Ergo oraz Munich Re opublikowały raport „Tech Trend Radar 2021”, w którym zidentyfikowały cztery kluczowe trendy technologiczne. Są to: technologie homocentryczne, rozwiązania łączące systemy i ludzi, sztuczna inteligencja, a także technologie wspomagające. Raport prezentuje je w kontekście biznesu dostosowującego się do wymagań klientów oraz potrzeb rynkowych.
– Współczesny biznes jest oparty w równym stopniu na technologii, co na relacjach z klientami. Wszystkie nasze produkty mają charakter cyfrowy, dlatego bycie na bieżąco z najnowszymi technologiami i wykorzystywanie korzyści płynących z nich dla naszych pracowników i klientów są niezbędne do osiągnięcia sukcesu. Demografia się zmienia, podobnie jak oczekiwania naszych klientów. Raport Tech Trend Radar to dla nas źródło wiedzy o pojawiających się możliwościach technologicznych i pomoc w ocenie tego, co jest gotowe do wprowadzenia na szeroką skalę – pisze we wstępie do raportu Paul Spiteri, prezes i członek zarządu Ergo Technology & Services, a także szef globalnych Tech Hubów dostarczających rozwiązania IT dla Grupy Ergo.
Technologie ukierunkowane na człowieka
Według „Tech Trend Radar 2021”, trend homocentryczności (skupienia się na człowieku) jest silnie widoczny w branżach powiązanych ze zdrowiem. Oczekiwanie ze strony odbiorców usług rozwiązań szytych na miarę ma swoje odzwierciedlenie w modelu funkcjonowania współczesnych firm, które muszą wykazywać się dużą elastycznością oraz otwartością na innowacje i zmiany.
Przykładami takich technologii są wirtualni asystenci, usprawniający kontakt z klientem, m.in. w sytuacji pierwszego kontaktu z usługodawcą, oceny ryzyka czy zgłaszania reklamacji. Innym rozwiązaniem jest walka z oszustwami typu deepfake, pozwalająca na ich efektywne wykrywanie, a także na wypracowanie kultury organizacji, których członkowie są bardziej świadomi zagrożeń, a w rezultacie mniej podatni na fałszywe informacje. Jako przykład raport wskazuje funkcjonujące już w Ergo chmurowe rozwiązanie SaaS do ochrony danych osobowych w zgodzie ze standardami RODO. Umożliwia ono automatyczną dokumentację wszystkich istotnych procesów biznesowych, a także identyfikację zagrożeń.
– Na dziś AI nie może zastąpić ludzkich pracowników, ale może zwiększyć ich produktywność, a nawet satysfakcję. Niektórzy badacze łączą zwiększone korzystanie z AI i robotów ze zmniejszeniem zatrudnienia i płac, sugerując potrzebę przyjęcia powszechnego dochodu podstawowego. Inni twierdzą, że łatwe stanie się zautomatyzowanie milionów miejsc pracy na całym świecie w krótkim czasie, a znacznie więcej miejsc pracy zniknie, niż zostanie stworzonych. Niektórzy konsultanci biznesowi zgadzają się z tym, ale inni przewidują coś zgoła przeciwnego – komentuje prof. Akademii im. Leona Koźmińskiego, dr hab. Aleksandra Przegalińska, filozofka, futurolożka i ekspertka w dziedzinie sztucznej inteligencji.
W stałym kontakcie
Rozwój platform cyfrowych oraz możliwość zdalnego kontaktu okazują się niezwykle przydatne w kontekście monitorowania kondycji zdrowotnej. Wedle prognoz autorów raportu, tego typu rozwiązania staną się punktem pierwszego kontaktu na drodze konsultacji zdrowotnych jeszcze przed nawiązaniem kontaktu z lekarzem. Powodzenie tego scenariusza umożliwi zaś usprawnienie i restrukturyzację infrastruktury zdrowotnej oraz ubezpieczeniowej.
Szerokie wdrożenie e-usług zdrowotnych pozwoli ponadto na dostosowywanie składek do zmiennej sytuacji ryzyka dzięki cyfrowemu monitoringowi usług. Jest to istotne również pod kątem projektowania produktów, takich jak aplikacje umożliwiające sprawdzanie objawów oraz zarządzanie wizytami online. W Ergo trend ten realizuje Parachute 2.0 – platforma internetowa wdrożona przez grupę dla uczestników całego łańcucha dostaw. Ułatwia ona dostarczanie produktów w obrębie środowiska cyfrowego.
Sztuczna inteligencja w codziennym wydaniu
Wykorzystanie sztucznej inteligencji pozwala na tworzenie systemów, które uczą się, adaptują i reagują autonomicznie. Komputerowe rozpoznawanie obrazów umożliwia maszynom odczytywanie i rozumienie obrazów lub nagrań wideo. Obserwując rynek, autorzy raportu zauważają, że przedsiębiorstwa coraz śmielej sięgają po pozornie trudne technologie, czyniąc je zrozumiałymi dla konsumentów.
– Niezwykle dynamiczny rozwój uczenia maszynowego oraz AI widać zwłaszcza w takich sektorach gospodarki, jak finanse i bankowość, sektor ubezpieczeń, a także farmaceutyczny, diagnostyka medyczna czy sprzedaż i marketing. Zarówno w finansach, jak i ubezpieczeniach widzimy rosnące zainteresowanie rozmaitymi metodami predykcyjnymi pozwalającymi modelować wartość transakcji czy ryzyk. Mówimy tutaj zarówno o prostych metodach, takich jak klasyfikacja, jak i o wykorzystaniu modeli głębokich. W przypadku sprzedaży czy marketingu rośnie zastosowanie metod redukcji wymiaru (inteligentnej wizualizacji wielkich zbiorów danych) oraz rekomendacji opartych na klastrach preferencji, które pozwalają lepiej segmentować klientów i targetować treści. Jeśli chodzi o diagnostykę medyczną, coraz częściej wykorzystuje się uczenie głębokie i uczenie przez wzmocnienie, np. w rozpoznawaniu obrazów. To z tych sektorów czerpiemy aktualnie najwięcej use-case-ów, które pozwalają zajrzeć w przyszłość implementacji ML oraz AI w organizacjach opartych na wiedzy – zaznacza Aleksandra Przegalińska.
Rozwiązania takie jak chatboty, osobiści asystenci, uczenie maszynowe, dane syntetyczne, kodowanie AI czy funkcje low code/no code są już obecne w codziennych usługach biznesowych. Stykanie się z nimi w kontaktach z różnymi usługodawcami czyni technologie AI znacznie przyjaźniejszymi dla konsumentów. Poza komfortem użytkowania tego typu rozwiązania, np. inteligentne systemy cyberbezpieczeństwa umożliwiają firmom lepsze zrozumienie ryzyka cybernetycznego, a tym samym gwarantowanie skuteczniejszej ochrony przed potencjalnymi zagrożeniami. Dla konsumentów oznaczają one natomiast bardziej intuicyjne usługi czy ułatwiony dostęp do informacji, dzięki rozwiązaniom takim jak chatboty na kontach firm w mediach społecznościowych czy oparta na AI klasyfikacja zapytań mailowych, przyporządkowująca je do odpowiednich kategorii i w efekcie usprawniająca proces obsługi klienta.
Czym są technologie wspomagające?
Celem stosowania technologii wspomagających jest przyspieszenie rozwoju innych technologii czy czynników, które w dłuższej perspektywie prowadzą do zmian w obrębie produktu, rynku oraz zachowań konsumentów. „Tech Trend Radar 2021” podkreśla konieczność zrozumienia przez firmy, które z technologii przyczynią się do rozwoju ich działalności. Odnosi się to również do branży finansowej, która dostarcza rozwiązania sprofilowane dla nowo powstających obszarów, jak rynek kosmiczny czy technologie wodorowe. Jako przykład raport wskazuje oddział Ergo China Life, który przeniósł główny system e-commerce na chmurę finansową w celu zagwarantowania płynności procesów biznesowych. Poskutkowało to skróceniem czasu wdrożenia i rozbudowy podstawowych zasobów obliczeniowych z 3 dni do kilku sekund, a także zaoszczędzeniem kosztów utrzymania systemu oraz udostępnieniem usług 24/7. Podobne rozwiązanie zostało zastosowane w Ergo Technology & Services Management (ET&SM), czyli również w ramach Tech Hubów zlokalizowanych w Polsce, gdzie zakończono projekt ulokowania środowiska operacyjnego dla AI w chmurze.
– W perspektywie krótko- i średnioterminowej rozwój AI będzie najpewniej podążał dwiema odrębnymi ścieżkami. Pierwsza z nich to ekstrapolacja tego, czym AI jest dzisiaj – wysoce wyspecjalizowanych algorytmów głębokiego uczenia się, mających zastosowanie do jasno zdefiniowanych problemów w bardziej złożony, kontekstowy i zniuansowany sposób. Druga, dalsza ścieżka wiąże się z tworzeniem systemów AI zdolnych do przetwarzania informacji w sposób podobny do ludzkiego mózgu. Ta druga ścieżka rozwoju AI inspirowanej biologicznie ma duży potencjał przekształcenia możliwości AI i przezwyciężenia jej obecnych ograniczeń, tworząc solidniejsze i bardziej złożone systemy zdolne do bardziej abstrakcyjnych poziomów rozumowania. Pierwsza ścieżka może jednak rozwijać się bez drugiej lub równolegle z nią i na pewno będziemy widzieć jej przyspieszenie w kolejnych latach – podkreśla badaczka.
(AM, źródło: Havas)
