O mercado global de IA até 2024 apresentará um crescimento anual de 17,5% e ultrapassará US$ 500 bilhões em receitas, conforme
Médico diagnosticador
Substitua humanos por robôs na área de saúdedifícil, mas o diagnosticador ainda pode transferir parte de suas tarefas para a máquina. Ao fazer um diagnóstico, o médico confia em sua experiência e conhecimento, mas sempre há o risco de perder algo da atenção simplesmente pelo fator humano. É mais fácil para a IA manipular grandes quantidades de dados e trabalhar com detalhes, o que reduz a porcentagem de erros na análise.
Por exemplo, uma startup Zeba pode fornecer assistência.Visão Médica: um serviço para radiologistas e usa IA para estudar imagens de raios-X, descrever e analisar anormalidades. O serviço possui seu próprio banco de dados de vários milhões de imagens, alta velocidade de processamento e precisão. Em primeiro lugar, permite reduzir a carga do médico e agilizar o processo de análise de imagens.
Quanto maior o banco de dados e exemplos queaprendido pela máquina, menores são os riscos de perder um caso. E embora a IA possa não ser totalmente precisa, é menos provável que esteja errada do que os humanos. Nesse caso, a decisão final ainda permanecerá com o médico vivo.
Motorista de ferrovia
Trens de longa distância sem motorista são improváveisaparecerá em um futuro próximo, mas AI já está começando a ser implementado no metrô. Ao contrário de uma pessoa viva que dirige um transporte ferroviário, um computador é imune a erros associados a descuido e fadiga. Isso aumenta a segurança dos passageiros e das mercadorias. A AI já controla o trem do metrô de Dubai, e os passageiros podem ficar na "cabine do motorista" admirando a vista da cidade. Em Nova Delhi, eles implementaram a ideia de uma das agências, o metrô de Copenhague está funcionando há muito tempo devido a um sistema de controle automatizado, e em Praga eles pretendem lançar trens sem motorista em 2027.
Sistemas inteligentes também estão sendo desenvolvidos na Rússiagestão de trens: em particular, a Russian Railways está testando 10 locomotivas com IA, que são projetadas para reduzir o número de acidentes de trem associados ao fator humano. A tecnologia é baseada em redes neurais e visão computacional. No metrô de Moscou, trens sem maquinistas eram esperados em 2017 (andorinhas estavam sendo desenvolvidas para o MCC), mas isso exigia alterações na legislação. Em 2020, eles começaram a falar sobre os elementos de teste de gerenciamento automático de trens na linha Nekrasovskaya, mas os resultados ainda são desconhecidos.
Analista bancário
Os principais requisitos para tal especialista são:profundo conhecimento na área de economia e finanças, competência na tomada de diversos tipos de decisões: desde a participação em projetos de investimento bancário até a seleção de produtos de crédito para pessoas físicas. O trabalho é realizado principalmente de acordo com um modelo, para que possa ser confiado ao computador.
A maioria dos grandes bancos russos jávárias tarefas são robotizadas - no Gazprombank, a AI está envolvida na emissão de cartões e empréstimos a retalho, no Rosbank processa documentos para um dossiê de cliente e no Home Credit Bank prepara propostas de produtos pessoais. Mas o uso mais ativo da IA por Sber: todas as decisões de crédito de varejo são feitas por um computador, 95% delas são geradas automaticamente, sem um especialista ao vivo.
Vendedor
O trabalho de um assistente de vendas é bastante rotineiro:fornece aos clientes informações sobre os produtos e serviços da empresa, auxilia na escolha e esclarece dúvidas emergentes sobre a qualidade, as características do produto e ainda mais subjetivas: "É adequado para mim ou não?" Ações semelhantes são realizadas por algoritmos de IA que levam em consideração as necessidades individuais e oferecem a reposição de produtos que estão fora de estoque.
A ideia foi implementada por muitas lojas de roupas emarcas de perfumaria e cosméticos. Por exemplo, na rede Sephora, Color IQ ajuda você a escolher corretivo e base, e Lip IQ ajuda você a escolher batom. Em 2015, a Uniqlo tinha racks UMood mostrando alguns produtos ao cliente. A partir deles, você precisa escolher aqueles de sua preferência para que a IA e os neurotransmissores determinem o que recomendar ao cliente. Mesmo o contato direto com o dispositivo não é necessário - ele é guiado pelo humor da pessoa. Igualmente interessante é a ideia implementada na loja de departamentos Neiman Marcus: o aplicativo Snap. Achar. Comprar. (do startup Slyce), a partir da fotografia de um item carregado por um cliente, busca produtos semelhantes ou iguais no catálogo da loja.
Mas a IA pode escolher não apenas roupas, sapatos oubatom - na loja online Instamart (hoje - “Sbermarket”), que entrega produtos de hipermercados, consultores também substituíram algoritmos de máquina. Eles oferecem substituições para itens ausentes, analisam as preferências do cliente para recebimentos anteriores e ajudam o coletor de pedidos a acelerar o processo de preenchimento do carrinho.
Caixa em uma loja
As ações do caixa são as mesmas - ele perfura a mercadoriado carrinho de compras, cancela itens inadequados, emite recibo, aceita pagamento. Algoritmos de IA podem facilmente fazer a mesma coisa. Em primeiro lugar, o facto de uma máquina poder substituir uma pessoa viva foi demonstrado pelas caixas registadoras de autoatendimento que surgiram na Rússia em 2012 e no estrangeiro ainda na década de 90. Mas hoje a história foi muito mais longe e a IA está substituindo inteiramente os caixas em lojas sem vendedores.
A Amazon foi a primeira a promover a ideia com o Amazon Go -algoritmos inteligentes veem o que o cliente colocou na cesta (e o que ele devolveu à prateleira), com o qual ele acabou saindo da loja, e deduzem o valor do cheque da conta da Amazon ou cartão do banco vinculado. Você nem precisa digitalizar no caixa. Não se trata apenas de economia na folha de pagamento (folha de pagamento), mas também de aumento de tráfego na loja - 90% dos americanos, com uma longa espera pela vez, vão sair da cesta e ir embora. Na Rússia, a ideia foi implementada pelo Sberbank com o Azbuka Vkusa (embora esta não seja uma loja completa até agora, mas apenas um departamento), bem como o X5-Group.
Treinador
Em uma pandemia, a indústria de fitness finalmente viua demanda por tecnologias online e a garantia de que é possível realizar as aulas remotamente: com a configuração correta do equipamento, o treinador pode trabalhar remotamente, controlando as ações das enfermarias. Ao mesmo tempo, descobriu-se que um computador é capaz de substituir um instrutor ao vivo em muitos aspectos: explicar a técnica dos exercícios, monitorar sua execução e a correção das ações, dar recomendações sobre o ritmo, lembrá-los da respiração e contar o número de abordagens. Isso é obtido por meio do uso da tecnologia de visão computacional, que coleta informações da câmera e as transfere para a máquina para análise.
A ideia já foi implementada por diversas startups - emEm particular, Aaptiv: a empresa lançou uma aplicação para smartphone com um treinador “inteligente” que cria treinos personalizados e dá recomendações de estilo de vida. Quanto mais uma pessoa utiliza o serviço, mais individuais se tornam suas atividades. E Zenia Yoga criou o primeiro aplicativo de ioga com um assistente virtual de IA. Ele monitora a função corporal por meio da análise do movimento de 16 articulações, ajudando o treinador a detectar erros durante as aulas on-line ou atuando como treinador durante o auto-estudo.
Recrutador
Pesquisa e seleção de especialistas em RHfuncionários adequados para os cargos vagos (na verdade, classifica de acordo com critérios especificados). E no caso em que a oferta supera a demanda, o recrutador pode ser guiado por gostos ou desgostos pessoais no processo de seleção, e o fator humano passa a influenciar a qualidade da seleção. Uma máquina capaz de realizar as mesmas operações do RH é desprovida do aspecto emocional, o que significa que é imparcial e avalia os candidatos de forma mais objetiva.
Testes de caneta nesta direção têm sido realizados há muito tempo:Em 2016, a FirstJob desenvolveu o bot Miyu, que oferecia vagas adequadas aos candidatos a emprego no site, conectando potenciais trabalhadores e empregadores. E o HeadHunter decidiu mudar seu mecanismo de pesquisa para o aprendizado de máquina, a fim de tornar o serviço de recomendação de computador mais preciso. Mas todos são ultrapassados pela rede neural Facebook, que consegue analisar perfis de especialistas cadastrados na rede social, comparar candidatos e filtrar opções inadequadas. É possível que posteriormente ofereça funcionários potenciais para empresas.
As tecnologias também estão se desenvolvendo na Rússia:A recrutadora de robôs Vera (uma startup da Stafory) aprendeu como selecionar um currículo e ligar para os funcionários para uma entrevista inicial. Em nove horas, ele pode trabalhar para 1,5 mil candidatos (em entrevista). E no Alfa-Bank, algumas das funções de um especialista de RH foram substituídas por um computador: agora a IA está respondendo a funcionários já estabelecidos a perguntas padrão - de "como pedir um passe" a "o que fazer com documentos . " Para isso, a plataforma AutoFAQ foi desenvolvida com base em uma rede neural treinada. A empresa pretende automatizar 30% das solicitações dos colaboradores para dispensar especialistas de RH.
Operadora de call center
Esta pessoa recebe chamadas de clientes,fala sobre o produto da empresa, fornece suporte técnico ou consultoria. Dependendo do porte da organização, o call center pode ter 200 operadoras ou mais de 2.000 (este é o número da Tele2). Mas mesmo esse estado nem sempre é suficiente. A pesquisa da Oracle mostra que um em cada dois clientes atualmente espera que a empresa esteja disponível 24 horas por dia, 7 dias por semana. É mais caro para uma grande organização fornecer isso com a ajuda de uma equipe de funcionários vivos do que com a ajuda da IA. Portanto, a solução são robôs que atendem a chamada e ajudam a resolver pelo menos problemas típicos - por exemplo, descobrir o status de um pedido. Em casos difíceis, eles já redirecionam a chamada para uma operadora ao vivo. Mas a ideia ainda está em fase de desenvolvimento: robôs estão tentando cobrar dívidas em bancos russos em vez de cobradores vivos (nada se sabe sobre os resultados do experimento), e em outras indústrias, apenas 10% dos operadores são substituídos por IA. Embora mais da metade dos especialistas em call center acreditem que os algoritmos das máquinas serão capazes de substituí-los pelo menos parcialmente.
Os chatbots desempenham funções semelhantes, substituindopessoa ao vivo no suporte por chat. Na Rússia, eles estão ganhando impulso: em 2017, apenas 16% das empresas os implementaram, conforme mostra o estudo Sherlock.im, e em 2019 já estavam em 60% (estudo Accenture). Partiu-se do pressuposto de que em 2020 os chatbots já serão utilizados em 80% das empresas. Não se sabe o quanto as previsões se concretizaram, mas no final do ano, especialistas e players do mercado indicaram que a demanda por tais soluções de IA (clássicas e assistentes de voz) realmente cresceu na pandemia, além das tradicionais setor bancário e varejo, instituições educacionais, médicos, e-commerce estavam envolvidos, agências governamentais.
Músico e DJ
É difícil imaginar que uma máquina pudesse funcionardesafios criativos, no entanto, esse futuro pode não estar longe. Pelo menos na indústria da música, algoritmos inteligentes já estão começando a competir ou a resgatar profissionais vivos. Em 2017, Yandex criou uma rede neural capaz de compor música (e posteriormente escrever uma peça, mas junto com uma pessoa). Para fazer isso, os algoritmos tiveram que analisar grandes quantidades de dados (cerca de 600 horas de música), identificar padrões e regras nas obras musicais de compositores famosos e entender o que afeta a percepção positiva de uma pessoa sobre uma melodia.
Algumas startups já estão tentando desenvolversoluções nesta direção: por exemplo, o Jukedeck chinês cria melodias geradas por IA. Em julho de 2019, a Jukedeck comprou a ByteDance - com grande probabilidade de desenvolvimento do TikTok. Idéias semelhantes estão sendo promovidas pela Amper Music, que foi adquirida pela gigante asiática Tencent. E a empresa Mubert coletou um extenso banco de dados de amostras e sons e ensinou a IA a coletar composições musicais exclusivas deles.
A máquina ainda não fez todo o trabalho dos compositores.serve, mas já é capaz de criar faixas de fundo para espaços públicos, vídeos e outras coisas onde, devido a direitos autorais, você não pode simplesmente usar as existentes - você precisa pagar a etiqueta. Além disso, as redes neurais podem gerar músicas para jogos, como é feito pela startup Melodrive e pelo grupo 65daysofstatic (que escreveu a trilha sonora do jogo No Man’s Sky).
Programador
Nas indústrias mais digitais, a adoção da IA comoEspera-se um assistente de pessoa em muitas especialidades, mas antes de tudo isso será relevante para programadores. Eles desenvolvem algoritmos e escrevem códigos de programas para implementar uma tarefa específica: ações típicas, mas que requerem o processamento de grandes quantidades de dados. E o grande volume de código do programa pode ser enorme. Essas tarefas podem ser facilitadas pela IA, que estará envolvida na fase de análise e teste do código para encontrar erros e opções para corrigi-los.
No futuro, isso irá acelerar os processos de desenvolvimento.É possível que o computador acabe por assumir a tarefa de escrever código, se acumular exemplos adequados suficientes "na memória". De acordo com especialistas, programadores pouco qualificados podem desaparecer - suas responsabilidades serão assumidas pela IA.
Taxista
A ideia de carros automatizados está sendo promovidalongo. Tesla com seu "recheio" inteligente dá esperança de que a era dos motoristas de táxi robóticos chegará, mas até agora o mundo está se movendo em direção a ela muito lentamente. Em 2015, no Japão, a Robot Taxi Inc, juntamente com a liderança da Prefeitura de Kanagawa, anunciou um projeto piloto de táxis robóticos (veículos automatizados) nas ruas da cidade - experimentos anteriores eram realizados em rodovias. Em 2016, o Uber ia lançar um projeto semelhante, mas ainda com uma pessoa viva (engenheiro) dirigindo - isso é exigido pela legislação norte-americana. Em 2018, Yandex também apresentou um veículo não tripulado (o experimento vai durar até 2022). Mas, até agora, a ideia não foi amplamente utilizada em qualquer lugar. Tarefa muito difícil e comportamento de IA muito imprevisível em situações difíceis na estrada para lhe dar o controle de um carro com pessoas vivas dentro. Até agora, não se pode prescindir de um engenheiro que assumirá o volante em um momento crítico. Não há dúvida do desaparecimento total dos motoristas de táxi agora.
A máquina não substituirá completamente os humanos, porque só é capaz de funcionar de acordo com padrões padronizados, mas fortalecerá sua conexão com especialistas vivos em diversas profissões.
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