Generatyvinis dirbtinis intelektas ir kitos sparčiai besivystančios technologijos suartina fizinį ir skaitmeninį pasaulius. Šis procesas jau prasidėjęs – skaitmeniniai dvyniai naudojami gamyboje ir infrastruktūroje, robotika – medicinoje, generatyvinis dirbtinis intelektas kuria produktų dizainą. Tyrimas rodo, kad ir toliau tobulėjant šioms naujovėms bei jų technologinėms galimybėms, ateityje patirsime visišką mus supančios fizinės aplinkos transformaciją.
Generatyvinis dirbtinis intelektas (AI) ir kitos sparčiai besivystančios technologijos suartina fizinį ir skaitmeninį pasaulius. Šis procesas jau prasidėjęs – skaitmeniniai dvyniai naudojami gamyboje ir infrastruktūroje, robotika – medicinoje, generatyvinis dirbtinis intelektas kuria produktų dizainą. Pasaulinis „Accenture Technology Vision 2023“ tyrimas rodo, kad ir toliau tobulėjant šioms naujovėms bei jų technologinėms galimybėms, ateityje patirsime visišką mus supančios fizinės aplinkos transformaciją.
„Gyvename įdomiu laiku, kai generatyvinis dirbtinis intelektas gali keturis kartus padidinti bet kurio intelektualinį darbą dirbančio darbuotojo produktyvumą. Dirbtinis intelektas papildys arba automatizuos daugelį profesijų, visiškai jas pakeis, ir šis pokytis vyksta labai greitai. Turime išmokti juo naudotis“, – sako Maksims Jegorovs, „Accenture“ vadovas Baltijos šalyse.
Kelias į šią – anksčiau neįsivaizduojamą – ateitį bus sudėtingas ir kol kas nėra vienos konkrečios technologijos, į kurią būtų būtina investuoti. Kvantinė kompiuterija, dirbtinis intelektas ir papildytoji realybė neabejotinai vaidins didelį vaidmenį, tačiau svarbiau bus sukurti inovacijų strategiją, kuri palaikytų skaitmeninės ir fizinės veiklos jungimąsi.
Kuriant strategiją „Accenture“ pataria vadovautis keturiomis naujausiomis technologijų tendencijomis: pirmoji – skaitmeninė tapatybė, leidžianti lengvai peržengti skaitmeninio ir fizinio pasaulio ribas; antroji – duomenų skaidrumas, didinantis pasitikėjimą ir leidžiantis analizuoti bei gauti įžvalgų, kurių reikia, norint atskleisti ir išspręsti plačiai visuomenėje paplitusias problemas; trečioji – generatyvinis dirbtinis intelektas, suteikiantis mums galių tai padaryti; ir ketvirtoji – mūsų galimybių ribas sparčiai plečia vienas prie kito artėjantys fiziniai mokslai ir informacinės technologijos.
Skaitmeninė tapatybė
Skaitmeninė tapatybė yra kito technologinio proveržio katalizatorius. Saugi ir patikima skaitmeninė tapatybė leis žmonėms lengvai autentifikuoti save bet kurioje skaitmeninėje ar fizinėje aplinkoje, griežčiau kontroliuoti saugomus ir bendrinamus duomenis bei sumažins susirūpinimą dėl saugumo, privatumo ir žmogiškųjų veiksnių, pvz., nesaugių slaptažodžių naudojimo.
„Viena pirmųjų skaitmeninės tapatybės taikytojų yra Estija. Šioje šalyje 98 % gyventojų yra užsiregistravę elektroninėje tapatybės sistemoje (e-ID), kuri naudojama viešosioms paslaugoms teikti ir gauti, tokioms kaip rinkimai, sveikatos draudimas, mokesčiai. „Apple“ išplėtė savo „Wallet“ programėlę, kuria JAV galima ne tik atsiskaityti, bet ir saugoti bei naudoti valstybės išduotas asmens tapatybės korteles, pavyzdžiui, vairuotojo pažymėjimą“, – pasakoja Kristaps Banga, Accenture“ inovacijų vadovas Baltijos šalyse ir kosmoso technologijų verslo bendradarbiavimo plėtros vadovas Europoje.
Technologijų įmonė „b.well“ bendradarbiauja su „Mastercard“, kad sukurtų naują tapatybės platformą sveikatos priežiūros sistemoms, kurioje el. laiškai ir slaptažodžiai pakeičiami biometriniais duomenimis. Inovacijos tapatybės srityje paliečia ne tik žmones, bet ir daiktus, o tai reiškia bet kokį turtą – nuo jūrinio konteinerio iki meno kūrinio ar vertybinių popierių. Pavyzdžiui, „Unilever“ ir SAP naudoja blokų grandinės (blockchain) technologiją, kad sukurtų žetonus palmių aliejaus partijoms žymėti. Jie leidžia sekti tiekimo grandinę ir nustatyti, kuriame ūkyje buvo išgautas aliejus.
Duomenų skaidrumas
Nuo informacijos apie produktų kilmę iki duomenų apie gamybos įtaką klimatui ar darbuotojų atlyginimus – nuo neskaidrios informacinės aplinkos perėjome į tokią, kurioje informacijos skaidrumas tampa norma. Pavyzdžiui, tyrimai parodė, kad du trečdaliai vartotojų nori pakeisti savo mėgstamą bakalėjos prekių ženklą į kitą, kuriame pateikiama daugiau informacijos apie produktą. Kitas tyrimas rodo, kad 60 % žmonių, pirkdami drabužius, nori daugiau informacijos apie tai, kaip jie buvo pagaminti. Ir ši tendencija neapsiriboja vartotojais, nes verslo partneriai ir reguliavimo institucijos taip pat reikalauja informacijos.
„Duomenų skaidrumas gali duoti didelės naudos įmonėms ir pramonės šakoms, skatinti augimą, optimizavimą ir efektyvumą. Jis gali pagerinti klientų aptarnavimo patirtį ir prisidėti kuriant patikimą reputaciją, nes skatina tokias vertybes kaip sąžiningumas ir tvarumas“, – teigia K. Banga.
Skaidrumui įtakos turi ir jutiklių technologijų pažanga, leidžianti surinkti naujo tipo duomenis ir pagerinti duomenų apie mūsų fizinį pasaulį tikslumą. Pavyzdžiui, Švedijoje mokslininkai sukūrė nebrangų nanojutiklį, galintį per kelias minutes aptikti pesticidus vaisiuose. Skaidrumo tendencija ir ją palaikančios technologijos skatina įmones galvoti apie jų gebėjimą ir įgūdžius rinkti, valdyti ir naudoti duomenis.
Generatyvinis dirbtinis intelektas
Spartus „ChatGPT“ programos populiarumas atkreipė pasaulio dėmesį į generatyvinio dirbtinio intelekto galimybes. 98 % apklaustų verslo lyderių sutinka, kad dirbtinio intelekto modeliai atliks svarbų vaidmenį jų organizacijos strategijoje per ateinančius trejus ar penkerius metus.
„Dirbtinio intelekto sukurtas turinys yra didelių pokyčių pradžia – iš anksto apmokyti AI baziniai modeliai, galintys prisitaikyti ir atlikti įvairiausias užduotis be papildomo mokymo, leis sukurti naujus dirbtinio intelekto panaudojimo būdus. AI jau prižiūri klientų aptarnavimo robotus, kuria gaminių dizainą ir automatizuoja programavimą“, – vardija K. Banga.
Praėjusiais metais pasaulis fiksavo rekordines investicijas į generatyvinio AI plėtrą. Vien startuoliai sudarė 110 sandorių ir pritraukė 2,6 milijardo JAV dolerių, o augimas yra itin greitas. Šiuo metu baziniai dirbtinio intelekto modeliai daugiausia veikia su natūralia kalba ir vaizdais, tačiau netrukus prie duomenų tipų prisijungs vaizdo ir 3D erdviniai duomenys, kurie vaidins lemiamą vaidmenį plečiant metavisatą.
Bazinis kompiuterinio regėjimo AI modelis galės atlikti su stebėjimu susijusias užduotis fiziniame pasaulyje, pavyzdžiui, saugumo ir sveikatos priežiūros srityse. Bazinio modelio kūrėjai siūlo prieigą kiekvienam, veikdami platformų principu. Todėl įmonės nebegali susitelkti vien ties savo AI modelių kūrimu, bet turėtų vertinti tai, ką galima sukurti naudojant šiuos modelius.
Mokslo technologijų revoliucija
COVID-19 pandemija sukėlė pasaulinį spaudimą, paspartindama naujoves. mNRA tipo vakcinos buvo sukurtos precedento neturinčiu greičiu daugiausia dėl kompiuterinės imunologijos pažangos, taip pat virtualių komunikacijos ir bendradarbiavimo technologijų. Šie pasiekimai parodė, kad grįžtamasis ryšys tarp mokslo ir technologijų gali būti daug greitesnis, nei matėme anksčiau.
„Pasaulis susiduria su precedento neturinčiais iššūkiais medicinoje, tiekimo grandinėse ir klimato kaitos srityse, todėl mums reikia geresnių ir greitesnių mokslo ir technologijų sprendimų. Nauja technologinė pažanga skaičiavimo, raketų ir palydovų bei biotechnologijų srityse patobulins medžiagų mokslą ir energetiką, Žemės ir kosmoso tyrinėjimus bei sintetinę biologiją, o tai savo ruožtu pakeis technologijas“, – įsitikinęs K. Banga.
Pavyzdžiui, įdiegus kvantinį skaičiavimą, chemikai galės atlikti sudėtingesnius ir tikslesnius molekulinius modeliavimus nei bet kada anksčiau, o tai palengvins naujų medžiagų ir energijos sprendimų kūrimą. „Hyundai“ jau bendradarbiauja su kvantinių skaičiavimų įmone „IonQ“, kad analizuotų ir modeliuotų baterijų medžiagas.
Taip pat pradeda rastis naujos pritaikymo sritys, tokios kaip sintetinė biologija. Maisto technologijų įmonė „Upside Food“ gamina sintetinę vištieną ir jautieną. Ir tai yra ne tik inovatyvūs, bet ir aplinką labiau tausojantys produktai.
„Accenture Technology Vision 2023“ tyrime dalyvavo 4777 vadovai iš 34 šalių.
