Az okok megértéséhez először is túl kell lépnünk az emberek munkáját elvevő robotokról szóló szalagcímeken. A történelem során az életünk megkönnyítését célzó, a mezőgazdasági és ipari forradalmak formájában megjelenő innováció mindig előrelépést jelentett. Napjainkban az adatok forradalma zajlik, emiatt pedig egyes emberi szerepek idővel meg fognak változni – a haladás azonban folyamatosan új munkahelyek, új üzleti modellek és új iparágak létrejöttét segíti elő. A gépi tanulás egyáltalán nem feleslegessé, hanem az emberi tulajdonságokat kibővítve mind inkább hatékonyabbá tesz bennünket.
A Gartner szerint a mesterséges intelligencián alapuló technológiák 2020-ra „szinte minden új szoftvertermékben” megtalálhatók lesznek, így a mostani időszak akár döntő jelentőségű lehet a szoftverfejlesztők számára, illetve kulcsfontosságú válaszút a szoftvereket vásárló vállalkozásoknak.
Reményi Csaba, az Oracle ügyvezetője szerint „A felhőtechnológiák egyre növekvő kiforrottsága és elterjedtsége miatt 2018 kiváló időszakot jelent a gépi tanulás számára. A felhő szinte minden vállalkozás IT-stratégiájának része, amely a digitális átalakulás és az adatokban rejlő érték kihasználásának motorjaként szolgál majd. A technológiát felhasználó szervezetek a gyorsabb és hatékonyabb döntéshozatalnak köszönhetően nagyobb ütemben fejlődhetnek. Egyetlen vállalkozás sem engedheti meg magának, hogy kényelmesen hátradőlve várakozzon. Aki ezt teszi, lemarad.”
Gépi tanulást megvalósítani egy szervezet alegységein belül olyan, mintha sötétben próbálnánk növényt termeszteni.
A növényeknek fényre, a gépi tanulást végző algoritmusoknak pedig adatokra van szükségük a fejlődéshez, és minél több adathoz férnek hozzá, annál okosabbá válnak, és a döntéshozó képességük is fejlettebb lesz.
A gépi tanulás elterjedése kéz a kézben halad a felhőalapú számítástechnika bővülésével – nem véletlenül. A felhőalapú megoldások zökkenőmentes integrációja elengedhetetlen a gépi tanulás elterjedéséhez és hatékonyságához; ezek a megoldások egyre nagyobb adattömeget tesznek elérhetővé a gépi tanulást végző algoritmusok számára, felhasználva a hálózat minden szegletében megtalálható információkat.
Az ügyfelszolgálatok területén a felmerülő kérdések túlnyomó többsége csupán néhány, könnyen megválaszolható kategóriába tartozik, ezért ezt a munkát a gépi tanulás révén a csevegőrobotok is képesek elvégezni. Ennek köszönhetően csökken az ügyfelek várakozási ideje és frusztrációja, ráadásul az ügyfélszolgálati munkatársaknak több idejük marad arra, hogy az emberi beavatkozást igénylő panaszokkal foglalkozzanak.
Talán ez a példa mutatja meg a legkézzelfoghatóbban, hogyan egészítheti ki a gépi tanulás az emberi munkavégzést. A gépi tanulás tehát nem az emberek helyébe lép majd, hanem segít abban, hogy jobban lássák el a feladataikat.
„A gépi tanulással kapcsolatban az egyetlen veszély, ha nem veszünk tudomást róla. 2018 kiváló kezdet lehet, hogy a vállalkozások elköteleződnek a gépi tanulás erejének felfedezése és kiaknázása mellett” - összegezte Reményi Csaba.
