A vállalatok ma már nem egyetlen AI-modellre támaszkodnak, hanem olyan stratégiát követnek, ami több modell együttes alkalmazásával növeli a mesterséges intelligencia pontosságát, csökkenti a költségeket és az AI-t megbízható módon integrálják a napi működésbe. Az egyik legjelentősebb trend a mesterséges intelligencia (AI) kapcsán az egy-egy iparág elvárásainak megfelelően fejlesztett, gyorsaságra és hatékonyságra optimalizált megoldások elterjedése.

Ezeket az AI-modelleket jellemzően olyan iparágakban vezetik be, ahol a precizitás és a valós idejű teljesítmény kiemelten fontos, mint például az egészségügy, pénzügy, ellátásilánc-menedzsment vagy az ügyfélszolgálat. Ez a trend azt is jelenti, hogy a mesterséges intelligencia a statikus információforrásból dinamikus, feladatvégrehajtó rendszerré válik.

A folyamat jellemzői a következők: 

• iparágspecifikus AI – olyan modellek, amiket a nagyobb pontosság és relevancia érdekében az adott iparág adataival tanítanak be;

• multimodális AI – olyan rendszerek, amik egyszerre értelmezik a szöveget, képet, hangot és strukturált adatokat, hogy alaposabb, az adott kontextushoz jobban illeszkedő megoldásokat nyújtsanak;

• AI-alapú végrehajtási képességek – a mesterséges intelligencia nem csupán elemez, hanem egyre inkább automatizálja a munkafolyamatokat és a döntéshozatalt is.

„Azt tapasztaljuk, hogy a vállalkozások az egy kaptafára készülő megoldások helyett egyre inkább az adott cég igényeire szabott AI-modellek alkalmazása felé nyitnak. Ennek oka, hogy gyorsabban és pontosabb eredményt adnak olyan kritikus területeken, mint például az egészségügyi diagnosztika vagy a pénzügyi kockázatelemzés. A specializált modellek nemcsak értelmezni tudják az iparág-specifikus adatokat, de képesek is automatizálni bizonyos kulcsfontosságú munkafolyamatokat, amivel időt és költséget takarítanak meg” – mondta Eperjesi Tamás, a Deloitte Magyarország technológiai tanácsadási üzletágának szenior menedzsere.

Az adatminőség az AI sikerének alapja

Bármilyen fejlett is egy AI-modell, ha a feldolgozandó adat gyenge minőségű, akkor az megbízhatatlan eredményekhez, a munkafolyamatok megakadásához és akár reputációs vagy megfelelőségi kockázatokhoz is vezethet. 

Ennek elkerülése érdekében a szervezetek egyre nagyobb energiát fektetnek az

• az adatintegritásba és validációba – tiszta, strukturált és egységes adatok álljanak az AI rendelkezésére;

• a folyamatos monitorozásba – az AI teljesítményének nyomon követése, és a modellek finomhangolása valós idejű visszajelzések alapján;

• az adatokhoz való hozzáférés biztosításába – olyan biztonságos keretrendszerek kialakítása, amelyek révén a modellek hatékonyan férhetnek hozzá a magas minőségű adatokhoz.

Bármilyen fejlett is egy AI-modell, ha a feldolgozandó adat gyenge minőségű, akkor az megbízhatatlan eredményekhez vezethet

Ezeknek a lépéseknek a megtétele elengedhetetlen azon cégek számára, amik az AI-t felelős, megbízható döntéshozóként kívánják alkalmazni.

„Még a legintelligensebb AI-modellek is kudarcot vallanak kiváló minőségű adatok nélkül. A tisztított és ellenőrzött adatok képezik az automatizálás és a megbízható döntéshozatal alapját. Ahogy az AI egyre inkább átveszi a feladatvégrehajtó szerepét, az adatpontosság és -integritás biztosítása már nem csak ajánlott gyakorlat, mivel ez az, ami biztosítja az automatizált folyamatok megbízhatóságát és megfelelőségét” – tette hozzá Takács István, a Deloitte Magyarország AI,adat- és reporttranszformációért felelős szenior menedzsere.

A végrehajtó AI

A mesterséges intelligencia egyre inkább túllép az elemző szerepén, és bekapcsolódik a feladatok végrehajtásába, képes:

• automatizált tartalomgyártásra – üzleti jelentések vagy marketinganyagok készítésére minimális emberi beavatkozással;

• AI-vezérelt döntéshozatalra – olyan rendszerek működtetésére, amik valós idejű adatok alapján hajtanak végre előre meghatározott szabályok alapján üzleti feladatokat;

• folyamatok automatizálására – a munkafolyamatok optimalizálására például a feladatütemezés, ellátási lánc vagy az ügyfélkapcsolatok területén.

Az AI ezen képességei magukban hordozzák a hatékonyságnövekedés lehetőségét, de egyúttal szigorú szabályozást is igényelnek annak érdekében, hogy a mesterséges intelligencia döntései összhangban maradjanak az üzleti célokkal és az etikai normákkal. Az AI fejlődésének következő mérföldköve éppen ezért olyan rendszerek kifejlesztése, amelyek nemcsak tájékoztatnak, hanem cselekszenek is – felelősen, hatékonyan és skálázhatóan.

| Illusztrációk: Adobe Stock