Tak, to jeden z przykładów. E-commerce jest motorem rozwoju analityki danych. Ale obszarów potencjalnego wykorzystania danych i technologii bazujących na sztucznej inteligencji jest zdecydowani więcej. Nawet nie zdajemy sobie sprawy, w jak wielu miejscach nasze dane są zbierane, analizowane i jak wiele wniosków można z nich wyciągnąć. W przypadku handlu nasze wybory i decyzje pozwalają zaoferować nam propozycje kolejnych zakupów i spersonalizowanych ofert. Na analizie danych wyrósł też Facebook, dlatego jest darmowy. Dane to prawdziwa kopalnia. Aby nie być gołosłownym, podam może obrazowy przykład. Przeprowadzono badania, z których wynika, że dzięki analizie naszych wyborów Facebook zna nas lepiej niż najbliższe osoby. Po kilku „lajkach" znał nas lepiej niż znajomi, po kilkudziesięciu – lepiej niż rodzina, a gdy jeszcze zwiększano liczbę „lajków", okazywało się, że Facebook zna nas lepiej niż nasz życiowy partner. To pokazuje, jak duża moc tkwi w analizie danych i jak ważne jest, abyśmy byli świadomi, do jakiego celu dane są wykorzystywane. Problematycznym przykładem mogą być np. Chiny, gdzie analiza zachowań obywateli przesądza o tym, jak są oceniani przez państwo, i na tej podstawie podejmowane są decyzje dotyczące np. przyznawania (lub odbierania) różnego rodzaju benefitów.
Nie ulega wątpliwości, że w analizie danych tkwi olbrzymi potencjał. Oprócz wspomnianego już handlu mamy np. cały obszar medycyny i farmacji. Analiza danych, w oparciu o sztuczną inteligencję, pomaga w opracowywaniu leków. Tego typu analizy są teraz możliwe wszędzie tam, gdzie dawniej brakowało narzędzi i mocy przetwórczej, np. do przewidywania pogody, z którą wiąże się konieczność uwzględnienia bardzo dużej liczby zmiennych.
Jakie jeszcze wyzwania niesie ze sobą rozwój tych technologii?
Są one potężnym narzędziem i powinny być wykorzystywane przez osoby o odpowiednich kompetencjach. Zapotrzebowanie na specjalistów od IT mocno rośnie i niestety – tak jak w każdym zawodzie – część osób nie dysponuje odpowiednimi kompetencjami. To efekt „inflacji edukacji". Zaczyna pojawiać się przeświadczenie, że do zostania programistą nie trzeba wieloletniej nauki i że wystarczy krótki kurs.
W ostatnim czasie takich ofert na rynku przybywa. Oceniam je negatywnie. Praca w sektorze IT jest bardziej wymagająca, niż mogłoby się wydawać, i bez odpowiedniej bazy, fundamentu inżynieryjnego, kompetencji matematycznych i analitycznych trudno sobie wyobrazić dobrego programistę. Przybywa osób, które nie wiedzą, skąd biorą się poszczególne procesy, ponieważ teraz coraz częściej można tworzyć projekty z gotowych „klocków". Powinniśmy być świadomi, że przekazanie osobie o nieadekwatnych kompetencjach tak istnych narzędzi może być niebezpieczne i mieć negatywne skutki. Dlatego tak ważne jest dbanie o jakość kadry.
Wracając do chmury, czy przekonuje się do niej tylko biznes czy również administracja?
