliwych tokenów. Przykład: Model przewiduje, że najprawdopodobniej następny token po „ChatGPT” to „działa” i tak dalej. 2.5 Dekodowanie strategii wyboru odpowiedzi Aby wygenerować spójną odpowiedź, model wykorzystuje jedną z kilku strategii dekodowania, z których każda ma inną charakterystykę: „Chciwe” dekodowanie (Greedy Decoding): Wybiera token z najwyższym prawdopodobieństwem na każdym kroku. Takie podejście jest szybkie, ale może prowadzić do nieoptymalnych wyników, ponieważ nie uwzględnia szerszego kontekstu sekwencji. Wyszukiwanie wiązki (Beam Search): bada wiele możliwych sekwencji jednocześnie, aby znaleźć tę z najwyższym ogólnym prawdopodobieństwem. Ta metoda równoważy dokładność i złożoność obliczeniową, często dając lepsze wyniki niż zachłanne dekodowanie. Próbkowanie (Sampling): losowo wybiera żetony na podstawie ich prawdopodobieństwa, co pozwala na bardziej kreatywne i zróżnicowane wyniki. Dostosowując parametr temperatury, użytkownicy mogą kontrolować losowość – niższe wartości sprawiają, że odpowiedzi są bardziej skupione, a wyższe wartości sprawiają, że są one bardziej zróżnicowane i pomysłowe. 2.6 Uwzględnianie kontekstu w rozszerzonych interakcjach Jeżeli rozmowa składa się z wielu etapów, w modelu zastosowano mechanizm zachowania kontekstu. Cała historia konwersacji jest przetwarzana jako sekwencja tokenów wejściowych, dzięki czemu model może generować spójne i logiczne odpowiedzi, które uwzględniają poprzednie wiadomości. 2.7 Przetwarzanie końcowe Wygenerowana odpowiedź może zostać poddana dodatkowym etapom postprocessingu, takim jak: Poprawki gramatyczne lub stylistyczne w celu zwiększenia przejrzystości i dopracowania tekstu. Filtrowanie treści w celu zapewnienia zgodności z wytycznymi etycznymi i zasadami bezpieczeństwa (np. unikanie obraźliwych lub nieodpowiednich odpowiedzi). 2.8 Prezentacja odpowiedzi Wygenerowana odpowiedź jest zwracana użytkownikowi w formacie tekstowym. Cały proces jest na tyle szybki, że interakcja ma wrażenie, jakby odbywała się w czasie rzeczywistym. Model ChatGPT nie „rozumie” języka w ludzkim sensie, ale opiera się na wzorcach statystycznych znalezionych w danych, na których został przeszkolony. W rezultacie generuje odpowiedzi, które wydają się naturalne i logiczne, przy jednoczesnym ciągłym ulepszaniu poprzez iteracyjne ulepszenia i aktualizacje. 3. Jakie kluczowe technologie są wykorzystywane w działaniu modelu ChatGPT? Jakie technologie stanowią fundament ChatGPT i jaką rolę odgrywają w generowaniu odpowiedzi? Transformer: rdzeń architektury GPT, umożliwiający równoległe przetwarzanie całych sekwencji danych. Takie podejście znacząco różni się od tradycyjnych metod sekwencyjnych, takich jak LSTM (Long Short-Term Memory) czy sieci rekurencyjne (RNN). Transformery efektywnie analizują zależności między odległymi elementami tekstu, co jest kluczowe dla zrozumienia kontekstu i generowania logicznych odpowiedzi. Mechanizm Attention: kluczowy składnik służący do rozumienia kontekstu i relacji między tokenami. Oblicza „wagi” dla każdej pary słów w tekście, dzięki czemu model może określić, które fragmenty danych są najbardziej istotne w danym kontekście. Mechanizm ten dynamicznie dostosowuje znaczenie tokenów w zależności od ich otoczenia w tekście. Tokenizacja: proces dzielenia tekstu na mniejsze jednostki zwane tokenami. W zależności od wybranej metody, tokeny mogą reprezentować całe słowa, fragmenty słów, a nawet pojedyncze znaki. Tokeny to podstawowe jednostki, na których operuje model, a ich przekształcenie w reprezentacje numeryczne jest kluczowym etapem przetwarzania danych wejściowych. Wstępnie wytrenowane osadzenia (Pre-Trained Embeddings): dane wejściowe są przekształcane w reprezentacje wektorowe z wykorzystaniem wstępnie wytrenowanych osadzeń (embeddings). Odzwierciedlają one znaczenie tokenów w wielowymiarowej przestrzeni numerycznej, bazując na wiedzy zdobytej podczas procesu uczenia. Umożliwia to modelowi rozpoznawanie złożonych relacji i podobieństw między słowami, nawet jeśli występują one w nieco innej formie niż w danych uczących. Dzięki temu poprawia się rozumienie języka i generowanie odpowiedzi lepiej dopasowanych do intencji użytkownika. 4. Jak korzystać z ChatGPT w codziennym życiu? ChatGPT może być wykorzystywany w wielu aspektach życia codziennego, na przykład: Planowanie zadań: Poproś ChatGPT o przygotowanie planu dnia lub przypomnienie o ważnych wydarzeniach. Tworzenie treści: Użyj go do pisania e-maili, artykułów, postów na blogu lub kreatywnych opowiadań. Wspomaganie nauki: ChatGPT może wyjaśniać złożone koncepcje, streszczać materiały lub podpowiadać, jak rozwiązywać zadania domowe. Wyszukiwanie informacji: Szybko uzyskaj odpowiedzi na różne pytania bez konieczności przeszukiwania internetu. Rozwiązywanie problemów: Zasięgnij porady w trudnych sytuacjach, zarówno zawodowych, jak i prywatnych. Aby skutecznie korzystać z ChatGPT, warto jasno formułować pytania i w razie potrzeby zadawać dodatkowe, by uzyskać bardziej szczegółowe odpowiedzi. 5. Jak zadawać pytania ChatGPT, aby uzyskać najlepsze odpowiedzi? Aby w pełni wykorzystać potencjał ChatGPT, kluczowe jest precyzyjne i czytelne formułowanie pytań. Oto kilka wskazówek: Unikaj niejasnych sformułowań: zamiast pytać „Co to jest?”, sformułuj pytanie dokładniej, np. „Czym jest czarna dziura?” Podawaj kontekst: jeśli pytanie dotyczy konkretnego tematu, dodaj dodatkowe informacje i stwórz kontekst, np. „W fizyce kwantowej, co oznacza zasada nieoznaczoności?” Zadawaj jedno pytanie naraz: zamiast wielu pytań w jednej wiadomości, podziel je na mniejsze części, aby uzyskać bardziej szczegółowe i precyzyjne odpowiedzi. Używaj przykładów: jeśli pytasz o coś złożonego, podanie przykładu ułatwia zrozumienie pytania i wpływa na dokładność odpowiedzi. 6. Jakie są najczęstsze zastosowania ChatGPT? ChatGPT znajduje zastosowanie w wielu dziedzinach, takich jak: Obsługa klienta: automatyczne odpowiadanie na pytania klientów, generowanie ofert czy udzielanie pomocy technicznej. Edukacja: tworzenie interaktywnych lekcji, generowanie przykładów matematycznych czy pomoc w pracach domowych. Rozrywka: pisanie opowiadań, żartów, wierszy czy scenariuszy do gier. Biznes: generowanie raportów, pomoc w tworzeniu strategii marketingowych czy analiza danych. Zdrowie: ChatGPT może pomóc w wyszukiwaniu informacji zdrowotnych, jednak nie zastąpi profesjonalnej konsultacji medycznej. We wszystkich tych obszarach ChatGPT pomaga oszczędzać czas i zwiększać efektywność. 7. Czy ChatGPT jest bezpieczny i jakie są jego ograniczenia? ChatGPT został zaprojektowany z myślą o zasadach bezpieczeństwa. Jego odpowiedzi stają się coraz dokładniejsze. Należy jednak pamiętać o kilku aspektach: Ograniczenia w precyzji: model może generować odpowiedzi brzmiące logicznie, ale pozbawione faktycznej poprawności. Tego typu „halucynacje” są wciąż wyzwaniem. Brak zrozumienia: ChatGPT nie „rozumie” tematów w ludzkim sensie, lecz przewiduje najbardziej prawdopodobne odpowiedzi. Dane wprowadzane przez użytkownika: nie należy przekazywać poufnych informacji, ponieważ ChatGPT nie jest przeznaczony do obsługi wrażliwych danych. OpenAI stale pracuje nad poprawą bezpieczeństwa, wprowadzając nowe modele i aktualizacje. Korzystając z ChatGPT, warto pamiętać, że jest to narzędzie wspomagające, a nie substytut ludzkiej analizy. 8. Jakie nowe funkcje oferuje wersja Pro ChatGPT? Wersja Pro ChatGPT wprowadza szereg ulepszeń i nowych funkcji, takich jak: Wyższa wydajność: dostęp do szybszych odpowiedzi, nawet w godzinach szczytu. Lepsza jakość generowanych treści: wykorzystanie modelu GPT-4, który zapewnia bardziej zaawansowane odpowiedzi i lepsze zrozumienie kontekstu. Obsługa wtyczek: wersja Pro umożliwia integrację z dodatkowymi narzędziami, takimi jak analiza danych czy wyszukiwanie w sieci. Zaawansowane zarządzanie historią czatów: użytkownicy wersji Pro mogą łatwiej zarządzać zapisanymi rozmowami. 9. Jakie są korzyści z korzystania z GPT-4 w porównaniu z GPT-3.5? GPT-4 przewyższa GPT-3.5 w kilku kluczowych obszarach: Precyzja: GPT-4 generuje bardziej spójne i dokładne odpowiedzi. Lepsze rozumienie złożonych zapytań: potrafi analizować trudniejsze zagadnienia i skuteczniej odpowiadać na pytania wielowątkowe. Szerszy zakres zastosowań: wspiera bardziej zaawansowane zastosowania biznesowe i naukowe. Obsługa wielu języków: GPT-4 lepiej radzi sobie z tłumaczeniami i zapytaniami wielojęzycznymi. O różnicach pomiędzy kolejnymi wersjami ChatGPT pisaliśmy już w kilku artykułach: Rozwój ChatGPT od OpenAi: Od GPT-1 do GPT-4o | TTMS Jakie są różnice pomiędzy ChatGPT 4o i 4.0? GPT 4o jako narzędzie do tworzenia treści | TTMS Nowa era ChatGPT: czym o1-preview różni się od GPT-4o? | TTMS 10. Jak korzystać z nowych funkcji, takich jak tryb aplikacji mobilnej? ChatGPT jest dostępny nie tylko na komputerach, lecz także w aplikacjach mobilnych. Korzystanie z tych funkcji jest proste: Pobierz aplikację na Androida lub iOS z odpowiedniego sklepu. Zaloguj się na swoje konto OpenAI. Skorzystaj z funkcji takich jak pisanie lub dyktowanie pytań, dostęp do historii czatu oraz integracja z dodatkowymi wtyczkami. Aplikacja mobilna umożliwia wygodny dostęp do narzędzia w dowolnym miejscu, zwiększając jego użyteczność. 11. Jakie są ograniczenia ChatGPT w biznesie? Choć ChatGPT może być niezwykle pomocny w biznesie (o czym piszemy tutaj: ChatGPT for Business: Practical Applications and Use Cases | TTMS), ma też swoje ograniczenia: Brak specjalistycznej wiedzy: Model nie zawsze udziela odpowiedzi dostosowanych do wymagań konkretnych branż. Konieczność weryfikacji: Wygenerowane odpowiedzi mogą zawierać nieścisłości, dlatego zawsze warto je sprawdzić. Ograniczenia w rozumieniu kontekstu: ChatGPT może mieć trudności z rozpoznaniem złożonych zależności pomiędzy danymi. Mimo tych ograniczeń, przy odpowiednim wykorzystaniu, ChatGPT może zwiększać efektywność i oszczędzać czas w wielu procesach biznesowych. 12. Dlaczego warto używać ChatGPT w pracy twórczej? ChatGPT to niezwykle wszechstronne narzędzie, które może znacząco wzbogacić i usprawnić proces twórczy w wielu aspektach. Dzięki możliwości generowania treści oraz analizie języka, stanowi cenne wsparcie dla twórców na każdym etapie pracy. Przede wszystkim, ChatGPT inspiruje do kreatywności. Generuje pomysły na różne formy wyrazu, takie jak teksty literackie, scenariusze, wiersze czy projekty graficzne. Na przykład pisarz, który utknął w martwym punkcie, może poprosić o sugestie dotyczące kontynuacji fabuły, a artysta wizualny – o pomysły na opis obrazu. Dzięki temu proces twórczy staje się bardziej płynny, a nowe perspektywy mogą zainspirować twórcę do rozwinięcia dzieła w sposób, o którym wcześniej nie pomyślał. Ponadto ChatGPT znacząco przyspiesza tworzenie treści. Jest przydatny przy pisaniu artykułów, reklam czy postów w mediach społecznościowych, gdzie czas odgrywa kluczową rolę. Na przykład marketer może w ciągu kilku sekund otrzymać chwytliwy nagłówek lub tekst promocyjny dostosowany do konkretnej grupy odbiorców. Dziennikarz może poprosić o pomoc w sformułowaniu leadu do artykułu lub o szybkie zebranie podstawowych informacji na dany temat. ChatGPT sprawdza się również jako edytor. Może przeanalizować istniejące teksty i zasugerować poprawki stylistyczne, gramatyczne czy logiczne. Na przykład redaktor, pracujący nad obszernym esejem, może poprosić o sprawdzenie przejrzystości wywodu czy spójności argumentów. Dzięki temu poprawki są bardziej precyzyjne, a tekst zyskuje profesjonalny szlif. Warto jednak zauważyć, że ChatGPT jest narzędziem wspomagającym i nie zastępuje ludzkiej kreatywności. Twórca zachowuje pełną kontrolę nad ostatecznym kształtem swojego dzieła, traktując model jako partnera dostarczającego surowy materiał, który wymaga dalszego dopracowania. Przykładowo autor może wykorzystać pomysły wygenerowane przez ChatGPT, jednak ich końcowa forma zależy wyłącznie od niego. Nie wszystkie treści generowane przez model będą udane. Na przykład wiersze mogą się wydawać niezgrabne, bez rymu czy rytmu (co jest szczególnie zauważalne w języku polskim). Dlaczego tak się dzieje? Przeczytaj kolejną sekcję. 13. Dlaczego ChatGPT pisze słabą poezję? Jeśli kiedykolwiek próbowałeś stworzyć prosty rymowany wierszyk urodzinowy dla znajomego, napisać zabawną, rymowaną historyjkę lub tekst piosenki w ChatGPT, z pewnością znasz to uczucie rozczarowania po przeczytaniu wyników. Słaba jakość wierszy generowanych przez ChatGPT wynika z kilku kluczowych ograniczeń technologicznych, szczególnie widocznych w językach takich jak polski: Brak głębokiego zrozumienia struktury poetyckiej: ChatGPT opiera się na analizie wzorców językowych, a nie na faktycznym rozumieniu zasad tworzenia poezji. Rym, rytm, liczba sylab w wersie czy metrum to złożone reguły wymagające precyzyjnej realizacji. Model nie jest w stanie konsekwentnie stosować tych zasad, ponieważ nie „rozumie” pojęcia harmonii poetyckiej – analizuje tekst jako ciąg tokenów, a nie spójną całość literacką. Ograniczenia w danych treningowych: W zbiorze danych używanych do trenowania modelu poezja stanowi relatywnie niewielki odsetek. Dla wierszy w języku polskim zestaw jest jeszcze mniejszy, przez co model nie ma wystarczających wzorców do wiernego odtworzenia specyficznych elementów poetyki polskiej. Język polski jako wyzwanie dla modeli AI: Polski jest językiem silnie fleksyjnym, co utrudnia uzyskanie rymów w porównaniu z językami mniej skomplikowanymi gramatycznie, takimi jak angielski. Dodatkowo w polskiej rytmice często wymaga się dopasowania akcentu i liczby sylab w wersach, co dla modelu jest trudniejsze do wygenerowania. Statystyczne podejście do generowania tekstu: Model generuje tekst, przewidując, które tokeny najczęściej pojawiają się w danym kontekście. W poezji, która często polega na kreatywnym łamaniu reguł, takie podejście prowadzi do banału lub chaosu. Rymy są dobierane przypadkowo, a rytm jest pomijany, ponieważ model bardziej skupia się na semantyce niż na formie. Brak iteracyjnego doskonalenia: Poeci zazwyczaj wielokrotnie poprawiają swoje utwory, dopracowując każdy wers i rym. ChatGPT generuje tekst w jednym podejściu, bez iteracyjnej analizy czy ulepszania treści, co dodatkowo wpływa na spójność i finezję. W efekcie ChatGPT może tworzyć dzieła, które czasem brzmią ciekawie, ale zasadniczo brakuje im literackiej precyzji i głębi emocjonalnej, będących istotą poezji. Najlepiej traktować te próby jako inspirację lub surowy szkic, a nie gotowy utwór. 14. Jak efektywnie korzystać z ChatGPT w celu personalizacji interakcji z AI? Personalizacja interakcji z ChatGPT pozwala na osiąganie lepszych rezultatów i zwiększenie efektywności w korzystaniu z narzędzia. Poniżej kilka praktycznych wskazówek: Określ cel rozmowy: Wyjaśnij ChatGPT, co chcesz osiągnąć. Na przykład: „Chcę, żebyś napisał oficjalnego e-maila” lub „Potrzebuję kreatywnego scenariusza kampanii reklamowej”. Dostosuj parametry odpowiedzi: W aplikacjach z zaawansowanymi ustawieniami, takimi jak temperature, można kontrolować kreatywność odpowiedzi. Wyższa wartość (np. 0,8) pozwala na tworzenie bardziej pomysłowych i zróżnicowanych wypowiedzi, natomiast niższa (np. 0,2) sprawi, że odpowiedzi będą bardziej logiczne i zwięzłe. Max tokens: Możesz ograniczyć długość odpowiedzi, aby uzyskać krótsze, bardziej konkretne informacje, lub pozwolić modelowi na generowanie dłuższych, wyczerpujących odpowiedzi. Przykładowe polecenia (prompts): „Podaj 3 propozycje tytułu artykułu o sztucznej inteligencji” — konkretne pytanie ograniczające szerokość odpowiedzi. „Wytłumacz mi, jak działa sztuczna inteligencja, tak jakbyś mówił do 10-latka” — wyraźne zdefiniowanie stylu i poziomu szczegółowości. Nawiązuj do kontekstu: Jeśli Twoje pytanie dotyczy wcześniejszej odpowiedzi ChatGPT, odwołaj się do niej, np. „Wspominałeś o analizie danych. Jakich narzędzi mogę do tego użyć?” Utwórz profil użytkownika: Poinformuj ChatGPT o preferowanym stylu odpowiedzi. Na przykład: „Odpowiadaj mi prostymi zdaniami” lub „Bądź analityczny”. Narzędzie będzie pamiętać ten styl przez czas trwania sesji. Eksperymentuj z tonem i stylem odpowiedzi: „Odpowiedz w formalnym tonie.” „Wyjaśnij to w zabawny sposób.” „Przygotuj listę w formie punktów.” Iteracja: Jeśli nie jesteś zadowolony z odpowiedzi, poproś o poprawki, np. „Przepisz to bardziej profesjonalnie” lub „Doprecyzuj drugą część odpowiedzi.” Zaawansowane techniki: Polecenia systemowe (w zaawansowanych wersjach): Niektóre wersje ChatGPT pozwalają na definiowanie ról, np. „Zachowuj się jak ekspert od marketingu” lub „Jesteś nauczycielem biologii.” Moduły kontekstowe: W aplikacjach Pro lub tych z obsługą API można wczytywać zdefiniowane wcześniej moduły lub dane, aby zwiększyć trafność odpowiedzi w określonych dziedzinach. Dzięki tym technikom interakcje z ChatGPT stają się bardziej efektywne i dopasowane do Twoich indywidualnych potrzeb. Im lepiej określisz swoje oczekiwania, tym większa szansa na uzyskanie odpowiedzi spełniającej Twoje wymagania. 15. Jakie są najlepsze polecenia (prompty) w ChatGPT, aby zwiększyć produktywność i kreatywność? Przykładowe prompty: Planowanie: „Pomóż mi stworzyć plan dnia z uwzględnieniem priorytetów.” Kreatywność: „Napisz esej o przyjaźni w stylu romantycznym.” Analiza danych: „Przygotuj podsumowanie kluczowych trendów w e-commerce na podstawie poniższych danych.” Wskazówka: Zawsze warto wypróbować różne sformułowania tego samego zapytania, aby sprawdzić, które przynosi najlepsze rezultaty. 16. Jakie aspekty etyczne należy brać pod uwagę przy generowaniu treści za pomocą ChatGPT? Korzystanie ze sztucznej inteligencji wiąże się z pewnymi wyzwaniami etycznymi: Prawa autorskie: Upewnij się, że generowana treść nie narusza praw innych twórców. Edukacja: Nie wykorzystuj AI do oszustw, np. pisania całych prac naukowych. Dezinformacja: Unikaj publikowania niezweryfikowanych informacji stworzonych przez model. Najlepszą praktyką jest oznaczanie treści jako wygenerowanych przez AI oraz weryfikowanie ich poprawności przed publikacją. 17. Jak korzystać z ChatGPT w edukacji, nie promując nieuczciwości akademickiej? ChatGPT może być cennym narzędziem w nauce, o ile korzysta się z niego odpowiedzialnie: Pomoc w zrozumieniu zagadnień: Model może upraszczać złożone koncepcje. Tworzenie pytań do nauki: Możesz poprosić o przykładowe pytania egzaminacyjne. Weryfikacja wiedzy: Warto sprawdzić swoje odpowiedzi za pomocą AI, ale nie traktować go jako jedynego źródła informacji. 18. Jakie są ograniczenia ChatGPT w udzielaniu porad medycznych lub prawnych? ChatGPT może dostarczać ogólne informacje, ale nie zastąpi konsultacji z lekarzem lub prawnikiem. Brak aktualności: Model może nie uwzględniać najnowszych regulacji czy badań. Brak personalizacji: Nie ma dostępu do danych pacjenta ani kontekstu konkretnej sprawy prawnej. Zawsze weryfikuj informacje u specjalisty. 19. W jaki sposób można wykorzystać ChatGPT do poprawy umiejętności pisania i komunikacji? ChatGPT to doskonałe narzędzie pomagające w rozwijaniu umiejętności pisarskich: Edycja tekstu: Poproś o sugestie stylistyczne lub korektę błędów. Warsztat pisarski: Wygeneruj przykładowe akapity na dany temat, aby zainspirować strukturę własnego tekstu. Symulacje rozmów: Przeprowadzaj symulacje dialogów, by ćwiczyć umiejętności komunikacyjne. 20. Jakie są najlepsze praktyki przy integracji ChatGPT z procesami biznesowymi? Wdrożenie ChatGPT może usprawnić działania biznesowe w wielu obszarach: Obsługa klienta: Automatyzacja odpowiedzi na zapytania. Tworzenie treści: Generowanie ofert, raportów czy prezentacji. Wsparcie w podejmowaniu decyzji: Analiza danych i przygotowywanie podsumowań. Warto wdrażać AI etapami, by zminimalizować zakłócenia w bieżących procesach. 21. Jak ChatGPT zarządza danymi użytkowników i zapewnia prywatność? Bezpieczeństwo danych jest dla OpenAI priorytetem: Brak przechowywania danych: Model nie zapisuje informacji po zakończeniu sesji. Szyfrowanie: Cała komunikacja z modelem jest szyfrowana. Zawsze unikaj wprowadzania wrażliwych danych osobowych. Niniejszy poradnik pomoże Ci efektywnie korzystać z ChatGPT, uniknąć potencjalnych zagrożeń oraz w pełni wykorzystać jego możliwości. Pamiętaj jednak, że AI to jedynie narzędzie – jego skuteczność zależy od sposobu, w jaki z niego korzystasz. 22. Jak ChatGPT generuje obrazy? Samo ChatGPT nie tworzy obrazów, ponieważ jest modelem przetwarzającym język. Jednak OpenAI oferuje narzędzie o nazwie DALL·E, które generuje obrazy na podstawie opisów tekstowych. W ChatGPT Plus (zasilanym przez GPT-4) oraz w wersjach z aktywnymi funkcjami wizualnymi, DALL·E jest dostępny jako dodatkowa zakładka w interfejsie ChatGPT. Możesz wykorzystać tę funkcję do tworzenia obrazów, podając szczegółowe opisy, np. „zimowy pejzaż z sosnami i padającym śniegiem”. ChatGPT pomoże Ci sformułować opis, a DALL·E wygeneruje grafikę na jego podstawie. Funkcja ta działa w aplikacjach OpenAI (zarówno w wersji przeglądarkowej, jak i mobilnej) w odpowiednich wersjach z aktywnym dostępem do tej opcji. 23. Jak ChatGPT pomaga w przygotowywaniu prezentacji? ChatGPT może wspomóc tworzenie treści do prezentacji, ale nie generuje gotowych plików multimedialnych, np. slajdów w PowerPoint lub Google Slides. Model podpowiada układ slajdów, rekomenduje nagłówki, tworzy punkty dyskusyjne czy pisze pełne teksty slajdów na zadany temat. Możesz np. zapytać: „Jakie slajdy powinny znaleźć się w prezentacji o ochronie środowiska?”, a ChatGPT zaproponuje strukturę i treść. Ostateczne materiały należy jednak opracować samodzielnie w programach do tworzenia prezentacji. 24. ChatGPT: Jak przesłać obraz? Obecnie standardowy ChatGPT nie umożliwia bezpośredniego przesyłania obrazów w interfejsie czatu, ponieważ koncentruje się głównie na przetwarzaniu języka. Jednak w aplikacjach mobilnych (dla subskrybentów ChatGPT Plus) oraz w ChatGPT Enterprise wprowadzono nowe funkcje, w tym tryb głosowy i możliwość rozpoznawania obrazów (Vision), co pozwala na analizę plików graficznych przez ChatGPT w czasie rzeczywistym. Aby skorzystać z funkcji rozpoznawania obrazów: Zaloguj się na swoje konto w ChatGPT Plus lub Enterprise. Użyj aplikacji mobilnej (iOS lub Android). Wybierz w niej model GPT-4 z aktywnym rozpoznawaniem obrazów. Prześlij obraz: Możesz to zrobić na dwa sposoby: Zrób zdjęcie aparatem w telefonie i prześlij je bezpośrednio do czatu. Wybierz zdjęcie z galerii w swoim urządzeniu i wyślij je do analizy. Pamiętaj, że te funkcje są stopniowo udostępniane i mogą nie być jeszcze dostępne we wszystkich regionach. Warto regularnie sprawdzać aktualizacje aplikacji oraz komunikaty OpenAI dotyczące nowych możliwości i rozszerzeń funkcjonalności ChatGPT.
Czytaj
Co nowego w Microsoft Teams: Listopad 2024
Microsoft Teams nieustannie się rozwija, wprowadzając nowe funkcje i usprawnienia, które poprawiają komfort użytkowania i optymalizują codzienną pracę. Od ulepszeń w Teams Rooms, przez aktualizacje czatów i kanałów, po udoskonalone funkcje spotkań i połączeń – Microsoft Teams wspiera zarówno zespoły zdalne, jak i pracujące stacjonarnie w dynamicznym środowisku pracy. Jako partner Microsoftu, nasza firma TTMS cieszy się z możliwości, jakie te aktualizacje przynoszą w zakresie usprawnienia współpracy i wygody użytkowników. Oto przegląd najnowszych funkcji i ich korzyści dla użytkowników Teams. 1. Łatwiejsze zarządzanie informacjami i zespołami Nowy panel informacyjny w czatach 1:1 i grupowych umożliwia szybki dostęp do kluczowych zasobów, takich jak lista uczestników, przypięte wiadomości, udostępnione pliki oraz opcja wyszukiwania. Funkcja ta jest szczególnie przydatna dla użytkowników, którzy często wracają do ważnych informacji lub potrzebują przeszukać historię czatów podczas pracy nad projektami. Ponadto odświeżony widok zespołów i kanałów zapewnia przejrzystą strukturę organizacyjną z opcjami filtrowania i zarządzania projektami oraz dostępem do analiz. Teraz, gdy liczba kanałów i zespołów rośnie, pracownicy mogą łatwiej znaleźć potrzebne informacje. Zrzut ekranu tej nowej struktury zespołów i kanałów, z podkreśleniem opcji zarządzania, ułatwi użytkownikom zrozumienie tych aktualizacji. 2. Ulepszona obsługa spotkań i webinarów Teams oferuje teraz powiadomienia o ukończonych podsumowaniach spotkań w kanale Aktywność, co pozwala użytkownikom szybko przeglądać kluczowe punkty nawet, jeśli nie uczestniczyli w spotkaniu. Dodanie zrzutu ekranu tego powiadomienia zilustruje, jak łatwe stało się zarządzanie podsumowaniami. Organizatorzy spotkań mają także nowe opcje kontroli nad dopuszczaniem uczestników z poczekalni, co pozwala decydować, kto ma dostęp do spotkania. Ta elastyczność jest szczególnie przydatna w większych spotkaniach, gdzie organizatorzy mogą przyznać prawa dostępu współorganizatorom i prezenterom. Dzięki izolacji głosu na MacOS, pracownicy zdalni mogą teraz cieszyć się czystszym dźwiękiem, eliminując hałas tła. Funkcja ta, wykorzystująca AI, filtruje niepożądane dźwięki, zapewniając komfortowe spotkania – funkcjonalność szczególnie ceniona przez zespoły zdalne. 3. Nowe narzędzia do zarządzania dużymi wydarzeniami Dla organizatorów wydarzeń na dużą skalę, takich jak spotkania Town Hall, webinary czy sesje szkoleniowe, Microsoft Teams oferuje teraz zaawansowane narzędzia do uproszczenia procesu zarządzania uczestnikami i komunikacją. Jednym z kluczowych usprawnień jest możliwość integracji z zewnętrznymi platformami e-mailowymi, co umożliwia organizatorom obsługę komunikacji związanej z wydarzeniem bezpośrednio w Teams. Dzięki tej integracji organizatorzy i współorganizatorzy mogą wysyłać różnorodne wiadomości, takie jak zaproszenia, przypomnienia, wiadomości zwrotne i aktualizacje, bezpośrednio na skrzynki pocztowe uczestników, eliminując potrzebę korzystania z wielu platform. Na przykład organizatorzy mogą ustawiać automatyczne przypomnienia, potwierdzać obecność lub wysyłać spersonalizowane podziękowania po zakończeniu wydarzenia, zapewniając uczestnikom ciągłe zaangażowanie. To podejście usprawnia obsługę wydarzeń, pozwalając gospodarzom skupić się na dostarczaniu treści, a nie na zadaniach administracyjnych. Oprócz ulepszeń w komunikacji, Teams oferuje rozszerzone opcje kontroli dopuszczania uczestników. Nowe ustawienia pozwalają organizatorom określić, kto ma uprawnienia do dopuszczania uczestników do wydarzenia z poczekalni, czy to tylko organizator, czy również współorganizatorzy i prezenterzy. Ta elastyczność jest szczególnie przydatna przy zarządzaniu dużymi lub złożonymi sesjami, gdzie różni członkowie zespołu mogą pełnić określone role, co zapewnia płynny i efektywny początek każdego spotkania lub prezentacji. 4. Teams Phone: Profesjonalne zarządzanie kolejkami połączeń Dla organizacji, które opierają się na połączeniach telefonicznych, nowa aplikacja Queues App w Teams Phone przynosi znaczące korzyści. Agenci mogą wykonywać połączenia w imieniu kolejek i automatycznych sekretarek, a liderzy mają wgląd w statystyki i mogą monitorować rozmowy w czasie rzeczywistym. Funkcja ta będzie szczególnie wartościowa dla zespołów obsługi klienta. 5. Cyfrowe oznakowanie w Microsoft Teams Rooms Nowa funkcja cyfrowego oznakowania (Digital Signage) w Teams Rooms na Windows umożliwia firmom wykorzystanie niewykorzystywanych ekranów w salach konferencyjnych do wyświetlania dynamicznych treści, takich jak komunikaty firmowe, wiadomości, wytyczne lub ogłoszenia. Integracja z dostawcami, takimi jak Appspace i XOGO, dodatkowo poszerza zakres tej funkcji. Zrzut ekranu pokazujący przykład takiego dynamicznego oznakowania pokaże, jak firmy mogą maksymalizować wykorzystanie przestrzeni na potrzeby komunikacji wewnętrznej. Dla organizacji korzystających z różnych platform spotkań, Teams Rooms umożliwia teraz dołączanie do spotkań na innych platformach, takich jak Google Meet, Zoom czy Cisco Webex. Ta obsługa międzyplatformowa jest szczególnie przydatna dla zespołów współpracujących z klientami i partnerami, którzy używają różnych rozwiązań. Zrzut ekranu z przykładowego spotkania międzyplatformowego pomoże zobrazować tę nową funkcjonalność. 6. Personalizowany branding spotkań dzięki efektowi frosted glass Efekt frosted glass dla tła spotkań to funkcja, która pozwala firmom dodać subtelny, profesjonalny akcent do spotkań w Teams, wyświetlając rozmyte logo lub element marki w tle. Efekt ten może poprawić wygląd spotkań, zapewniając czyste i eleganckie doświadczenie wizualne z marką. Oto krótki poradnik, jak zastosować ten efekt: Otwórz Microsoft Teams i rozpocznij nowe spotkanie lub dołącz do istniejącego. Po wejściu do spotkania kliknij przycisk Więcej działań (ikona z trzema kropkami). Wybierz Zastosuj efekty tła z menu rozwijanego. W menu efektów tła wybierz lub załaduj niestandardowy obraz z logo, który zawiera efekt rozmycia. Jeśli to potrzebne, możesz przygotować taki obraz w edytorze graficznym, dodając logo z efektem frosted glass. Ustaw wybrane tło, klikając Podgląd, aby sprawdzić wygląd, a następnie wybierz Zastosuj, by ustawić je jako tło w spotkaniu. Podsumowanie Najświeższe aktualizacje Microsoft Teams dostarczają firmom innowacyjnych narzędzi, które zwiększają wydajność, wygodę i pozytywną atmosferę pracy. Od nowego panelu informacyjnego po Queues App i branding z frosted glass – ulepszenia Microsoftu odpowiadają na potrzeby nowoczesnych miejsc pracy. W TTMS, jako partner Microsoftu, oferujemy pełne wsparcie dla rozwiązań Microsoft 365, umożliwiające bezproblemową współpracę, bezpieczeństwo danych i dostosowane narzędzia zwiększające produktywność. Te innowacje są kolejnym krokiem w kierunku doskonałości we wdrażaniu rozwiązań, które wspierają współpracę i wzmacniają zaufanie do marki. Skontaktuj się z nami! Poznaj nasze wcześniejsze artykuły o Microsoft Teams. Czym jest nowy panel informacyjny w Microsoft Teams i jak może mi pomóc? Panel informacyjny w czatach 1:1 i grupowych umożliwia szybki dostęp do kluczowych zasobów, takich jak lista uczestników, przypięte wiadomości, udostępnione pliki oraz opcja wyszukiwania. Funkcja ta jest szczególnie przydatna dla użytkowników, którzy często wracają do ważnych informacji, pozwalając szybko odnaleźć potrzebne dane bez przeszukiwania całej historii czatu. Panel ten usprawnia współpracę w projektach i komunikację w Teams, co zwiększa efektywność pracy. Jak organizatorzy spotkań mogą teraz skuteczniej zarządzać wydarzeniami na dużą skalę, takimi jak webinary? Microsoft Teams wprowadził zaawansowane narzędzia do zarządzania dużymi wydarzeniami, w tym integrację z zewnętrznymi platformami e-mailowymi bezpośrednio w Teams. Dzięki temu organizatorzy mogą wysyłać wiadomości związane z wydarzeniem, takie jak zaproszenia, przypomnienia i wiadomości zwrotne, bezpośrednio na skrzynki pocztowe uczestników. Dodatkowo, organizatorzy mają teraz większą kontrolę nad ustawieniami poczekalni, co ułatwia zarządzanie dostępem uczestników, zapewniając sprawny przebieg spotkań. Jakie korzyści dla zespołów obsługi klienta przynosi Queues App w Teams Phone? Nowa aplikacja Queues App pozwala agentom obsługi klienta sprawniej obsługiwać połączenia, w tym wykonywać połączenia w imieniu kolejek i monitorować dane dotyczące połączeń. Liderzy zespołów mogą śledzić statystyki połączeń i monitorować rozmowy w czasie rzeczywistym, co pomaga zarządzać dużą liczbą połączeń. Ta funkcja jest szczególnie cenna dla zespołów obsługi klienta, dostarczając narzędzi niezbędnych do efektywnego zarządzania połączeniami i wsparciem klientów. Jak firmy mogą wykorzystać efekt frosted glass do brandingu podczas spotkań w Teams? Efekt frosted glass umożliwia firmom dodanie subtelnego elementu brandingu do spotkań w Teams, wyświetlając rozmyte logo lub element marki w tle. Dzięki temu firmy mogą utrzymać profesjonalny i schludny wygląd spotkań, bez nadmiernego eksponowania marki. Użytkownicy mogą włączyć ten efekt w ustawieniach tła, wybierając lub przesyłając niestandardowy obraz z efektem frosted glass, co dodaje nowoczesności i elegancji ich obecności online. Jak działa funkcja cyfrowego oznakowania w Teams Rooms i jakie są jej zalety? Funkcja cyfrowego oznakowania w Teams Rooms pozwala firmom wykorzystać nieaktywne ekrany w salach konferencyjnych do wyświetlania dynamicznych treści, takich jak wiadomości firmowe, ogłoszenia i wytyczne. Ta funkcja, dostępna na Windows, integruje się z dostawcami, takimi jak Appspace i XOGO, umożliwiając organizacjom maksymalne wykorzystanie przestrzeni spotkań do komunikacji wewnętrznej. Jest to doskonały sposób na efektywne wykorzystanie sprzętu i utrzymanie pracowników na bieżąco w miejscu pracy.
Czytaj
Nowa era ChatGPT: czym o1-preview różni się od GPT-4o?
17 września 2024 r. OpenAI zaprezentowało swoje nowe modele AI, o1-preview i o1-mini, zaprojektowane tak, aby skuteczniej niż ich poprzednicy, tacy jak GPT-4o, radzić sobie ze złożonymi zadaniami rozumowania. Nowe modele kładą nacisk na głębsze myślenie i rozwiązywanie problemów w takich dziedzinach jak nauka, matematyka i kodowanie. Ale jak te modele wypadają w porównaniu z GPT-4o? Przyjrzyjmy się innowacjom stojącym za o1-preview i o1-mini i sprawdźmy, gdzie GPT-4o wciąż nad nimi góruje.
Czytaj
AI w sporcie – jak sztuczna inteligencja wspiera sportowców i trenerów?
„Polska formalnie podejmie staranie o organizację Igrzysk Olimpijskich” – takie słowa usłyszeliśmy z ust premiera Donalda Tuska w połowie sierpnia 2024 r. I choć mowa o 2040 bądź 2044 roku, a Tusk dodał, że „życie pokaże, czy to realny cel”, to my potraktujemy tę perspektywę jako pretekst do rozważań nad przyszłością sportu. Przyszłość sportu, a na pewno olimpijskiego, nierozłącznie wiąże się ze sztuczną inteligencją. Jak AI wspiera sport na dzień dzisiejszy? O tym przeczytasz w poniższym artykule. Jak w 2040 r. będzie wyglądał sport? Tego nie wiemy, ale na pewno AI będzie odgrywać w nim znaczącą rolę, zarówno na poziomie wsparcia zawodników, trenerów, sędziów i organizatorów, jak też dogodzenia najbardziej wymagającym kibicom. Pewnego rodzaju rozbudowany „opis przypadku” pojawił się na naszym blogu już jakiś czas temu – jeśli jeszcze nie czytałaś/eś mojego artykułu o tym, jak AI wspierało Igrzyska Olimpijskie w Paryżu, musisz to koniecznie nadrobić! Jak AI wspiera sportowców, trenerów i całe drużyny? Rozwiązania na bazie sztucznej inteligencji już teraz pomagają zoptymalizować trening, dopracować elementy taktyczne, a także zminimalizować ryzyko kontuzji. Skupmy się kilku przykładach obrazujących, w którą stronę zmierza wsparcie AI osób, które zawodowo żyją ze sportu – zawodników i trenerów. Jak AI wspiera zawodników? Cyfrowy bliźniak, czyli jak skopiować serce Bazując na aktualnej wiedzy na temat anatomii, fizjologii i biochemii specjaliści mają możliwość wglądu w wiele parametrów biometrycznych sportowców i na ich podstawie przewidzieć stan organizmu, ale tylko do pewnego stopnia. A co, gdyby stworzyć wirtualną replikę ludzkiego organu i bodźcować go obciążeniom treningowym? Takie pytanie zadali sobie naukowcy, którzy od niedawna tworzą interaktywne, trójwymiarowe modele naszych „podzespołów”. Można je poddawać próbom i eksperymentom, symulującym trening lub zawody. Również predykcja typu „czy jeśli pośpię godzinę dłużej, to jestem w stanie pobić swój rekord w maratonie?” wydaje się niezwykle cenna. Dlatego z tzw. cyfrowych bliźniaków (Digital BioTwin) korzystają już przedstawiciele różnych dyscyplin. Najgłośniej swego czasu było o amerykańskiej biegaczce Desiree Linden. Naukowcy „skopiowali” jej serce oraz układ krążenia, aby móc sprawdzać ich zachowanie na granicy ludzkiej wydajności. Stworzyli „żywą”, komputerową symulację, pobierającą dane wejściowe, aby przy zastosowaniu AI i uczenia maszynowego dostarczać dokładne przewidywania, jak organ może funkcjonować w określonych scenariuszach, nawet tych bardzo specyficznych (np. skrócony czas snu czy nietypowa dieta). Technologia „cyfrowego bliźniaka” to dzieło dwóch firm: Tata Consultancy Services (TCS), która stworzyła „serce” Des Linden oraz Dassault Systèmes, która zapewniło wiedzę specjalistyczną w zakresie modeli obliczeniowych. Nie ma wątpliwości, że „cyfrowe bliźniaki” znajdą swoje zastosowanie również w medycynie. Już teraz firma AstraZeneca testuje na nich wpływ leków kardiologicznych i diabetologicznych. Sama idea nie jest obca także innym dziedzinom życia, w których przewidywanie procesów przy minimalnym ryzyku jest na wagę złota. Mowa tutaj o przemyśle, energetyce, budownictwie, transporcie i lotnictwie, gdzie „digital twin” może posłużyć do monitorowania, optymalizacji i symulacji rzeczywistych procesów oraz obiektów. Oparte na technologiach takich jak IoT, sztuczna inteligencja, big data i symulacje komputerowe, cyfrowe bliźniaki umożliwiają precyzyjne zarządzanie oraz przewidywanie potencjalnych problemów. Stanik mocy, czyli co piłkarz nosi pod koszulką Jeśli zdarza ci się oglądać mecze piłkarskie i nie wyłączać telewizora po 90. minucie, to jest duża szansa, że zauważyłeś – przy okazji wymiany koszulek – czarne kamizelki, okalające klatki piersiowe piłkarzy. Są one częścią zaawansowanych systemów do analizy danych, które zbierają informacje na temat parametrów fizycznych piłkarzy, takich jak tętno, prędkość biegu, pokonany dystans, czy bieżącą pozycję na boisku dzięki GPS. Dane są następnie analizowane przez algorytmy sztucznej inteligencji, które pomagają trenerom i sztabom medycznym lepiej rozumieć stan fizyczny zawodników, monitorować ich obciążenie treningowe, unikać kontuzji i optymalizować przygotowanie do meczów. Liderami w produkcji kamizelek są firmy Catapult Sports oraz STATSports. O ile powyższe firmy skupiły się na piłce nożnej, to dedykowanego rozwiązania doczekali się również futboliści z NFL (National Football League). Dzięki połączeniu sił Amazon Web Services (AWS) i właśnie NFL, powstała technologia Digital Athlete. Wykorzystuje ona sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe do tworzenia kompleksowego obrazu doświadczeń zawodników, co pozwala zespołom zrozumieć, czego indywidualni gracze potrzebują, aby zachować zdrowie, szybko się regenerować i osiągać najlepsze możliwe wyniki. W sezonie 2023/24 technologia była stosowana przez wszystkie 32 kluby NFL. Powyższe rozwiązania to przykłady tzw. wearable technology, czyli technologii, którą sportowcy noszą na sobie i która zbiera potrzebne dane. Trzeba tu zaznaczyć, że ich przetworzenie bez pomocy systemów sztucznej inteligencji byłoby praktycznie niemożliwe. AI interpretuje te bardzo złożone dane, odkrywa wzorce i dostarcza spostrzeżeń, których analitycy nie są w stanie tak sprawnie i szybko uchwycić. Urządzenia monitorujące i analizujące parametry zawodników powstają jak grzyby po deszczu. Z ciekawszych warto wymienić jeszcze: Intel 3D Athlete Tracking (3DAT), wykorzystujący AI oraz kamery do analizy ruchu sportowców w czasie rzeczywistym, umożliwiając szczegółowe monitorowanie i optymalizację techniki oraz opaskę WHOOP, która na podstawie zbieranych danych fizjologicznych tworzy rekomendacje dotyczące treningu i wypoczynku. Algorytmy AI przeciw kontuzjom W NBA (ale też w hokejowej lidze NFL czy piłce nożnej) od kilku lat algorytmy sztucznej inteligencji z powodzeniem stosowane są do przewidywania ryzyka kontuzji. Wykorzystuje się zaawansowane modele uczenia maszynowego, które analizują dane dotyczące zdrowia i wydajności zawodników, w tym historię urazów, intensywność gry, czas spędzony na boisku oraz inne wskaźniki fizyczne. Przykładem takiego systemu jest METIC (Multiple bidirectional Encoder Transformers for Injury Classification), który wykorzystuje technologię głębokiego uczenia, aby analizować sekwencje meczów i urazów z przeszłości, przewidując ryzyko przyszłych kontuzji. Modele takie jak METIC działają na zasadzie przetwarzania dużych zbiorów danych z wykorzystaniem transformatorów (technologia początkowo rozwinięta do przetwarzania języka naturalnego) w celu dokładniejszego przewidywania urazów. Innym przykładem jest firma Zone7, która współpracuje z zespołami sportowymi, dostarczając algorytmy SI przewidujące kontuzje na podstawie danych z urządzeń noszonych przez zawodników, takich jak GPS i akcelerometry. Dzięki tym danym można na przykład przewidzieć ryzyko zerwania ścięgna Achillesa, co pozwala trenerom i sztabom medycznym na podjęcie działań prewencyjnych, takich jak regeneracja, zmniejszenie intensywności treningów albo tzw. ćwiczenia prehabilitacyjne (przeciwdziałające urazom). Takie rozwiązania pozwalają zespołom nie tylko zminimalizować ryzyko kontuzji, ale również optymalizować wydajność zawodników, co może mieć ogromne znaczenie finansowe i sportowe. W lidze NBA straty z powodu kontuzji zawodników sięgają kilkudziesięciu milionów dolarów rocznie. Sztuczna inteligencja, naturalne emocje – jak AI je wykrywa i wykorzystuje do poprawy wyników? Czy sztuczna inteligencja może odczuwać emocje? Emocje to skomplikowany układ reakcji fizjologicznych i psychologicznych na bodźce zewnętrzne. Maszyny nie mają świadomości ani nawet biologicznych podstaw, aby mieć „uczucia”. Można natomiast AI nauczyć te emocje odczytywać, na podstawie behawioralnych ekspresji. Z tego założenia wyszli twórcy oprogramowania – badacze z Instytutu Technicznego w Karlsruhe i Uniwersytetu w Duisburgu w Niemczech – służącego do rozpoznawania stanów emocjonalnych tenisistów i tenisistek. Analiza ich mowy ciała podczas meczów odbywa się poprzez zastosowanie konwolucyjnych sieci neuronowych (CNN). Konwolucyjne sieci neuronowe wykorzystywane są głównie do analizy danych o strukturze siatki, takich jak obrazy. Działają, przetwarzając dane w sposób hierarchiczny, wykorzystując warstwy konwolucyjne do automatycznego rozpoznawania istotnych cech, takich jak krawędzie, kształty i wzory, które następnie są wykorzystywane do klasyfikacji lub dalszej analizy. Po co w zasadzie trenerom tenisa odczytywanie emocji zawodników? Na tej podstawie trener może trening zindywidualizować, szybciej reagować na negatywne emocje, takie jak frustracja czy stres, aby utrzymać koncentrację zawodnika podczas meczu. Technologia może również pomóc w zapobieganiu wypaleniu poprzez monitorowanie emocji i dostosowywanie obciążenia treningowego. Dzięki temu trener ma możliwość analizy, jak emocje wpływają na wydajność, co wspiera w tworzeniu bardziej skutecznych strategii treningowych i meczowych. Czy AI odczyta emocje lepiej od człowieka? Spójrzmy na liczby: model AI osiągnął dokładność 68,9%, co jest wynikiem na zbliżonym poziomie. To znakomity wynik, który oznacza, że aspekt „odczytywania emocji” można najzwyczajniej podzlecić sztucznej inteligencji. Od wyczynu pod strzechy Wiele rozwiązań bazujących na algorytmach AI, a wypróbowanych w sporcie wyczynowym, znalazło swoje zastosowanie w sporcie amatorskim. Nie od dzisiaj miłośnicy biegania, kolarstwa czy sportów zespołowych garściami czerpią z nowinek treningowych, a najczęściej właśnie sprzętowych. Dzięki dynamicznemu szybkiemu rozwojowi sztucznej inteligencji i technologii „wearables,” czyli urządzeń noszonych przez sportowców, które zbierają i analizują dane w czasie rzeczywistym, wiele rozwiązań trafiło „pod strzechy”, umożliwiając amatorom bardziej zaawansowane podejście do treningów i monitorowania postępów. Jednym z kluczowych przykładów jest rozwój aplikacji mobilnych do monitorowania aktywności fizycznej, takich jak Strava, Nike Run Club, czy Garmin Connect. Te aplikacje, dzięki integracji z urządzeniami takimi jak smartwatche i opaski fitness, pozwalają amatorom śledzić parametry takie jak prędkość, dystans, tętno czy spalone kalorie. Dodatkowo, zaawansowane algorytmy AI analizują dane, by dostarczać spersonalizowane porady treningowe, planować regenerację oraz unikać przetrenowania. Przykładem może być opaska WHOOP, która na podstawie danych biometrycznych doradza użytkownikom, kiedy najlepiej trenować, a kiedy odpocząć. Kolejnym przykładem są techniki analizy ruchu, pierwotnie stosowane w sportach takich jak lekkoatletyka czy piłka nożna. W projektach takich jak Intel 3D Athlete Tracking (3DAT), algorytmy AI analizują ruch sportowców w czasie rzeczywistym, umożliwiając poprawę techniki i optymalizację ruchu. Obecnie amatorzy mogą korzystać z podobnych technologii, choćby za pośrednictwem aplikacji do analizy biegania, takich jak RunScribe czy Stryd, które pomagają poprawiać technikę i minimalizować ryzyko kontuzji. Podobnie jest z rozwiązaniem firmy Zone7 (Zone7 zaczynała od pracy z profesjonalistami), które, korzystając z danych z urządzeń GPS i akcelerometrów, przewiduje ryzyko urazu i sugeruje zmiany w intensywności treningów. Z ciekawych aplikacji warto przyjrzeć się Swing Vision, dostępnej dla tenisistów-amatorów, będących jednocześnie… użytkownikami iPhonów. Gracze mogą monitorować statystyki takie jak umiejscowienie uderzeń, prędkość piłki, precyzja oraz długość wymian. Dodatkowo, aplikacja oferuje funkcję powtórek wideo z analizą techniki, pracy nóg oraz strategii meczowej. Dzięki temu gracze mogą poprawiać swoją technikę, zwiększać skuteczność uderzeń oraz lepiej przygotowywać się do sparingów i treningów. Precyzja aplikacji jest imponująca – sięga 97 procent. Wszystkie te technologie, które były pierwotnie zarezerwowane dla sportowców najwyższej klasy, teraz są dostępne dla szerokiej grupy użytkowników. Dzięki nim, osoby trenujące amatorsko mogą korzystać z precyzyjnych danych, które jeszcze kilka lat temu były dostępne tylko w najbardziej zaawansowanych centrach treningowych. To dowód na to, jak AI zmienia sport – od wyczynowego po amatorski, zapewniając wszystkim dostęp do nowoczesnych narzędzi poprawiających wydajność i zdrowie. Jak dziala VAR? VAR (Video Assistant Referee) to system wykorzystujący technologię wideo i narzędzia wspierane przez sztuczną inteligencję (AI), które pomagają sędziom w podejmowaniu kluczowych decyzji podczas meczu. AI analizuje nagrania z wielu kamer, by wykryć istotne sytuacje, takie jak gole, rzuty karne i spalone. System AI szybko przetwarza dane, pomagając sędziom w natychmiastowej weryfikacji, ale ostateczną decyzję podejmuje zawsze sędzia na boisku. Jak działa Hawk-Eye? Hawk-Eye to system śledzenia piłki, który wykorzystuje algorytmy sztucznej inteligencji do analizowania jej trajektorii w sportach takich jak tenis, piłka nożna czy krykiet. Kamery rejestrują ruch piłki, a AI przetwarza te dane, aby precyzyjnie określić pozycję piłki oraz przewidzieć jej dalszy ruch. Dzięki temu możliwe jest szybkie i dokładne sprawdzenie, czy piłka była „w” czy „poza” polem gry, co jest kluczowe dla sprawiedliwości w sportach. Jak działa SwingVision? SwingVision to aplikacja dla tenisistów, która wykorzystuje sztuczną inteligencję do analizy gry. AI monitoruje takie parametry jak prędkość piłki, umiejscowienie uderzeń oraz długość wymian. Dzięki analizie wideo w czasie rzeczywistym i zaawansowanym algorytmom, aplikacja pomaga graczom poprawiać technikę, pracę nóg i opracowywać skuteczniejsze strategie gry. Co to jest "cyfrowy bliźniak" (digital twin)? „Cyfrowy bliźniak” to wirtualna replika fizycznego ciała lub organu, którą wspiera AI. W sporcie AI wykorzystuje dane zebrane od sportowców, aby symulować, jak ich ciało zareaguje na różne obciążenia treningowe. AI umożliwia prognozowanie wyników, co pozwala na optymalizację treningów i zapobieganie kontuzjom. Jak WHOOP wykorzystuje AI? WHOOP to urządzenie noszone przez sportowców, które zbiera dane o stanie fizjologicznym, takie jak tętno, jakość snu i obciążenie organizmu. Sztuczna inteligencja analizuje te dane i dostarcza spersonalizowane rekomendacje dotyczące treningu i regeneracji. AI monitoruje trendy w danych, pomagając sportowcom unikać przetrenowania i osiągać optymalne wyniki. Jak działa IBM Watson for Tennis? IBM Watson for Tennis korzysta z AI do analizy ogromnych ilości danych meczowych, w tym statystyk graczy i nagrań wideo. Algorytmy AI dostarczają w czasie rzeczywistym informacji na temat wyników, przewidują wyniki meczów oraz oferują sugestie strategiczne na podstawie analiz zachowań graczy. Dzięki temu zarówno gracze, jak i trenerzy mogą podejmować lepsze decyzje oparte na danych. Jak Wyscout wykorzystuje AI? Wyscout to platforma skautingowa, która za pomocą sztucznej inteligencji analizuje występy piłkarzy, przetwarzając nagrania meczowe oraz statystyki zawodników. AI pomaga analizować ruchy piłkarzy, ich decyzje taktyczne oraz schematy gry. To narzędzie jest szeroko wykorzystywane przez kluby piłkarskie do rekrutacji zawodników i śledzenia ich postępów. Jak METIC wykorzystuje AI? METIC (Multiple bidirectional Encoder Transformers for Injury Classification) to system wspierany przez AI, który prognozuje ryzyko kontuzji w takich sportach jak koszykówka czy piłka nożna. Algorytmy oparte na głębokim uczeniu analizują dane z poprzednich kontuzji, intensywność meczów oraz wyniki zawodników, przewidując możliwe urazy. AI pomaga sztabom szkoleniowym w dostosowywaniu treningów i zmniejszaniu ryzyka kontuzji. Jak działa aplikacja Oura z wykorzystaniem AI? Aplikacja Oura, współpracująca z pierścieniem Oura, wykorzystuje AI do analizy danych fizjologicznych, takich jak tętno, temperatura ciała i jakość snu. Algorytmy AI przetwarzają te dane, dostarczając spersonalizowane rekomendacje dotyczące regeneracji, aktywności fizycznej i poprawy snu. Dzięki temu użytkownicy mogą lepiej zarządzać swoim zdrowiem i codziennymi aktywnościami.
Czytaj